L.E.K.咨询和Everlife共同举办了“亚洲诊断行业2025及未来展望”研讨会,会议汇集了100位临床诊断行业领袖(其中包括制造商、分销商、实验室运营商以及投资者),他们分享了对亚洲诊断行业(涵盖产品、技术和测试)前景的看法,并围绕行业参与者应该如何应对未来变化展开了讨论。
本次研讨会围绕不同主题设置了多个专题讨论,其中包括《诊断实验室的数字化转型》专题讨论,我们在本文中对该场专题讨论的主要观点进行了总结和阐述。
实验室流程自动化
随着人口加速老龄化,公众对基于价值的医疗服务、疾病预防以及健康的需求不断增长,为了更好地满足公众的医疗健康需求,诊断实验室必须持续推进自动化转型,且更加注重医学数据,从而实现高效运作。此外,诊断实验室还有望成为专业顾问,在医学数据的基础上为医疗服务机构提供咨询和建议。随着其角色的深入递进,诊断实验室与医疗生态系统中的其他组织和机构的互联互通也变得更加关键,以便缩短提供解决方案的周期。
诊断对于疾病治疗越来越重要,诊断实验室面临的一系列挑战持续阻碍着高通量诊断技术的使用。最为关键的是,当前实验室流程的低效仍然对诊断的周期和准确度有着负面影响。实验室工作人员可能有高达70%的时间浪费在任务管理、准备工作、清理数据以及报告上。
亚太地区许多诊断实验室仍然使用的是传统的自动化程度不高的工作方式,然而随着吸引和留住医疗人才的成本越来越高,自动化转型将是填补这一差距的关键。此外,实验室没有一个统一的流程来对分析结果的获取、检索和报告进行管理,行政事务和库存管理等相关负担也导致实验室的效率不断降低。正如本次专题讨论小组中的一位成员所强调的,当今实验室面临的一个关键需求,即通过有效的软件工具来管理不同诊断测试所需试剂的采购和管理流程。
在当前地缘政治背景下,数据隐私和安全成为一个重要议题,诊断领域的关键参与者正致力于推进IT系统集成以及提高数据的互操作性。不同市场的监管机构的关键作用之一,即制定明确的合规指南,并确保各方遵守相关规则,以实现安全和公平的数据共享(本地和跨境数据共享)。
这类转型还可以促进公开可用的生物数据和私有数据之间的整合,以进一步简化药物发现相关工作。专题讨论小组的一位成员强调,应该继续加强临床数据的隐私和安全,以保护患者的利益。
专题讨论小组成员还强调了将实验室从简单的数据处理中心转变为临床大数据的收集、分析、报告和共享中心的必要性。实现这一转型的关键在于提高实验室流程的数字化和自动化程度,其中实验室工作流的数字化是驱动实验室转型的关键驱动力,工作流包括:样本采集和制备(例如,使用样本条形码、自动采集和运送)、样本处理、结果整合(例如,将结果上传到电子实验记录本和实验室信息管理系统)以及形成报告。
此外,专题讨论小组成员建议实验室在转型过程中加强与更广泛的医疗系统的整合,以实现全天候运营、缩短检测结果交付时间,并建立数据基础设施,以便快速访问患者数据,帮助制定治疗决策。因此,建立可靠的基础设施和服务机制以确保实验室的持续运作至关重要。
专题讨论小组成员总结指出,依托于流程自动化、人工智能数据分析和预防性维护的数字化工作流将成为提高实验室效率和减少诊断错误的关键驱动因素。
诊断中的人工智能应用
诊断对于患者治疗越来越重要,这为人工智能带来了潜在应用机遇,人工智能的引入有助于将实验室从数据处理者转变为专业顾问。针对这一背景,专题讨论小组强调了临床决策支持系统 (CDSS)在诊断实验室和患者治疗场景中的巨大潜力。此外,人工智能还能够通过现有数据的有效利用为医疗业务带来即时价值。
例如,BioFire Syndromic Trends是BioFire推出的软件功能,它能即时提供本土和其他地区的病原体流行趋势。用户可根据需求查看其所在实验室以及不同地区和国家的病原体流行趋势,这些趋势是通过对所有参与机构所提供的检测数据(已隐藏身份信息)的汇总和分析而得出的。值得注意的是,了解宏观的病原体流行趋势对于诊断相关企业的战略规划至关重要。
尽管临床决策支持系统(CDSS)最初在准确性方面的确面临一些担忧,但其应用已经成为必然趋势。临床决策支持系统过去所面临的一个关键挑战是由于可获取的数据有限而导致的高错误率。但随着数字化进程的推进以及数据相关的基础设施的建立,临床决策支持系统的应用从长远来看将持续增长。
尽管人工智能技术备受期待,但许多应用目前仍处于实验阶段,可广泛用于常规临床使用的应用程序尚未出现。专题讨论小组也指出,为了促进人工智能应用的普及,以标准化的方式统一整合数据至关重要。
此外,数字化的多方协同对于人工智能的应用也至关重要。例如,数字化2D和3D组织样本可以为智能图像识别系统提供支持,以快速进行初步诊断和预测。总结来说,“数据优先”策略能够促进人工智能应用的推广,诊断实验室的技术人员和医生才能获得更多有效支持。
欲了解更多内容,请下载《诊断实验室的数字化转型》报告。
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