在检验医学领域中，快速发展的科技与不断进步的检验分析技术不断深入融合，临床实验室和临床检验仪器正从过去半自动化分析向全自动化、信息化、智能化方向发展。
临床实验室的快速发展急需智能化的科室管理，不仅限于仪器试剂的维护、检测设备准确性的保证，还涉及标本、环境、文件、行政、风险管理等一系列流程的模块化智能信息管理和服务系统。
立足现在，放眼未来，实验室信息系统将如何挖掘和利用实验室大数据，为实验室精益化管理提供可靠的数据支持，提高实验室管理水平，提升实验室综合实力？
针对这些问题，"2022年检验医学质量与信息化管理"圆桌论坛第五期 - 【信息化服务平台在检验医学的应用】于2022年7月19日晚19:00如期举办。
会议邀请深圳市罗湖医院集团 - 张秀明教授、首都医科大学附属北京天坛医院 - 张国军教授、浙江大学医学院附属第一医院 - 杨大干教授、北京医院 - 蔡葵教授就相关话题展开深度交流与探讨。
【7月19日直播回放视频】
专家讲座内容精要
《临床实验室信息管理系统的建立和实践》
首都医科大学附属北京天坛医院 - 张国军教授
临床实验室的挑战与机遇并存
随着循证医学的发展，约80%的临床诊断治疗决策依赖于临床实验室检测结果。临床检验在临床疾病诊断检查中的作用愈发重要，检验科室的工作愈发受到重视。
随着时代的进步和检验方法的不断更新，实验室管理效率的挑战日益凸显。智慧实验室建设在检验结果报告的及时性和准确性、精准医疗下检验实验室的服务能力、全面的质量控制和成本控制以及科研技术发展和人文关怀等方面有更高的发展需求。
信息化助力实验室精细化建设
从病人采血、运输、分拣到发放报告及标本储存的全程立体化信息管理系统是针对医院门诊、急诊、重症、病房与特需等全院不同部门提供的全面解决方案。
如今智能化实验室发展愿景更多是追求人机协同。具体包括技术评估、样本的全流程管控，环境监控管理，智能化智能审核、实验室人员管理、质控支持方案、质量指标管理、设备/试剂管理、科研标本库的建立和管理、资产管理和灾备管理等等。
信息管理系统的建立和实践经验
实验室信息管理系统建设基于ISO15189管理体系中相关条款要求。实验室立体化信息管理系统建设主要包括2个方面，检验流程信息化和管理培训信息化。
1、检验流程信息化
检验前，以新冠核酸筛查为例。首先标本量巨大，仅信息录入工作就非常复杂，还容易漏收漏发。其次标本核收时间跨度长。唯有信息化实现批量处理才能降低工作量，同时避免漏收漏发，还能大大降低TAT时间。
另外信息化在不合格样本统计方面同样具备优势，在标本采集、运输、条码识别的全过程中通过信息化的流程处理，自动拒收、自动统计TAT时间，实时处理不合格标本。
检验中，信息化包括：
（1）质控信息化。通过统计发现自动质控确实能节省工作人员大量的时间并大大降低劳动强度。
（2）个性化的弹窗。LIS系统需要设置弹窗提示。将弹窗提醒的条件提前设好，出现异常数据，是否允许发报告，是否需要弹窗。避免重复确认，简化操作流程，智能提示工作人员注意异常项目，降低报告召回率。
（3）自动审核。国内已经有了自动审核相关的实验室标准。如何落实到自身实验室中去是需要思考和努力的，针对自身实验室条件和服务人群特点设置自动审核规则。当然自动审核还是离不开人的工作，自动审核规则的设定和一些疑难结果的判断都需要人参与。如何发展自动审核，第一是科室有意愿、有决心去做；第二个医院的信息科一定要配合；第三个审核的范围和规则的设置一定是专业人士来做；第四个数据的分析一定是由信息科和检验人共同来做。
（4）TAT超时预警。每天海量标本的TAT时间要求各不相同，如何将即将超时的标本排到前面去处理并发报告，是一个很重要的问题。通过信息化实现TAT超时预警，提前处理预警标本，避免投诉。
