检验人工智能(检验人工智能的前景展望)
导读检验人工智能的前景展望人工智能发展前景第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下…检验人工智能的前景展望人工智能发展前景
第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
人工智能在检验医学的应用和发展1.电子邮件
一般来说，电子邮件供应商会使用人工智能算法来过滤垃圾邮件。考虑到全球77%的电子邮件都是垃圾邮件，这是非常有效的。谷歌表示，只有不到0.1%的垃圾邮件能够通过其人工智能过滤器。此外，电子邮件营销人员会利用人工智能追踪谁在何时打开邮件，以及他们对此如何回应。谷歌的AI工具会在云存储中读取文档，以便将最合适的材料呈现给用户。不过也有人因此质疑，通过阅读内容来瞄准广告的算法正在侵犯我们的隐私。
2.手机
人工智能将智能手机上的许多功能都自动化了，从文本常用关联词到声控个人助理都是非常典型的例子。甚至于手机屏幕适应周遭光线的方式、电池寿命的优化等等也取决于人工智能。但也有一些批评人士担心这其中隐藏的风险。比如，无论你是否在打电话，声控助理都会学习并试图理解你说的所有话，不管目的是否是否善意，这就为监视监听创造了机会。
3.银行
在世界各地，网上银行极为普遍，基于人工智能的应用也屡见不鲜：客服接待、核验用户身份、打击欺诈、评估客人信誉并据此做出贷款决定等等。
人工智能可以监控交易，人工智能聊天机器人可以回答你与账户相关的问题。在SAS研究所最近的一项调查中，超过三分之二的银行表示，它们使用人工智能聊天机器人，近63%的银行表示，它们使用人工智能进行欺诈检测。
4.医学
要拍x光片吗?很多人脑海中浮现的画面是：临床医生穿着白大褂进行研究诊断。但现在可以暂时想象一下另外一种可能：最初的分析由人工智能算法完成。事实上，AI非常擅长诊断问题。在一次用胸透检测癌症的实验中，一种名为DLAD的人工智能算法击败了18名医生中的17名。
此外，与银行业一样，聊天机器人也被部署在医疗保健领域，用于与患者沟通。比如预约，甚至作为医生的虚拟助手。
然而，批评人士表示人工智能诊断不能成为一个完全不透明的“黑匣子”。人工智能也有误判的可能。医生需要知道它们是如何工作的才能信任它们。此外这也涉及到隐私、数据保护和公平的问题。
5.自动驾驶
人工智能是迈向自动驾驶汽车的核心。在新冠疫情影响下，自动驾驶技术开始加速发展，“无人接触”的快递物流服务就是其目标之一，中国现在就有一支“机器人出租车”车队在上海运营。但是自动驾驶的安全问题依然悬而未决。在过往发生的事故中，因自动驾驶汽车造成的伤亡至今令人心有余悸。另外关于事故的追责和伦理问题，目前也存在争议。
6.火车和飞机
传统的轨道胖的铁路信号正在被由AI驱动的驾驶室信号系统所取代，这种系统可以自动控制列车。欧洲列车控制系统允许更多列车使用同一段轨道，同时保持列车之间的安全距离。
迄今为止，人工智能在飞机控制方面的应用仅限于无人机，尽管使用人工智能导航的“飞的”（空中出租车）已经进行了飞行测试。专家表示，当前，相比AI，人类还是更擅长驾驶飞机，但人工智能被广泛应用于航线规划、时刻表优化和预订管理。
7.拼车和旅行应用程序
拼车应用利用人工智能来解决司机和乘客之间的需求冲突。后者想要立即乘车，而司机看重的是他们可以选择工作时间的自由。学习了这些模式的交互方式后，人工智能可以协调双方需求，实现双赢。
旅游应用程序使用人工智能进行个性化推荐，因为算法会了解用户的偏好。酒店搜索引擎Trivago甚至购买了一个人工智能平台，该平台可以根据用户的社交媒体点赞倾向来定制搜索结果。
8.社交媒体
在使用社交媒体时，你可能会常常惊讶于它对你的“了如指掌”。当然，这都取决于人工智能。Facebook的机器学习技术可以识别发布在该平台上的照片中的你的脸，以及日常物品，从而分析你的兴趣和偏好，进而推送内容和广告。
使用领英的求职者也可以从人工智能中受益，人工智能会分析他们的个人资料以及与其他用户的互动情况，来提供工作建议。该平台称，人工智能“与我们所做的一切都交织在一起”。
9.制造业
意外故障是每个生产经理的噩梦。因此，人工智能在监控机器性能方面发挥着关键作用，使维护能够按计划进行，而不是被动进行。专家估计，这将使机器的离线时间减少75%，维修费用减少近三分之一。人工智能还可以预测产品需求的变化，优化生产能力。目前全球约9%的工厂使用人工智能，但德勤表示，93%的公司认为人工智能将是推动该行业增长和创新的关键技术。
