基于机器学习的人工智能验证系统在临床生化实验室中的应用研究：提升报告审核效率与准确性的新方案

这篇研究论文创新性地构建了基于机器学习（ML）的人工智能（AI）验证系统，通过XGBoost、随机森林（RF）和逻辑回归算法对临床生化实验室报告进行智能审核。研究纳入6382份含38项生化指标的报告数据，结果显示AI系统在曲线下面积（AUC-ROC=0.985）、精确度（0.87）和召回率（0.95）等指标上表现优异，双盲测试中通过率达88.14%，假阴性率仅0.62%，并将审核中位时间缩短23.6%。该系统为临床实验室智能化转型提供了高效解决方案。

　　

研究背景

随着临床生化实验室检测样本量激增，传统人工审核面临效率低下（中位审核时间89分钟）和主观误差的双重挑战。现有自动化系统依赖预设规则，难以适应复杂病例和新增检测项目。机器学习技术凭借强大的模式识别能力，为构建智能化审核系统提供了新思路。

研究方法

研究团队从罗氏Infinity系统提取2024年1-11月6382份涵盖38项生化指标（包括钾离子K⁺、钠离子Na⁺、α-L-岩藻糖苷酶AFU等）的报告数据，采用三阶段抽样策略确保数据代表性。通过5折交叉验证训练XGBoost、随机森林和逻辑回归模型，使用合成少数类过采样技术（SMOTE）处理数据不平衡问题。模型性能通过受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC）、精确度、召回率和F₁-score等指标评估。

核心发现

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  算法性能：随机森林表现最优，AUC-ROC达0.985（95%CI:0.983-0.991），精确度0.87，召回率0.95，显著优于XGBoost和逻辑回归模型

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  特征重要性：SHAP分析揭示α-L-岩藻糖苷酶AFU、超氧化物歧化酶SOD、钾离子K⁺等指标对模型决策影响最大，与人工审核关注点高度吻合

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  实际应用：双盲测试显示AI系统通过率88.14%，假阴性率仅0.62%。中位周转时间从89分钟降至68分钟，90百分位时间从154分钟缩短至132分钟

创新价值

该研究首次系统比较了三种ML算法在生化报告审核中的表现，证实随机森林模型在处理非线性临床数据时的优势。通过SHAP值实现模型可解释性，发现关键生化指标与人工审核逻辑的一致性，为AI系统在检验医学领域的可靠性提供了实证依据。

局限与展望

当前系统对极端异常值的识别仍有提升空间（90百分位审核时间仍较长）。未来可通过纳入更多罕见病例数据优化模型，并探索将患者诊断信息转化为结构化特征的方法。研究团队建议开展多中心验证，以评估模型在不同医疗机构间的泛化能力。

临床意义

该AI验证系统显著提升了报告审核效率（30分钟内完成37.07%报告，人工仅10.47%），解放了检验人员用于复杂案例研判的时间。其低假阴性率特性可有效降低错误报告发放风险，为智慧实验室建设提供了可推广的技术方案。