AI 赋能医学检验全流程，推动医检数据价值挖掘
思瀚产业研究院    2025-04-14

1、AI 赋能医学检验全流程，个性化诊疗、高精准决策等应用可期

医学检验是人工智能技术应用的重要领域，政策积极鼓励“AI+医学检验”。国务院办公厅 2018 年 4 月发布的《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》指出，要研发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统，开展智能医学影像识别、病理分型和多学科会诊以及多种医疗健康场景下的智能语音技术应用，提高医疗服务效率；鼓励医疗联合体内上级医疗机构借助人工智能等技术手段，面向基层提供远程会诊、远程心电诊断、远程影像诊断等服务，促进医疗联合体内医疗机构间检查检验结果实时查阅、互认共享。

国家卫健委等三部门 2024 年 11 月发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》明确了 84 个 AI 医疗应用情景。其中，前 4个应用场景为医学影像智能辅助诊断、医学影像数据智能辅助质控、临床专病智能辅助决策、基层全科医生智能辅助决策（为基层全科医生提供智能诊断推荐等）。

AI 赋能医学检验全流程，个性化诊疗、高精准决策等应用可期。人工智能在检验医学领域的应用覆盖检验前、检验中、检验后等全流程，具体包括样本处理环节、形态学分析、临床生化及免疫学分析、临床微生物学分析、检验结果审核及检验报告解读等。

检验前，通过机器学习原理结合就诊者及医生所提供信息、以往相关检验检查结果进行整合分析，可帮助患者或者医生筛选及推荐合适的检验项目；在样本处理环节，视觉识别、机器学习等人工智能技术可以赋能标本采集系统、标本传输系统和标本分拣流水线，可以提高标本管理的效率、准确性、质量水平。

在检验过程中，人工智能可赋能标本的形态学分析、临床生化及免疫学分析、临床微生物学分析以及基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学等组学分析；人工智能可用于识别检验异常值，提升检验质量控制水平。

检验后，通过基于图形的智能检验和基于图谱的智能检验，可以实现对检验图形结果的自动分析和解读；通过程序化规则和深度学习算法，可以实现检验报告的自动审核与智能复查；借助人工智能技术的医疗决策系统能够高效处理复杂检验数据（如个体在不同时间节点的多组学数据，来源于不同细胞、组织和器官的多空间尺度数据），建立检验数据与疾病种类的诊断模型，从而提供精准的疾病诊断与预测、治疗方案选择和预后预测，帮助医生做出更优决策，该方法已成功应用于癌症、心血管疾病和神经退行性疾病等疾病检测。

此外，人工智能模型可以充分挖掘个体组学档案（涵盖个体在时间和空间维度上的全方位组学数据，能够提供个体在不同生命阶段的健康状况和疾病风险的全面画像）中的数据关联，实现组学数据的全面分析并提供个性化的医疗方案。例如，在癌症治疗中，人工智能可以通过分析患者的基因突变、蛋白质表达等组学数据，推荐最有效的靶向药物和治疗策略，包括不同阶段的用药剂量。

AI 赋能医学检验的应用案例——华为与瑞金医院发布瑞智病理大模型RuiPath。我国病理行业存在病理医生数量缺口大、病理医生分布不均、基层医院初诊符合率低等挑战，而数字化病理是解决问题的关键。2025 年 2 月，瑞金医院携手华为共同发布瑞智病理大模型 RuiPath。瑞智病理大模型 RuiPath 基于瑞金数字化智慧病理科业务流，融合多模态数据构建全场景医疗下游任务。

在广度上，瑞智病理大模型 RuiPath 覆盖中国每年全癌种发病人数 90%的常见癌种，以及覆盖垂体神经内分泌肿瘤等罕见病。在深度上，瑞智病理大模型 RuiPath“学习”病理诊断书籍 300 余本，在病理医生整理的常用问题测试中回答准确率可达到 90%+。从结果来看，瑞智病理大模型 RuiPath 赋能下，病理诊断效率明显提高。

