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生物实验室安全事故频发，人为因素占比高。研究人员开展生物实验室智能监管技术与系统开发的研究。构建综合智能监管系统，应用效果良好，提升实验室安全智能治理能力，为生物实验室安全管理提供新途径。
在生物科学的研究领域中，生物实验室就像是一座知识宝库，承担着临床实践、疾病诊断、教育科研等诸多重要使命，在疫苗研发、药物研究以及检测试剂开发等方面都发挥着关键作用。然而，这座宝库却隐藏着不少安全隐患。数据显示，我国 1986 - 2019 年的 150 起实验室安全事故以及 2010 - 2017 年的 95 起典型事故中，约 40 - 50% 是由人为因素导致的 。不安全的人类行为引发的事故往往危害极大，不仅造成高死亡率，还会带来严重的社会后果。
同时，当前生物实验室监管存在诸多问题。现有研究大多聚焦于设备运行状态、实验室环境等静态元素，对人员行为等动态元素监管不足；在技术手段上，虽运用了物联网、深度学习等技术，但缺乏全面综合的监管方法；而且数据聚合多局限于内部，对外部数据通信安全重视不够。为了应对这些挑战，保障生物实验室的安全运行，浙江省肿瘤医院、中国科学院杭州医学研究所等机构的研究人员开展了生物实验室智能监管技术与系统开发的相关研究 。
研究人员采用了文献综述法、因子分析法和案例研究法等多种方法。通过文献综述分析生物安全实验室监管的风险因素、关键技术和挑战；运用因子分析法确定关键监管要素和优化技术路径；最后利用案例研究法在实际实验室场景中验证改进效果 。在数据采集方面，通过实验室感知终端、系统记录数据以及后续更新数据这三个渠道获取数据，并构建了包含典型开源数据和实地采集数据的深度学习训练数据集 。
在系统设计上，该智能监管系统基于物联网应用框架，分为感知层、网络层和应用层。感知层部署多种终端设备收集各类数据；网络层利用多种技术保障数据安全传输，所有数据本地存储；应用层运用先进算法实现人员行为识别、样本控制等多种功能，并将数据可视化呈现 。
在算法支持方面，目标检测算法选用 YOLOv8 作为基础框架，并进行了多项优化。例如采用轻量级多尺度卷积模型（LMCM）、Fasterblock 模块、GhostConv 模块、带扩张残差的瓶颈模块（DWR）以及优化后的空间金字塔池化特征（SPPF）与轻量级卷积模块（DLCM）组合等，提升算法性能 。人体姿态检测算法基于 OpenPose 模型，将原有的 VCG - 19 网络替换为 MobileNet V3 网络，并集成自动化移动神经架构搜索和移动应用感知神经网络自适应技术，还采用了非线性 Hard Version of the Swish 激活函数，提高了算法的准确性和处理速度 。
在实验室评估环节，建立了基于组织管理、设施设备、人员管理等八个关键方面的评估指标体系。邀请 30 位来自不同领域的专家打分，运用层次分析法（AHP）和邓氏关联度法处理数据，得出实验室风险评估结果和区域风险评估 。
研究结果表明，优化后的目标检测算法在不牺牲准确性的前提下，显著降低了计算量，提高了推理速度；优化后的人体姿态检测算法在有限计算资源下保持较高准确性，且更适合对计算效率要求高、资源有限的实验室 。改进后的 YOLOv8 模型在精度、召回率等方面都有显著提升，漏检率降低。在实际应用中，人员穿戴和姿态识别算法准确率较高，但实验操作相关行为检测性能相对较低。实验室评估结果显示，人员管理和细菌（有毒）菌株或感染性样本管理被认为是实验室风险控制的最重要因素 。
此外，该智能监管技术和系统已在浙江省 2000 多家实验室成功部署，涵盖实验室预审批管理、样本运输管理、实验室评估管理等多个方面，有效识别和处理了大量风险点，提高了实验室的智能治理能力 。
这项研究意义重大，它构建了全面的闭环管理流程，涵盖实验室运行前、运行中和事故后的各个阶段，保障实验室安全运行；运用智能技术解决信息安全等关键问题，确保数据安全；明确了管理责任，推动实验室标准化建设 。展望未来，生物安全实验室智能监管将朝着以人为本、算法技术持续迭代以及数据标准化治理的方向发展，有望为生物实验室安全管理带来更多创新和突破，推动整个生命科学和健康医学领域的安全发展 。
