今年的MEDICA 2024，作为全球领先的医疗技术贸易展览会，汇聚了行业先驱者，共同探索医疗保健的未来，其中人工智能（AI）占据了中心舞台。在这次活动中，一场名为“AI in LabMed – 当前状况”的圆桌讨论会尤为引人注目。来自实验室医学和生物信息学领域的专家们坦诚地讨论了AI在诊断中的不断发展、挑战及实际应用。演讲者包括慕尼黑白血病实验室的Niroshan Nadarajah和萨尔茨堡大学医院的Janne Cadamuro教授，他们分享了关于AI进展、挑战和现代实验室中实际应用的见解。
定制AI模型超越FDA批准系统
圆桌讨论引发了关于定制AI模型与FDA批准的现成解决方案效果的深入讨论。拥有资源和专业知识开发内部模型的实验室报告称，其诊断性能和适应性优于使用标准FDA认证产品的实验室。例如，Nadarajah描述了慕尼黑白血病实验室通过基于数百万患者图像优化流程，其定制模型在细胞形态分类中达到了86%的准确性，而FDA批准的模型在其实验室尚未达到这一水平。
这些量身定制的AI解决方案得益于与每个实验室独特工作流程紧密对齐的调整，从而提高了准确性和响应性。相比之下，尽管FDA认证的模型易于获取，但通常报告的准确率较低，约为40-45%，并且在不同实验室环境中难以适应，除非进行大量定制。
数据困境：隐私、访问和整合挑战
高性能AI依赖于广泛标记的数据集，然而，隐私法规和分散的数据系统构成了重大障碍。Cadamuro教授指出，尽管欧洲健康数据空间等举措旨在简化跨境数据共享，但当前的隐私法限制了AI的发展潜力。由于AI需要大量多样的数据才能有效学习，这些限制影响了其在不同实验室环境中的泛化能力，这在考虑大规模采用AI时是一个紧迫的问题。
“如果没有结构化和统一的数据政策，我们正在限制AI在医疗保健中的真正潜力”，Cadamuro强调，需要建立既能尊重隐私又能促进AI发展所需数据访问的强大框架。
AI在实验室中的变革潜力不容忽视，但员工接受度仍是一大挑战。许多实验室技术人员将AI视为主要由IT专家使用的复杂工具。为了鼓励采用，圆桌会议上的专家建议，应将AI介绍为一个“助手”，可以处理重复任务，帮助缓解人员短缺，同时不会威胁到他们的角色。建立对AI作为支持工具的信心可能需要精心策划的培训和透明沟通，重点在于AI在减轻工作负担方面的作用，而不是取代人类的专业知识。
透明度：信任AI驱动诊断的关键
对AI诊断的信任取决于透明度。讨论强调了开发能够清楚解释决策过程的系统的重要性。AI驱动的结果需要易于访问和理解，特别是对于负责解释这些结果的医疗专业人员。在慕尼黑白血病实验室，Nadarajah的团队在透明度工具上进行了大量投资，使医生能够跟踪AI的诊断逻辑，这一举措旨在增强信任并促进更自信的临床决策。
“透明度不仅仅是一个‘锦上添花’的功能；它是临床环境中AI采用的关键”，Nadarajah表示，透明的决策过程可能会为AI在医疗社区中的更广泛接受铺平道路。
圆桌讨论还强调了AI在特定实验室应用中的成功，如基因组测序，其中一致的工作流程提高了准确性。然而，将这些专门模型应用于其他实验室仍然是一个挑战，因为每个实验室都有独特的程序和设备。这种不一致性限制了通用AI解决方案的有效性，进一步证实了在特定实验室环境中实现可靠结果通常需要定制模型的观点。
深入了解MEDICA上的AI产品
在MEDICA展会上，多家公司展示了其基于AI的实验室产品。例如，Noul展示了其miLab平台，该平台提供了一种全自动的诊断方法，结合了实验室级别的精度和即时护理的可访问性。该平台使用AI驱动的数字显微镜，每秒可处理多达500个细胞图像。它支持疟疾检测和癌症谱型分析等诊断，通过可扩展的试剂盒实现。类似的平台如何解决欠发达地区的可访问性问题？
Health Cluster Portugal展示了2Ai项目，该项目专注于在医疗保健和工业中应用AI。其应用人工智能实验室的一个例子是开发可打印的压阻聚合物复合材料，用于自感应导管，展示了AI在优化医疗设备材料特性方面的作用。这项研究旨在提高传感器性能并实现实时健康监测，突显了AI在实验室测试和设备开发中的潜在进步。此类AI支持的创新能否改善医疗技术的定制化和可访问性？
Fapon Biotech展示了其在AI赋能诊断方面的进展，包括肿瘤学和自身免疫疾病平台。凭借超过1,400种体外诊断产品和技术，如双特异性抗体和CLIA仪器，Fapon将AI集成到精确诊断和治疗开发中。不同规模的实验室如何采用这些先进技术？
这些发展反映了AI驱动创新在实验室医学中的潜力，提出了关于可扩展性、可访问性和这些工具在多样化医疗系统中的实际集成的问题。
实验室医学中AI的伦理和未来方向
随着AI在实验室中的不断进步，伦理考虑仍然至关重要。圆桌会议参与者敦促谨慎过度依赖AI进行自主决策，特别是在涉及患者信任和数据隐私的情况下。尽管AI有望成为强大的决策支持工具，但AI取代人类诊断者的观点更多是理想而非现实。
Cadamuro博士提醒听众注意人类监督的重要性，强调虽然AI可以提高诊断效率和准确性，但它必须作为支持，而不是替代熟练的实验室专业人员。这种平衡的方法对于负责任地推进实验室医学中的AI至关重要。
MEDICA 2024的圆桌会议提供了对AI在塑造实验室医学未来中作用的深刻见解。从超越FDA批准替代品的定制模型到透明AI的伦理要求，这些讨论突显了AI在转型诊断过程中面临的潜力和挑战。随着AI技术的不断成熟，实验室专业人员和研究人员都希望，通过改进数据政策、强化培训和透明度措施，AI能够在世界各地的实验室中充分发挥其潜力，支持医疗专业人员提供更快、更准确的患者护理。
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