政策与科技交汇下的检验革新

随着国家卫健委医政司《关于开展医学检验医师管理试点工作的通知》对提升检验科临床价值提出更高要求，人工智能技术正成为检验学科转型的关键助力。2025年，山东大学第二医院检验医学中心率先完成DeepSeek医疗级本地化部署，基于人工智能模型构建检验报告智能解读和实验室质量管理系统。这项创新将大模型深度融入检验核心场景，推动检验医学从数据提供向临床决策支持跃迁。

本地化部署的技术攻坚实录

检验医学中心在罗氏解决方案整合团队的协助下，通过系统性工程实施，基于本地构建起DeepSeek联合RAG智能分析系统：

✔院内专属系统部署

在医院内部数据中心完成模型部署，建立安全可控的数据交互通道，为高效稳定运行提供坚实基础。

✔权威知识体系构建

科室构建了标准化文件管理体系，通过决策层、执行层、管理组三级管理机制实现文件全生命周期精准管控，为知识库规范化运作奠定基础。在此基础上，科室整合标准操作规范、国际指南、专家共识等，针对海量专业文献实施差异化数据预处理策略，并通过严谨的流程进行知识提炼与结构化组织，形成覆盖多场景需求的智能知识引擎。为保障知识的时效性与准确性，系统采用了先进的检索增强生成技术（RAG）。这不仅显著提升了系统处理复杂专业任务的能力，也使得分析结果更具专业深度，并通过可追溯性增强了结论的可理解性。

✔自动化报告解读流程

在临床决策场景下，系统深度集成于检验工作流中。检验报告生成后，系统即刻启动智能分析，快速生成涉及指标临床意义、临床诊断方向、进一步检查及综合诊疗建议的报告解读内容。

✔持续优化的智能引擎

系统还建立了用户反馈机制，临床医生可对解读结果进行评价。这些反馈与系统运行数据相结合，用于持续优化系统的分析能力和知识储备，不断提升服务质量。同时，后台对临床关注点进行分析，从而了解临床关心的知识，及时有针对性地完善系统。

深度赋能的AI应用图景与实践

山大二院检验医学中心完成DeepSeek本地化部署后，重点围绕两大系统开展深度应用：

✔检验报告智能解读系统：该系统通过实时分析检测数据构建双重支持链路。（1）面向临床医生，提供疾病预警与追加检验建议，助力精准诊断。目前系统已实现三大常规、生化免疫、凝血、病原微生物核酸检测报告的智能解读，并在心内科、风湿免疫科、内分泌代谢科等开展应用，成功辅助诊断多类疑难病症，获得医生广泛认可；（2）应用于检验门诊，赋能检验医师为病患提供精准的检验报告解读、项目开单优化与健康管理支持。更关键的是，系统创新性地支持病例经验沉淀与共享。检验医师可将疑难病例纳入系统，在辅助提升系统分析能力的同时，也促进了个人及团队诊疗经验的积累与优化。

案例1：

多发性骨髓瘤的早期预警与联动诊断

▶病例背景：58岁男性住院患者，肺占位性病变

▶关键指标异常：

▶系统介入流程：

1.检验医师收到报告时，系统触发预设报警

2.启动智能解读功能：

♦自动关联「总蛋白↑+球蛋白↑+白蛋白↓」组合的疾病图谱，提示多发性骨髓瘤的风险

♦输出追加检测建议：血清蛋白电泳

▶确诊与转诊：

1.电泳图谱电泳γ区异常尖峰

2.给到临床建议血液科会诊，必要时进行骨髓穿刺检查

3.最终确诊多发性骨髓瘤

案例2： 

Good’s综合征知识库的临床反哺

▶疾病背景：Good's综合征（发病率1.5/100万），1954年由Robert Good首次报道，核心特征为：胸腺瘤、低丙种球蛋白血症、外周血B淋巴细胞减少或缺失，T细胞功能低下。该疾病因其罕见和不易察觉的特性，常导致误诊或漏诊，患者最终可能因严重感染而失去生命

▶历史病例回溯：

1.患者信息：59岁男性，胸腺瘤病史，23年因反复感染肺炎入院，伴咳嗽、胸闷、气短、大便稀薄

2.初诊困境：病原学检查未寻找到确切致病菌

3.检验医师破局时刻：

♦患者进行淋巴细胞亚群、T细胞亚群、体液免疫五项等免疫功能检查，检验医师发现其B淋巴细胞缺失，存在原发性或继发性免疫缺陷疾病患病可能

♦主动干预临床，建议临床加做痰培养、血培养、肺泡灌洗培养等一系列其他检查

4.最终确诊路径：临床结合其胸腺瘤病史，B细胞缺失和低丙种球蛋白血症，诊断为Good's综合征

5.对症治疗：使用广谱抗菌药物并补充免疫球蛋白治疗，患者好转出院

▶从个案到系统能力优化：DeepSeek部署后，检验医学中心启动专项建设

1.病例逻辑拆解：提取该病例的核心临床特征，标注鉴别诊断关键点

2.文献强化训练：注入多篇核心文献进行专项训练和模型迭代部署

3.系统效能验证：新病例的精准狙击

✔实验室质量管理智能知识库：聚焦内部流程优化，为质控分析、操作规范检索及复杂问题决策提供即时支持，成为检验人员的日常智能工作伙伴。检验人员只需在系统提出问题，大模型迅速检索知识库，精准定位相关内容，全面总结回答，提供精准解决方案。系统还能直接调阅原始文件，保障信息准确性与可追溯性，辅助检验人员遵循规范、应对复杂问题，确保检验流程顺畅高效。同时，知识库通过AI技术辅助高效识别异常数据，对检验流程进行智能优化，有效提升检验效率和准确性，实现检验工作的高效、精准运行。

临床价值导向下的检验生态重构

未来，山大二院检验医学中心将以三大创新路径深化DeepSeek技术赋能：基于实际应用数据的深入分析，持续优化智能模型的核心能力；同时扩大验证范围，与临床开展多中心、双盲、随机对照试验，验证系统在真实临床场景中的综合效能；深化与医院信息系统的互联互通，整合更全面的患者信息，为患者解读报告，并提供检验相关的提示。这些环环相扣的实践创新，通过人工智能与检验的深度融合，推动了检验医学价值坐标的全方位重塑。它们让每一次数据解析都成为精准诊疗的基石，每一份检验报告都化作照亮患者康复之路的星光。