 问 我国检验医学已经有近百年的发展，经历了手工检验的历史，显微镜、离心机、试管试剂和比色计的年代，更经历甚至见证了从半自动化到全自动化分析的飞速发展阶段，而近十余年来已经开启了全实验室自动化（TLA）和实验室信息化的时代，下一个检验医学发展的热点和飞跃在哪里呢？ 答  是的，AI~ Artificial Intelligence被译作人工智能，简称AI。 AI在检验医学领域可做什么？ 1.标本的物流： 各种检验标本可依据条码和信息系统的引导，通过物流系统在数分钟内准确送达实验室，实验室可迅速检测和及时发送报告，快速而准确。 2.检验报告的自动审核： 我们预设定审核条件、审核规则、逻辑分析、数据判别、历史记录比对、delta check核实，计算机可协助进行报告单审核，提升报告签发的正确性，加快报告审核与签发的TAT时间。 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。 3、临床基础检验形态学： 该领域可谓使用数字图像技术、形态学识别与智能化判断最为广泛的领域。 应用数字图像原理的血细胞形态读片系统，对常规血细胞形态自动识别，用于血片形态学复检； 数字图像原理的尿液有形成分分析仪可用于尿中有形成分的定量与定性分析； 计算机辅助精液分析系统可完成精子计数、活力、活力分级和多种独特的运动参数等常规检验项目，还可进行精子形态学初筛； 人类染色体自动分析系统可完成染色体常规分析，甚至可获得染色体结构畸变，染色体缺失、易位、倒位、插入、重复等常见异常； 粪便分析仪可做到对标本进行自动取样、稀释、涂片、拍摄数字图像并进行初筛识别，很好的改善了实验室生物安全需求； 阴道分泌物分析仪可对细胞、霉菌、滴虫等常见成分进行筛查。 4.自动采血： 自动采血机器人会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。 各类标本形态学检验的设备基本上沿用了将图像数据化，建立数据库，建立算法，建立筛选判断方法，通过神经网络或者智能运算，对未知成分进行识别。 其识别过程中会有错误或漏检，目前多需要人工辅助做屏幕鉴别，但是随着数据量的增大，数据库的扩展，经验的积累，方法学的改进，软硬件的升级，其形态学识别和鉴别的能力会逐渐提高。 在检验领域内，AI还有广阔的发展空间，如借助大数据、云存储等平台，智能化管理及分析检验数据，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，早期预警早期干涉，则可更高地提升健康水平。
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