智车科技
5天前
2025年11月下旬，广东省医学会检验医学学术年会上的一则消息，让医械圈和临床检验领域炸开了锅——国内首个专为临床检验场景打造的垂直领域大模型「启元检验大模型」正式发布。
从南方医科大学深圳医院的临床数据来看，过去需要检验医师花费20-30分钟查阅多系统数据、检索文献才能审核的疑难报告，如今借助AI仅需1分钟就能获得综合分析结论；更关键的是，AI还能联动检验设备实现“一键重测”，从发现异常到解决问题形成闭环。
当《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》与国家卫健委“人工智能+医疗卫生”实施意见相继落地，当检验科还在被“人工审核效率低、信息碎片化、运营管理杂、迎审压力大”四大痛点困扰时，AI检验正在用“专家级思维”重构实验室的工作逻辑。
（图源：迈瑞医疗）
「01」
痛点直击：传统检验科的效率困局与质量焦虑
◆首先是审核环节的“时间争夺战”。
一份常规检验报告的审核，不仅要核对当前检测数据是否在参考区间内，还要关联患者历史结果、既往病史甚至仪器状态——比如同一患者三天内白细胞计数骤降，是病情变化还是样本溶血导致？
传统模式下，检验医师需要在LIS系统、电子病历系统、仪器质控记录间反复切换，遇到疑难案例还要翻阅《临床检验操作规程》，耗时且易遗漏关键信息。
◆其次是信息整合的“碎片化难题”。
检验数据并非孤立存在：一份肿瘤患者的生化报告，需要结合病理结果、化疗方案才能判断指标异常是否与治疗相关；一份儿科报告，需考虑年龄特异性参考区间。
但现实是，患者病史在电子病历系统、诊疗措施在医院信息系统（HIS）、仪器定标数据在设备管理系统，这些“数据孤岛”让检验医师难以形成完整的患者画像，导致报告解读停留在数字输出层面，无法真正支撑临床决策。
◆更棘手的是运营与迎审的“双重压力”。
检验科的运营涉及样本周转时间（TAT）监控、试剂库存管理、设备维护预警等多维度，传统靠人工排班、Excel统计的方式，常出现「样本积压在某台设备、试剂断供临时调货」的情况；而面对ISO15189实验室评审，需要提前数月整理室内质控、室间质评数据，排查风险点，稍有疏漏就可能影响评审结果。
这些痛点的核心，本质是“人工能力”与“临床需求”的不匹配——当检验量每年都在逐步增长，当临床对报告解读的深度要求越来越高，仅靠增加人力、延长工时的“内卷式”应对，早已难以为继。
「02」
AI破局：四大智能体如何复刻“检验专家思维”？
启元检验大模型的核心突破，在于它没有走通用AI的简化路线，而是通过「专业学习-临床培养-思维模拟-持续进化」四阶路径，真正复刻了资深检验专家的工作逻辑。
（图源：迈瑞医疗）
其四大智能体的设计，精准对应检验科的核心场景：
◆审核智能体
传统自动审核系统只能依据预设规则（如“数值是否超出参考范围”）判断报告是否通过，而审核智能体实现了维度升级。
它能整合样本质量指标、仪器定标状态、患者历史结果等不同类型数据，形成全景评估视角——比如某患者血糖检测值偏高，但AI发现样本采集时患者未空腹（来自电子病历的医嘱信息），且前一天餐后血糖正常，会立即提示“建议重新采集空腹样本”，并联动LIS系统标注待复检样本，从源头避免错误报告发放。
◆解读智能体
“这份报告的异常指标是什么原因导致的？需要进一步做哪些检查？”这是临床医师常向检验科提出的问题，也是传统报告的“短板”。解读智能体则通过多维度数据融合，让报告从“数字列表”变成“诊疗指引”。
