優(yōu)化檢驗科工作流程，極大提升檢驗知識獲取、報告解讀、文獻閱讀處理、科研文章撰寫以及患者服務的效率
在人工智能（AI）技術飛速發(fā)展的時代，醫(yī)療實驗室正迎來一場深刻的變革。武漢同濟醫(yī)院檢驗科率先邁出智能化升級的重要一步，華中科技大學同濟醫(yī)學院附屬同濟醫(yī)院檢驗科（武漢同濟醫(yī)院檢驗科）基于 DeepSeek大模型打造全國首個顛覆性實驗室智能助手——“問問同檢！”這一創(chuàng)新應用不僅優(yōu)化了檢驗科的工作流程，還極大提升了檢驗知識獲取、報告解讀、文獻閱讀處理、科研文章撰寫以及患者服務的效率，為檢驗科的智能化發(fā)展提供了新思路。
其使用場景如下：
在實驗室中，檢驗項目的種類繁多，每個項目背后都有復雜的說明書和操作指南。為了確保每項檢驗的準確性和有效性，檢驗科人員需要隨時查閱這些資料?！皢枂柾瑱z！”可以通過智能搜索引擎為檢驗人員提供項目說明查詢、總結功能，只需輸入項目名稱或關鍵詞，系統(tǒng)便能迅速調出相關的說明文檔和資料。
報告單解讀是實驗室檢驗科工作中最為關鍵的環(huán)節(jié)之一。傳統(tǒng)上，報告單的解讀需要依賴醫(yī)務人員的經驗，且常常耗費大量時間。利用 DeepSeek 的自然語言處理（NLP）能力，"問問同檢！"可以快速通過報告單中的關鍵信息，進行智能分析，幫助檢驗人員更好地理解報告內容。
檢驗科的工作流程通常涉及多個環(huán)節(jié)，從樣本采集到接收、檢測到報告生成，每一步驟都有嚴謹?shù)牟僮饕?guī)范。"問問同檢！"能夠為實驗室提供完整的操作流程管理，確保所有步驟按照標準流程執(zhí)行。例如，HIV的報告流程與其它項目不同，"問問同檢！"提示工作人員按照SOP執(zhí)行報告流程，避免差錯的發(fā)生。
在實驗室高科技設備的使用過程中，儀器/試劑說明書是確保設備高效運行的必備資料。然而，隨著儀器種類的增多，操作人員可能無法記住每臺設備的具體操作方法。"問問同檢！" 可以整合各類儀器說明書，并提供智能檢索功能，幫助檢驗科人員在使用設備時快速查詢相關的操作步驟和注意事項。通過深度學習和語義分析，"問問同檢！"能夠根據(jù)設備的型號給出定期維護和操作建議。例如：不久前主任想知道CYC能否溯源，同事查詢了說明書回復了它，有了"問問同檢！"，以后，直接問問同檢就行啦！
醫(yī)學和檢驗領域的進展日新月異，實驗室人員需要不斷學習和跟進最新的科研成果。然而，海量的醫(yī)學文獻常常讓人感到頭疼。"問問同檢！"利用其強大的文獻檢索和解讀功能，能夠幫助檢驗科人員高效地獲取最新的科研成果和技術動態(tài)。系統(tǒng)能夠根據(jù)關鍵詞、文獻主題或領域篩選出相關的研究，自動生成解讀文獻，節(jié)省了大量人工閱讀的時間。
對于檢驗科的科研工作者來說，撰寫高質量的文獻綜述是一項必不可少的任務。"問問同檢！"可以基于大量的文獻數(shù)據(jù)，自動提取出與檢驗相關的研究趨勢、技術發(fā)展、成果總結等信息，并根據(jù)特定主題生成文獻綜述。例如，在撰寫關于某類疾病檢測方法的綜述時，"問問同檢！"可以自動歸納該領域內的重要研究成果，整理出相關的檢測技術和方法，幫助科研人員迅速完成綜述報告、論文書寫。
患者在進行各類實驗室檢查時，往往對具體的檢查過程和注意事項了解不足，容易產生焦慮或不必要的困惑。為了幫助患者更好地理解自己的檢查項目，"問問同檢！"可以為患者提供智能化的指引功能。
2024年11月14日，國家衛(wèi)健委發(fā)布《關于印發(fā)衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引的通知》，《通知》指出衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能的應用場景。
