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中华临床实验室管理电子杂志 ›› 2026, Vol. 14 ›› Issue (03) : 227 -233. doi: 10.3877/cma.j.issn.2095-5820.2026.03.006

综述

医学检验智慧实验室:现状、挑战与实施策略
陈大洋, 罗迪贤, 张秀明()   
  1. 518000 广东深圳,深圳市罗湖医院集团医学检验实验室
  • 收稿日期:2026-04-21 出版日期:2026-08-28
  • 通信作者: 张秀明
  • 基金资助:
    广东省重点领域研发计划项目(2022B1111020001); 深圳市科技研发资金(JCYJ20230807120600001)

Smart clinical laboratory: Current status, challenges, and implementation strategies

Dayang Chen, Dixian Luo, Xiuming Zhang()   

  1. Medical Laboratory, Shenzhen Luohu Hospital Group, Shenzhen Guangdong 518000, China
  • Received:2026-04-21 Published:2026-08-28
  • Corresponding author: Xiuming Zhang
引用本文:

陈大洋, 罗迪贤, 张秀明. 医学检验智慧实验室:现状、挑战与实施策略[J/OL]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2026, 14(03): 227-233.

Dayang Chen, Dixian Luo, Xiuming Zhang. Smart clinical laboratory: Current status, challenges, and implementation strategies[J/OL]. Chinese Journal of Clinical Laboratory Management(Electronic Edition), 2026, 14(03): 227-233.

医学检验智慧实验室建设已由单点功能应用向全过程协同发展,但面临数据治理基础薄弱、组织协同不畅与数据共享利用受限三方面核心问题,制约着从“信息化”向“智慧化”的实质跨越。本文以ISO 15189质量管理规范为基础框架,从内涵特征、发展现状、面临挑战与实施策略4个维度展开分析,据此提出“统一数据底座+场景应用”的分阶段建设路径、“检验主导、信息协同、管理参与”的组织协同机制,以及安全合规与可信共享的数据治理框架。本文将医学检验智慧实验室这一新兴概念从模糊认知推进到可操作的策略设计,为医疗机构智慧化转型提供可落地的策略参考。

The development of smart clinical laboratories has gradually evolved from isolated functional applications toward integrated, end-to-end process collaboration. However, three core challenges remain: weak data governance infrastructure, inadequate organizational coordination, and limited data sharing and reuse. These factors collectively constrain the substantive transition from "informatization" to "intelligentization". This article, grounded in the ISO 15189 quality management framework, conducts a systematic analysis across 4 dimensions: Connotative characteristics, current development status, challenges faced, and implementation strategies. Accordingly, it proposes a phased construction pathway based on a "unified data foundation plus scenario-based applications" an organizational collaboration mechanism characterized by "laboratory-led, IT-coordinated, and management-involved" governance, and a data governance framework that ensures security, compliance, and trusted sharing. The value of this article lies in advancing the emerging concept of smart clinical laboratories from vague understanding to actionable strategic design, offering practical references for medical institutions pursuing intelligent transformation.

