基于机器学习和人工智能的高敏肌钙蛋白周转时间优化分析及其对急性心肌梗死诊疗流程的改进意义

《Clinical Chemistry》：A-021 Analysis of troponin turnaround times using machine learning and artificial intelligence

本研究针对急性心肌梗死(AMI)诊断中高敏肌钙蛋白(hs-TnT/hs-TnI)检测周转时间(TAT)过长的临床痛点，通过机器学习与AI技术系统评估检测工作流程优化方案。研究发现增加检测细胞数量虽未显著缩短TAT，但成功识别出检测申请代码(如随机抽血与定时抽血)是影响TAT的关键因素(p<0.0001)，为临床实验室流程改进提供了精准方向。

　　

在急诊医学和心血管疾病诊疗领域，时间就是心肌，时间就是生命。急性心肌梗死(Acute Myocardial Infarction, AMI)作为一种危重症，其快速诊断与及时干预直接关系到患者的预后和生存质量。当前，高敏肌钙蛋白(high-sensitivity Troponin, 包括hs-TnT和hs-TnI)检测已成为临床诊断AMI的核心实验室指标。然而，从样本采集到出具报告的实验室周转时间(Turnaround Time, TAT)长短，直接影响了医生能否迅速做出诊断决策，从而尽早启动再灌注治疗，最大限度地挽救濒死的心肌细胞，减少心肌坏死范围。因此，如何优化实验室检测流程，最大限度地缩短TAT，是提升急性胸痛患者救治效率的关键环节，也是全球临床实验室持续改进的重要目标。

传统的流程优化多依赖于经验判断和简单的数据分析，缺乏系统性和预见性。为了解决这一难题，来自加州大学圣地亚哥分校的研究团队独辟蹊径，将目光投向了近年来蓬勃发展的机器学习和人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术。他们开展了一项旨在利用这些先进技术工具，深入评估实验室内部工作流程变动（例如增加检测仪器的测量单元数量）以及其他检测申请相关因素，是否以及如何影响hs-TnT检测TAT的研究。这项开创性的工作发表于权威期刊《Clinical Chemistry》上，为临床实验室利用数据驱动方法进行精细化管理提供了宝贵范例。

为了完成这项研究，研究人员主要依托了几个关键技术方法：首先，他们在一个大型多中心三级医疗机构的真实临床环境中，收集了长达12周（包括增加测量单元前6周和之后6周）的实验室内部hs-TnT检测TAT数据，构建了一个包含10,297个检测结果的去标识化数据集；其次，他们创新性地引入了大型语言模型ChatGPT-4作为辅助分析工具，在其指导下进行统计分析，并生成相应的Python脚本和R代码，用于挖掘TAT数据中隐藏的模式和趋势；最后，他们运用方差分析(ANOVA)等统计方法，对识别出的关键变量进行了显著性检验。

研究结果

测量单元增加对TAT的影响

研究团队首先关注了实验室工作流程的一个具体改动——增加一个测量单元（或检测细胞）——对整体TAT的影响。通过对前后两个时间段的TAT数据进行对比分析，他们发现，增加测量单元这一举措，并未产生统计学上显著的TAT缩短效果（p值为0.321）。这一结果提示，单纯增加硬件设备可能并非缩短TAT的充分条件，实验室流程的瓶颈可能存在于其他环节。

机器学习与AI识别的TAT影响因素

尽管硬件升级的效果不显著，但研究团队借助机器学习与AI的强大模式识别能力，成功地从海量数据中挖掘出其他与hs-TnT TAT延迟显著相关的因素。这表明，影响检测效率的因素是多方面的，且可能存在一些以往被忽视的“隐形”环节。这一发现促使研究人员将分析重点转向这些新识别出的变量。

检测申请代码的显著性差异

在AI识别出的诸多因素中，研究人员对“hs-TnT检测申请代码”这一变量进行了深入剖析。他们将检测申请区分为不同的类型，例如“随机抽血”与“定时抽血”等。通过方差分析(ANOVA)进行检验，结果显示，不同类型的申请代码所对应的TAT存在着高度显著的差异（p值小于0.0001）。这一发现至关重要，它明确指出了检测申请的具体方式或临床场景是驱动TAT变化的一个关键变量。例如，定时抽血（可能对应于特定临床研究方案或动态监测）的流程效率可能与急诊随机抽血存在系统性差异。

结论与讨论

本研究通过整合机器学习和AI技术，特别是借助ChatGPT-4的辅助，成功地对高敏肌钙蛋白hs-TnT的实验室周转时间进行了高效、深入的分析。研究得出的核心结论是：在该研究设定的多中心三级医疗机构中，增加检测测量单元的数量并不能显著缩短hs-TnT的TAT；然而，研究揭示了检测申请代码（如随机抽血与定时抽血）是导致TAT差异的一个具有高度统计学显著性的因素。

这一结论具有重要的实践意义。它提醒临床实验室管理者，在寻求流程优化时，需要超越简单的硬件投入思维，转而关注更复杂的系统性因素，例如检测申请的标准化、不同临床部门间的协作效率等。识别出“申请代码”这一关键因素，为实验室进行有针对性的、精准的流程再造指明了具体方向，比如可以针对不同申请类型的流程进行差异化优化，从而更有效地整体缩短TAT。

此外，本研究也展示了像ChatGPT-4这样的人工智能工具在临床实验室数据分析中的应用潜力。它能够显著加速数据分析过程，帮助实验室人员快速识别数据模式，生成分析代码，从而解决传统上需要深厚统计学和编程背景才能处理的复杂问题。当然，研究也强调，准备一个干净、规范的数据集是成功引导AI进行正确分析的前提。

总之，这项研究不仅为改善急性心肌梗死的实验室诊断流程提供了实证依据和具体改进思路，也开创性地示范了人工智能如何赋能临床实验室的质量管理与效率提升。随着机器学习与AI技术的不断演进，临床实验室人员亟需掌握相关知识和技能，审慎地利用这些强大工具的优势，同时清醒认识其潜在风险，以应对日益复杂的临床挑战，最终造福于患者。