10.调节能源供给
风能和太阳能是环保能源，但如果没有风，天空多云会发生什么呢?人工智能技术可以平衡供需，控制热水器等设备，确保它们只在需求低而供应充足时才取电。
谷歌的DeepMind创建了一个人工智能神经网络，它使用天气预报和涡轮机数据进行训练，预测36小时前一个风电场的输出。谷歌表示，通过提高电网的发电量可预测性，它将风能的价值提高了20%。
人工智能及智能检测典型应用有：
智能缺陷检测
由于人眼无法看清快速移动的目标，对微小目标分辨能力弱，而且人眼疲劳后漏检率会提高，这些都使得人工检测费时费力。而智能缺陷检测机器人则克服了这些困难，高速工业相机能够在动态检测的情况下极大降低误报率，还可根据产品检测需求调整检测精度，提高检测效率。同时可配合自动化生产线，实现自动检测、自动处理，降低次品率，减少人工成本，使得生产效率显著提升。
智能识别分拣
对于工厂来说，分拣速度慢意味着生产出的产品会在产线上积压，造成生产线流转不顺畅，拉低生产效率。目前人工分拣速度慢，尤其是体积小、颜色形状多的产品更是分拣难度大，很容易造成分拣失误，但如果使用智能分拣机器人则可以大大提高分拣速度。
检验人工智能成功的标准有哪些学习人工智能需要具备最最最总要的是学习态度和学习能力，毕竟是前沿科学行业，其次才是数学知识和编程能力，数学知识如果你是做学问做算法突破，那么对于你的数学能力要求是相当高的，如果是做工程等，数学这块要求并不高，大概大专文化水平就行。而编程能力是后面长期累积的，这个不是必要条件。
如果你只是学人工智能的话，不大需要学电子方面的东西，除非你是机电一体化，或者是机器人方面的，如果只是智能算法，顶多学一门编程语言，并熟悉下算法及数据结构，数学起码有一定基础，其他么生物学有一定了解就行。人工智能大部分领域都是在智能算法，也就是如何用算法来实现智能。你想学的话，可以先去买一本生或者关于人工智能方面的教材，参考一下，并且可以了解一下其设计知识，看自己侧重于哪一方面，毕竟人工智能领域比较广，侧重点也不一样。最后出于个人给你提个醒，人工智能理论知识比较多实践方面比较少，所以学起来挺枯燥的，所以你想学的话一定要有点心理准备。
人工智能在检测行业中的应用人工智能(AI)指的是在被编程为像人类一样思考并模仿其行为的机器中对人类智能的模拟。
该术语还可以应用于任何表现出与人类思维相关的特征(例如学习和解决问题)的机器。
人工智能的理想特征是其合理化并采取最有可能实现特定目标的行动的能力。
人工智能背景下医学检验的发展前景医学检验专业是个小专业，如果不挑地方工作比较好找，像北京协和医院的最低要求本科即可（这年头在医院工作的，除了检验、影像、护理没有本科就能去大医院的了）。
检验学的基本都是临床的课程，数学、物理、化学就只有在大一学习一下，研究生考试不考的。
医学专业学起来都比较苦，书也挺多的，好多东西都要记忆，工作以后对动手能力也有要求，如果没毅力是做不好的。
另外真搞不懂某个自称医学生的，现在检验基本都机器做，只有上学时候还是为了学习方法原理才人工做的。
那个神马滴定，是学化学、药学专业用的才多的……
检验人工智能的测试目的检测是指计算机和软件系统在图像/场景中定位并辨认出每个目的的才能，已普遍应用于人脸检测，车辆检测，行人计数，网络图像，平安系统和无人驾驶汽车等范畴。当前有很多目的检测办法可以在理论中应用。像其他任何计算机技术一样，各种发明性和效果惊人的目的检测办法都是来自计算机程序员和软件开发人员的努力。
检验人工智能的前景展望和展望就业前景
第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
人工智能在医学检验中的应用自然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，大家想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，需要我们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。面对这一困境，自然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能自己学习任何语言。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。所以，进入哪个领域都能高度垂直的做下去。