DeepSeek已将医疗行业的数字转型推向了另一个高潮。 AI是第一个实施许多情况，例如临床诊断，为医疗行业带来前所未有的变化，“ AI+医学”也引发了资本市场的热潮。

在市场上，“花朵令人着迷”的市场变得越来越有吸引力”，公众渴望知道，AI可以替代医生吗？AI的诊断比经验丰富的医生更可靠？AI医疗模型培训的基本逻辑是什么？AI可以为医疗创新带来什么？

作为一名在医疗测试领域工作了30多年的行业资深人士，Kemei Diagnostics（688468.SH）的董事长Li Lin在接受First Financial Daily的采访时说，AI可以帮助生物制药公司为医生提供更准确的测试数据，以使医生做出决策，这是整个医疗机构的基础。在化学发光领域，数据标准是是否可以实现“ AI+”的关键。

早在去年11月，全国卫生委员会，传统中药委员会以及全国疾病控制与预防管理局联合发布了“卫生和卫生行业中人工智能的应用方案的参考指南”，阐明了84个子场中的应用程序场景，例如智能辅助医学成像的辅助诊断。

以体外诊断（IVD）行业为例，血液常规，尿液常规，肿瘤标记，心肌标记，妊娠激素测试等都是体外诊断。体外诊断的测试结果数据可以为医生的医疗决策提供重要的参考，因此体外诊断的核心任务是确保测试数据的可靠性和准确性。李林说：“体外诊断的最关键任务是确保测试数据的可靠性和准确性。如果数据不准确，它不仅会失去诊断价值，而且可能会引起严重的误导性。”

机构对此有相同的看法。 Guosheng Securities Research Report认为，来自医院，尤其是顶级医院的数据具有明显的商业意义，因为此数据实际上是基于患者的完整多模式数据”，这对于AI模型培训和后续的AI应用非常有意义。研究报告还提到，现有的数据标准可能仍然缺乏，并且需要清理和改进等，但是在这些处理后，注射实际诊断和治疗数据可以使AI虚拟医生能够发挥更强的作用。

“在化学发光行业中，标准化是最关键的问题。”李·林说：“汽车行业已经经历了完全的工业化，但是尚未经历化学发光领域，这导致该领域我国家的整体发展水平相对落后。我们必须首先解决完整的工业化问题，即，数据产生过程和数据产生结果的标准化。”

不同制造商的检测系统在反应原理，工作机制，试剂公式和仪器性能方面存在差异，这使得很难标准化检测结果。 “中国对实验室测试和心脏肌钙蛋白的临床应用的共识”表明，由于不同的CTN检测试剂盒制造商选择了不同的捕获抗体和检测抗体，因此不同的发光系统和反应系统，因此每个品牌的检测套件之间的检测值大不相同。

在现实生活中，这种技术的分裂使不同医院使用不同制造商的试剂和仪器时，很难获得一致的测试结果，这也会引起患者的困惑。

以最常见的甲状腺测试为例，同一患者去了不同的医院进行甲状腺功能测试。由于在不同测试系统中甲状腺刺激激素（TSH）的测试结果可能存在显着差异，因此它将导致最终测试结果和患者的参考间隔值差异。这正是因为化学发光行业尚未完全确立统一的技术标准和测试程序。

上海的陈女士曾经向记者展示了她的两份甲状腺测试报告。东中国医院的测试形式表明，超敏甲状腺素的参考值为“ 0.35〜4.94（miU/l）”。当她到达华山医院时，参考价值变成了“ 0.27〜4.2（MIU/L）”。但是医生告诉她很好，这让她感到困惑。哪一个应该是基础？

Li Lin对此进行了解释：“目前，该行业缺乏统一的参考物质和校准产品，不同制造商的试剂和仪器系统已经建立了参考范围。

李林说，数据过程和结果以及化学发光检测的整个过程尚未标准化，从而导致数据的可比性不足和一致性。这种非标准化的数据过程使行业难以通过AI+医疗创新来满足精确数据的需求，并且也是促进医疗机构检查和检查结果相互认可和检查结果的困难之一。 “要解决这些问题，有必要加强行业标准化构建，统一参考物质和校准产品，并标准化检查过程，以提高检查结果的准确性和一致性。”

“测试数据的准确性是纳米还是微级别，它对医生的诊断和治疗计划都有很大的影响，这也将直接影响AI给出的结果。”李林说，数据标准化是在化学发光行业中实现工业化和国内替代的关键。仅通过建立标准化的数据过程和结果，才能提高检测的准确性和可靠性，从而促进国内化学发光技术的广泛应用和市场识别。

但是他还说，如果可以解决标准化问题，AI将大大加快整个行业的进步。他进一步谈到了AI+的未来，“只有在提高数据的标准化时，疾病诊断和治疗的准确性才能基于它。医生的经验可以在数字化中表达，这意味着经验的快速复制，这是AI授权医学的未来方向。”

Li Lin认为，准确的数据不仅可以帮助医生更准确地诊断和治疗，而且还可以帮助发现将来某些早期疾病的潜在风险，从而更好地进行早期干预。

“现代医学对生活过程有了更深入的了解。随着蛋白质组学的发展和算法计算能力的提高，这两个结合的结合意味着，一个更有效，更准确的医学诊断时代已经到来。”李·林（Li Lin）说，以心肌标记为例，现在在发生心肌梗塞的阶段进行干预为时已晚。 “下一步是在疾病发展中推动诊断的干预时间，筛查一些具有潜在风险的群体，提前管理疾病，并尽快检测和干预。这不仅使更多的主要医疗机构受益，而且对减轻整个社会的负担有意义。”