例如，一位肺癌患者的肿瘤标志物CEA轻度升高，AI会自动调取患者的化疗周期（HIS系统）、近期胸部CT结果（PACS系统），分析出“CEA升高与化疗药物耐药可能性相关”，并建议“结合胸部CT复查结果评估是否调整治疗方案”。
更关键的是，若检验医师对结论存疑，可通过“追问功能”查看AI的推理链条——比如“为何排除炎症导致的CEA升高”，系统会列出“患者C反应蛋白正常、无感染症状”等依据，解决AI决策的“黑箱”问题。
◆管理智能体
检验科的运营管理，好比“在动态中找平衡”——既要保证样本周转快，又要避免设备过载；既要控制试剂成本，又要防止库存不足。管理智能体通过全流程数据监控，实现了“被动应对”到“主动优化”的转变。
它能实时分析各设备的样本队列：譬如发现某台血常规分析仪排队样本超过20份，会自动将后续样本分配至负荷较低的设备；通过历史数据预测试剂消耗规律，当某类抗体试剂库存低于3天用量时，自动触发采购申请。
◆迎审智能体
ISO15189评审是检验科的“大考”，但传统准备工作常陷入海量数据整理的困境。迎审智能体则扮演了“常驻评审专家”的角色：
它能实时监控室内质控数据，例如发现某项目连续3次结果偏倚超标的“趋势性异常”，会立即提示“需核查校准品有效性”；自动梳理室间质评结果，生成“未通过项目整改台账”；甚至能模拟评审流程，生成“迎审自查报告”，明确哪些环节符合标准、哪些需要改进。
「03」
不止于“提效”：AI检验如何推动行业变革？
启元检验大模型的价值，远不止于解决检验科的“效率问题”，更在重塑检验医学的行业生态。
◆从“政产学研医”协同来看
该模型的研发过程本身就是一次成功实践：迈瑞医疗提供技术底座，南方医科大学深圳医院等机构提供临床数据与场景需求，深圳市卫健委、发改委等部门提供政策支持，形成了「需求导向-技术研发-临床验证-迭代优化」的闭环。这种模式不仅保证了AI技术的“临床适用性”，也为后续医疗AI的落地提供了可复制的范本。
◆从行业标准构建来看
过去，不同AI模型的性能评估缺乏统一标准，甲医院的数据训练的模型在乙医院可能“水土不服”。而迈瑞医疗正联合九家医院共建“检验AI基准数据集”，将为AI检验模型的性能评估提供“统一标尺”。
◆从临床价值延伸来看
AI检验正在推动检验科从“辅助科室”向“临床诊疗参与者”转型。未来，基于启元大模型的平台，还将拓展多模态结果解读（如结合病理图像、基因测序数据）、专病诊疗模型（如糖尿病并发症早期预警）、慢病管理（如肾病患者肾功能指标动态监测）等场景。
「04」
未来挑战：AI检验还需跨越哪些“坎”？
尽管进展显著，但AI检验的规模化落地仍需面对现实挑战。
◆数据标准化是首要难题。
不同医院的LIS系统、仪器品牌不同，导致检验数据格式、项目编码存在差异——比如“血肌酐”在A医院的编码是“CREA”，在B医院可能是“SCr”，这让AI模型难以跨机构复用。
目前，启元团队正联合行业协会推动检验数据标准化，但全面落地仍需时间。
◆模型的“泛化能力”也需提升。
当前模型在三甲医院的表现已得到验证，但基层医疗机构的设备条件、检测项目与三甲医院存在差异，如何让AI在基层好用、实用，还需要针对基层场景进行“适配优化”——比如简化操作界面、适配小型检测设备数据接口等。
◆隐私保护与伦理规范不可忽视。
检验数据包含患者的敏感信息，AI模型的训练与应用必须严格遵守《个人信息保护法》、《数据安全法》。即使各医院的数据在本地训练，仅上传模型参数，不泄露原始数据，为数据安全提供了技术保障，但行业仍需建立更明确的伦理规范，避免数据滥用。
AI不是“替代者”，而是“同行者”
从传统人工操作到自动化流水线，再到如今的AI大模型，检验医学的每一次进化，都在朝着“更高效、更精准、更智慧”的方向迈进。