比如，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就可以保证翻译95%的流畅度，而且能做到实时同步。虚拟个人助理是指使用者通过声控、文字输入的方式，来完成一些日常生活的小事。大部分的虚拟个人助理都可以做到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。同时部分虚拟个人助理还可以直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟个人助理的变化形式之一。虚拟个人助理应用在我们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。一般来说，听到语音指令就可以完成服务的，基本上都是虚拟个人助理智能病例处理自然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同时提供针对临床科研的专业统计分析支持。其水平相当于受过8年临床医学教育的医学研究生，这样下来同样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍，大大地提高了医院的办公效率，求医难这个问题将得到很多的缓解。人工智能在生活中的有趣应用，来帮助大家更好地理解人工智能，尽享科技带给我们的便捷生活。
检验人工智能的前景展望论文人工智能时代，机器取代人类工作，人会大规模失业吗？如何应对失业？在人工智能技术日益成熟的今天，这已经不是科幻般的想象，而是正在发生并将持续的现实。
人工智能在未来将如何影响就业和收入？社会结构又将因此产生哪些深刻变革？北京大学教授周黎安带领团队做了一项深入研究，分析人工智能对中等收入群体的影响。6月3日，在第三届北京智源大会人工智能与社会经济论坛上，周黎安分享了他的研究成果。
他指出，人工智能带来最大挑战不是中等收入群体总体规模的扩大或者缩小，而是结构性的失业和在转型过程当中劳动结构调整带来的一系列社会问题。
什么是人工智能 (AI)
虽然在过去数十年中，人工智能(AI)的一些定义不断出现，但JohnMcCarthy在2004年的文章 (PDF,127KB)(链接位于IBM外部)中给出了以下定义："它是制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。AI与使用计算机了解人类智能的类似任务有关，但不必局限于生物可观察的方法"。
然而，在这个定义出现之前数十年，人工智能对话的诞生要追溯到艾伦·图灵(AlanTuring)于1950年出版的开创性作品"计算机器与智能"(PDF,89.8KB)（链接位于IBM外部）。在这篇论文中，通常被称为“计算机科学之父”的图灵提出了以下问题：“机器能思考吗？” 他在这篇文章中提供了一个测试，即著名的“图灵测试”，在这个测试中，人类询问者试图区哪些文本响应是计算机做出的、哪些是人类做出的。虽然该测试自发表之后经过了大量的审查，但它仍然是AI历史的重要组成部分，也是一种在哲学中不断发展的概念，因为它利用了有关语言学的想法。
StuartRussell和PeterNorvig随后继续发表了“人工智能：一种现代方法 ”（链接位于IBM外部），成为AI研究方面的重要教材之一。在这本书中，他们深入探讨了AI的四个潜在目标或定义，基于理性、思考和行动来区分计算机系统：
人类方法：
像人类一样思考的系统像人类一样行动的系统理想方法：
理性思考的系统理性行动的系统艾伦·图灵的定义可归入"像人类一样行动的系统"类别。
以最简单的形式而言，人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域，能够实现问题解决。它还包括机器学习和深度学习等子领域，这些子领域经常与人工智能一起提及。这些学科由AI算法组成，这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。
目前，仍有许多围绕AI发展的炒作，市场上任何新技术的出现都会引发热议。正如Gartner在其hypecycle技术成熟度曲线（链接位于IBM外部）中指出的那样，自动驾驶汽车和个人助理等产品创新遵循“一个典型的创新周期，从欲望膨胀到期望幻灭、到最终了解创新在市场或领域中的相关性和作用。”正如LexFridman在2019年麻省理工学院演讲中指出的那样(01:08:15)（链接位于IBM外部），我们正处于欲望膨胀高峰期，接近幻灭的谷底期。
