“双维”建设新时代检验科
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解放军总医院第二医学中心丛玉隆在智慧医疗快速发展的当下，自动化流水线、人工智能检测系统已全面应用于临床检验领域，彻底改变了检验科的传统工作模式。在行业数字化、智能化转型的浪潮中，不少医疗卫生机构陷入发展误区：或是固守传统经验、排斥新技术应用，或是盲目依赖智能设备、弱化检验人员核心...
解放军总医院第二医学中心 丛玉隆
在智慧医疗快速发展的当下，自动化流水线、人工智能检测系统已全面应用于临床检验领域，彻底改变了检验科的传统工作模式。在行业数字化、智能化转型的浪潮中，不少医疗卫生机构陷入发展误区：或是固守传统经验、排斥新技术应用，或是盲目依赖智能设备、弱化检验人员核心能力。新时代检验科的高质量建设，必须坚守辩证发展思维，牢牢遵循人工核心技能筑基、人工智能技术赋能两大核心路径，实现传统专业能力与现代智能技术的深度融合，为检验质量管控、学科创新发展筑牢双重支撑。
守人工之本
人工核心技能是检验医学的立身之本，是智能技术落地应用的根本前提。检验医学是一门实践性极强的学科，所有仪器检测、智能分析的底层逻辑，均源于检验人员长期积累的实操经验与专业判断。不同于标准化的机器运算，临床检验工作充斥着大量非标化、突发性、个性化的场景，是人工智能无法完全替代的。
从基础诊疗层面来看，血细胞形态识别、骨髓涂片判读、细菌菌种鉴别、寄生虫筛查等形态学检验，是检验人员的核心基本功。自动化仪器仅能完成标准化标本的初步筛查，对于异形细胞、罕见菌种、标本溶血、脂血、黄疸等干扰因素，极易出现漏报、误判，最终必须依靠人工复核甄别。在临床服务层面，优秀的检验人才拥有完整的临床思维，能够结合患者病史、诊疗场景、标本状态，辨析检验结果的误差来源、解读数据背后的病理意义，及时处置危急值、与临床科室沟通，为疾病诊断、治疗评估提供精准参考。
当前行业普遍存在人才能力弱化的问题，年轻检验人员过度依赖智能设备，忽视手工操作、形态阅片、临床沟通等基础技能训练，存在“懂机器操作、不懂专业研判”的能力短板。实际上，人工智能的算法模型、数据库素材，均来源于一代代检验人精准的人工标注、经验总结和病例积累。失去人工技能的支撑，智能设备就成了无本之木，算法输出的结果无人校验、无从甄别，实验室质量管控便会出现系统性漏洞。
赋智能之能
人工智能技术是检验医学提质增效、创新发展的核心引擎。随着临床检验样本量激增、检测项目范畴持续拓展、质量管控标准不断升级，单纯依靠人工操作已难以适配现代化医院的诊疗需求。人工智能﹢场景赋能模式的落地，为检验医学的标准化、精细化、智能化发展提供了全新解决方案，成为学科建设的核心突破口。
在质量管理场景中，人工智能可实现标本接收、信息核对、流程溯源、质控预警的全流程智能化管控，自动筛查标本不合格问题、识别质控数据异常波动、预判检测风险，有效规避人工操作的疏漏与误差，大幅提升实验室质量管理的规范性和精准度。在检测效率层面，人工智能阅片、菌群识别、结果自动审核等技术，可将检验人员从大量重复、机械的常规检测工作中解放出来，使其从基础性操作转向专注于疑难病例研判、临床科研攻关、学科能力提升等高阶工作。在学科发展层面，人工智能依托大数据分析能力，可深度挖掘检验数据价值，助力疾病早期筛查、预后评估、科研创新，不断拓展检验医学的临床应用边界。
但智能技术绝非万能，其应用存在明显局限性。人工智能的精准度高度依赖样本数据库，对于罕见病、特殊感染、特殊体征的非标样本，因训练数据不足，极易出现判断偏差。若片面迷信智能设备、完全摒弃人工复核，必将埋下医疗质量隐患，违背检验医学严谨精准的核心准则。
检验医学学科的高质量发展，从来不是人工与智能的二元对立，而是二者相辅相成、辩证统一的有机结合。人工技能为智能技术校准方向、守住底线，人工智能为人工工作减负增效、拓展维度。未来检验科的学科建设，必须构建“人工筑基、智能赋能、人机协同”的全新发展体系。一方面，常态化开展形态学检验、手工操作、临床思维锻炼等基本功培训考核，提升人才核心素养；另一方面，积极推进人工智能技术场景化落地，完善智能质控、智能检测体系。唯有守正创新、双向发力，才能推动检验医学实现从自动化向智慧化的跨越，为临床诊疗和医疗卫生事业发展提供更坚实的技术支撑。