王克芬，翟建昭，張 蘋，應(yīng)斌武 綜述，武永康，2△ 審校

四川大學(xué)華西醫(yī)院:1.實驗醫(yī)學(xué)科;2.門診部互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院管理辦公室，四川成都 610041

自身抗體是指針對自身組織、器官、細(xì)胞、細(xì)胞亞結(jié)構(gòu)、體內(nèi)蛋白分子、體內(nèi)核酸等所有自身抗原的抗體總稱，其本質(zhì)為B淋巴細(xì)胞分泌的免疫球蛋白(Ig)。高效價自身抗體是自身免疫性疾病(AID)的特點之一，大部分AID都伴有特征性的自身抗體，自身抗體是臨床確診AID的重要依據(jù)[1]。據(jù)報道，目前發(fā)現(xiàn)的自身抗體達(dá)數(shù)百種[2]，其中臨床常規(guī)檢測項目約40種，主要包括抗核抗體(ANA)及其抗體譜、抗中性粒細(xì)胞胞質(zhì)抗體(ANCA)及其抗體譜、抗磷脂抗體譜、自身免疫肝病抗體譜及肌炎抗體譜等。自身抗體檢測方法種類較多，按照自動化程度分為三類[3]：第一類為全手工單通量檢測，以間接免疫熒光法(IIF)為主要代表，為定性檢測結(jié)果，由于IIF操作簡單、對檢測試劑和系統(tǒng)要求較低，以及檢測結(jié)果具有直觀性、廣泛應(yīng)用性等諸多優(yōu)點，因此IIF作為ANA推薦檢測方法[4]，在近幾年，大部分臨床實驗室仍然采用該方法進行ANA等自身抗體檢測[5]；第二類為半自動單通量或多通量檢測，主要包括放射免疫法、免疫印跡法、酶聯(lián)免疫吸附測定(ELISA)等方法，檢測結(jié)果以半定量或定量檢測為主；第三類為全自動高通量檢測，磁珠微?；瘜W(xué)發(fā)光法和液相芯片技術(shù)逐漸應(yīng)用于臨床，為定量檢測結(jié)果[6]。自身抗體檢測過程分為分析前、分析中及分析后，根據(jù)檢測方法不同，檢測結(jié)果分為定量數(shù)值型和圖像定性滴度型。從發(fā)展的角度來看，自身抗體檢測走向自動化、高通量、標(biāo)準(zhǔn)化及多元化是必然，最終實現(xiàn)不同實驗室結(jié)果互相認(rèn)證，減少大量重復(fù)、過度、低效的檢驗，降低不必要醫(yī)療資源浪費。

互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的今天衍生出大量智慧智能技術(shù)，將人工智能技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及自動化信息技術(shù)等結(jié)合，可更好地打造智慧醫(yī)療環(huán)境。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，可以生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，包括圖像識別、語言識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等[7]。醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)是指將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和現(xiàn)代通信技術(shù)結(jié)合起來，致使醫(yī)護人員、患者、各種醫(yī)療設(shè)備可以連接起來，在自身抗體檢測中實時反映檢測狀態(tài)，最終實現(xiàn)自身抗體標(biāo)本自動識別、定位、采集、跟蹤、集中管理、共享數(shù)據(jù)等目標(biāo)，進一步提高檢驗準(zhǔn)確性、便利性[8]。本文主要以自身抗體的分析前、中、后等檢測流程為主線，結(jié)合不同檢測方法和結(jié)果，探討和展望智慧智能技術(shù)在自身抗體檢測中的應(yīng)用前景。

1 醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)在自身抗體檢測分析前的應(yīng)用

1.1采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采集標(biāo)本 患者可以通過線上診療就醫(yī)，醫(yī)生線上開具不同的自身抗體檢測指標(biāo)，醫(yī)療系統(tǒng)根據(jù)這些指標(biāo)檢測方法不同，提示患者需要空腹血或非空腹血進行檢測，提高檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性；患者通過系統(tǒng)提示選擇就近的標(biāo)本采集機構(gòu)，提前預(yù)約時間進行采血，也可以預(yù)約護士上門進行采血，確保所有血液標(biāo)本在規(guī)定時間內(nèi)送到指定實驗室進行檢測。

