疫情早期，新冠病毒核酸检测面临检测量大、检测方法自动化及智能化程度不高、信息化管理不够流畅、检测资源储备不足等困境。
围绕检验面临的需求和挑战，如何将数字化技术与检验室信息系统、检验数据深度融合，实现对检验全过程的自动监控与追踪、智能判断、数据自动审核、报告智能反馈的智慧化检验，已经成为检验行业关注和探讨的焦点。
充分利用现代前沿检测技术、信息技术，构建具有智能检测、数据深度融合分析、流程科学管理的「智慧检验」模式成为探索破解困境的关键着力点。
伴随着自动化、智能化、信息化程度的提高，实验室检测能力的大幅提升，整合现代化检测设备功能、信息化检验流程管理、综合数据分析，利用数据驱动的人工智能深度学习，实现整个检验流程资源的最佳供需匹配调度，最大程度提高检验实验室的运营效率成为检验医学学科及体外诊断产业重点发展方向。
在检验医学中，利用人工智能、云计算等数字技术实现自动化标本采集、自动化流水线、自动化审核、专家系统等智慧化应用，在未来十年内将获得普遍应用。
在样本获取阶段，全自动智能采血管理系统被逐渐应用于门诊采血室，提升采样质量和效率；自动采血机器人利用智能识别技术，将工作员从繁重且危险的工作中解脱出来；在样本递送环节，样本传送机器人通过机器视觉技术智能识别不同的样本和试剂，按照计算机的指令在固定区域装货卸货，保证样本的安全的同时，避免了样本污染。
在样本分拣阶段，自动化流水线实现无人化作业工程。全方位的自动化实验室系统包括进样单元、高速离心机、去盖、分杯、分析、加盖、存储及数据管理等一系列功能模块，是检验实验室高度自动化的极致体现。
实验室自动化系统是未来医院临床实验室的发展方向，这不仅是设备的投入和更新，还代表着工作流程和实验室管理模式的改变。
▲图丨自动化样本分拣系统助力各个环节实现智能化操作（来源：公开资料、专家访谈，DeepTech）
在智慧实验室建设中，除了标本采集、运输、接收后处置、检测流程等环节开展智能化创新，检验仪器的智能化运行及数据深度融合分析和安全管理的创新也是重要内容。
在检验中，利用深度学习等 AI 技术可实现对标本的数字扫描图像进行形态学特征提取，通过定性与定量分析对疾病进行病理诊断，提高检验人员对某些疾病的筛查诊断能力。目前比较典型的基于图形的分析包括血细胞、骨髓细胞、粪便、染色体、阴道分泌物等。
图 | 几种典型的 AI 形态分析应用（来源：公开资料整理，DeepTech）
在报告智能化审核阶段，应用自动化、智能化的审核程序，极大的规范和标准化医师的审核水平，缩短审核周期，提高标本检测容量。
此外，审核检验结果的难点还在于标本取自的患者状况千差万别，不能机械的依据指标的参考区间判断异常值。因此，个性化审核是智能化审核系统的改进目标，基于患者自身情况建立个体检验指标的参考区间。
聚焦医学检验流程端变革来看，目前市场尚未出现能够完全实现智慧检验的企业，业内企业也在不断摸索解决检验实验室智慧化发展的产业模式。
按照检验流程变革中不同的痛点及需求，报告中将产业内企业划分为三类。第一类是聚焦实验室信息管理系统，通过跟踪与样品、实验室工作流程和仪器相关的数据，为检验后分析数据自动采集、数据共享、分析报告电子化、质量溯源等各方面提供数据支撑，提高实验室产能和效率。
第二类企业聚焦 AI+ 检验，利用深度学习等 AI 技术助力形态学判别，为检验结果做一些智能辅助解读，不仅提升效率和质控，还有效解决中国病理医生短缺的问题，满足基层的病理诊断需求。
AI 病理诊断或将成为继 AI 影像筛查之后医学 AI 新的突破方向。中国也有众多企业布局该领域，如、等，助力检验行业实现智能化、智慧化。
图 | 聚焦智慧检验流程端变革发展的部分企业（来源：DeepTech）
第三类企业关注实验室流程自动化，聚焦检验实验室流水线本身，致力于提升检验流程的质量与效率。目前，整个实验室流程自动化市场基本由外资占领，如 、等，这一类企业属于典型的传统 IVD 公司。
传统大型 IVD 公司在智慧检验领域更多的投入还是在于实验室本身的智能化，立足于检验流程及临床需求，通过强大的硬件、软件和服务组合，最终实现实验室运行的高效率、低成本和优配比。
以为例，纵观其在检验实验室的产品布局，业务增长模式通常为一款产品做精细以后或者一条产业线做细以后，根据检验实验室需求扩展更多周边产品形成组合闭环，从点发展到面，形成产品组合拳。
在过往十年发展中，全球范围包括中国医学检验普遍在做实验室流水线工作，完成信息化转型阶段。
下一阶段医学检验行业将向智慧化迈入，实现从单机自动化到全实验室自动化模式的改变。我们有机会想象一个不需要人工采样、不需要人工转运，自动质控、智能系统管理全检验实验室的场景，成为高度自动化的生产信息基地。
更多「检验流程端变革」内容，请详见《2022中国智慧检验技术与行业生态展望》研究报告。
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