表1 医学检验实验室数据特征对比
图1 医学检验智慧实验室建设的四层架构图
图2 质量管理体系信息化转型路径图
图3 检验全过程智慧应用场景
1
关明, 胡尧. 智慧检验医学实验室的现状与发展趋势[J]. 中华检验医学杂志, 2024, 47(5): 467-471.
2
李波, 袁旭, 李小强, 等. 人工智能驱动下的检验医学创新探索与实践[J]. 国际检验医学杂志, 2025, 46(17): 2056-2061.
3
蒋黎, 肖月, 陶志华, 等. 从检查检验结果互认看检验医学的发展[J]. 国际检验医学杂志, 2022, 43(17): 2049-2052, 2059.
4
陈平, 陈婷婷. ISO 15189质量体系下智能结构化检验知识库系统的建立与应用[J]. 检验医学, 2022, 37(1): 83-86.
5
中国研究型医院学会检验医学专业委员会, 重庆市医师协会检验医师分会, 重庆市卫生健康信息学会数智检验专业委员会, 等. 实验诊断学综合智能体的架构与展望[J]. 检验医学与临床, 2025, 22(24): 3313-3321.
6
PADOAN A, CADAMURO J, FRANS G, et al. Data flow in clinical laboratories: Could metadata and peridata bridge the gap to new AI-based applications?[J]. Clinical chemistry and laboratory medicine, 2024, 63(4): 684-691.
7
BLATTER T U, WITTE H, NAKAS C T, et al. Big data in laboratory medicine-FAIR quality for AI?[J]. Diagnostics (Basel), 2022, 12(8): 1923.
8
GRUSON D, ZIMA T, PLEBANI M. Automation in value-based laboratory medicine: Driving precision, capacity, and better outcomes[J]. Clinical chemistry and laboratory medicine, 2026, 64(6): 1197-1200.
9
NAUGLER C, CHURCH D L. Automation and artificial intelligence in the clinical laboratory[J]. Critical reviews in clinical laboratory sciences, 2019, 56(2): 98-110.
10
TSAI E R, TINTU A N, DEMIRTAS D, et al. A critical review of laboratory performance indicators[J]. Critical reviews in clinical laboratory sciences, 2019, 56(7): 458-471.
11
SHANG X, ZHAO F, DU J, et al. Development and clinical evaluation of an online automated quality control system for improving laboratory quality management[J]. Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry, 2023, 541: 117240.
12
YANG C, LI D, SUN D, et al. A deep learning-based system for assessment of serum quality using sample images[J]. Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry, 2022, 531: 254-260.
13
杜雨轩, 王薇, 张志新, 等. 全国医疗机构临床实验室基本建设情况现状分析[J]. 中华检验医学杂志, 2024, 47(9): 1052-1058.
14
张丽军, 陈大洋, 豆小文, 等. 临床实验室信息化管理平台的设计与应用[J]. 临床检验杂志, 2022, 40(10): 746-749.
15
BARTELS R, DUDINK J, HAITJEMA S, et al. A perspective on a quality management system for AI/ML-based clinical decision support in hospital care[J]. Frontiers in digital health, 2022, 4: 942588.
16
GUSEV F, KLINE B C, QUINN R, et al. Machine learning anomaly detection of automated HPLC experiments in the cloud laboratory[J]. Digital discovery, 2025, 4(12): 3445-3454.
17
CAI X, LIN Y, ZHAN L, et al. Optimizing clinical laboratory efficiency through digital shadow and lean Six Sigma integration: A real-time monitoring approach to reduce intra-laboratory turnaround time[J]. Digit health, 2025, 11: 20552076251375939.
18
TSAI E R, TINTU A N, BOUCHERIE R J, et al. Characterization of laboratory flow and performance for process improvements via application of process mining[J]. Applied clinical informatics, 2023, 14(1): 144-152.
19
YOU J, SEOK H S, KIM S, et al. Advancing laboratory medicine practice with machine learning: Swift yet exact[J]. Annals of laboratory medicine, 2025, 45(1): 22-35.
20
张桐硕, 逄瑷博, 高瑜振, 等. 大语言模型在临床检验中的应用前景[J]. 临床检验杂志, 2025, 43(11): 810-815.
21
LIAO H, ZHANG F, CHEN F, et al. Application of artificial intelligence in laboratory hematology: Advances, challenges, and prospects[J]. Acta pharmaceutica Sinica B, 2025, 15(11): 5702-5733.
22
STEYAERT S, PIZURICA M, NAGARAJ D, et al. Multimodal data fusion for cancer biomarker discovery with deep learning[J]. Nature machine intelligence, 2023, 5(4): 351-362.
23
LI J, LI Y, XIE T. Bridging realms: Artificial intelligence integrates omics, generative models, and traditional medicine for anticancer drug innovation[J]. Journal of pharmaceutical analysis, 2026: 101630.
24
