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2024年,人工智能對檢驗科可能的影響

2024-02-21

   

2023年,IVD行業(yè)里時不時有一些企業(yè)因為人工智能加持而名氣大增,高頻詞-機器深度學習被廣泛認知、重視。顯現(xiàn)了人工智能的巨大影響力,其主要應用在樣本處理、形態(tài)學檢驗、物流轉(zhuǎn)運、檢驗結果審核和報告分析等,當前IVD檢驗設備進入全自動時代,檢驗數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指爆發(fā)性增長態(tài)勢,此時人工智能興起也是恰逢其時,以機器深度學習為主要內(nèi)容,必將數(shù)據(jù)價值更大程度地釋放出來。

最初,人工智能以計算機為基礎,對語音、圖像進行識別,后發(fā)展語言處理系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、圖像處理等多個中轉(zhuǎn)樞紐,隨著研究的深入和突破,精準度提高及深度學習系統(tǒng)的問世,人工智能的概念逐漸成熟,可以應對大量的數(shù)據(jù)“來襲”,可代替人工大量重復工作,贏得該有的地位,正式進入應用階段。事實上,各行各業(yè)均有需要,顛覆性改革勢在必行,展望2024年的檢驗領域,人工智能必然會在原有的基礎上繼續(xù)更迭、升級,發(fā)揮更強的影響力

檢驗過程的升級

檢驗人知道,樣本開始采集就要開啟質(zhì)控,過去由于多是人工操作,即使經(jīng)過專業(yè)培訓,仍帶有極強的主觀影響,因此,樣本采集環(huán)節(jié)仍對整個檢驗流程和結果有制約。長期以來,對阻斷人員因素的全自動采集探索,孜孜不倦,以血液采集為例,過去15年里,先是有全自動化采血的興起,首先解決了可能和不可能的問題;隨后引入機器人智能交互、導航控制、生物識別等智能技術,從內(nèi)容看主要是利用紅外線、超聲波、視覺系統(tǒng)、智能選擇算法進行精準采血,其二解決準不準的問題。

然而作為初級階段,該種處理方式具有一定的局限,成功率也并非理想。一種新技術概念或許可以改變這個局限,基于Hessian算子的多尺度自適應靜脈濾波提取方法,加上人工智能有望進一步提高一次性穿刺成功率。針對采集過程的不良發(fā)生率,可通過在樣本采集或接收窗口應用人臉識別系統(tǒng),規(guī)避一些頂替采樣的潛在風險及其他主觀性錯誤,有望降低投訴及不良事件。這是解決理想不理想的問題,看起來像是現(xiàn)有科技革命的終極方案,也是實現(xiàn)人工轉(zhuǎn)設備全自動化的初衷。

在轉(zhuǎn)運方面,中大型醫(yī)學實驗室的樣本前處理系統(tǒng)通常僅局限于配套的檢測流水線,而要往更大范圍的區(qū)域裝卸樣本,依靠現(xiàn)有的系統(tǒng)或?qū)o法實現(xiàn)。自從有了深度學習的應用之后,結合現(xiàn)有的識別系統(tǒng),可實現(xiàn)在全院范圍將樣本送達制定檢驗區(qū),并且擁有較好的無菌環(huán)境及最大程度的穩(wěn)定性,有主動糾偏的能力。例如智能軌道、氣動管道傳輸系統(tǒng)。盡管目前還有一些人工篩選、轉(zhuǎn)運時效無法保證、過程無法追蹤等問題,但隨著多個信息系統(tǒng)的整合、互聯(lián)互通,更多人工智能整合系統(tǒng)出現(xiàn),這些問題將一步一步化解。

人工智能的應用趨勢

人工智能的應用潛力方方面面,幾乎可以貫穿檢驗的始末。以檢驗前的申請為開端,臨床醫(yī)生所開具的檢驗單受限于就診人自訴、醫(yī)生的個人專業(yè)判斷、過往使等,缺少第三方的較為中立、更豐富的判斷,機器學習可結合雙方提供的信息,對適宜的檢驗項目進行篩選,精準醫(yī)療,提高就診效率,降低投訴率和醫(yī)療成本等系列醫(yī)療優(yōu)化。

在檢驗過程中,通過在全自動化流水線添加智能模塊,設定時間進行質(zhì)控,判定質(zhì)控結果狀態(tài),是當前人工智能在質(zhì)控方面的主要應用形式。近年來,一種新的實時質(zhì)量檢測方案,對實驗室誤差進行實時監(jiān)測,在深度學習的幫助下,能對各參數(shù)進行驗證和持續(xù)優(yōu)化,提高質(zhì)控水平。而且,隨著數(shù)據(jù)共享程度的提高,各實驗室間有望實現(xiàn)標準統(tǒng)一,實現(xiàn)智能化的室間質(zhì)評。

人工智能在檢驗的應用知名度較高的應該是對報告的分析解讀,給醫(yī)務人員現(xiàn)成、多維度的報告參考,將極大解放智力勞動;對患者來說,附帶異常結果提示、關鍵結果解釋、趨勢對照等更詳細便利的解讀,趨于標準化的結果,有利于自身的健康管理。

自深度學習被運用之后,使得報告解讀的意義得到極大的擴寬,第一層面上,結合多項檢驗指標及病理學、影像學檢查結果的疾病診斷模型擁有更全面的參考因素,得出的報告的結論將更全面,不遺漏,這是過去人工無法企及的,不單是解放解讀報告的工作,而且是提高解讀報告的專業(yè)度。

第二層面,隨著更強的算法算力出現(xiàn),足夠的數(shù)據(jù)量、訓練量助推之下,疾病診斷模型不再局限于已構建的疾病類型,可能會發(fā)現(xiàn)不在模型里面的疾病類型,機器深度學習自身可以一定程度上探索未知領域。

總結

檢驗醫(yī)學里新技術的發(fā)展,必然是結合人工智能、機器深度學習來改變整個檢驗業(yè)態(tài)。

于人工智能而言,算法算力等的限制導致當下的應用程度仍然不足,應用領域也較為局限,同期發(fā)展伴隨的數(shù)據(jù)安全與倫理問題應對方案尚待完善,從這個端來看,人工智能還處在發(fā)展早期,這對所有IVD企業(yè)都是一樣的機遇,誰充分掌握這個機會,或?qū)⑻嵘湓跇I(yè)內(nèi)原有的位序。

于檢驗人而言,盡管傳統(tǒng)熟悉的檢驗新技術會繼續(xù)層出不窮,更強的性能更快的速率會刷新對新設備試劑、原料等的認知,但最核心的可能要跳出包括這在內(nèi)的檢驗圈事業(yè),對人工智能需有更情深的了解和學習,并掌握相關技能,理論和實踐相結合,最大程度的與人工智能發(fā)展腳步同步、甚至超前。

 

文章來源:小桔燈網(wǎng)

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