随着对话围绕AI的伦理道德展开，我们可以开始看到幻灭谷底初见端倪。如想了解更多关于IBM在AI伦理对话中的立场，请阅读这里了解更多信息。
人工智能+医学检验=
图1尿液分析流水线系统
计算机辅助精液分析系统的应用：可跟踪单个精子细胞的活动，分析精子大小和形态，可对精液中的精子密度进行定量测定，还可以对精子活力、活力分级、活动率等参数进行分析，系统检查项目至少满足WHO有关人类精子检测的基本要求，而独特的精子运动参数也是该类设备的分析亮点。
图2精液分析系统
在粪便自动化分析中的应用：通过对标本进行取样、制片和拍摄数字图像，最终采用图像法对粪便中的细胞、结晶、虫卵等成分进行数字化识别判断，还能对粪便的一般性状及常用的化学检查项目如潜血、转铁蛋白、钙卫蛋白进行测定，如果添加轮状病毒、腺病毒和诺如病毒抗体进行测定，则可用于腹泻疾病的筛查。粪便显微镜形态学检验已经初步开启了自动化时代和人工智能应用时代，走在世界相同检验领域的前列。
图3粪便自动化分析仪
在阴道分泌物和宫颈细胞学检验中的应用：仪器将标本处理后注入特定的分析检测板内，通过数字图像系统对标本中出现的有形成分进行数字拍摄和智能识别，从而达到对细胞、霉菌、滴虫等常见成分进行筛查检测。在宫颈细胞学涂片检验的人工智能辅助筛查方面也有一定进展，例如可分析细胞涂片中是否存在病变细胞，可以筛除阴性细胞涂片样本，再将疑似阳性的涂片提交医生再次审核判断，可帮助医生节省大约90%以上的阅片时间，提高诊断效率。
图4阴道分泌物自动分析设备
2血细胞分析的智能化
目前我们所熟识的某品牌数字血细胞分析设备已经在血涂片和体液涂片细胞识别方面已经取得了一定的成功，国内也有类似的产品在研发和应用。设备的分析程序为在已染色的血涂片上，先用10倍物镜头扫描血片的单细胞层并定位白细胞，再转换为50倍特殊油镜头扫描确定单层红细胞层，进行红细胞形态分析和血小板数量评估，继续转换为100倍油镜头后扫描分析定位的白细胞，对白细胞进行分类及异常有核细胞识别与初筛。设备可对红细胞形态进行分类处理，将红细胞划分为血红蛋白含量（颜色）异常、内含物异常、大小不同异常和形态不同异常等数十种形态；白细胞可给出正常白细胞分类，还可进行外周血的异常细胞初筛、原始幼稚细胞初筛、血小板聚集、有核红细胞识别等。仪器还可以完成对脑脊液，浆膜腔积液、肺泡灌洗液等样本的分析，目前已经可以连接到血细胞分析仪的流水线系统中，使血常规计数结果与形态学检测或复检成为一体，甚至可以实施通过网络进行形态学图像远程会诊。
图5血涂片形态学自动阅片系统与血细胞分析仪流水线的密切配合
另一款新型血细胞分析系统是以数字化、形态学和人工智能原理进行细胞分析的检测系统，它需要30μL全血通过喷涂制备血涂片，后进行染色，再行拍摄及数字化细胞，最后进行数字化细胞分类、计数、计算与鉴别等步骤，即可完成血常规中CBC+Diff+Ret的所有检测数据。这种仪器不再采用传统的物理、化学、荧光等染色技术、也不需要鞘流技术，甚至不需要复杂的液体试剂。他它既可给出细胞数量，也能给出细胞的形态学报告和分析结果，其血涂片标本可以保留更长的时间以便回顾性分析和研究，具有独特的优势。
图6数字图像分析原理的血细胞分析系统
图7根据数字图像进行形态学报告审核
3人工智能在微生物检验领域的应用
目前已经有了用于分枝杆菌检验的显微扫描拍摄系统，该系统采用人工智能的检测算法来扫描荧光涂片的高分辨率数字影像，自动对其中的怀疑荧光体进行评分，从而根据国际防痨与肺疾病联合会标准，判断每个视野和涂片的阳阴性，和总体抗酸杆菌密度状态等，智能化的筛检出分枝杆菌，最结果应由有经验的检验者审核确认。仪器可对大量阴性标本和视野筛检过滤，加快了检测速度，降低了劳动强度。
图8分枝杆菌显微镜扫描分析系统
据了解，全球首个微生物质谱云中心已在中国建立。该项目经过3万株菌的蛋白质组生物信息分析，开创了非线性相似性度量的人工智能算法，建立了超过370属2200种7900株的微生物蛋白指纹图谱数据库及全球首个微生物质谱云中心，实现了2200种微生物在培养后5min内快速鉴定的飞行时间质谱系统。目前该数据库已经拓展至8100株，临床验证数量超过15万株。该成果已在包括北京协和医院在内的40余家医院及科研单位开展应用并获得一致好评。这也是在微生物检验领域应用互联网、大数据、云计算及人工智能技术所获得的一项重要成果。
4人工智能在染色体分析中的应用
