北大深圳医院装上检验“流水线”，AI“包办”全流程

采血完成后，血液样本坐上“高铁”——气动传输管道系统，“穿越”楼层、楼栋到检验中心。在检验中心，从分拣、核收、录入、离心、检测、审核、报告，全部由AI技术自动完成，实现检验全流程闭环管理。

检验人员取出由机器人运送的微生物标本。

实验室天花板里布置的是样本传输管道，走廊里穿梭的是运送标本的机器人，实时监测检验过程运用上“智慧大脑”……近年来，北大深圳医院全面探索利用AI为检验加速，在工作量翻了一倍、人手不变的情况下，实现了全程检验报告平均时间缩短一半以上。

样本随采随传，30秒送达

检验科是医院里为临床服务的最大平台科室。“每一管血液、每一份标本……都隐藏着生命的密码，我们每天都要打起十二分精神，解读这些密码，为临床医生提供诊断线索。”检验中心主任纪玲表示，在北大深圳医院，检验科拥有逾百名检验及辅助人员，每天经手的检验样本数超过1万份。

准确是检验的第一原则。“跟我们关系最密切的就是样本，如果样本错了，那么再好的设备、再先进的AI也没用，结果都是错的。”纪玲说，追“本”溯源，检验分析误差68%来自检验前，这个阶段也最容易造成样本延误，“尤其是运送环节，即使采血窗口每小时送一次标本，最早抽出来的血样也已等候了一小时”。

因此，智慧化改造的第一步：从样本入手。首先，利用气动传输技术和物联网技术打造一条随采随传的样本物流路线，这样既能减少样本等待时间，也能减少人员投入，更重要的是降低生物安全风险。

样本进入气动传输管道，从门诊3楼飞驰到外科楼2楼检验中心，全程约300米，只需30秒，真正“转瞬即达”。

通过“自动化系统+信息化技术”，检验中心实现了样本的全流程闭环式管理，最大限度减少人为干预的影响。

“智慧大脑”联通数据孤岛

60%检验报告自动审核发送

在检验中心，到处都可见数据大屏，样本量、检验量、周转时间等各项质量指标都实时变化、清晰可见。

北大深圳医院检验中心，到处可见数据大屏。

数据大屏背后，正是检验中心的“智慧大脑”——智能化运营管理平台，将各个数据孤岛联通起来，一键生成实验室“全景图”。

“智慧大脑”不仅能帮助了解检验中心的运作情况，更能起到质量控制和自动审核的作用。

实验室里，正常情况下，每台仪器都会自动准确执行检测任务。但使用时间长了，可能受到温度、湿度、光反应和人为等因素影响。如果某一台仪器指标突然大幅高出或低于正常浮动值，那么“智慧大脑”通过机器学习和大数据分析，便能提示检验人员：这台仪器可能出现问题，避免错误结果的发出。

目前，60%的检验报告都可由“智慧大脑”智能审核，并及时发送给医生与患者，让检验人员能集中精力，重点审核被“智慧大脑”拦截下来的疑难结果，保障报告的准确性，也大大节约了人手。

节省下来的人手便能用在“刀刃”上，比如，微生物检验。

微生物检验结果与抗菌药物的合理使用密切相关。一位ICU患者出现感染、高热不退，究竟是肺炎链球菌还是流感嗜血杆菌引起的？医生需要根据检验结果，才能精准判断下一步的治疗方案。否则，单凭经验用药，有可能增加抗菌药物滥用的风险。

为了让医生更快拿到检验报告，检验中心不仅引入了智能微生物分级报告系统，可自动报告阳性病例；还增加了“小夜班”（17点至23点）与“大夜班”（23点至8点）的人员，做到系统随时报告，随时处置。这一举措大幅缩短了急危重症患者诊疗方案的调整时间，也最大限度加速了他们的康复周期。

让常用试剂“上柜”

人手登记、人工盘点成“往事”

2024年11月，国家卫生健康委发布《关于印发卫生健康行业人工智能应用场景参考指引的通知》，检验科是其中一个重要的应用场景。

除了标本多，检验中心还有一“多”——试剂多，日常使用的达1000多种。过去谁拿了多少盒、什么时候拿的都靠人手登记，每次盘库存成了科室里的“重活”，有时甚至需要盘点一周时间。更让人头疼的是，大家随手拿，很可能总是拿到生产日期最新的，最下面的试剂常常放到过期也没人用，造成了浪费。

针对这一痛点，在医院的支持下，检验中心携手企业共同研发了“智能试剂AI冷柜”，将使用量大、价值高、周转快的216种试剂“上柜”，利用电子标签和重力传感技术，实现了“早入库、早使用”“用过必留痕”，人手登记、人工盘点早已成为历史，真正实现精益化库存管理。

北大深圳医院检验中心，到处可见数据大屏。

检验中心通过全面优化流程和精益管理，让感染标志物报告时间的中位值从444分钟降低至145分钟，降低了67.34%；肿瘤标志物报告时间的中位值从184分钟减少至92分钟，降低了50%，使大部分患者半天就能完成整个就医流程。

作为全市第一家通过ISO15189医学实验室认可的单位，北大深圳医院检验科出具的检验报告可在全球几十个国家和地区“通行”。“我相信AI检验将来大有可为。”纪玲表示，目前，在检验科的人工智能图形识别主要针对血细胞，未来将实现对微生物镜检、染色体核型和骨髓细胞图形的自动识别，人工智能和大数据模型的应用对检验项目的解释、检验报告的综合解读将进一步提升检验效能。

采写：南都记者谢萌 通讯员 深卫信