目前，大部分實驗室檢測自身抗體主要采用IIF、ELISA法或免疫印跡法等手工或半自動方法進行檢測。這些自動化程度較低的方法在檢測前需要進行試劑準(zhǔn)備、底物配液等工作，消耗大量工作時間[9]；通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時對標(biāo)本狀態(tài)進行監(jiān)測并傳輸數(shù)據(jù)至醫(yī)療系統(tǒng)，檢測技術(shù)人員就能夠提前知曉標(biāo)本數(shù)量、具體項目及標(biāo)本到達(dá)實驗室的時間，使實驗室技術(shù)人員統(tǒng)籌安排好工作計劃，最終達(dá)到提高效率、減少處理步驟和周轉(zhuǎn)時間(TAT)的目的。

1.2采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)運輸標(biāo)本 目前通過第五代移動通信技術(shù)(5G)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合，實現(xiàn)標(biāo)本的遠(yuǎn)程實時監(jiān)控和集中管理。市場上已有標(biāo)本自動監(jiān)控配送系統(tǒng)，主要由三部分組成，即標(biāo)本架、標(biāo)本箱和軟件系統(tǒng)。當(dāng)護士上門進行標(biāo)本采集時，采血護士可以采用手持便攜智能打印機打印條碼。由于便攜智能打印機已與標(biāo)本自動監(jiān)控配送系統(tǒng)連接，當(dāng)患者標(biāo)本被采集完成后插入試管架，試管架底部感應(yīng)器檢測到試管并與條碼關(guān)聯(lián)，試管架通過藍(lán)牙連接便攜智能打印機，便攜智能打印機通過5G網(wǎng)絡(luò)發(fā)送檢測項目、采血人員、采血時間及采血地點至標(biāo)本自動監(jiān)控配送系統(tǒng)。當(dāng)標(biāo)本架放入標(biāo)本箱后，箱中的溫度和濕度及運輸軌跡實時傳輸至檢測實驗室監(jiān)控大屏。此外，依據(jù)運行速度和全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)或北斗定位距離，測算出送達(dá)實驗室的準(zhǔn)確時間，工作人員可以依據(jù)監(jiān)控數(shù)據(jù)提前進行實驗準(zhǔn)備，該原理同樣適用于基層醫(yī)院的采血工作，將自身抗體檢測標(biāo)本放置于智能標(biāo)本架上，放入智能標(biāo)本運輸箱中，最終送達(dá)具有檢測能力的實驗室進行檢測。通過以上技術(shù)結(jié)合有效解決了基層醫(yī)院患者自身抗體檢測困難、TAT較長及距離較遠(yuǎn)等問題。

目前，超過30 km標(biāo)本通常采用汽車運輸，在長時間運輸途中，需要在標(biāo)本轉(zhuǎn)運箱中加入冰袋或車載冰箱進行冷鏈運輸，并且可以實時監(jiān)控溫度，避免反復(fù)凍融，溫度變化過大會導(dǎo)致血液標(biāo)本中的自身抗體效價降低產(chǎn)生假陰性結(jié)果[10]。就檢測準(zhǔn)確性而言，自身抗體檢測要求標(biāo)本運輸時間盡可能短。此外，新穎的運輸方式還有無人直升機運輸，經(jīng)民航管理局航線審批后，無人直升機通過在線測量的方式自動識別，利用超聲波遇到障礙物被反射回接收系統(tǒng)的原理，規(guī)劃路線，自動避開障礙物[11]。最終實現(xiàn)30 km直線距離的標(biāo)本運輸，約30 min即可到達(dá)檢測實驗室，極大縮短TAT，對于患者和醫(yī)生而言，均減少了不必要的等待時間，有效提高工作效率。

