提升医疗检验质量：迈瑞医疗NN-PBRTQC模型即将亮相

8月20日，迈瑞医疗宣布一项关于体外诊断的模型——NN-PBRTQC（Neural Network based PBRTQC）将于近期在中华医学会2024检验医学大会上重磅发布。

据了解，近年来得力于计算机技术的蓬勃发展，涌现出多种PBRTQC模型（patient-based real-time quality control）。PBRTQC是一种使用患者临床样本检测结果以实时、动态连续监控分析过程性能的质量控制方法，该方法可以早期及时地预警常规分析系统的性能改变，避免发出错误检测报告所造成的质量风险，有效提升检验质量。

在此背景下，迈瑞医疗致力于将人工智能等前沿科技融入常规样本检测流程中，即将发布的NN-PBRTOc（Neural Network basecPBRTQC）将持续提升检验科室整体检测质量，为用户带来更智能、更精确、更便捷的样本质量监测体验。

两项指标协同降低 效率与效能协同提升

据悉，NN-PBRTQC模型以集成神经网络技术为依托，进行全自动样本特征提取，无需人工计算与经验加持，解决样本自相关因素对模型灵敏的影响，将大幅提升系统误差检出性能。此外，该模型还引入群体样本联合概率分布技术，精准预警系统误差，将使假警报率从0.1%降低至0.001%，从一天触发9次假警报降低至每2周触发一次。

需要指出的是，NN-PBRTQC模型的运行并不复杂，该模型将搭载于全自动分析设备，且训练小于30min/10万数据。整个系统部署流程简单，可以轻松实现高效的质量实时监控。

未来，NN-PBRTQC模型或将为检验科带来更多创新方案，有望提升检验质量以及检验效率。

“AI+医疗”领域的又一创新

NN-PBRTQC模型是迈瑞医疗在“AI+医疗”领域的又一创新。

资料显示，自2015年以来，迈瑞医疗在众多产品领域开始尝试AI技术的应用。而时至今日，迈瑞医疗的多项产品已经完成了与AI的深度融合。

迈瑞医疗2023年年报显示，公司通过Smart Echovue技术利用人工智能来提高心脏超声检查的准确性和效率。这项技术使医护人员能够快速准确地获取心脏的详细图像，确保诊断的精确性，同时显著减少了检查所需的时间。

而在体外诊断领域，迈瑞MC系列人工智能血细胞形态分析系统，不仅拥有百万级数据库，并拥有深度学习算法，还能进行自动特质学习，采用卷积的方式逐步挖掘图像中的浅层、中层和深层特征，并能够实现血细胞预分类，对白细胞、红细胞和血小板进行精准识别，这是人工智能在临床检验应用的重大突破。

目前，迈瑞已初步完成了“设备+IT+AI”的智能医疗生态系统搭建，通过“三瑞”与设备融合创新，结合智能化大模型为医疗机构提供数智化整体解决方案。

近期，迈瑞医疗在投资者活动中表示，展望未来，公司相信人工智能是医疗器械行业发展的一个重要变革方向，其对于提高诊断和治疗效率、准确性有着积极的贡献，能极大程度提升优质医疗资源的可触及性。公司将持续在AI这一方向扩大研发投入力度，结合外部合作的方式，努力将更多的AI功能应用于公司的产品之上，以此解决临床的痛点。