随着人工智能（AI）在健康领域的飞速发展，检验医学作为临床诊疗的“吹哨兵”，正迎来一场颠覆性变革。近日，山东大学第二医院检验医学中心基于本地构建DeepSeek联合RAG智能分析系统，通过高效筛选和分析数据，在实验室质量管理、检验结果智能分析、精准诊疗决策等多方面实现突破，极大提升了检验诊断的智能化水平。

检验报告智能分析 赋能临床精准诊疗决策

患者杨某（化名）因肺占位性病变就诊，检验结果显示总蛋白、球蛋白异常升高，白蛋白降低，系统整合分析多项结果，提示该患者存在多发性骨髓瘤的风险。检验医师结合经验，建议患者加做血清蛋白电泳，发现电泳图谱电泳γ区异常尖峰。完善相关检查后经多学科会诊，确诊患者为多发性骨髓瘤，提供了及时的救治。

该系统通过实时分析检测数据构建双重支持链路。一方面为临床医生提供疾病预警与追加检验建议，助力精准诊断。目前，系统已实现三大常规、生化免疫、凝血、病原微生物核酸检测报告的智能解读。检验报告生成后，系统即刻启动智能分析，快速生成报告解读内容，涉及指标临床意义、临床诊断方向、进一步检查及综合诊疗建议等，助力临床精准诊疗，满足患者个性化需求，提升服务质量和能力。目前，该系统面向心血管内科、风湿免疫科、内分泌代谢科、检验医师门诊等试运行，协助诊断多发性骨髓瘤、Good’s综合征等病例。

另一方面，该系统应用于检验门诊，赋能检验医师为患者提供精准的检验报告解读、项目开单优化与健康管理支持。更关键的是，系统创新性地支持病例经验沉淀与共享。检验医师可将疑难病例纳入系统，在辅助提升系统分析能力的同时，也促进了个人及团队诊疗经验的积累与优化。

高质量智能宝库 助力实验室质量和能力提升

基于卫生行业标准、指南、共识以及实验室质量管理手册、程序文件、标本操作规程等构建的检验智能分析知识库，是检验日常工作的智能宝库。检验人员只需在系统提出问题，大模型迅速检索知识库，精准定位相关内容，全面总结回答，提供精准解决方案。系统还能直接调阅原始文件，保障信息准确性与可追溯性，辅助检验人员遵循规范、应对复杂问题，确保检验流程顺畅高效；并且通过AI技术辅助高效识别异常数据，对检验流程的智能化优化，切实提升检验效率和准确性，实现检验工作的高效、精准运行。

下一步，检验医学中心将针对临床和实验室问答的统计分析微调DeepSeek模型，构建新的基座模型；同时扩大验证范围，与临床开展多中心、双盲、随机对照试验，验证系统在真实临床场景中的综合效能。中心将通过机器学习建模，有效挖掘检验数据中的潜在价值，为疾病诊断、治疗和预防提供更有价值的信息，为培养既懂检验技术又精通临床应用的复合型检验医师提供强有力的技术支撑，推动检验从“数据提供者”向“临床决策支持者”转型。