以下是其中有關檢驗醫(yī)學領域的人工智能應用場景。
1.參與構建臨床專病智能輔助決策模型
在高血壓、糖尿病、肝癌、結直腸癌、胃癌、食管癌、肺癌、房顫、腦卒中、抑郁癥等疾病的臨床診療中，多組學基因測序等檢驗結果信息將參與構建決策模型。
2.參與構建基層醫(yī)生智能輔助決策模型
應用人工智能技術結合基層醫(yī)療衛(wèi)生機構常見病、慢性病診療規(guī)范，構建基層全科診療輔助決策模型。在門急診診療過程中，綜合判斷患者主訴、現(xiàn)病史、既往史、體格檢查、輔助檢查結果等疾病信息，為全科醫(yī)生提供診斷和鑒別診斷的推薦建議，輔助全科醫(yī)生完成疾病診斷、檢驗檢查推薦等輔助功能，提高基層全科醫(yī)生醫(yī)療服務質量、能力和效率。
3.檢驗報告單智能質控輔助
實驗室檢驗報告單是醫(yī)療文書的重要組成部分。使用自然語言處理、知識抽取、語言大模型等人工智能技術，對檢驗報告單中的文本、圖像等進行數(shù)據(jù)挖掘處理，構建檢驗知識庫。實時監(jiān)控報告單的書寫內容，基于知識庫實時分析患者診療信息，自動識別反饋問題，保證報告單的完整性、合理性、規(guī)范性、準確性和時效性，輔助提高報告單質量。
4.智能醫(yī)療質量管理
規(guī)范和完善醫(yī)療核心和醫(yī)療輔助規(guī)范流程，實現(xiàn)規(guī)范化、精細化、科學化、體系化的全面醫(yī)療質控管理。
5.智能醫(yī)務人員管理
應用人工智能和大數(shù)據(jù)技術，實時分析患者流量和醫(yī)療服務需求，精準預測醫(yī)務人員需求，智能調整醫(yī)務人員排班。自動評估醫(yī)務人員工作負荷，預防過度勞累，保護身 心健康，提高醫(yī)務人員滿意度和留存率。綜合分析醫(yī)務人員工作表現(xiàn)和發(fā)展需求，智能推薦培訓課程或培訓會，提供個性化培訓建議。預測分析醫(yī)院業(yè)務發(fā)展趨勢和醫(yī)務人員需求，實現(xiàn)醫(yī)院人力資源優(yōu)化配置。
6.智能耗材管理
實時監(jiān)測醫(yī)用耗材需求及使用情況，構建醫(yī)院耗材管理模型，實時動態(tài)分析耗材使用問題，可視化展示耗材管理問題，幫助管理人員快速、精準定位耗材信息，分析耗材使用和業(yè)務進展的關系，合理調配醫(yī)用耗材，評估使用合理性，實現(xiàn)醫(yī)用耗材智能管理，提高運營效率
7.智能醫(yī)療設備管理
應用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術，通過智能感知終端實時收集各類醫(yī)療設備的狀態(tài)數(shù)據(jù)、使用記錄、故障信息、維修信息等，實現(xiàn)對醫(yī)療設備的智能、實時、綜合、科學管理， 提高醫(yī)療設備使用效率。實時識別醫(yī)療設備種類、性能、位置、 運行狀態(tài)等信息，基于性能和故障概率預測模型，分析設備使用情況、設備性能、主要零部件狀態(tài)、設備故障發(fā)生率、次生安全隱患，全面提升醫(yī)療設備的可用性、可靠性、安全性。精識別設備的工作負荷狀況、磨損跡象、參數(shù)異常、故障征兆等信息，預測醫(yī)療設備故障趨勢和維修需求，進行預防性維護。實施監(jiān)控分析醫(yī)療設備空間精準定位、運行效能狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)醫(yī)療設備閑置或浪費等問題，按照醫(yī)療設備的調配路徑和優(yōu)先級 提出優(yōu)化建議，最短時間鎖定調配距離最近且狀態(tài)良好的醫(yī)療設備，實現(xiàn)醫(yī)療設備智能調配和共享，提升利用率。
8.智能物流管理
