人工智能在检验医学应用研发中的问题剖析及应对策略

人工智能在检验医学中的应用研究已经成为检验发展的重要方向，但人工智能技术在产品应用研发过程中仍存在机器学习模型缺乏可解释性、人才队伍缺乏、安全隐患众多等问题。其原因可能有数据集质量不高、研究设计偏差、人才培养机制不健全、立法和监管不到位等。针对这些形成原因，可以采取相应对策，包括建立数据录入和采集规范，制定数据标注管理标准、做好模型的风险分析，加强复合型人才培养，健全监督管理体系等。确保检验医学领域应用的人工智能产品能够在提升诊断效率、减少误诊和漏诊率的前提下，切实提升医疗服务质量。