检验后信息化包括：
（1）危急值回报。如何实现规定的时间内把危急值通知到不同的临床科室，而且是通知到人？我们采用弹窗加平板的形式，危急值出现后会弹送到护士站的电脑上。如果规定时间内没有处理，就会转到护士随身携带的平板上并提示，之后10分钟内如果处理了就会反馈检验科。如果还没有处理会给检验科弹窗提示去电话沟通，检验科不处理则电脑会锁屏。
（2）标本自动归档。每天在归档过程中，可能存在报告漏发，通过信息化手段检测标本的全流程，避免漏发报告。
（3）院感。新冠疫情发生之后，医疗系统对院感的重视程度空前，院感的工作量也急剧上升。通过和信息科以及临床科室合作实现信息化，统计院感既方便又准确，大大减少工作量。
（4）个性化的数据处理需求。通过信息化可以根据标本的申请日期、报告日期，各种类型专业的组别，不同的检测人、审核人、病人类型，还有不同的仪器等都可以进行个性化的统计。也可以针对科研需求，根据疾病分类去统计相关数据。
2、管理培训信息化
管理培训不是单指的检验科内部的工作人员。实际上是指检验从业人员，包括研究生、住院医、实习生、科室人员、公司销售人员和技术人员等。培训之后的考核以及反馈都可以通过信息化串联起来。管理培训信息化包括两个方面，一个是实验室的管理，另一个是培训考核的管理。
（1）文件信息化。我科已经实现质量手册、程序文件、记录表格、sop全部都进入到LIS系统。
（2）试剂管理。试剂出入库全部实现信息化管理，信息系统可以实现缺货清单、过期预警，入库单查询、出库单查询、一次入库等相关功能。也可以做盘库、有效期管理，供应商管理和评价等等。
（3）监控。现代化实验室需要监测的地方越来越多，包括试剂冷库，标本冷库，标本配送等都是冷链监控，手机端实时查看和出报告。
（4）绩效管理。不同的学科，不同的工作性质通过信息化将各种情况做成不同标签，设定分值权重，集成绩效管理系统，可以计算到每一个人或每一个组。
（5）培训。我们通过制作微视频，把每一个风险点做成一个2~5分钟的微视频，我们叫秒做秒懂系列，帮助培训对象快速了解掌握。微视频的好处在于可以持续不断地使用，也更加标准化。培训之后，通过调查问卷了解掌握情况，也可以通过公众号跟同行交流。
总结
总结一下，立体化信息管理系统实际上就是从人、机、料、法、环等环节实现的信息化建设。从临床到实验室的全流程都可以用信息化实现闭环管理用信息化手段把临床、教学、科研和社会服务的四大功能管理起来是未来的临床实验室发展的重要趋势。
《AI+检验的现状及展望》
浙江大学医学院附属第一医院 - 杨大干教授
自动化是信息化的基础，数字化是信息化的发展，智能化是目前发展的必然趋势，智慧化是智能化的升级。
人工智能最基本的概念就是智能机器模拟人类的智能进行判断、推理、学习和解决问题的相关活动。目前仍处于初始阶段，大家无需把AI想得太高大上。
临床诊疗中信息负载高、医生重复劳动强度大、基层医院诊疗错误易发等最需要智能化、智慧化支持。
AI在检验中的应用也分为检验前、检验中、检验后以及实验室管理。
AI + 检验前
挂号、缴费：实名制可与历史结果关联，分时段预约可减少人员拥挤、实时挂号实现脱卡支付、手机支付，使用电子发票，更便捷患者就诊。
互联网医院：常见病、慢性病（复诊）患者可在线复诊，药品直接配送到家或到医院、附近药店取药；检验报告网上查看下载、预约检查；可实现自助申请采样，检验抢单跟结果解释。
检验结果互认：建立互认共享的数据标准，达到检验同质化管理要求，利用大数据、云计算和人工智能等新兴技术自动监管检验互认质量。
智能医嘱：根据症状或临床诊断来给出合理的检查推荐，减少误诊。
采血机器人：自动完成扎压脉带、喷消毒液、装载采血针、装载采血管、识别血管、精准穿刺、采血量控制、血液混匀等全链条血液标本采集工作。