應用智能感應器、RFID等技術，實時監(jiān)控庫存，大數(shù)據(jù)分析醫(yī)療物資消耗數(shù)據(jù)，預測物流需求，自動生成采購訂單，減少人為錯誤和庫存積壓。使用物流機器人或無人機，實現(xiàn)醫(yī)療物資的無人化、無接觸配送，確保精準調度和物資及時送達，提高醫(yī)療服務響應速度，減少人力成本和交叉感染風險，提高自動化倉儲物資存取效率。通過物聯(lián)網(wǎng)進行運輸醫(yī)療物資的識別、記錄及信息實時上傳，記錄物資發(fā)送端與接收端的操作人員身份信息，實現(xiàn)醫(yī)療物資配送、回收的全流程追溯管理，規(guī)范配送、回收流程，優(yōu)化醫(yī)院物資配置
9.智能遺傳性疾病篩查與預測
基于人工智能篩選遺傳性疾病標志物，探究標志物和疾病進展相關性，為疾病篩查預測提供決策支持。 基于大模型及多組學方法，鑒定并篩選遺傳性疾 病密切相關新型生物標志物，分析基因組、表觀遺傳組、轉錄組、蛋白質組等生物信息，研究新型生物標志物和遺傳性疾病進展程度的相關性及其在疾病早期預警中的作用，研究新型生物標志物產生過程，解析其在遺傳性疾病發(fā)生發(fā)展中的作用機制。基于新型生物標志物構建遺傳性疾病預測模型，采用區(qū)塊鏈網(wǎng)絡，構建遺傳性疾病篩查及預測一體化、海量智能大數(shù)據(jù)管理和協(xié)同分析平臺，在多中心進行部署，為疾病精準篩查預測提供決策支撐，實現(xiàn)遺傳性疾病早期發(fā)現(xiàn)、早期干預，提高遺傳性疾病防治水平。
10.配送機器人
采用人工智能導航和定位技術，配備智能傳感器和運動控制的配送系統(tǒng)，執(zhí)行醫(yī)療用品等物品配送任務，提高配送效率和準確性，降低人工成本。通過路徑規(guī)劃和實時避障等技術，應用于各類醫(yī)療場所，將藥品、醫(yī)用耗材、手術器械、標本、被服、 餐食、醫(yī)療廢棄物等物品快速、準確地配送到指定目的地。在配送任務過程中能夠根據(jù)周圍環(huán)境自動調整路徑和速度，避免碰撞和意外發(fā)生，保證配送安全與穩(wěn)定。與信息系統(tǒng)或醫(yī)療設 備聯(lián)動，實現(xiàn)物品配送和信息傳遞的無縫連接，為患者和醫(yī)護人員提供便捷、高效的配送服務，提升醫(yī)院物流效率和質量， 降低物流成本，改善醫(yī)療服務體驗。
11.智能醫(yī)學科研數(shù)據(jù)分析
利用人工智能技術，整合醫(yī)學文書、影像、基 因組、轉錄組、蛋白質組、時序傳感等多模態(tài)數(shù)據(jù)，建立全面 分析輔助臨床科研的智能平臺。整合多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)，包括圖像、文本、聲音、 傳感器數(shù)據(jù)和基因組、轉錄組、蛋白質組等多組學數(shù)據(jù)，完成不同時間點、條件下的數(shù)據(jù)對齊，構建醫(yī)學科研數(shù)據(jù)資源庫。 利用數(shù)據(jù)融合模型與方法，提供跨模態(tài)標注算法和標注工具， 揭示跨模態(tài)數(shù)據(jù)之間的語義關聯(lián)性，幫助分析其相互作用和整 合效果，提高診斷和分析的準確性。面向不同類型的數(shù)據(jù)，提供計算機視覺、自然語言處理、圖學習等多類算法，對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行特征提取、模型訓練、統(tǒng)計分析等，以識別疾病標志物和模式。提供科研合作平臺，促進跨學科研究團隊的協(xié)作， 支持將分析結果轉化為臨床輔助決策支持工具，輔助醫(yī)生進行 更準確的診斷和治療規(guī)劃。
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