华盛顿，2026年2月10日 /PRNewswire/ — 诊断与实验室医学协会（ADLM）今日发布立场声明，强调人工智能（AI）在实验室医学中的应用可能对患者构成风险——尤其是历史上被边缘化的群体。为缓解这些风险并充分发挥人工智能在医疗领域的潜力，该声明呼吁国会和联邦机构更新现有实验室法规，并实施相关政策以确保AI临床系统的安全性与有效性。
实验室医学在确保患者获得准确诊断和治疗方面发挥着至关重要的作用。人工智能有潜力通过提升诊断精度、优化实验室工作流程效率以及推动更精准的数据驱动临床决策，彻底变革实验室医学。然而，AI模型的准确性完全取决于其"学习"的数据质量。若模型基于有限、低质或不一致的数据进行训练，可能引发多重问题。其中最广为人知的风险是：AI模型可能复制社会偏见，导致对边缘化群体的疾病风险系统性低估或误判。这源于当前医疗AI工具常使用历史数据集进行训练，而这些数据往往未能充分代表特定种族、民族群体、年龄范围及社会经济群体。
为解决实验室AI中的偏见问题，并确保对影响检验解读、诊断及治疗决策的工具实施适当监测，ADLM强烈建议联邦政府采取以下措施：
- 国会应与联邦机构合作，更新《临床实验室改进修正案》（CLIA）等现有实验室法规，明确将AI系统纳入监管范围。
- 联邦卫生机构应联合专业学会，召集实验室医学专家和信息学专业人员，共同制定验证和核查实验室医学AI工具的共识指南。
- 联邦机构应扩大并支持实验室检验结果标准化及数据报告规范化的倡议。
ADLM同时敦促AI开发者与监管机构及医疗机构协作，实施促进数据多样性的措施以减少实验室AI应用中的偏见。此外，AI工具的开发者和供应商应确保临床实验室能够获取必要的数据和技术资源，以独立验证算法的性能表现。
"临床实验室在开发和评估AI医疗工具融入检验工作流程方面具有独特优势，尤其关乎这些工具如何影响患者检验结果与健康结局，"ADLM主席保罗·J·詹内托博士表示，"因此，我们敦促联邦政府借助实验室医学专业人员的专业知识，制定既能支持创新、又能确保对这一革命性技术实施透明一致性能监测的AI监管政策。"
关于诊断与实验室医学协会（ADLM）
ADLM致力于通过实验室医学实现全民健康改善，汇聚全球110个国家逾7万名临床实验室专业人员、医师、科研科学家及商业领袖。该协会始终处于实验室医学多元亚学科前沿，涵盖临床化学、分子诊断、质谱分析、临床微生物学及数据科学等领域，成员持有涵盖实验室相关专业的完整资质认证体系。自1948年成立以来，ADLM通过促进科学协作、知识共享及创新方案开发，持续推动实验室医学进步以提升健康成果。
Christine DeLong
ADLM
编辑与媒体关系总监
Bill Malone
ADLM
战略传播高级总监
消息来源：诊断与实验室医学协会（ADLM）
【全文结束】