标本交接：全场景自动选管贴标，精准记录标本采集时间；智能采血管分拣系统实现全自动标本分类；无人化标本运输无缝对接分拣机，将选定的标本直接轨道传送至流水线，实现跨楼层、楼栋快速传送标本，无缝连接采血点及实验室检测设备。
AI + 检验中
中间件：指的是用于连接仪器和LIS的软硬件，可支持仪器控制、质量管理、标本检测、规则过滤和结果自动审核等。目前几乎所有大的厂家都有开发专属中间件。
细胞自动识别：以专业人员经验积累和实践为基础，通过人工神经网络来识别血细胞；利用机器视觉技术，以自动形态学方法对尿中有形成分进行自动识别与分类计数；骨髓细胞难度很高，基本上是细胞识别里的天花板。也不断有公司通过新的技术发展骨髓细胞自动识别技术。
AI + 检验后
自动审核：统一审核标准，70%通过自动审核，员工可致力于疑难、复杂标本的检验。对未通过标本以不同颜色和重要性标识，员工按危急程度处理标本。让医生更有效解读报告，让患者看懂检验报告。检验更好地为临床服务，提供技术职称。
解释性报告：通过软件分析，识别异常值并计算可能疾病相似度，给出个性化诊疗建议，最终建立一种人工智能的解释性报告技术，辅助人工解释。
解释性注释：实现基于循证的高级别临床决策支持，包括检验与分析前、检测方法、疾病诊断、治疗指导、患者教育等智能分析和决策。
结果智能解读：通过建立多个虚拟参数和多种AI算法实现智能解读。
疾病诊断和风险预测：疾病种类很多，所以需要建立多种疾病的诊断和预测模型，再通过机器学习平台运行，不断提高AI算法诊断性能。
AI + 实验室信息系统
危急值：危急值结果出来之后检验科审核，审核的同时结果上报，就是审核的同时上报，医生护士收到后再确认即终止，若都没有确认，还要二次上报医生，全程记录，闭环管理。
日志：因按岗位不同的不同的就是要每天记录岗位职责内容。
知识库：质量手册、程序文件、题库、知识文档等全部电子化，方便随时查阅。
AI + 管理
培训、管理模式改变：通过线上直播，现场+线上+回放，实现跨时空培训。
POCT：不同厂家的POCT产品全部联网对接统一平台，可以很方便、很清楚地看到质量控制情况。
科研：过去做人工智能相关科研对团队要求较高，现在可以通过跨团队合作、应用范式来完成科研工作。所以大家只要有想法，收集好数据，就可以做很好的科学研究。
未来展望
1、利用实验室数据驱动医疗发展
利用实验室数据建立人群健康管理模型、医疗决策模型和精神卫生管理模型最终做到改善患者预后、降低医疗费用和提高患者满意度等。
2、方法和愿景
夯实医疗数据基础，提供数据标注、高质量、完整的资料，建立起检验大数据，实现个体化疾病诊断和风险评估。
健全应用标准及评估体系，建立复杂检验的智能诊断报告，研发实验室流程和质量控制的智慧系统。
研究医、工、信跨领域的核心技术平台，培养人才，让检验数据说话，提升检验学科地位。
实验室信息化涉及医嘱、电子病历、收费、检验、仪器等系统，逐渐形成由众多环节和系统组成的具有上下游关系、相互作用和联系的万物互联AI生态圈。
《实验室建设与管理》
北京医院 - 蔡葵教授
传统实验室的管理方式
医院设备的传统管理方式都是手工模式、人工管理，不仅费时费力，而且还有管理不当的可能。现在传统管理模式已经从逐渐从手工模式、人工管理过渡到信息化和网络管理这样一个方式。
检验科分拣标本的传统管理方式存在多位分拣核收人员承受生物安全风险、手工扫描节点多、非专业核收分拣、无法及时核收分拣、分拣差错和系统多而非整合等弊端。
实验室信息化管理
医学装备的发展方向是加快向数字化、精准化、智能化方向发展，不断涌现出人工智能深度融合的先进医疗产品。
医疗器械使用现状及发展需要
