人工智能与智能化分析：检验医学的新趋势

人工智能的概念最初源自计算机科学，旨在模拟人脑智能反应，近年来已扩展至机器人、语言识别、图像识别和专家系统等领域。机器学习是人工智能的核心研究领域之一，即通过学习现有数据并预测未知数据，赋予计算机智能化学习能力。当前人工智能正蓬勃发展，逐步渗透到各个领域，其中也包括检验医学。基于人工智能和机器学习的智能化分析，似乎已成为检验医学的新趋势。

1.形态学智能化分析

形态学分析是检验医学核心领域，传统人工镜检耗时费力难以满足需求。AI图像识别与机器学习技术为形态学智能化提供了有效解决方案。主流血细胞检测仪器虽分类计数成熟，但形态分析仍需镜检确认。新型研究

通过相位显微镜获取高分辨率细胞图像，结合深度神经网络构建分析模型，显著提升了分类计数精度和影像回溯价值。体液细胞分析因样本特征明显，智能化进程早于血液分析，主要采用数字成像技术提取形态参数建立模型。尿液分析仪已实现较高红细胞/白细胞识别能力，粪便和阴道分泌物分析因样本复杂性仍具提升空间。最新研究利用深度学习使粪便寄生虫卵识别率达93%，为体液智能检测开辟新路径。

2.临床生化及免疫学智能化分析

临床生化及免疫学检验项目多、数据量大，适合AI应用。机器学习能提升数据归纳效率，通过数据挖掘建立模型辅助医生解读结果。已有研究基于乙肝、肝功能等指标建立模型，

实现慢性肝炎患者长期监测。室内质控现依赖人工，易不稳定。自动化流程和智能评价能提升质控水平，如添加智能模块定时检测，用机器学习判定结果，减少人工干预，实现智能统计和标准化流程。

3.临床微生物学智能分析

作为临床诊断的基石，病原微生物精准鉴定技术持续革新。基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱通过特征性质谱峰与标准化数据库智能比对，实现菌株分型及耐药性谱的快速解析，其核心在于持续更新的微生物质谱数据库与迭代优化的智能匹配算法。值得关注的是，深度融合机器学习算法可显著提升质谱分析的智能化水平，尤其在复杂样本的多重感染鉴别中展现优势。而智能显微成像系统依托计算机视觉

算法解析荧光染色涂片，其诊断效能的突破有赖于病理特征数据库的跨中心扩容与深度学习模型的持续训练。基于二代测序技术的高通量数据与机器学习模型相结合，虽在耐药基因预测和毒力因子筛查方面初显潜力，然该技术仍面临生物信息学解析复杂、临床验证体系待完善等发展瓶颈。

4.自动审核与智能化审核

检验报告自动审核是高质量检验流程的保证，人工审核存在耗时长、易失误问题。基于布尔逻辑的自动审核规则已应用于血常规等基础检测，但智能化水平待提升。机器学习算法与智能决策系统融合可增强大数据分析能力，深度挖掘检测结果实现预警和治疗建议，最终形成主动判断的智能审核体系。

5.新趋势亦是新挑战

检验医学正经历智能化转型升级与数字化转型双重变革，深度学习算法驱动的智能分析系统已跃升为技术前沿。当前AI在检验医学领域遭遇算法架构精准度不足、算力资源受限、数据孤岛壁垒等瓶颈问题，同时面临检验人员数字素养结构性缺失、生物医学数据全周期防护体系亟待建立等现实困境。需着力突破自适应深度学习算法、构建分布式算力集群、打造多模态数据融合平台，并通过数智化能力重塑检验人才知识图谱。这场由人工智能引发的技术革命正在重构检验医学范式，系统化破解发展瓶颈、深化人机协同创新模式，必将引领检验医学进入精准化诊断新时代。