引言
現代醫療保健的骨幹-臨床實驗室-承受著前所未有的壓力，需要事半功倍。實驗室醫學為超過70%的臨床決策提供支援。 [1] 然而，對更快結果、更高準確性和更高效率的日益增長的需求，正使傳統工作流程面臨極限。解決方案？正在重塑診斷未來的數位轉型。順應數位醫療保健爆炸性成長的浪潮—從2025年的3470億美元到2030年的7680億美元，將翻一倍以上[2]。實驗室正在不斷發展，以迎合這些挑戰。利用可增強精確度並簡化流程的工具，實驗室正在重新定義其在提供預測性、預防性和個人化照護方面的角色。問題不在於實驗室是否會實現數位化。這種轉型已經開始，而實驗室越來越多地利用這種轉變來重新定義其在醫療持續過程中的角色。我們一起來瞭解實驗室如何發展成智慧的、以技術為主導的環境，結合創新與專業知識來改善診斷。
推動臨床實驗室轉型的核心技術
從實驗室自動化到高級分析，當今的臨床實驗室依賴各種技術來簡化工作流程、提高準確度並實現新的診斷可能性。
1. 自動化
已成為現代實驗室的基礎，可實現無縫、高處理量工作流程，同時最大限度地減少人工干預。先進的機器人、自動化樣品處理及智慧型處理系統藉由降低可變性、增強再現性及提高整體效率來改變實驗室操作。
2. 醫療物聯網(IoMT)和實驗室物聯網(IoLT)
IoMT和IoLT的互連性質促進了關鍵資料的持續流動，從而實現更積極的醫療保健和實驗室管理。啟用IoMT之裝置傳輸即時患者健康資料並促進遠端診斷及遠端醫療應用程式。同時，IoLT藉由AI驅動的分析，確保最佳的儀器效能、減少停機時間並增強預測性維護。總之，這些系統可以在臨床環境中實現更精確、更及時且資料驅動的決策。例如，IoMT穿戴式裝置將葡萄糖或心率資料從患者串流到實驗室以進行即時分析，而啟用IoLT的裝置在需要維護或供應不足時提醒實驗室管理員。
3. 資訊系統
如實驗室資訊管理系統(Laboratory Information Management Systems，LIMS)和電子實驗室筆記型電腦(Electronic Lab Notebooks，ELN)等資訊系統是專業的軟體平台。它們彌合了原始資料與實用洞察之間的差距，允許跨部門無縫整合資料。LIMS [3]使工作流程標準化，確保符合監管要求和樣本的可追溯性。另一方面，ELN [4]可藉由將實驗室檔案數位化、促進即時合作以及改善資料檢索及再現性來增強研究效率。
4. 科學資料管理系統(SDMS)
SDMS解決方案[5]除了簡單的資料儲存之外，還提供智慧型資料結構化，實現更有效的擷取和解讀。這些系統透過提供自動稽核追蹤、版本控制和電子簽章，確保[6]符合良好實驗室規範(GLP)和法規要求。隨著實驗室產生的資料量呈指數級增加，SDMS強化了資料管理，使標準化協定、強制執行品質控制及推動更可靠的研究結果更加容易。
5. 雲端運算
：雲端基礎建設徹底改變了實驗室管理和存取資料的方式，打破了各自為政的模式，實現了安全、可擴充的儲存。雲端平台促進地理上分散的團隊之間的即時合作，確保多中心臨床試驗、全球研究計畫及跨職能診斷的順暢資料交換。雲端運算採用增強的安全措施，例如加密和角色式存取控制，也強化了資料完整性，同時降低了IT經常性成本。
6. 大資料分析
大資料工具可分析大量實驗室和臨床資料，以辨識模式、趨勢和可操作的見解。它們支援用於更好診斷和治療結果的預測模型。作為大資料演化的下一步，臨床實驗室學[7]是將臨床實驗室資料與AI相結合的新領域，以擷取更深入的診斷和治療見解。與用於成像的放射組學一樣，臨床實驗室應用高通量方法及機器學習來分析來自血液、體液及其他樣品的資料。這種方法揭示了實驗室結果中的隱藏模式和資訊，從而實現更精確的診斷和個人化照護。
7. 人工智慧(AI)及機器學習
最近的一項調查發現，60%的生命科學[8]公司計畫在未來兩年內投資AI及機器學習技術。這是由人工智慧最佳化流程、檢測異常和實現預測分析之能力所驅動。機器學習藉由允許系統基於資料輸入不斷改進來進一步增強這些能力。近年來，隨著這些工具的興起，它們如何轉化為現實世界的益處？讓我們仔細看看。
在臨床實驗室
