人工智能在醫學檢驗中應用進展

凌建生

(柳州市工人醫院檢驗科，廣西 柳州，545000)

在醫療領域中，檢驗醫學被定義為“在醫學實驗室內或護理現場對患者的組織、體液或其他成分進行檢驗的學科”[1]，旨在通過量化指標輔助臨床對患者進行診斷，制定治療方案。2018年國務院頒布了“互聯網+醫療健康”發展的指導意見，其中包含“互聯網+人工智能”的應用服務[2]?，F如今，人工智能在醫療檢驗領域中應用廣泛，在形態學檢驗、樣本處理、檢驗結果審查等過程中起到重要價值，能有效降低人工因主觀性而致的結果偏倚，提高工作效率，滿足了臨床對檢驗專業日益提升的質量需求[3]。人工智能逐漸成為檢驗科臨床工作的發展趨勢，本文就其在醫學檢驗中應用進行整合，以便更好的服務于醫療檢驗工作。

1.人工智能

1.1 人工智能概述

人工智能主要是指研發、開發用于延伸、模擬與擴展人的方法、理論、技術及應用系統的一項新技術[4]。人工智能因計算機科學逐漸衍生而來，人們嘗試使用計算機模擬人類作出智能反應，現如今人工智能的研究囊括語言識別、機器人、自然語言處理、圖像識別等多個領域。

1.2 人工智能發展史

1945年世界首臺電子計算機出現，雖然操作繁瑣、計算速度有限，但仍為人工智能奠定了基礎[5]。1950年圖靈提出圖靈測試，被認為是人工智能水平測試標準之一，且圖靈也被譽為人工智能之父。直至1956年，科學家提出“人工智能”這一詞，將其作為新概念劃分為獨立的學科。1980年人工智能進入繁盛時代[6]。2016年由谷歌（Google）旗下DeepMind公司開發的人工智能軟件Alpha Gi與國際圍棋冠軍進行對弈，最終以人工智能獲勝宣告人工智能技術的成熟。

2.人工智能在醫學檢驗中的應用

2.1 檢驗標本處理

標本采集機器人：全自動采血機器人是目前臨床應用最成熟、最典型的標本采集機器人，該機器人借助紅外線+超聲波，可準確定位血管位置、直徑等參數。機器視覺能將上述參數輸入，選擇適宜的算法，預測出血管位置[7]。直徑及針頭采血最佳角度與位置。有學者提出[8]一項基于計算機圖像從血管造影圖像中自動提取灌裝動脈圖像的分割方式，其能分割出血管輪廓，提取中心線，計算出血管直徑。自動采血機器人借助智能識別技術，讓智能機器代替人工，減低因人們主觀意識而致的失誤，同時能減低工作人員的工作量。

樣本傳送機器人：隨著人工智能在商品物流方面的應用逐漸完善，人們逐漸將其應用于醫學檢驗樣片傳送上。樣本的傳送在檢驗科中具有重要意義，對檢驗的準確性造成直接影響[9]。而傳送機器人可通過機械視覺或化學方式對試劑、樣本進行識別，依據計算機指令在制定區域裝卸樣本[10]。樣本傳送機器人在傳送過程中可保障無菌環境，降低了人工送檢的失誤，確保樣本的安全性，以免樣片污染。

樣本稀釋機器人：臨床采集獲得的樣本通常濃度較高，需稀釋至不超過檢驗方法學的線性范圍。糞便、尿液及陰道分泌物有形成分纖維鏡檢驗時，需將樣本稀釋至適宜濃度[11]。在檢驗過程中，工作人員通常對未稀釋的樣本進行檢驗，發現檢驗效果不佳時再稀釋檢驗。例如陰道分泌物雖呈液體狀，能直接鏡檢，但因濃稠度較高，在檢驗過程中極易造成有形成分黏連重疊，給臨床檢驗帶來一定難度。臨床上應用的樣本機器人可分為光學原理檢驗及某類成分濃度檢驗兩種。有臨床研究人員使用基于多層感知器的人工神經網絡對心肌肌蛋白Ⅰ進行檢驗，評估體液樣本是否需稀釋，結果顯示其評估準確率較高。其能有效縮短樣本處理的耗時，減低樣本浪費的狀況[12]。

2.2 自動化審核

現如今，自動化審核系統在臨床多個方面得到廣泛應用，例如尿液、生化、血液、免疫等，根據審核項目與模型而定，審核總體通過率可達50～90%[13]。對于特殊人群建立獨立的自動化審核系統，更具有臨床指導價值。腫瘤患者往往伴隨復雜的生理病理變化，在住院期間需棘手程度不一的放化療，為此，針對腫瘤人群建立自動化審核系統極為重要。有學者建立腫瘤患者生化指標的自動審核系統，其總體通過率可到1/2，在不同腫瘤類型中，存在加大差異[14]。

2.3 大數據智能科研平臺

有效的、有序的數據儲存狀態是人工智能的基礎。現如今，檢驗醫學尚未對數據庫中相關參數進行二次利用，其中一個因素在與多數檢驗數據的存儲仍處于無效狀態，數據庫中的檢驗數據尚未制定完善的分類[15]。將人性智能應用于數據管理中，能根據制定類別構建知識圖譜，掌握疾病的生理、病理特征，隨著數據量的逐漸增加，圖譜中的變量與占比不再出現明顯變化。基于大數據的科研平臺被認為應用機器學習算法對數據庫進行新知識發現的過程，是檢驗科發現新知識，在提升診斷性能，優化檢驗指標等方面起到重要意義。

3.小結

人工智能技術在醫學檢驗領域中的應用，逐漸優化了實驗室檢驗的工作流程，有效提升實驗室檢驗容量。我國人口基數較大，人口老齡化問題嚴峻，但我國醫療服務需求量大相對應的現狀卻是醫療衛生資源分配的不均勻。人工智能可攜帶一系列先進檢驗技術，例如即時檢驗等，給醫護人員帶來便利，降低檢驗診斷失誤風險，有利于打破我國醫學資源分配不平均的狀況，對疾病預防控制、篩查、診療帶來較大的應用價值。