医学检验数据的临床应用问题与对策

近年来，随着医学检验临床实验室全面质量管理的实施，使得基层医院检验科的检测精度和分析结果都已相当可靠。但我们在临床调查和工作实践中发现：临床不同医务人员间检验数据的临床应用能力差异较大，大量的检验报告信息未被充分利用，还有的被错误应用。分析其被动的原因可能是检测项目和检验设备更新速度过快，超越了临床医生的信息更新速度；但就其主管原因，仍可大致地归纳为以下几点。

医学检验数据的临床应用观察

目的:探讨分析临床上医学检验数据的应用情况方法:以回顾性分析法和资料法总结目前医学检验数据在临床上的应用问题,并提出有效的解决对策结果:目前医学检验数据在临床上受医务人员能力等多因素影响未得到充分利用,甚至误用,而主要因素则主要是对检验数据理解偏差对检验医学内涵理解不足多项目检测综合应用和判读差异临床和检验科的沟通缺乏结论只有保证检验科和临床及时性沟通和相互协作。

线性回归在医学检验数据处理中的应用

本文利用一元线性回归分析法，较好地解决了医学检验中光度分析时的光密度和浓度的工作曲线绘制精确问题，并用实例说明了线性回归在测定总蛋白浓度与光密度数据处理中的应用。

基于医学检验大数据的乳腺恶性肿瘤预测模型研究

[目的]基于医学检验大数据,通过机器学习构建乳腺恶性肿瘤预测模型。[方法]收集某综合性三甲医院2016年至2021年所有门诊和住院乳腺恶性肿瘤患者的医学检验数据,并通过大数据技术处理形成机器学习数据源。采用逻辑回归二分类和支持向量机两种算法分别构建乳腺恶性肿瘤预测模型。[结果]逻辑回归二分类预测模型的AUC为0.923,F1-Score为0.875;支持向量机预测模型的AUC为0.957,F1-Score为0.912。[结论]综合评估结果显示,基于医学检验大数据构建的预测模型具有较高准确率,可以有效识别乳腺恶性肿瘤患者。因此,该模型有望成为乳腺恶性肿瘤的一种微创、低成本、快捷有效的筛查手段。

基于医学检验大数据建立与验证昆明地区人群胆红素的生物参考区间

生物参考区间是解释、分析检验结果的依据,可直接采用国家权威机构或权威刊物发表的适合实验室的生物参考区间,也可自行建立或直接引用试剂供应商提供的生物参考区间,但需对引用的生物参考区间进行验证确认[1,2]。随着计算机信息技术的发展,有众多学者提出利用实验室储存的大量数据,建立以数学统计模式为基础的生物参考区间(间接法)[3],并被美国临床实验室标准化委员会(CLSI)和国际临床化学联合会(IFCC)共同颁布的导则EP28-A3c所认可。2018年4月27日中华人民共和国国家卫生健康委员会发布了国家行业标准WS/T 404.4-2018《临床常用生化检验项目参考区间第4部分:血清总胆红素、直接胆红素》。该行业标准的参考样本选择了东北(沈阳)、华北(北京)、西北(西安)、华东(上海)、华南(广州)和西南(成都)6地区城乡居民。