米樂M6 M6米樂檢驗科“無人駕駛”智能化的初步實踐

　　博士，昆明市第一人民質(zhì)量負責人、副主任檢驗技師，昆明市中青年學術和技術后備人選，昆明市衛(wèi)生局省內(nèi)知名專家培養(yǎng)對象，近3年來，主持省級科研課題2項，獲獎項目1項，發(fā)表學術論文6篇，其中被SCI收錄1篇，專利1項。

　　當前，人工智能科學的發(fā)展方興未艾，正向多領域滲透和推廣，臨床實驗室也不例外。臨床實驗室智能化發(fā)展已成為本領域熱點，臨床檢驗技術正從早期的手工檢驗、半自動化向今天的全自動化、信息化、智能化邁進。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為臨床實驗室發(fā)展的重要趨勢。

　　人工智能（Artificial Intelligence, AI）是人造的智能，是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門多元科學。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解；“智能”是智慧和能力的總稱。一般認為智能是知識和智力的總和，知識是智能的基礎，智力是指獲取和運用知識求解的能力。人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當前信息化社會的迫切要求。人工智能的發(fā)展深刻改變?nèi)祟惿鐣頪1]（圖1）。目前，人工智能已成為國際競爭的新焦點。面對新的形勢，臨床實驗室也必須主動求變應變，牢牢把握人工智能發(fā)展的重大歷史機遇，在人工智能發(fā)展潮流中奮勇爭先，更好地滿足人民群眾醫(yī)療衛(wèi)生健康需求。

　　我國檢驗醫(yī)學發(fā)展已經(jīng)有近百年的歷史，臨床實驗室從早期的手工檢驗、半自動化向今天的全自動化、信息化邁進。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎，通過數(shù)據(jù)、信息、智能、知識組成的閉環(huán)讓“時間”、“空間”、“物體”信息深度數(shù)字化并且彼此關聯(lián)[2]（圖2）。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為臨床實驗室發(fā)展的趨勢。

　　臨床實驗室的產(chǎn)品是檢驗報告。現(xiàn)階段大多數(shù)臨床實驗室面臨的突出矛盾是患者快速獲得檢驗報告的需求和“制造”一張檢驗報告的過程的復雜性之間的矛盾。一張檢驗報告是如何“制造”的？例如，傳統(tǒng)的生化免疫檢驗從實驗室接觸標本起，經(jīng)歷標本接收、編號、離心、錄入LIS信息、儀器端錄入檢驗指令、去蓋、分杯、標本轉(zhuǎn)移到樣品架、儀器檢測、查看結果、標本稀釋、復檢、結果審核、報告打印、發(fā)放、標本入庫等眾多環(huán)節(jié)。除了儀器檢測外，余下環(huán)節(jié)大多需要人工完成，需要付出很多勞力，也影響實驗室的TAT。此外，實驗室管理層還面臨的另一個矛盾是日益增長的檢測量與人力資源相對不足之間的矛盾。

　　為了更好地解決實驗室面臨的以上問題，本實驗室于2015年率先在云南省安裝完成了首條西門子Aptio生化免疫流水線），該條流水線個生化單元（Advia 2400 全自動生化分析儀）、2個免疫單元（Advia Centaur XP免疫分析儀），1個離心單元、1個進出樣單元、1個去蓋單元[2]。自從設備投入使用后，實驗室便開始了自動化、智能化方面的探索，現(xiàn)分享如下。

　　依托生化免疫流水線，本實驗室不斷優(yōu)化科室的檢驗流程，盡可能自動化地完成原來需要人工完成的環(huán)節(jié)。例如，手工編號優(yōu)化為自動編號、線下離心優(yōu)化為線上離心、手動錄入LIS信息優(yōu)化為自動錄入LIS信息、人工審核優(yōu)化為自動審核等等。檢驗流程中，人工干預的越少，效率就越高，發(fā)生差錯的概率就越低，質(zhì)量也就越好。在不斷優(yōu)化的過程中，我們思考了一個問題，檢驗流程優(yōu)化的終點或終極目標是什么？西門子醫(yī)療專業(yè)技術人員提出，流程優(yōu)化的終極目標應該是在整個檢驗過程中只在樣本接收過程接觸一次標本，或整個檢驗流程均不接觸標本，可稱為“One Touch or No Touch”，而我們把它命名為實驗室的“無人駕駛”。為了實現(xiàn)這個美好的目標，我們針對檢驗流程的各個環(huán)節(jié)均做了優(yōu)化，充分利用計算機、信息系統(tǒng)和生化免疫流水線，把這些過程都自動化的進行了實現(xiàn)，初步實現(xiàn)了實驗室的“無人駕駛”。