对制备好的染色体涂片进行扫描拍摄，再通过图像采集模块采集一定数量的染色体核型图，进行数字处理和优化后，通过染色体核型分析系统进行分析。智能化的软件可对人体46条染色体图像进行自动分割，包括将交叉、粘连、重叠的染色体进行自动或手工辅助分割，将相同标号的染色体汇集配对。系统可识别染色体数量、畸变、染色体数目增多/减少和三倍体等突变，对染色体结构畸变，染色体缺失、易位、倒位、插入、重复等常见异常也可初步识别判断。
图9染色体分析设备
5检验结果自动审核与智能化
自动审核是人工智能与检验医学的完美结合，是分析后检验程序标准化、自动化、智能化的飞跃，如今已受到越来越多临床实验室的关注，已经有了一些在临床生化和免疫学检验，血液学检验等领域的应用实践。在强大的LIS和HIS系统支持下，经过精心设定的自动审核系统，集中了检验工作者和临床医师的智慧，将绝大部分能够通过审核的样本进行自动审核，触犯规则的则不通过审核，改由人工审核。随着医疗水平与检验自动化程度的不断提升，医学检验已进入前所未有的大数据应用时代。临床检验报告自动审核专家系统可有效提高检验报告的准确性，大大提升检验报告审核的速度。由北京协和医院检验科牵头的《临床实验室定量检验结果的自动审核程序建立与验证》国家行业标准正在审核中。
图10北京协和医院LIS系统中审核报告界面上通过审核与不通过审核的屏幕界面
6自动采血机器人
一种称为Veebot的自动采血机器人已经在美国出现，国内也有厂家处于研发之中。患者将手臂伸进拱体中，充气的袖套会收缩，将手臂固定住，压缩血流，让血管更容易显现，机器人用红外线相机探测照射手肘内侧，配合超声波与机器视觉技术定位静脉位置，自动分析所拍摄的影像，检查血管构造与内部血液流量，找出最适合采血的血管和位置后，机器人会校准针头，选择最佳角度，迅速将针头穿刺进入血管，通过真空采血管的负压抽取足够量的血液标本，整个流程约1min。采血机器人主要应用了智能交互技术、智能生物识别技术，以及智能导航控制技术，变人工凭经验盲目穿刺为精准可视化穿刺，实现了自动化、标准化、精准化，把医护人员从高频、高难、高危的工作中解脱出来。
图11自动采血机器人
7人工智能在标本自动传输物流系统中的应用
标本的自动传输在许多医院已经成为现实，检验科实验室可以通过轨道或气动管道传输系统、智能化的物流管理系统，从医院各个病区、门诊或急诊、采血窗口迅速、及时获取标本。最快的气动管道传输系统，传输速度可达600m/min。临床医师也可以通过HIS及时了解采血时间、送检时间、检验科接收时间、检测时间、签发时间等信息。在一些医院还有了实验室自动送检运输机器人，它会按预定的路线将窗口接收的标本运送到不同的工作区或不同的操作工位，未来将会有无人机将标本跨建筑、跨楼层送检。智能化的标本自动传输物流系统也是现代化医院所必不可少的配置。
图12高速气动管道物流系统
8人工智能技术在检验医学中的应用设想与展望
在2017年全国“两会”上，国务院总理李克强发表了政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”也首次被写入了政府工作报告。在这个“互联网+”的时代，人工智能、大数据、云计算、物联网技术不断渗入医疗领域和大健康领域，笔者认为，一个医院的现代化不仅仅体现在医疗技术能力强、设备先进、管理有效这个层面上，还应体现在信息化和智能化应用方面。笔者从用户的角度对人工智能在医院检验科中的应用做了以下设想。
1.自动化质量控制运行程序及智能化判断：这些辅助设备和程序应该配合自动化分析设备联合使用，实现自动化运行、判断、存储数据、靶值累积、提示报警等功能。
2.人工智能辅助诊断：自动报告审核系统能够将患者治疗方案（特别是化疗和放射治疗）、药物影响因素、标本采集条件、检验项目的不确定度等结果的发展变化与患者具体诊断治疗情况结合进行大数据的综合分析，并给出其发展变化趋势及预后等信息。还可提供该项目在疾病诊断中的敏感性和特异性，及相关检验检查的追加选择建议等。
3.个体化检验诊断提示：对个体化的检验结果进行分析，对相关的各种影响因素进行判断与鉴别，结合大数据对个体检验数据的变化提供干预预警和报警等。建立个体化检验指标的参考区间，随时观察个体检验指标的变化趋势。
4.大数据与临床研究：与临床结合，与多种检验、检查数据结合，进行大数据研究与分析，可以发现某些检验数据与疾病的发生、发展、诊断和变化之间的联系。通过大数据分析可以深度挖掘研究数据，可能获得意想不到的结果。