以 15 张乳腺癌切片诊断为例，在传统显微镜病理诊断下，医生在显微镜下逐个切片诊断，显微镜阅片需要 40 分钟，PIS 系统手动写病理报告 5 分钟；在使用 RuiPath交互式病理诊断下，RuiPath 提前识别病灶区域，单切片 AI 诊断时间为秒级，医生从镜下找病灶转变为互动式审核 AI 诊断结果。未来，“瑞金模式”有望复制全国，解决优质病理资源分布不均问题，提高行业诊断水平。

2、AI 推动决策水平提高、运营管理优化、数据价值挖掘、医检资源共享

AI 提升医学检验决策的效率、精准度。例如，李利毛等通过结合表面增强拉曼光谱技术和机器学习算法，开发了一种用于结直肠癌早期筛查的血清检测方法。该检测方法取得了 90.9%的分类准确率、96.5%的敏感度和 99.4%的特异度，曲线下面积为 98.3%，提高了直肠癌筛查的准确性和效率。

又如，金域医学联合广州呼吸健康研究院副院长杨子峰教授团队等，基于环境数据与机器学习方法，开发出一种全新的呼吸道病毒感染风险预测模型，揭示了年龄、NO₂ 浓度、气温等关键因素对呼吸道病毒感染风险的影响。该模型的平均准确率达到 0.76，平均 AUC（曲线下面积）高达 0.9，表现出优异的预测性能，为临床医生提供了更直观、可信的诊断依据，有望实现对病原体传播趋势和潜在风险的实时精准评估。

赋能医检公司内部运营管理，提升医检效率及医检质量。王绵生等研究证实，气动物流传输、自动排样、自动质控、智能监测、自动审核等智慧检验实验室系统的应用，提高了检验工作效率和质量，为临床诊疗提供了更高效和准确的支持。其中，实施气动物流传输系统后，样本传送到接收效率提升了 64.9%；样本从接收到上机检测效率提高了75.6%；通过自动质控 3h 内报告率从 28.68%提高到 38.26%；整体自动审核通过率达到28.19%；实验室内 TAT 周转时间（turn around time, TAT）从 203 min 减少到 177 min；危急值通报及时率达到 99.52%；门诊生化免疫的 TAT 中位数由 222min 降至 145min，合格率从 86.88%提高到 96.32%。

AI 推动医检数据价值挖掘，有望为医学检验公司贡献第二增长曲线。数据是人工智能技术发展及应用的关键要素。伴随着人工智能技术在医学检验领域的应用不断深入，医检数据的价值不断被挖掘，推动医检数据产品化、流通规范化、数据资产化，有望为医学检验公司贡献第二增长曲线。

预计到 2028 年，中国健康医疗大数据行业市场规模将近 1700 亿元。从 2024 年下半年开始，越来越多医疗健康数据产品上架各地数据交易所，并有部分实现了交易。例如，2024 年 9 月以来，金域医学已有“结核分枝杆菌耐药地图”“宫颈癌筛查大数据分析报告”等多款数据产品完成数据合规审核，上架广州数据交易所。2024 年 12 月，金域医学与宸汐健康完成乳腺癌检测数据产品场内交易，完成中国第三方医检行业首款数据产品的场内交易，迈出了医检数据合规交易的关键一步。又如，2024 年 12 月，“迪安诊断全国宫颈癌筛查阳性率分析数据报告”“迪安诊断 OCR 医学检验报告识别服务”两款数据产品在杭州数据交易所正式上架，迪安诊断也迈出了医检数据产品合规交易的重要一步。

AI 助力医检资源共享。以金域医学为例，金域医学率先在国内打造了领先的远程病理协作网，数字病理服务网点超过 450 个，每年远程会诊服务近 20 万例，其中术中冰冻协助临床手术决策、疑难会诊超 10 万例，充分解决区域病理资源共享的困境。2024 年 12月，金域医学正式发布全新的金域医学数智病理系统（KMDP），为病理诊断量身打造“数字帮手”。全新升级的 KMDP 的区域病理模式现已经可支持多区域、多中心、多院区跨区域的远程病理诊断、会诊、质控、疑难病理交流等，具备数据安全、同屏阅片、数据分析等特点，助力病理诊断资源均等可及。