邁向數位化的真正影響數位轉型可透過強化工作流程、提高準確度以及支援更好的決策來重塑臨床實驗室 。這些進步對整個醫療保健生態系統產生了連鎖反應，使患者、護理人員和實驗室專業人員受益。自動化顯著縮短了週轉時間，在急症科和非急症科，全實驗室自動化使STAT心肌肌鈣蛋白I檢測時間皆縮短了超過25% [9]。自動化系統也讓單一技術人員能夠管理多重程式，例如高通量免疫分析法和分子診斷。啟用IoT的實驗室提供即時裝置監控和試劑短缺警報，即使在實驗室樓層員工有限的情況下，也能防止中斷。除了效率之外，數位化還能減少重複性工作、最大限度減少倦怠感，讓實驗室專業人員能夠專注於AI驅動的診斷和機器人工作流程管理等高價值角色，進而解決工作人員面臨的挑戰。在像COVID-19疫情這樣的高需求時期，[10]自動化讓實驗室能夠在沒有立即增加工作人員的情況下擴大運營規模。準確性亦得到改善，AI及自動化減小了實驗室誤差且幾乎消除了生物危害暴露。[11] 舉例而言，自動化血型及抗體測試系統可將錯誤機會降至最低98%。[12] 自動化及人為驅動之流程改進均導致「試管中錯誤血液」(WBIT)事件減少10倍，且標本錯誤標籤減少47%。[13] 成本效益是另一個重要的優勢，因為自動化可以最佳化資源使用率，並消除多餘的程式。由自動化演演算法引導的反射測試可防止不必要的後續測試，確保僅在需要時進行昂貴的確認性診斷。藉由整合自動化、AI及IoT，臨床實驗室不僅強化了當前的工作流程，亦將自身定位為更敏捷、為未來作好準備的醫療保健生態系統。
實驗室的下一個階段：更聰明、更快速、更有效率
。穿戴式裝置和植入式裝置實現了持續監測，健康機器人推動了以患者為中心的診斷，實驗室正處於Diagnostics 4.0 的核心——這是醫療檢測的下一個前沿領域。 [15] Diagnostics 4.0 融合了先進的數位技術、自動化和人工智慧，創建了互聯互通、即時且以患者為中心的系統，從而改變了醫療決策的製定方式。隨著實驗室從「隱藏式冠軍」演變為決策的核心參與者，臨床醫師、病患和實驗室專業人員之間的合作將變得越來越緊密。
關鍵重點：
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- 檢體流程、資料流程和人員流程這三者需要微妙的平衡。在我們繼續尋求創新方式的同時，在整個平衡過程中保持良好的治理來源時，必須從管理極化的角度來獲取這種平衡。
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- 隨著對速度、準確度和效率的需求不斷增加，實驗室正在迅速採用數位技術，如自動化、AI和IoT。這種轉變增強了工作流程，最佳化了資源，並支援更好的臨床決策。
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- 自動化系統可減少週轉時間、減少錯誤並最佳化實驗室工作流程。如此一來，實驗室專業人員便能專注於複雜的診斷，而非例行工作，進而提升整體生產力。
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- AI驅動之分析、IoT啟用之監測及大資料解決方案可增強預測性診斷、防止裝置故障並確保即時資料可存取性。這些工具可改善決策，同時降低成本與資源浪費。
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- 透過自動化重複性工作，實驗室可減輕員工的倦怠，並提供機會提升人工智慧驅動診斷和機器人技術的技能。如此可確保擁有熟練的員工，隨時準備好管理新一代的實驗室技術。
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- 實驗室處於Diagnostics 4.0的核心，整合穿戴式裝置、AI及雲端運算以建立以患者為中心的即時診斷。這項進化強化了臨床醫師、實驗室和病患之間的合作，為更聰明、更快速、更個人化的醫療照護鋪平了道路。
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參考文獻
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[8]Alliance, P., 2024. Lab of the Future Survey Results 2024. [線上]請造訪： https://marketing.pistoiaalliance.org/hubfs/Lab%20Of%20The%20Future%20Reports/Lab%20Of%20The%20Future%20Survey%20Results%202024%20.pdf [檢索日期：2025年2月18日]。
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