5.继续提高形态学人工智能设备识别能力，不断提高智能化设备对各种标本的形态学识别能力和正确鉴别能力，继续扩大数字图像数据库，改进算法，增加特征参数，深入学习训练，添加特殊染色，添加其他辅助专业技术等，进行不断改进与提升。而骨髓检查也许是形态学检验中最难以完成的任务，是否可以配合流式细胞术、特殊染色分析、组化分析、基因分析、遗传学检查等多种技术的综合智能分析，给出更科学的诊断报告。
9结束语
医学检验在计算机技术和“互联网+”时代，在人工智能、大数据、云计算、云存储、物联网等技术不断与医疗、大健康行业互相渗透的环境下，以大数据为基础的人工智能模型的建立，将对疾病防控、癌症筛查、病种分布、遗传图谱、基因检测、人体数据分析等带来有价值的发现和应用。在精准医疗愈发受到重视的今天，这些都成为了其中不可缺少的要素，这是实现人工智能应用的重要体现和方向，或许也是未来人工智能+检验医学要走的方向。
张时民
(中国医学科学院/北京协和医学院临床检验诊断学系/北京协和医院检验科)
北京协和医学院临床检验诊断学系血液体液教研室组长，北京协和医院检验科副主任技师；中国医学装备协会检验医学分会细胞形态学自动化分析学组副组长。主要从事临床基础检验工作、教学与科研，同时对检验仪器分析自动化、智能化等有一定研究。发表文章60余篇，主编专著12部。
来源：中华检验医学网、检验医学微信公众平台
作者：张时民返回搜狐，查看更多
人工智能在检验医学的应用与展望
二、检验AI的应用
（一）优化管理
1.检验项目的推荐：基于ML的临床决策系统，可参考患者临床信息及历史检验结果，预测测试前概率，进而指导医生选择检验方案。预计这种方法在保证有效性的前提下，能使越来越多患者获得可负担得起的诊断测试，同时降低医疗成本，据报道仅在美国每年估计可节省50亿美元支出［18］。此外，这种基于大数据的检验AI系统还可帮助临床实验室进行合理的试剂订购，避免遗漏及浪费［19］。
2.实验室的质量控制：越来越多的证据表明，传统的质量控制系统难以在日益复杂的测试环境中发现错误［20,21］。通常，临床实验室使用室内质量控制（internationalqualitycontrol，IQC）样本来监控精密度。然而，并非所有检测项目都有合适的IQC样本；且现有的抽样检测系统无法对整个检测过程进行监测。目前，“移动平均统计质量控制”技术被证明能有效改善上述局面，该技术是在每天实验室检测工作结束后，对属于正常范围的患者测试值取平均值，并输入计算机程序进行质控分析［22］。该方法被证明能有效提高错误的检出率，且特别适合于IQC样本不理想或不可用时的质控［23］，在LIS系统中整合此类自动化质控软件将有助于构建实时监测、快速反馈的实验室质量控制体系［24］。
3.提升检验图像结果分析：图像识别是公认的AI最具发展前景的技术。据报道，深度学习催生的AI计算机视觉技术对皮肤癌［3］、乳腺癌［4］和糖尿病视网膜病变［5］等疾病的诊断性能已达到甚至超过专业医生。同样，遵循数字扫描成像、图像特征提取、多层模型训练的范式，检验领域亦可开发针对检验样本图像诊断的全自动数字化图像识别系统。一个典型的例子是CellaVision公司与Sysmex公司合作生产的全自动数字化细胞形态分析系统（简称DI-60系统）［25］，该系统是模拟人工在显微镜下对外周血涂片进行镜检的阅片系统，它不仅实现了标本进样、滴加镜油、转换显微镜头、预分类细胞到结果存档的全程自动化，还具有极高的细胞预分类准确性，操作者只需要对预分类结果进行逐项复核。
4.及时、准确的自动审核：患者个体状况千差万别，这就要求检验工作者密切结合临床信息加以综合评估，必要时查询病历或电话追问主治医生，是对其工作经验和责任心的极大考验，也是人工审核的难点。检验AI的个性化自动审核系统可有效改进这种工作方式［26］，该系统通过自然语言处理（naturallanguageprocessing，NLP）技术解读LIS和HIS系统对接的共享数据，将患者基础疾病、诊疗方案、药物影响因素、标本采集条件等信息与检验结果对接，同时与历史检验数据对比审核，以判断哪些检验结果与治疗过程相关，哪些结果正确可以上机发布，哪些结果异常需要报警等。
5.智能化的检验报告：在检验自动审核程序中还可提供与临床诊疗相关的选择，如智能解释、检验效能评价、疾病预测、疾病相关因素分析等［27］。在判断检验结果时，可提供某些检验项目在相关疾病诊断中的敏感性和特异性，该指标的进一步应用及相关检查的追加建议等。结合更多的临床资料，还可给临床医生提供诊断选项、治疗方案、发展趋势及预后信息等。面向患者的检验报告除了提供简单的检验结果报告外，还可提供智能检验报告单（包括检验指标变化趋势、风险分析和解释性报告等），以帮助患者更好地了解自身情况。智能的检验AI报告将是检验医学与临床实践最佳的结合。
