2024年5月28日
人工智能和数据分析技术将显著提升诊断准确性，特别是在疾病早期检测领域。
图片：Unsplash/Testalize.me
Ranga Sampath
西门子医疗诊断创新中心高级副总裁兼负责人
实验室检测结果构成了大多数医疗决策的基础。然而，随着人口老龄化加剧、非传染性疾病发病率上升以及早发性癌症、肥胖症、2型糖尿病等代谢和神经退行性疾病的增加，诊断技术将在全球医疗体系中发挥更核心的作用。未来临床实验室将如何演变？
医疗诊断领域的关键挑战
准确性、快速周转时间和可及性始终是诊断质量的三大支柱。然而，医疗行业正面临专业人员短缺、工作倦怠、人为错误和资源分配不均的系统性挑战。过去十年，从实验室技术员到护士和医生都存在人才缺口，过度工作导致的错误（如样本标签错误、数据转录错误）威胁患者安全并推高医疗成本。
价格上升与资源稀缺的叠加效应进一步限制了医疗可及性，尤其对偏远和医疗资源匮乏地区造成沉重打击。这些压力导致误诊、延迟诊断和漏诊现象增加，最终影响治疗效果和患者预后。如何通过新兴技术确保准确且快速的检测，成为改善全球健康的关键。
人工智能与数据分析的力量
人工智能赋能的诊断系统（图1）正在变革医疗领域：AI算法可分析海量诊断数据、医学影像和患者病史，提升诊断准确性并实现早期疾病识别。这些算法不仅增强医生的分析能力，更解决了医疗数据过载的难题。
值得关注的是，AI辅助分析可显著缩短检测周期。临床医生越早获得结果，患者就能越快启动治疗，这对疾病治疗时机具有决定性意义。例如，AI可通过分析患者独特病史和基因数据预测疾病风险，为个性化医疗提供高效解决方案。
对于偏远地区，AI实验室系统与远程医疗结合，能将先进诊断技术扩展至医疗空白区域。图1 - 人工智能创新正在持续变革医疗和实验室诊断领域。图片：西门子医疗
智能实验室的前景
实验室自动化并非新概念，机器人已能处理样本制备等重复性任务以减少人为错误（图2）。但未来的AI机器人将超越机械操作，基于实时数据作出智能决策。这种完全自动化的"智能实验室"可全年无休运行，大幅提升效率并提供实时结果。
随着人形机器人技术的发展，这些设备无需预设规则即可自主执行智能操作。它们可能成为未来的实验室技术员，全年无休地工作。人员短缺、新人培养放缓以及技术人员专注高价值任务的需求，将使智能实验室成为应对检测需求激增的关键解决方案。
图2 - 可在诊断实验室执行特定任务的移动机器人（如芬兰赫尔辛基西门子医疗、联合机器人集团和HUS诊断中心联合测试的补给试剂机器人）。图片：西门子医疗
通过连接数字化诊断系统并分析检测过程中产生的海量数据，AI实验室还能发现隐藏趋势和模式：预测疾病爆发、识别高风险人群，甚至为流行病研究提供新视角。可扩展、易用且透明部署的AI分析工具，将在公共卫生危机中提升决策效率。新冠疫情的经验表明，实时临床数据对制定循证政策和调整医疗系统具有战略价值。
拥抱诊断检测的未来
任何新技术的应用都面临障碍。数据获取与使用的挑战需要通过全球健康数据标准建设逐步解决（如世卫组织推动的举措）。同时要避免技术鸿沟扩大医疗不平等，确保解决方案的普惠性。
尽管看似机器在接管医疗领域，但这些技术实际上能提升患者和实验室人员的生活质量。自动化、机器人和AI将解决现有问题，创造更大效益——最终改善实验室服务能力。随着技术进步，智能实验室或将成为医疗基础设施的核心，通过革新医疗检测方式吸引新一代医疗工作者。
我们正处在全球健康改善的关键转折点。投资未来诊断实验室，将帮助我们可持续应对人口结构变化和医疗体系转型。诊断行业已准备好迈向新未来，拥抱这一变革才能确保所有人更健康的明天。
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