DxAI智赋科研记（三）|智研平台赋能循证检验医学- 工业快报

ISO15189 《医学实验室质量和能力的专用要求》中明确指出，医学实验室除要对患者的标本进行各种检测外，还要能提供关于检测结果的解读以及在实验室涵盖范围内的咨询性服务，坚持「以患者和临床为中心」的核心理念。

在临床沟通工作中，检验项目的本地参考区间建立和效能评价是最常见的两个议题：前者能帮助临床医生根据本地人群的特殊性做出适合的参考区间的判断；后者能帮助临床医生正确选择检验项目，了解检验医学生物标志物的应用进展。

在检验人员与临床医生的沟通过程中，临床医生通常期望检验人可以遵循循证医学的原则提供检验依据。因此，如何从复杂的海量检验结果中快速提取出有统计循证证据支持的特征，成为检验人面对的巨大挑战，拥有一把有数据挖掘价值的「铲子」在此时就显得格外重要。

DxAI 智研平台，就是这样一把「铲子」。

海量数据秒处理
助力循证依据快速提供

浙江大学医学院附属邵逸夫医院检验科陈光老师此前在建立以医院数据为基础的评估性检测系统参考区间时，遇到了不小的挑战。新的检测系统一年所产生的数据就有八万多条，使用传统分析工具处理大量数据不仅步骤复杂且学习成本高，处理起来显得捉襟见肘。

2020 年，贝克曼库尔特与深睿医疗联合发布中国检验行业具备 AI 算法的大数据科研平台——DxAI 智研平台，可以帮助研究者利用多种统计工具和机器学习算法快速有效地处理海量数据。

陈老师在了解 DxAI 智研平台的大数据分析以及参考值区间模块建立等功能之后，选择使用 DxAI 智研平台进行数据采集、治理与分析，并通过分析变异来源建立参考区间。

在使用过程中，陈老师发现 DxAI 智研平台比之前使用的常规软件更为方便简洁，并涵盖了更多的分析方式。由于 DxAI 智研平台操作方便快捷，可以将以往数周的分析时间缩短到以小时计算。研究者可以根据需求随时调整分层分组的条件，并按照年龄、性别乃至特定人群迅速地建立参考值区间，方便检验科人员及时与临床医生沟通，快速为临床提供循证依据。

自动适配统计方法
助推前列腺癌研究进程加速

北京中医药大学东直门医院检验科李亦君老师对在本院泌尿外科就诊的 43 例患者（PSA4-10 μg/L 且 f/tPSA < 0.16 或 PSA10-25 μg/L）进行性激素 6 项、癌胚抗原（CEA）、铁蛋白（FER）和 p2PSA 的检测，计算 f/tPSA、phi 等参数，并依据前列腺病理结果，将患者分为前列腺癌组和非前列腺癌组。

之后李亦君老师使用 DxAI 智研平台对上述数据进行统计分析，以前列腺活检病理结果为金标准，比较两组患者血清指标差异，绘制受试者工作特征（ROC）曲线（如图 1 所示），比较各项指标对前列腺癌的诊断效能^[1]。

图 1 ROC 曲线

DxAI 智研平台根据李老师科研需求，自动选取适配的统计学方法，降低了李老师数据统计分析的难度，提高了研究速度。李老师通过研究发现，在 PSA4-25μg/L 且符合前列腺穿刺指征的患者中，FSH、LH、p2PSA、phi 与前列腺癌具有一定的相关性（如表 1 所示），同时也说明了 phi 对前列腺癌和前列腺良性疾病鉴别具有诊断意义。

表 1 各血清标志物的前列腺癌诊断效能比较^[1]