（二）协助临床医生
1.诊断：基于常规实验室数据的AI模型可在临床工作中辅助医生鉴别诊断。比如Pattanapairoj等［28］开发的C4.5决策树模型，可将胆管癌与其他良性疾病相互区分，诊断准确性达95%。检验AI模型还可提高症状隐匿的恶性疾病的检出率。比如本课题组利用5种ML算法对胰腺癌、慢性胰腺炎、健康人的所有检验指标（1066个）进行筛选分析，最终建立了一个基于18个常规实验室指标的ML鉴别诊断模型，其准确性明显高于传统CA19-9（AUC0.977vs0.817），更重要的是该模型对早期、小型、CA199-阴性、无黄疸及胰腺体尾癌均具有超高的检出率。该模型有望帮助基层医生筛选出更多高风险的胰腺癌患者，并建议患者尽快转诊，早诊早治，以期改善预后。此外，该模型对于临床难以鉴别的胰腺良恶性疾病（如肿块型胰腺炎、CA19-9阴性的胰腺癌等）也达到了极高的鉴别诊断效能，能够辅助医生进行决策。
2.风险预测与治疗：基于实验室数据的AI模型可以对患者进行准确分组，开发与优化早期预警系统。这种预测分析的一种应用是识别出住院风险较高的患者亚组，并应给予及时的干预措施［29］。据报道，一些大型综合医疗系统已开始使用AI自动识别有可能被转入重症监护病房的患者［30］。AI模型还可根据实验室数据向医生建议应做的检查及处理。比如由数十个临床和实验室参数构建的AI模型可预测肝功能不全患儿食管静脉曲张出血的风险（准确性约85%），使高危患儿能够优先进行肝移植，该结果已通过在线应用程序（http：//hrs2c2.com）在独立患儿队列中得到验证。最后，基于临床和实验室大数据的预测AI还可用于监视治疗窗口较窄的药物，以评估不良事件的风险。比如Waljee等［31］开发了一个由实验室变量和年龄变量组成的随机森林模型，可将硫嘌呤药物反应者与非反应者有效区分，同时具有明显的临床益处，如减少类固醇治疗、缩短住院时间和降低手术发生率等。
3.预后：目前肿瘤的预后与预测性标志物仅限于少数几个检验指标。如CA19-9是胰腺癌的预后标志物［32］；CEA是结肠癌重要的预后指标［33］。然而，这种单一肿瘤标志物的预后预测价值有限，相比之下，ML方法将大大提高对预后的评估效果。Obermeyer和Emanuel［2］研究证据显示，使用ML模型可以准确地识别死亡率接近100%的转移性癌症患者和死亡率低至10%的亚群，预测因子由涉及多个器官的精确数据组成；韩国的研究人员利用深度学习开发了一种预测胃癌患者预后的多参数模型，未来将根据预测结果选择术后个体化的化疗方式［34］。
三、检验AI的前景展望
哈佛大学的Rajkomar等［35］曾在《新英格兰杂志》展现了医学领域ML的前景：几乎所有临床医生作出决策时所蕴含的智慧和数十亿患者的临床结局都应该可以为每位患者的治疗提供指导。也就是说，每项诊断、治疗和决策都应结合集体的经验教训，从而根据患者的所有已知信息做到实时个体化。在这一框架的指引下，检验AI同样可以在未来医疗健康领域具有良好的应用前景。
1.以患者为中心的检验AI：近年来，随着技术的进步，高通量组学数据（包括基因组，转录组，蛋白质组和代谢组学数据等）［36］、即时检验数据（如血糖、电解质、凝血指标、尿微量白蛋白等）［37］、智能可穿戴设备产生的数据等（如每天的步数、心率、血氧饱和度、血压、呼吸频率、睡眠模式）［38］越来越多地通过移动云平台与医院的HIS、LIS等电子数据库相互连接。因此，临床医生需要理解比以往更多的多模态检验数据，随着患者新数据的不断产生，理解这些数据的复杂性逐渐超出医生能力范畴。好在ML技术非常适合利用这些多模态检验数据进行学习、训练、建模。当新的患者进入，通过多模态检验数据训练出的AI产品，可根据患者的个体化数据进行准确的分类和预测，帮助医生更好地进行临床决策（如疾病筛查、危险分级、诊断、治疗及监测等）（图1）。相信未来，这种以“患者为中心”的检验AI将成为寻求真正了解其患者的临床医生必不可少的工具。
图1以患者为中心的检验AI的主要应用
