如何科学进行
自动审核规则的验证
目前，国内大多数实验室分析后的检验结果仍处于人工审核阶段，即使很多开通了自动审核的实验室也会因为担心程序执行可能存在风险，而依然选择人为再审一遍。这样便丧失了做自动审核的意义，我们需要在保证检验报告准确的前提下提高效率，缩短实验室内周转时间 (TAT)，为临床实验室检验结果的智能审核自动发送提供帮助。
如果我们可以在启用自动审核前对自动审核程序进行科学验证，这样很多实验室就会有信心去使用了。
那如何科学地进行自动审核规则的验证呢？
在标准的规范下验证
幸运的是，在去年由行业内的多位专家共同起草的《临床实验室定量检验结果的自动审核》（WS/T 616-2018）正式发布。
该标准规定了临床实验室定量检验结果自动审核程序设计、建立、验证的一般流程和方法及其应用管理。我们把其中的验证过程及方法称为「人机比对」。
做人机比对的目的就是对自动审核程序进行验证，以认定其性能满足实验室审核检验报告的要求。而实验室的自动审核规则也是根据该实验室内有经验的专业人员制定出的业务逻辑。所以其本质是让有经验的检验医师和临床医师去验证，从业务逻辑转换成自动化的程序后是否符合实际要求。
在合适的时机验证
现在我们已经有了行业的标准，但该标准更多的是对开展启用自动审核的规范及要求，并不能指导实验室如何进行实操，所以我们就需要一套规范的软件系统，指导并帮助实验室谨遵标准的要求去落实。
通过对行标的解读，我们将需要进行验证的三大场景及要求整理如下：
依据上述整理内容，我们将其整合进了贝克曼库尔特 IT 战略合作伙伴腾程科技推出的 LabBox1000 平台中 —— 在智能应用 MMC 人机比对中，这样实验室可以根据不同的场景去建立验证的计划，使整个验证的过程可以被记录，可追溯，并最终形成报告指导实验室对自动审核规则进行调整。
用有效的方法进行验证
我们可以通过系统提供的多维度条件查询，筛选出需要进行验证的样本，使其可以完全覆盖日常报告审核的工作场景（需要验证的样本可以分批次导入到计划中，这也符合了行标中对样本时间跨度的要求）。
接着请有经验的检验医师，对自动审核通过的样本再次进行验证，只需要将不满足审核要求的项目识别并标记出。虽然我们使用的是真实样本，但最终样本的审核结果及标记内容都不会对中间件及 LIS 中的数据产生影响，该过程是在一个完全模拟的环境下进行的。
其中，不审的原因可以根据实验室自己定义的分类进行设置。通常我们把检测项目不审核的原因分成七类：
（1）SS: 违反标本状态
（2）QS: 违反室内质控
（3）IS: 违反仪器状态
（4）NS: 超出范围
（5）DS: 违反历史差异
（6）LS: 违反逻辑关系
（7）CS: 违反临床信息
获得有指导性的分析报告
对满足行标中规定的验证数量及时间跨度时，我们就可以将自动审核通过但人工审核时认为不能审核的项目汇总并罗列，从不审核原因统计中我们可以找到共性的原因。接着我们就可以有针对性的对审核规则进行调整。
下图中，我们通过对 5000 例自动审核通过的样本进行人工的验证和标记，我们发现其中存在 16 例自动审核误审的情况。同时根据我们的原因统计，就可以清楚地知道其中由于审核范围的原因占比较大。
我们继续查看详情可以发现 ALB 这个项目出现了多次的误审，此时我们可以将 ALB 相关的自动审核规则重新复盘一下，再结合 LabBox1000 平台上另外一块智能应用 ——A2 审核分析，可以利用量化的图标统计去划定审核范围。
MMC 人机比对的扩展应用
从上述对自动审核规则验证过程中发现，该验证的本质是对中间件的自动审核能力进行量化的评估。由此我们是否可以继续扩展，将其应用到对科室内人员审核能力的评估呢？对于这个想法，我们一直在探索中。
展望未来，推动检验医学智能化一直是我们贝克曼库尔特的坚定战略。未来，我们将继续推动贝克曼库尔特信息产品的国际化和本土化，继续为我国检验医学做出绵薄之力。
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