提升醫(yī)療檢驗質(zhì)量：邁瑞醫(yī)療NN-PBRTQC模型即將亮相

　　8月20日，邁瑞醫(yī)療宣布一項關(guān)于體外診斷的模型——NN-PBRTQC（Neural Network based PBRTQC）將于近期在中華醫(yī)學(xué)會2024檢驗醫(yī)學(xué)大會上重磅發(fā)布。

　　據(jù)了解，近年來得力于計算機技術(shù)的蓬勃發(fā)展，涌現(xiàn)出多種PBRTQC模型（patient-based real-time quality control）。PBRTQC是一種使用患者臨床樣本檢測結(jié)果以實時、動態(tài)連續(xù)監(jiān)控分析過程性能的質(zhì)量控制方法，該方法可以早期及時地預(yù)警常規(guī)分析系統(tǒng)的性能改變，避免發(fā)出錯誤檢測報告所造成的質(zhì)量風(fēng)險，有效提升檢驗質(zhì)量。

　　在此背景下，邁瑞醫(yī)療致力于將人工智能等前沿科技融入常規(guī)樣本檢測流程中，即將發(fā)布的NN-PBRTOc（Neural Network basecPBRTQC）將持續(xù)提升檢驗科室整體檢測質(zhì)量，為用戶帶來更智能、更精確、更便捷的樣本質(zhì)量監(jiān)測體驗。

　　兩項指標(biāo)協(xié)同降低 效率與效能協(xié)同提升

　　據(jù)悉，NN-PBRTQC模型以集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為依托，進(jìn)行全自動樣本特征提取，無需人工計算與經(jīng)驗加持，解決樣本自相關(guān)因素對模型靈敏的影響，將大幅提升系統(tǒng)誤差檢出性能。此外，該模型還引入群體樣本聯(lián)合概率分布技術(shù)，精準(zhǔn)預(yù)警系統(tǒng)誤差，將使假警報率從0.1%降低至0.001%，從一天觸發(fā)9次假警報降低至每2周觸發(fā)一次。

　　需要指出的是，NN-PBRTQC模型的運行并不復(fù)雜，該模型將搭載于全自動分析設(shè)備，且訓(xùn)練小于30min/10萬數(shù)據(jù)。整個系統(tǒng)部署流程簡單，可以輕松實現(xiàn)高效的質(zhì)量實時監(jiān)控。

　　未來，NN-PBRTQC模型或?qū)�為檢驗科帶來更多創(chuàng)新方案，有望提升檢驗質(zhì)量以及檢驗效率。

　　“AI+醫(yī)療”領(lǐng)域的又一創(chuàng)新

　　NN-PBRTQC模型是邁瑞醫(yī)療在“AI+醫(yī)療”領(lǐng)域的又一創(chuàng)新。

　　資料顯示，自2015年以來，邁瑞醫(yī)療在眾多產(chǎn)品領(lǐng)域開始嘗試AI技術(shù)的應(yīng)用。而時至今日，邁瑞醫(yī)療的多項產(chǎn)品已經(jīng)完成了與AI的深度融合。

　　邁瑞醫(yī)療2023年年報顯示，公司通過Smart Echovue技術(shù)利用人工智能來提高心臟超聲檢查的準(zhǔn)確性和效率。這項技術(shù)使醫(yī)護(hù)人員能夠快速準(zhǔn)確地獲取心臟的詳細(xì)圖像，確保診斷的精確性，同時顯著減少了檢查所需的時間。

　　而在體外診斷領(lǐng)域，邁瑞MC系列人工智能血細(xì)胞形態(tài)分析系統(tǒng)，不僅擁有百萬級數(shù)據(jù)庫，并擁有深度學(xué)習(xí)算法，還能進(jìn)行自動特質(zhì)學(xué)習(xí)，采用卷積的方式逐步挖掘圖像中的淺層、中層和深層特征，并能夠?qū)崿F(xiàn)血細(xì)胞預(yù)分類，對白細(xì)胞、紅細(xì)胞和血小板進(jìn)行精準(zhǔn)識別，這是人工智能在臨床檢驗應(yīng)用的重大突破。

　　目前，邁瑞已初步完成了“設(shè)備+IT+AI”的智能醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)搭建，通過“三瑞”與設(shè)備融合創(chuàng)新，結(jié)合智能化大模型為醫(yī)療機構(gòu)提供數(shù)智化整體解決方案。

　　近期，邁瑞醫(yī)療在投資者活動中表示，展望未來，公司相信人工智能是醫(yī)療器械行業(yè)發(fā)展的一個重要變革方向，其對于提高診斷和治療效率、準(zhǔn)確性有著積極的貢獻(xiàn)，能極大程度提升優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的可觸及性。公司將持續(xù)在AI這一方向擴(kuò)大研發(fā)投入力度，結(jié)合外部合作的方式，努力將更多的AI功能應(yīng)用于公司的產(chǎn)品之上，以此解決臨床的痛點。

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