2.个性化健康预防保健体系的构建：近年来，智能可穿戴设备的实时监测、环境感知、通信连接等功能已被大众接受［38］。现有的可穿戴设备包括戴在手腕上的设备（如具心率监测功能的AppleWatch，具血压监测功能的欧姆龙智能手表，可监测癫痫发作的HeartGuide智能手环）；可穿戴服装（可预判心脏疾病发作）；智能护牙套（可预测脑震荡）；电子皮肤传感器等（可监测温度、脉搏、血压、血氧浓度、心律或心电活动）。未来，智能可穿戴设备监测感知的检验指标将更为丰富，包括生化指标、脏器功能、情绪心理、睡眠质量等［39］。随着Internet和基于云功能的技术改善，这些源源不断产生的检验大数据可通过智能手机与个人健康系统相互连接，构建个性化健康预防保健体系，从而实现疾病的早诊早治。
3.慢性疾病的个体化管理：根据《世界人口展望》（2017年修订）的数据，到2050年，60岁及以上老年人数量预计将增加1倍以上（达21亿），与衰老并行的是慢性疾病的增长。到2030年［40］，每年因5种主要慢性疾病（癌症、糖尿病、精神疾病、心脏病和呼吸系统疾病）死亡人数预计将增至5200万。在中国，2017年门诊患者数量高达80亿，而每千人配备1.5名医生，医疗资源的不足与慢性疾病的持续增加将是医疗卫生系统必须面临的重要难题。目前，我们正处于一个关键的转折期，需要能够适应未来医疗保健人口需求的成本效益高的检验医学平台，来应对即将来临的慢性疾病浪潮。未来，自动化检验平台和智能化的检验报告系统可以使检验医疗专业人员从重复性工作中解脱出来，将更多的精力转移在难治性疾病的精确诊断和精准治疗。
4.改善医疗不平衡：在中国的卫生保健系统中，初级卫生保健普遍薄弱，缺乏成熟专业知识技能的全科医生；另一方面，三级医院总是人满为患，医生工作过度，医患矛盾频发。为此，强化基层卫生服务能力，使医疗保健的负担从三级医院转移到基层医疗机构一直是“中国医改”的重点之一［30］。值得注意的是，在中国的初级医疗系统中，很少有影像学或病理学检查，实验室检查是最常用的诊断方法。一项全国性的调查结果显示，95.2%（200/210）的社区卫生中心，90.4%（265/293）的乡镇卫生中心可提供常规血液检查或尿液检查［41］，而只有1/3的基层医疗中心能提供胸部X线检查，这提示基于实验室检查的AI工具可能为全面改革中国医疗系统提供契机。检验AI的总体目标是使用计算机算法从检验数据中发现有效信息并协助医生进行临床决策［2，31］。我们相信，在基层医疗机构容易推广的检验AI产品可改变基层医生的决策能力，提高他们对许多疾病的诊疗和管理能力。未来，基于体征和实验室检查的诊断AI还可为患者提供初步诊断结果，并建议患者是否前往三级医院进一步诊疗，以期缓解医疗资源的紧张。
四、检验AI研发遇到的挑战
检验AI有着较为广阔的应用前景，但同时面临很多挑战［42］：检验AI诊断模型的建立无法独立开展完成，需要临床科室的病理、影像、手术、用药，预后相关数据佐证和支撑，因此临床科室参与度是很重要的因素。数据的质量是第二个挑战，数据的质量包含临床检测的一致性，比如检测的时间点、检测设备，还有数据的可溯源性。为了全面提升数据质量，保证数据的一致性、准确性、时效性和可用性，我们需要建立以患者为中心的“全数据”，建立高质量的专家级数据库，构建标准化的检验大数据治理体系。传统指标的二次开发和检验AI诊断模型的建立与推广将会改变传统意义上诊断模式，无论是临床医生还是检验专业人员的接受在一定时间内也是这一工作面临的挑战。检验人员改变工作模式，由被动变主动、由技术型向创造型转变也需要一个过程。这种转变对检验人员的知识结构、对检验学科发展方向都提出了全新的要求。检验AI产品转化的申请、应用、监管和法规是后续面临的另一个挑战。目前，医疗卫生系统已开发了药物、医疗器械的上市前产品要求、上市后安全管理监管机制等。然而，AI产品方面还缺少相应法规。作为新兴产业，医疗AI的应用也需要类似的监管机制和法律法规，从而确保系统的安全开发、应用和监测。此外，技术公司必须提供可扩展的计算平台，用于处理大量数据和使用模型；然而，目前他们承担的角色尚不明确。
基于医学领域检验大数据的AI时代才刚刚开始。未来，检验AI将对百万量级人群的大数据进行分析，从中搜集有关健康、疾病的信息。检验AI的推广将会改变检验在临床疾病诊治中的地位和作用模式，实现优质医疗资源下沉，推动医疗更好服务大众。
利益冲突所有作者均声明不存在利益冲突
选自中华检验医学杂志,2019,43(12)
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图片来源：pixabay,版权归原作者所有返回搜狐，查看更多