3、“AI+医学检验”重点公司梳理

（1）金域医学：数智化转型成效初显，发布首个医检大模型

以“医检 4.0”愿景与规划为引领，扎实推进数字化转型。（1）2020 年，公司率先提出业务数字化、数字化业务，全面启动数字化转型系列工作，发布“医检 4.0”愿景：以疾病诊断和健康服务为中心，数据和技术驱动实现医检服务全程智能化、生物医学与新一代信息技术融合创新、打造开放式创新平台，让医疗与健康服务更精准，便捷，普惠；公司全面启动“211”工程规划建设（两库一中心一基地，即生物医学样本资源库、医学检验与病理诊断大数据库、智慧医检与大健康科技创新中心、第三方医检数字化产业应用示范基地），以此为基础构建智慧医检行业生态。

（2）2021 年，公司以“医检 4.0”愿景与规划为引领，明确以三大价值链（产品管理价值链、服务履约价值链、资产及耗材管理价值链）为建设路径；公司紧紧围绕业务数字化、数字化业务、平台基础三大方向，启动 34 个建设项目，包括宏基因临床辅助决策系统“小宏灯”、智慧报告等。（3）2022 年，与华南理工大学合作建设全国第三方医检领域首家人工智能联合实验室；与华为云共同举办中国第三方医检行业首个开发者大赛——“域见杯”医检人工智能开发者大赛；打造出“六智”模式为数字化变革加速。

（4）2023 年，公司聚焦降低运营成本、提升服务效率、改善客户体验等三大目标，以 AI 技术应用为引擎，探索建立专病数据库，积极推进医检行业大模型研发；公司与腾讯、华为云签署战略合作协议，搭建智慧医检生态

数智化转型成效初显：布行业首个医检大模型，发布全新的金域医学数智病理系统（KMDP），多款数据产品上架广州数据交易中心，运营效率提升。

（1）发布行业首个医检大模型。2024 年 8 月，金域医学正式发布第三方医检行业首个医检大模型——域见医言大模型，并上线智能体应用——“小域医”。

域见医言大模型基于金域医学 30 年的医检专业数据和知识积累，以及 23000 家医疗机构的服务经验，在通用语料基础上注入了超 20 亿 Token（数据单元）医检语料，经过近两年的开发训练而成。域见医言大模型可支持整合图像、语音、文本等多模态，基因、蛋白、病理等多组学，以及项目推荐、实验室检测、报告生成等多场景的信息，实现医学检验服务的全场景智能化，推动检前项目查询更便捷、检中生产作业更智能、检后报告解读更精准，同时帮助临床医生、检验医师在多轮交互中作出科学决策。

区别于其他行业大模型，域见医言大模型不依赖特定大模型底座，可适应和融合各类通用多模态大模型、专业领域大模型、医检特定场景的专用模型与工具，精准度、开放性更好。“小域医”是以域见医言大模型为核心，面向医检全场景的智能体应用。

“小域医”已经具备智能项目推荐、实验室智能检测、智慧报告解读、辅助疾病诊疗等功能，覆盖了全病种、全生命周期，可大幅缩短医生决策的时间，减轻医生负担，帮助患者尽快拿到检测结果，取得更及时、更精准的治疗。以 HPV 检测为例，过去医生只能够收到阳性/阴性的检测报告，而通过小域医，检测报告还会给出不同 HPV分型在疾病中的阳性率、HPV 检测意义及持续感染等重点问题、前沿筛查技术，并附上下一步的建议以及文献资料，大幅缩短医生向患者解释结果的时间。2024 年 11 月，金域医学域见医言大模型算法通过国家网信办备案，意味着该医检大模型服务在合法性、安全性、合规性方面得到权威认可。