2025年11月下旬，广东省医学会检验医学学术年会上的一则消息，让医械圈和临床检验领域炸开了锅——国内首个专为临床检验场景打造的垂直领域大模型「启元检验大模型」正式发布。
从南方医科大学深圳医院的临床数据来看，过去需要检验医师花费20-30分钟查阅多系统数据、检索文献才能审核的疑难报告，如今借助AI仅需1分钟就能获得综合分析结论；更关键的是，AI还能联动检验设备实现“一键重测”，从发现异常到解决问题形成闭环。
当《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》与国家卫健委“人工智能+医疗卫生”实施意见相继落地，当检验科还在被“人工审核效率低、信息碎片化、运营管理杂、迎审压力大”四大痛点困扰时，AI检验正在用“专家级思维”重构实验室的工作逻辑。
（图源：迈瑞医疗）
「01」
痛点直击：传统检验科的效率困局与质量焦虑
◆首先是审核环节的“时间争夺战”。
一份常规检验报告的审核，不仅要核对当前检测数据是否在参考区间内，还要关联患者历史结果、既往病史甚至仪器状态——比如同一患者三天内白细胞计数骤降，是病情变化还是样本溶血导致？
传统模式下，检验医师需要在LIS系统、电子病历系统、仪器质控记录间反复切换，遇到疑难案例还要翻阅《临床检验操作规程》，耗时且易遗漏关键信息。
◆其次是信息整合的“碎片化难题”。
检验数据并非孤立存在：一份肿瘤患者的生化报告，需要结合病理结果、化疗方案才能判断指标异常是否与治疗相关；一份儿科报告，需考虑年龄特异性参考区间。
但现实是，患者病史在电子病历系统、诊疗措施在医院信息系统（HIS）、仪器定标数据在设备管理系统，这些“数据孤岛”让检验医师难以形成完整的患者画像，导致报告解读停留在数字输出层面，无法真正支撑临床决策。
◆更棘手的是运营与迎审的“双重压力”。
检验科的运营涉及样本周转时间（TAT）监控、试剂库存管理、设备维护预警等多维度，传统靠人工排班、Excel统计的方式，常出现「样本积压在某台设备、试剂断供临时调货」的情况；而面对ISO15189实验室评审，需要提前数月整理室内质控、室间质评数据，排查风险点，稍有疏漏就可能影响评审结果。
这些痛点的核心，本质是“人工能力”与“临床需求”的不匹配——当检验量每年都在逐步增长，当临床对报告解读的深度要求越来越高，仅靠增加人力、延长工时的“内卷式”应对，早已难以为继。
「02」
AI破局：四大智能体如何复刻“检验专家思维”？
启元检验大模型的核心突破，在于它没有走通用AI的简化路线，而是通过「专业学习-临床培养-思维模拟-持续进化」四阶路径，真正复刻了资深检验专家的工作逻辑。
（图源：迈瑞医疗）
其四大智能体的设计，精准对应检验科的核心场景：
◆审核智能体
传统自动审核系统只能依据预设规则（如“数值是否超出参考范围”）判断报告是否通过，而审核智能体实现了维度升级。
它能整合样本质量指标、仪器定标状态、患者历史结果等不同类型数据，形成全景评估视角——比如某患者血糖检测值偏高，但AI发现样本采集时患者未空腹（来自电子病历的医嘱信息），且前一天餐后血糖正常，会立即提示“建议重新采集空腹样本”，并联动LIS系统标注待复检样本，从源头避免错误报告发放。
◆解读智能体
“这份报告的异常指标是什么原因导致的？需要进一步做哪些检查？”这是临床医师常向检验科提出的问题，也是传统报告的“短板”。解读智能体则通过多维度数据融合，让报告从“数字列表”变成“诊疗指引”。
例如，一位肺癌患者的肿瘤标志物CEA轻度升高，AI会自动调取患者的化疗周期（HIS系统）、近期胸部CT结果（PACS系统），分析出“CEA升高与化疗药物耐药可能性相关”，并建议“结合胸部CT复查结果评估是否调整治疗方案”。
