隨著人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入應(yīng)用，將進一步提升檢驗醫(yī)學(xué)在疾病預(yù)測與健康管理領(lǐng)域的能力。但與此同時，也有人擔(dān)憂：現(xiàn)在很多行業(yè)都被AI替代了，醫(yī)學(xué)檢驗工作會不會也將面臨被替代的風(fēng)險呢？

AI技術(shù)在檢驗醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用確實帶來了深刻的變革，比如以前都是靠人工讀血涂片，現(xiàn)在不僅將檢測時間大大縮短，而且漏檢率也降低了。但是，AI完全取代檢驗科的可能性極低。首先，AI的定位更側(cè)重于輔助工具，而非替代人類，其在醫(yī)學(xué)檢驗方面的應(yīng)用主要是效率提升和流程優(yōu)化，而非替代核心人類智能，例如臨床思維與綜合判斷、倫理與溝通交流、方法學(xué)開發(fā)、復(fù)雜質(zhì)控決策等。

檢驗科未來發(fā)展方向如何？或許是人機協(xié)同與精準(zhǔn)化。

全實驗室自動化進一步深化，包括跨平臺整合和智慧物流延伸。例如深圳某公司已開發(fā)全自動無人實驗室，只需將樣本放入分揀機，即可“坐等”報告。機器人配送、智能冷鏈運輸?shù)燃夹g(shù)將覆蓋樣本轉(zhuǎn)運、耗材管理等全鏈條，降低生物安全風(fēng)險。

精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)與個體化診療。多組學(xué)整合：基于AI的基因組、蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)分析，將推動腫瘤靶向治療、遺傳病篩查等精準(zhǔn)醫(yī)療場景的優(yōu)化與升級。動態(tài)監(jiān)測與預(yù)測：利用AI構(gòu)建疾病進展模型，為臨床提供動態(tài)決策支持。檢驗醫(yī)師角色升級：臨床咨詢專家從“數(shù)據(jù)提供者”轉(zhuǎn)型為“診療決策參與者”?？蒲袆?chuàng)新主力：參與AI模型開發(fā)，推動檢驗技術(shù)與臨床需求的深度結(jié)合。質(zhì)量管理與標(biāo)準(zhǔn)化：實時動態(tài)質(zhì)控，而不是目前固定時間的質(zhì)控。多中心標(biāo)準(zhǔn)化：例如ISO15189認證實驗室的全球報告互通。檢驗結(jié)果“云”共享互認：比如市一院去年完成省衛(wèi)生健康委牽頭開展的178項檢驗項目互認工作。需要特別注意的是，在使用AI的同時，關(guān)注數(shù)據(jù)安全與隱私保護，避免醫(yī)療數(shù)據(jù)和患者隱私泄露。

未來，醫(yī)學(xué)檢驗科的核心在于“人機協(xié)同”——AI負責(zé)標(biāo)準(zhǔn)化、高重復(fù)性任務(wù)，檢驗醫(yī)師聚焦臨床溝通、復(fù)雜病例分析與科研創(chuàng)新。這一轉(zhuǎn)型將提升診療效率、降低醫(yī)療成本，最終惠及患者，實現(xiàn)從“疾病診斷”到“健康管理”的轉(zhuǎn)變。（孫小培 朱研 楊泠）