（2）发布全新的金域医学数智病理系统（KMDP）。金域医学数智病理系统（KMDP）是一个集成病理学科干、湿实验为一体的全流程智能化管理解决方案平台，可为病理科室全流程管理提供 AI 智能辅助、数字病理阅片存储、区域病理、数据大屏和质控管理等服务，具备操作便捷、安全稳定、决策科学、诊断精准、兼容性强、可个性化定制功能等优势。其中，AI 辅助宫颈癌筛查模型辅助宫颈癌病理诊断排阴率大于 70%，阴性预测值大于 99%，大大解放病理医生的双手。

（3）多款数据产品上架广州数据交易中心，并完成国内首款医检数据交易。2024 年 9 月，基于金域医学脱敏的检测数据，经过数据清洗、统计分析形成的神免疾病相关抗体送检情况及阳性率分析报告、结核分枝杆菌耐药地图两款数据产品，正式获得广东省数据资产登记凭证，并在广州数据交易所正式上架，成为第三方医检行业首批实现数据资产登记并挂牌交易的数据产品，意味着金域医学已打通医检数据要素的流通路径，迈出了医检数据合规交易的可喜一步。

截止目前，根据广州数据交易所官网显示，金域医学已有 11 款数据产品挂牌广州数据交易所。2024 年 12 月，金域医学与宸汐健康完成乳腺癌检测数据产品场内交易。这是广州数据交易所首款医学检验数据产品的场内交易，也是中国第三方医检行业首款数据产品的场内交易，不仅迈出了医检数据合规交易的关键一步，更为今后全国医检数据的高质量供给、合规高效流通树立了新标杆。

（4）数智赋能高效运营方面，宫颈癌智慧筛查工作站系列产品落地后，该项目生产效率提升 4 倍；血液流式 AI 智能分析系统应用后，该项目效率提升 90%等。

（2）迪安诊断：搭建面向企业内部、医疗机构、C 端客户的人工智能医检平台

迪安诊断是一家以提供“服务+产品”为核心业务的医学诊断整体化解决方案提供商，主要业务涉及医学诊断服务、诊断技术研发、诊断产品生产及销售、CRO、司法鉴定、健康管理等领域。迪安诊断通过自主研发、与华为等企业合作的方式逐渐搭建起人工智能赋能的医检平台，包括助力公司内部运营的智慧实验室信息化管理系统 irisLIMS、助力医院临床科研的临床科研大数据平台 X-Med Explorer、助力区域医疗机构资源协同的智慧区域检验平台 Iris、面向 C 端客户的“迪安医检大模型”等。智慧实验室信息化管理系统 irisLIMS。

智慧实验室信息化管理系统irisLIMS包含病理系统、微生物系统、IoT 设备智能管理平台、项目智能审核、智能分析系统、OCR 智能录单系统、数字实验室看板等智能化模块。2021 年以来，迪安诊断相继在总部、全国各地实验室上线 irisLIMS，实验室效能不断提高。例如，智能分析系统 DiFlowAI 采用深度学习技术，通过对大量临床数据的训练，建立起稳定可靠的细胞分群模型，创建一个无缝对接现有实验流程、高度个性化的智能分析生态系统。

该系统将单个样本分析时间减少20%，在 2 万余例临床样本中保持 90%以上的分析准确率，其中部分指标精度达 98%。在实际应用环境中，各分析项指标符合率稳定在 93%以上，有效提升检验结果的一致性和可比性，增强了临床检验效能。再如，智能审核系统深度融入 AI 算法与大数据分析精髓，紧密贴合 CLSI AUTO 10、AUTO 15 及 WS/T 616-2018 等行业标准，构建起集“通用规则、值域规则、差值规则、逻辑规则、关联规则”于一体的综合审核框架。