更关键的是，若检验医师对结论存疑，可通过“追问功能”查看AI的推理链条——比如“为何排除炎症导致的CEA升高”，系统会列出“患者C反应蛋白正常、无感染症状”等依据，解决AI决策的“黑箱”问题。
◆管理智能体
检验科的运营管理，好比“在动态中找平衡”——既要保证样本周转快，又要避免设备过载；既要控制试剂成本，又要防止库存不足。管理智能体通过全流程数据监控，实现了“被动应对”到“主动优化”的转变。
它能实时分析各设备的样本队列：譬如发现某台血常规分析仪排队样本超过20份，会自动将后续样本分配至负荷较低的设备；通过历史数据预测试剂消耗规律，当某类抗体试剂库存低于3天用量时，自动触发采购申请。
◆迎审智能体
ISO15189评审是检验科的“大考”，但传统准备工作常陷入海量数据整理的困境。迎审智能体则扮演了“常驻评审专家”的角色：
它能实时监控室内质控数据，例如发现某项目连续3次结果偏倚超标的“趋势性异常”，会立即提示“需核查校准品有效性”；自动梳理室间质评结果，生成“未通过项目整改台账”；甚至能模拟评审流程，生成“迎审自查报告”，明确哪些环节符合标准、哪些需要改进。
「03」
不止于“提效”：AI检验如何推动行业变革？
启元检验大模型的价值，远不止于解决检验科的“效率问题”，更在重塑检验医学的行业生态。
◆从“政产学研医”协同来看
该模型的研发过程本身就是一次成功实践：迈瑞医疗提供技术底座，南方医科大学深圳医院等机构提供临床数据与场景需求，深圳市卫健委、发改委等部门提供政策支持，形成了「需求导向-技术研发-临床验证-迭代优化」的闭环。这种模式不仅保证了AI技术的“临床适用性”，也为后续医疗AI的落地提供了可复制的范本。
◆从行业标准构建来看
过去，不同AI模型的性能评估缺乏统一标准，甲医院的数据训练的模型在乙医院可能“水土不服”。而迈瑞医疗正联合九家医院共建“检验AI基准数据集”，将为AI检验模型的性能评估提供“统一标尺”。
◆从临床价值延伸来看
AI检验正在推动检验科从“辅助科室”向“临床诊疗参与者”转型。未来，基于启元大模型的平台，还将拓展多模态结果解读（如结合病理图像、基因测序数据）、专病诊疗模型（如糖尿病并发症早期预警）、慢病管理（如肾病患者肾功能指标动态监测）等场景。
「04」
未来挑战：AI检验还需跨越哪些“坎”？
尽管进展显著，但AI检验的规模化落地仍需面对现实挑战。
◆数据标准化是首要难题。
不同医院的LIS系统、仪器品牌不同，导致检验数据格式、项目编码存在差异——比如“血肌酐”在A医院的编码是“CREA”，在B医院可能是“SCr”，这让AI模型难以跨机构复用。
目前，启元团队正联合行业协会推动检验数据标准化，但全面落地仍需时间。
◆模型的“泛化能力”也需提升。
当前模型在三甲医院的表现已得到验证，但基层医疗机构的设备条件、检测项目与三甲医院存在差异，如何让AI在基层好用、实用，还需要针对基层场景进行“适配优化”——比如简化操作界面、适配小型检测设备数据接口等。
◆隐私保护与伦理规范不可忽视。
检验数据包含患者的敏感信息，AI模型的训练与应用必须严格遵守《个人信息保护法》、《数据安全法》。即使各医院的数据在本地训练，仅上传模型参数，不泄露原始数据，为数据安全提供了技术保障，但行业仍需建立更明确的伦理规范，避免数据滥用。
AI不是“替代者”，而是“同行者”
从传统人工操作到自动化流水线，再到如今的AI大模型，检验医学的每一次进化，都在朝着“更高效、更精准、更智慧”的方向迈进。