MD HABIBUR R, MD ABDUR RAHMAN B, ASIM D, et al. The future of AI in laboratory medicine: Advancing diagnostics, personalization, and healthcare innovation[J]. Journal of primeasia, 2025, 6(1): 1-6, 10151.
25
CAROBENE A, CADAMURO J, FRANS G, et al. EFLM checklist for the assessment of AI/ML studies in laboratory medicine: Enhancing general medical AI frameworks for laboratory-specific applications[J]. Clinical chemistry and laboratory medicine, 2025, 64(1): 27-40.
26
YANG H S, ÇUBUKÇU H C, DEL BEN F, et al. Implementation of AI systems in the clinical laboratory: Insights from an expert survey and recommendations for best practice[J]. Clinical chemistry and laboratory medicine, 2026, 64(7): 1513-1526.
27
中国医学装备协会检验医学分会. 临床实验室检验结果自动审核程序建立及应用专家共识(2025版)[J]. 中华检验医学杂志, 2025, 48(10): 1291-1301.
28
VASEY B, NAGENDRAN M, CAMPBELL B, et al. Reporting guideline for the early-stage clinical evaluation of decision support systems driven by artificial intelligence: DECIDE-AI[J]. British medical journal, 2022, 377: e070904.
29
吕济吾, 李柯君, 郑万松, 等. 基于疾病诊断相关分组的医用耗材辅助管理系统设计[J]. 中国医学装备, 2025, 22(11): 97-103.
30
马欣妍, 陈宇, 郑林, 等. 知识图谱赋能的DRG全流程管理系统研究——基于临床路径的智能预测与动态管控[J]. 中国数字医学, 2026, 21(5): 62-67.
31
伍启康, 赵光华, 梁权辉, 等. 检验结果互认平台的建设及展望[J]. 中国数字医学, 2022, 17(5): 109-113.
32
李翠华, 高昭昇, 刘玉转. 区域检验检查结果互认平台建设与应用探讨[J]. 中国卫生信息管理杂志, 2022, 19(6): 835-841.
33
张怡, 夏寒, 冯骏, 等. 医疗卫生数据开放利用的挑战与对策[J]. 健康发展与政策研究, 2025, 28(4): 393-400.
34
兰蓝, 李瑞, 白波, 等. 医疗机构数据共享关键问题研究与数据治理对策[J]. 中国卫生信息管理杂志, 2022, 19(2): 184-188.
35
叶宁, 王乐, 滕景, 等. 某院基于信息传输的检验结果一致性核查实践[J]. 中华医院管理杂志, 2025, 41(3): 197-202.
36
郁文谊, 刘亚军, 郜翀. 联邦治理×智能合约: 长三角跨层级医疗数据协同的创新探索[J]. 医学信息学杂志, 2025, 46(11): 28-34, 41.
[1] 张翠, 阚艳敏, 经翔, 王东, 唐姗. PDCA 循环在血管超声质量控制与住院医师培训中的应用[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(05): 414-419.
[2] 陆益, 张威, 邓含, 石晗, 冯钰, 高旭, 吴小凤. 戴明循环与标准化流程改进降低泌尿外科腔内手术围术期低体温发生率[J/OL]. 中华腔镜泌尿外科杂志(电子版), 2025, 19(05): 598-604.
[3] 钱丹, 刘畅, 王晶晶, 杨聚豪, 田野, 尹光年, 孟凡飞, 张立群. 课程思政融入呼吸系统相关疾病检验教学中的应用[J/OL]. 中华肺部疾病杂志(电子版), 2025, 18(04): 662-664.
[4] 李昕, 孔晶晶, 骆韵豪, 孙海涛. 综合性医院生物样本库风险管理体系的构建与实践[J/OL]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2026, 14(03): 208-216.
[5] 徐德意, 赵醒村, 李建华, 郑建民, 程雅婷, 陶宣燃, 郭飞翔, 刘玢, 邓小燕. 产教融合助力发展新质生产力:广州医科大学现代产业学院建设探索与实践[J/OL]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2026, 14(01): 81-87.
[6] 于洋, 贾珂珂, 乔蕊, 宋涵超, 陈薇薇, 范雯怡. 基于风险导向抽样的血糖POCT协同质量管理体系构建[J/OL]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2026, 14(01): 58-65.
[7] 叶俊凯, 向波, 林卫虹, 李倩珺, 刘利东. 医学检验专业分子诊断学实习带教模块化、精细化、多样化改革实践的探索[J/OL]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2025, 13(03): 188-192.
[8] 吴宗勇, 张晓煜, 万俊杰, 林一腾, 张丽, 齐军, 林勇平. 检验科对外送第三方医学检验实验室检测项目的质量监管[J/OL]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2024, 12(04): 199-203.
[9] 邸玉玮, 罗燕飞, 林乘龙, 罗盈, 李正康, 麦华欣, 顾兵. 创新应用采访及演讲比赛于医学检验专业学生岗位胜任力认知教学[J/OL]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2024, 12(03): 140-144.
[10] 郑静, 张红, 万莉, 王频佳, 邓念华, 张庆莲. “五行”应用型医学检验人才培养的课程思政探索与实践[J/OL]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2024, 12(02): 122-127.
[11] 刘倩, 商安全, 王彦, 王慧, 宋晨晓, 杨伏猛. 浅谈医院感染知识培训对医学检验专业实习生的重要性[J/OL]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2024, 12(02): 118-121.
[12] 顾孔珍, 徐克前, 陈霞, 吴文静, 杨明. 临床基础检验学课程思政实践探索[J/OL]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2024, 12(01): 56-59.
[13] 邱新颖, 张丽军, 陈璐, 陈大洋, 张秀明. 临床实验室投诉处理措施及原因分析[J/OL]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2024, 12(01): 7-11.
[14] 吴爱武, 寇晓霞, 袁文常, 蒋月婷. 医学检验专业课中课程思政的探索与实践——以临床微生物学检验课程为例[J/OL]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2023, 11(04): 245-248.
[15] 吴成将, 张海方, 杜鸿. 新型冠状病毒感染疫情下医学检验专业教学的反思[J/OL]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2023, 11(02): 124-127.
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