目前医疗器械，那么尤其对于检验科来讲，呈现多样化、规模化、精密化和复杂化的特质，同时也是我们开展医疗教学科研的必备条件，也是提高医疗质量的基础和先决条件。
医疗设备在整个医院的总资产和总收入的比重越来越大，检验科也是在医疗设备中的比重越来越大。随着医院的规模增大，患者数量增加，对复杂医疗设备的精细化管理要求也越来越高，医疗设备的超负荷运转和无效的闲置并存。
医疗器械和信息技术的结合
信息技术统一标准管理的特质是其应用于实验室管理的优势基础。
另外从信息采集管理的角度来讲，检验科设备数量多、种类多、投入大、管理困难，要求的技术水平比较高，涉及检验科和临床科室，包括医生、护士站、手术室、急诊、输血科等等之间的交互。
多维度的数据管理包括人员数据以及相关设备的数据。
信息技术的数据分析应用
从科学配置管理角度看，医疗设备的投入跟产出比很重要，到底能给医院带来哪些工作效率或者效能的提高，对临床诊断有什么样的支撑作用，尤其对循证医学的支撑等等都是靠信息技术的数据分析来做支撑。
检验科主任要申请采购新型的检验设备，必须要用大数据来给医疗器械管理部门和采购部门提供有效的支撑，证明设备是对临床工作是有益处、有帮助的。
信息技术的价值分析应用
临床使用分析：每天使用率、不良上报率、辅助诊断、康复理疗。实际工作时间、人均占机时间、日最大工作量等指标。
设备效能分析：上机人数、人均使用时间、平均每天应用时间、回本期效益等级、设备完好率、开机使用率、使用计划效率、平均无故障时间、维修周期、故障时间、设备有效率、零配件库存周转率、具有零备件清单的设备百分比。
经济效益分析：收费标准，预计年收入和年支出、预计年收益率。根据不同场景下设备运营投资回报周期。
社会效益分析：社会发展上的收益分析包括诊治人数，设备对诊疗工作、教学工作、科研工作的贡献，生存率、高质量生活等患者角度收益分析。
新技术必要性应用
通过新技术管理保证医疗器械全周期完整：在全生命周期中各个环节的运行进行真实、准确、完整的记录；实现医疗器械效益最大化：体现医疗器械的价值要素实现效益目标，通过建立专项分析、定期追溯、责任挂钩机制，实现设备效益最大化。
从工作角度来讲，信息化新技术可以提高工作效率和工作质量，降低职业风险。从患者角度来讲，节约患者等候时间，降低就医成本，满足个性化检验需求。从设备运行角度来讲，设备的运行负荷、老旧故障率、功能和技术水平是否满足临床需求都是我们需要关注的。从学科发展角度来讲，我们也要注重检验科的专业发展趋势和最新进展。
设备综合效率评价应用
设备综合效率评价包括衡量生产和设备效率。设备综合效率是由可用率、表现性以及质量指数3个短剑要素组成。其目的是最大化地提高资源和设备的利用率，挖掘最大生产潜能。
设备的占用，故障率、不良率、诊断率、诊疗率、康复率等指标对比分析可以作为未来购买决策、维保方式选择、效益评价和更新器械的选择依据。
新技术新设备扩展应用
信息化推广应用为临床疾病诊断提供了有效的工具，为个性化疾病诊疗指明了方向。
检验科信息化管理
包括结果智能审核，超时智能管理和危急值智能提示和检验前智能管理等几个维度。
检验科的现代化管理系统有检验科信息系统（LIS）和检验科数据管理系统（LIMS）。前者以患者为中心，管理医院临床实验室诊断数据，确保个人信息安全；后者以标本为中心，管理研发实验室、CRO、生物库数据，管理实验室工作流程。
LIS系统管理的目标，首先实现的是为检验室开展检验工作提供更有效的系统支持，将尽量减少以人工操作的方式来实现信息转移，同时对检验项目报告结果、保存记录工作中可能出现的人为差错，进行最大化的减少，为检查结果查询提供更有效的方式，节约了管理信息所需要的索引时间和精力。
将LIS系统连接人工智能跟物联网，这是我对检验学科未来的期待。
