医疗检验领域，检验报告专业性强、表述晦涩，长期让不少患者“看不懂”；调查显示，超过70%的非医学背景患者难以准确理解检验指标含义，不仅增加就医焦虑，也可能影响就诊决策。同时，医疗机构也面临人工审核效率偏低、历史数据难以整合等问题。 针对这些痛点，天津医科大学肿瘤医院检验科在主任任丽带领下，历时10个月开展产学研协同研发，开发出智能辅助审核系统。系统实现三上改进：一是基于医疗大数据分析模型，自动识别异常指标并给出通俗解读；二是与实验室信息系统深度对接，实现检验数据实时同步与智能分析；三是结合患者个体特征，提供个性化提示与建议，辅助临床决策。 从应用效果来看，系统上线后明显改善了就医体验。数据显示，患者获取报告的平均时间缩短约30%，异常指标识别准确率达98.7%。对临床医生而言，系统提供的分级预警与历史数据对比功能，提高了诊断效率与判断一致性。尤其肿瘤早期筛查场景中，系统可自动匹配最新临床指南，为“早发现、早治疗”争取时间。 业内专家认为，这项目一上反映了人工智能医疗检验等垂直场景中的落地价值，另一上也展示了智慧医疗提升服务效率、改善就医体验上的潜力。其实施经验也为其他医疗机构推进数字化改造提供了参考。 展望下一步，天津医科大学肿瘤医院计划继续拓展智能应用场景。据透露，医院正在研发移动端咨询服务，未来患者可通过智能终端直接获取报告解读。此外，医院将改进“检验-临床-患者”联动的智能服务体系，更提升精准医疗能力。
让数据多跑路、让患者少焦虑，是医疗服务现代化的重要方向；检验报告从“看不懂”到“讲得清”——从“等得久”到“出得快”——体现的是以患者为中心的流程优化，以及以质量与安全为前提的技术落地。随着智慧医疗持续推进，如何在效率、规范与安全之间取得更好的平衡，将决定创新能否真正转化为可感可及的就医改善。