当检验结果被录入系统后，系统会立即依据实验室预设的规则——从阈值到复杂的质量控制参数，进行逐一对照，精确到不同项目和样本类型的定制化审核策略。智能审核系统不只是机械地检查数值是否正确，更能敏锐察觉样本的一致性、复杂性和趋势分析，甚至能够识别和提示可能的样本处理错误或设备故障。经系统智能审核后的结果，将被自动标记为“已确认”，静候人工复核。该智能审核系统已经成功覆盖超 400 种专业检验项目，将人工审核时间缩短了 50%，并有望提高检验的准确率和效率。

临床科研大数据平台——X-Med Explorer。迪安诊断与国内多家头部三甲医院的院士级专家及学科带头人合作推出临床科研大数据平台——X-Med Explorer。X-MedExplorer 运用大数据和 AI 技术提供专科/专病数据库建设，涵盖患者数据智能采集、多元化院外随访和全景式数据管理，配备一站式临床科研分析工具，解决了临床科研数据难题（数据散落在各个系统难以汇集，病历书写不规范，数据标准不统一等），有助力提高科研效率和诊疗精度，促进研发成果转化落地，帮助医疗机构打造数字化精准诊疗新模式。

X-Med Explorer 已在上海瑞金医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院等二十余家三甲医院落地使用，成功助力安徽医科大学第二附属医院、安徽医科大学第二附属医院、北京妇产医院等发表多项学术成果。智慧区域检验平台 Iris。Iris 智慧区域检验平台集成了多个核心板块，包括区域检验中心智慧管理平台、数智病理平台和质量管理平台。平台采用一体化标准建设数据中心、交互中心和协同平台，实现了业务的统一标准、交互和数据管理，全面支持了全流程信息传输、危急值闭环管理、质量数据统一管理和全域数据智能分析。

Iris 智慧区域检验平台支持多中心、多院区应用，满足病理中心从开单、取材到报告的全流程管理。同时支持远程诊断、会诊和交流等，实现区域内各医疗机构之间资源共享和协同工作，提高服务覆盖范围和效率。Iris 智慧区域检验平台不仅满足了紧密型医疗集团、县域医共体及单体医疗机构在数字化检验、病理中心建设中的需求，更是通过区域卫生网络的互联互通，实现了医疗资源的高效共享。Iris 智慧区域检验平台已在山东省立第三医院、四川友谊医院、荣昌区检中心等 7 家医疗体/医共体上线使用。

“迪安医检大模型”。2024 年 9 月，迪安诊断与华为云共同发布“迪安医检大模型”。“迪安医检大模型”依托迪安诊断存量大、增速快、来源广、质量高、专业性强的医疗诊断数据，基于盘古大模型的先进技术和资深专家团队的专业知识，通过深度整合体检和检测报告数据，为 C 端用户提供个性化的“健康促进书”。“健康促进书”包括报告总结、疾病风险分析、就医推荐和干预建议等。针对特定功能医学报告，AI 对话小助手会通过综合分析、多轮对话和专业解读，提供个性化健康建议。在医检大模型的助力下，出具检验报告的所需时长由 24 小时缩短至 3-4 小时。

旗下公司医策科技专注于 AI+辅助诊断产品的开发。迪安诊断于2021年成立医策科技，聚焦 AI+辅助诊断产品的研发、应用，推动病理数据行业标准化建设。目前，医策科技原研的宫颈细胞病理图像处理软件 PathoInsight-T、Ki67 免疫组化数字病理图像处理软件相继成功获批二类医疗器械注册证，病理 AI 三类证产品宫颈细胞病理图像辅助诊断软件已顺利完成临床试验。其中，PathoInsight-T 可提升实验室效能达到 40%以上，已在众多三甲医院投入使用。

2023 年，医策科技人工智能辅助诊断系列产品辅助医生发放诊断报告近 200 万份，且宫颈细胞病理人工智能筛查解决方案已推广并应用于马来西亚、摩洛哥、阿联酋和澳大利亚。此外，医策科技主导完成的《宫颈细胞病理图像标准数据库数据标准体系》经国家药监局人工智能医疗器械创新合作平台审批并正式发布。

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