　　按照規(guī)范的要求，實驗室有大量的記錄工作。這些記錄工作通常需要人工完成，費事費力，也不便于記錄的分析。實驗室依托定制化的Data Traces軟件（中文名：數(shù)據(jù)溯源管理軟件），實現(xiàn)了流水線上檢測項目記錄的數(shù)字化與自動化。軟件不僅可以幫我們記錄每天有多少個檢測標本，這些標本檢測時間，具體完成檢測的設備；還可以記錄每一個檢測結果、使用的試劑信息，相應的質(zhì)控、校準信息，試劑余量，儀器報警信息，維護保養(yǎng)信息等等（圖4）。記錄工作在后臺自動化實時完成，極大地提高了記錄工作的效率。

　　自動化是基于程序化的工作，而智能化更多的是基于大數(shù)據(jù)、基于云計算模擬人類的思考。按照智能化的定義，上面的流程優(yōu)化工作除了自動審核外，其余多屬于自動化的范疇。實驗室在智能化方面也進行了一些探索，如監(jiān)控和自動審核方面。

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　　按照質(zhì)量管理體系的要求，我們應該監(jiān)控和評估我們的質(zhì)量管理體系。但這項工作，傳統(tǒng)的做法是比較困難的。實驗室利用了廠家定制化開發(fā)的Data cake軟件，這個軟件可以實時監(jiān)控我們每天有多少個標本，每個檢驗項目的檢測量如何，TAT狀況又如何；有多少急診標本，有多少平診標本等一系列信息。這個軟件還開發(fā)了手機版本，叫Autokit，功能與Data cake一致。利用這個軟件，我們的管理更方便。這個智能化軟件，可以按照人的思維來監(jiān)控我們?nèi)粘５臋z驗工作（圖5）。

　　此外，實驗室也做了一些嘗試，讓計算機按照實驗室工作人員的思維來工作。例如，我們的工作過程中會發(fā)現(xiàn)連續(xù)兩個測量結果是異常值，我們有可能認為是巧合；當連續(xù)出現(xiàn)三個異常結果，我們可能會想，這個也“太巧了”吧（大概率不太可能出現(xiàn)）；那當連續(xù)出現(xiàn)四個異常結果，我們認為檢測儀器一定出問題。計算機是否可以按照這樣的想法工作呢？我們首先計算了出現(xiàn)連續(xù)異常值的概率，也就是不同標本數(shù)量的情況下，不同的異常值率的情況下，出現(xiàn)連續(xù)異常結果的概率。如果連續(xù)出現(xiàn)異常結果的概率小于1%，我們認為是小概率事件，如果出現(xiàn)了這種情況，我們把結果攔下來，不能自動審核，人為的去查看我們的檢測過程是不是出了問題。我們已經(jīng)將該算法應用到實驗室高敏肌鈣蛋白I的自動審核的算法中。

　　此外，本實驗室目前還嘗試基于（RFID）來管理標本、管理試劑。目前，僅僅是一些嘗試，如果實現(xiàn)的話，離智能化實驗室就更近了一步（圖6）。

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　　臨床實驗室實現(xiàn)智能化不是一蹴而就的。智能化離不開大數(shù)據(jù)，離不開云計算。我們要利用好物聯(lián)網(wǎng)（IOT），先把我們的工作盡可能的數(shù)據(jù)化。我們要定好每一個階段性的目標，分步驟，一步一步的去完善這些目標。首先，我們要先實現(xiàn)自動化，然后我們才能向智能化慢慢靠近。我們實驗室從安裝自動化流水線到熟練使用流水線，再到不斷提出一系列優(yōu)化檢驗流程的想法，最后和廠家溝通、驗證、實現(xiàn)這些想法，然后繼續(xù)使用，再整理想法，再溝通，再落地實施，如此循環(huán)。

　　到現(xiàn)在我們實驗室也只是剛剛敲開智能化的大門，前面的路還有很長，需要做的還有很多！當然，在這個過程中尋找一個好的合作伙伴（供應商），能得到來自他們的高度配合與靈活支持，來實現(xiàn)你自己的想法，也是至關重要的。

　　我們要實現(xiàn)實驗室的全面智能化還有很長的路要走。臨床實驗室智能化的目標應該是讓機器能夠勝任檢驗人員才能完成的復雜工作。要實現(xiàn)的這個目標，雖然路很長，我相信我們終究有實現(xiàn)的一天。