热点！检验组学新概念在国际学术圈首次提出

归去来兮 2022-10-11 04:53 PM 834人围观医学

作者：文霄瑕罗怀超

单位：四川省肿瘤医院

近年来，全球对医学大数据与人工智能（AI）结合进行诊断决策得到广泛关注。到目前为止，AI已经应用于医学的各个方面，包括疾病诊断、监测、治疗、预测未来风险。医学与人工智能相结合，已成为改变医疗保健，甚至改变临床诊断中疾病筛查的有力工具。

目前，研究者结合AI的图像数据提出了一种新的放射组学（Radiomics) 概念，但临床实验室数据与AI相结合缺乏新定义，因此该领域的许多研究无法准确分类，难于检索，缺乏核心关键词。

众所周知，临床检验科每天都会产生大量且标准化的实验数据，其实临床检验数据结合AI已经受到广泛关注，已经有大量学术论文发表。

因此，四川省肿瘤医院检验科王东生主任团队，罗怀超课题组通过总结整理目前结合临床检验科和AI进行疾病预测、诊断、检测，以及实验室管理的可能性以及相关研究成果，提出了临床检验组学（Clinlabomics）的新概念。

Clinlabomics检验组学，即结合人工智能技术最大化利用医学检验实验室常规数据的一类新方法。

“组学”技术（基因组学、蛋白质组学、转录组学、代谢组学等）是一种新兴的技术。临床检验科检测数据数据庞大、直观，因此，通过整合检验数据信息，有可能开发临床检验组学模型，以促进医学各个领域的发展。

临床组学概念提出的背景及优势

该文总结了临床检验科近年来的发展以及大数据时代人工智能的发展，从而提出将临床检验科数据结合AI形成新的诊疗模型的可能性，并对未来的挑战进行了讨论。

临床组学工作流程

文章最后总结了临床检验科检验数据与AI相结合进行疾病诊断、预测、监测预后、实验室管理获得的一些相关研究成果。

该文章为检验学科与人工智能结合，进行疾病诊断、监测、预后、实验室管理的多方面研究进展进行了回顾总结，提出结合检验数据与人工智能的检验组学技术，可以为未来的个性化治疗提供新的途径。

检验组学概念的提出希望能够整合应用大数据、人工智能、机器学习、数据挖掘等技术的医学检验或科技工作者到一个全新的概念下，促进检验医学高质量快速发展。

检验组学，作为一种新的技术和概念，具有独特的数据结构、标准化质量体系、多元的临床应用场景等特点，因此呼吁更多的科技工作者加入检验组学研究的队伍。

截止到写该通讯稿的时间，检验组学英文综述仅仅发表5天，已经有310多次下载，在BMC旗下文章中，同期关注排在前25%，在BMC Bioinformatics 发表的论文中，同期关注度排名第4名。

罗怀超

副主任技师

四川省肿瘤医院·研究所，四川省肿瘤医院，检验科科研组长，副主任技师，医学检验学士，医学硕士，电子科技大学生物信息学博士。兼任四川省生物信息学学会理事、智慧免疫专委会常委，四川省医学会微生物与免疫专委会委员，第一作者或通讯作者在The Signal Transduction and Targeted Therapy, Clin Chim Acta ，BMC Bioinformatics累计发表学术论文20余篇，担任JCLA，Journal of cancer等10余类学术杂志审稿专家。致力于基于血小板的分子诊断及检验组学相关的生物信息学及临床研究。

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来源: 检验医学网

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