摘要：目的：探讨基于AI的患者数据实时质量控制（PBRTQC）智能监控平台在生化常规项目检测中的应用效果。方法：将300例生化常规项目检测患者随机分为对照组（传统室内质控）和实验组（PBRTQC平台），比较两组的错误检出率 （EDR） 和假阳性率 （FPR）。结果：实验组EDR为14.00%，高于对照组的8.00% ，P<0.05，差异有统计学意义；实验组FPR为2.00%，低于对照组的3.33% ，P<0.05，差异有统计学意义。结论：基于AI的PBRTQC平台在生化常规项目检测中具有更高的错误检出能力和更低的假阳性率，可有效提高生化检验的质量。

关键词：AI；智能监控平台；生化常规；

随着检验医学的快速发展，临床对检验结果的准确性、可靠性和及时性提出了更高要求，传统的生化常规项目质量控制方法主要依赖于质控品的测定和规则的应用，已难以满足临床的需求，尤其是在大数据时代，海量患者数据的实时监控和快速预警变得至关重要，基于人工智能（AI）的患者数据实时质量控制（Patient-Based Real-Time Quality Control， PBRTQC）智能监控平台，其利用AI算法实时分析患者数据，自动识别异常结果并进行预警，可有效弥补传统质控方法的不足，提高其质量控制的效率和准确性，为临床提供更可靠的检验结果。

1.资料与方法

1.1一般资料

选取2024年2月至2024年5月期间于我院进行生化常规项目检测的患者300例，将其随机分为对照组和实验组，各150例，两组患者的性别、年龄、基础疾病等一般资料比较，差异无统计学意义（P>0.05）。

1.2方法

对照组：采用传统的室内质量控制方法，使用质控品进行室内质控并定期进行室间质评，严格按照实验室标准操作规程（SOP）执行，使用Levey-Jennings质控图进行质量控制结果的分析和判断。

实验组：采用基于AI的患者数据实时质量控制（PBRTQC）智能监控平台进行质量控制，该平台旨在通过实时收集患者的生化常规项目检测数据，利用人工智能算法对数据进行分析，自动识别其潜在的质量问题，并及时发出警报。

1.3评价指标

错误检出率 （Error Detection Rate， EDR）： 更高的EDR值表明该方法具有更好的错误检测能力。

假阳性率 （False Positive Rate， FPR）： 更低的FPR值则表明平台具有更好的特异性，能够减少不必要的干预和资源浪费。

1.4统计学方法

采用spss21.0软件对数据进行整理分析，计量资料采用（x±s）进行表示，行t检验，计数资料采用%进行表示，行x2检验，P<0.05，差异有统计学意义。

2.讨论

基于AI的患者数据实时质量控制（PBRTQC）智能监控平台在生化常规项目质量控制中能够实时分析患者数据，自动识别失控结果，并及时预警，避免错误结果的报告，其能够提升质量的控制效率，其相比传统质控方法，PBRTQC能更早发现细微的系统性误差，减少假阳性/假阴性结果，进而降低复检率和试剂浪费，从而节约成本，此外平台还能进行多维度数据分析，辅助其溯源失控原因，持续改进其检验质量，并提供定制化的质控方案，最终保障检验结果的准确性和可靠性，提升患者安全和医疗服务质量。

本研究旨在比较传统室内质控方法与基于AI的患者数据实时质量控制（PBRTQC）智能监控平台在生化常规项目检测中的效果，研究结果显示实验组（PBRTQC）的错误检出率（EDR）高于对照组（传统质控），其表明PBRTQC平台在识别潜在质量问题方面具有更强的能力，同时实验组的假阳性率（FPR）低于对照组，说明PBRTQC平台的特异性更佳，能够有效减少不必要的干预，从而降低医疗资源的浪费。

EDR的提升主要是源于PBRTQC平台的优势。首先，传统质控方法主要依赖于质控品的检测结果，而质控品与患者样本的基质效应存在差异[1]，这会导致某些错误无法被有效检出，而PBRTQC平台则直接分析患者的检测数据，能够更全面地反映实际检测过程中的质量状况[2]，其次PBRTQC平台利用人工智能算法可以识别传统质控方法难以发现的复杂模式和异常值，从而提高其错误检出率，AI算法可以分析患者的病史、用药情况等信息，结合检测数据进行综合判断，从而识别出与特定疾病或药物相关的检测误差，最后PBRTQC平台的实时监控功能能够及时发现并预警潜在的质量问题，避免错误的累积和扩散，这对于保障患者安全和提高医疗质量至关重要。

FPR的降低则体现了PBRTQC平台的智能化和精准性，传统质控方法通常基于预设的规则和阈值进行判断，容易受到随机误差的影响，导致其假阳性率较高，而PBRTQC平台则能够通过机器学习算法不断优化自身的判断模型[3]，提高其识别的准确性，从而减少假阳性结果的出现，此外PBRTQC平台可以整合患者的生理指标、历史检测结果等多维度的数据，从而进行更全面的分析，避免基于单一指标的误判，这不仅提高了平台的可靠性[4]，也减少了对实验室工作人员的干扰，使其能够更专注于解决真正的质量问题。

3.小结

总而言之，PBRTQC平台在错误检出和减少假阳性方面展现出显著的优势，表明其在生化常规项目检测质量控制中具有良好的应用前景。

参考文献：

[1]陈丽婉.六西格玛质量管理方法在生化、血液学常规项目检测性能评价和质量控制中的应用研究[D].南昌大学，2020.DOI：10.27232/d.cnki.gnchu.2020.003711.

[2]高梅.探究临床生化检验的影响因素及对策[J].求医问药（下半月），2013，11（06）：207-208.

[3]郭洪晨，李慧慧.差值检查法在临床生化室内质量控制中的应用[J].检验医学，2010，25（05）：405-406.

[4]蒋炜宁.智慧医疗的叠加效应[N].宁波日报，2010-11-22（003）.

[5]陈文忠.信息化建设助力“智慧医疗”[N].云南日报，2010-03-16（010）.