現(xiàn)有院內(nèi)標(biāo)本運輸方式分為人工運輸、氣動運輸、軌道式運輸、智能機器人運輸[12]。大型醫(yī)院檢驗科通常采用人工運輸標(biāo)本的方式，將標(biāo)本從醫(yī)院各個病區(qū)、門診、急診等區(qū)域運輸至檢驗科進行檢測，該方式存在人力成本較高，并且不易集中監(jiān)控管理、運輸方式較隨意等不足之處；不少醫(yī)院采用真空管道標(biāo)本運輸系統(tǒng)或軌道筐系統(tǒng)進行標(biāo)本運輸，可以實現(xiàn)智能雙向點對點傳輸[13]。但上述兩種方法應(yīng)用成本較高，在運輸過程中會對部分項目檢驗結(jié)果產(chǎn)生一些影響，并且需要改造基建，建造專用軌道才能運行；智能機器人是一種輪式移動機器人，配有自動導(dǎo)引運輸車柔性傳輸系統(tǒng)，在運輸標(biāo)本過程中可以實現(xiàn)無人駕駛運輸作業(yè)、自動上下電梯、躲避障礙活動、平穩(wěn)運輸標(biāo)本及自動充電等功能。智能機器人與上述幾種方案相比無需鋪設(shè)軌道等固定裝置，不受場地、道路和空間的限制，并可與周圍環(huán)境交互，靈活性高，已在部分醫(yī)院開始測試使用[14]。

2 自動化信息技術(shù)在自身抗體分析中的應(yīng)用

2.1圖像識別實現(xiàn)標(biāo)本自動批量簽收 自身抗體作為自身免疫疾病患者的常規(guī)檢測項目，一般由大型醫(yī)院或第三方實驗室進行檢測，需要接收本機構(gòu)或其他醫(yī)療機構(gòu)的標(biāo)本，要求標(biāo)本及時被簽收及驗收，確定包含自身抗體檢測項目申請的標(biāo)本在規(guī)定時間內(nèi)進行檢測。目前，自身抗體檢測實驗室通常采用人工掃描槍逐個掃描標(biāo)本條碼號錄入相關(guān)信息，速度慢且花費大量人力；為方便后續(xù)尋找標(biāo)本，標(biāo)本上的條碼號必須與標(biāo)本架對應(yīng)位置相關(guān)聯(lián)，增加了工作量。為解決上述問題，可以設(shè)置標(biāo)本架條碼號及插孔位置條碼號，采用圖像采集方式自動獲取標(biāo)本架條碼、插孔位置條碼及插入相應(yīng)位置的標(biāo)本上的條碼。后續(xù)將采集的圖像傳輸給計算機處理，對多個條碼計算出所在區(qū)域，即最小邊框坐標(biāo)，檢測成功后再通過邊框坐標(biāo)截取出條碼圖像，交給識別單元進行處理，從而獲取條碼的信息，再通過接口獲取該標(biāo)本的檢測項目信息。另外依據(jù)標(biāo)本架及位置信息，可以將標(biāo)本進行準(zhǔn)確定位，從而實現(xiàn)標(biāo)本的自動簽收自動定位，顯著提高自身抗體檢測水平和管理效率，從而為臨床提供準(zhǔn)確、及時、可靠的檢驗結(jié)果打下堅實基礎(chǔ)[15]。

2.2遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用 目前，大部分自身抗體檢驗項目采用半自動或全自動檢驗儀器進行檢測，這些檢驗儀器均由電腦進行控制。當(dāng)出現(xiàn)需要人為干預(yù)的狀況時，電腦會彈出報警信息提示操作人員及時處理。如果工作人員沒有及時處理，儀器將處于待機停止工作狀態(tài)，從而造成檢測停止或終止，影響出報告時間。為避免此類問題的產(chǎn)生，很多實驗室需要配備專職值守人員，浪費大量的人力資源。自動化實驗室期望全程無人值守。通過信息技術(shù)、自動化和統(tǒng)籌法的技術(shù)延伸及應(yīng)用，當(dāng)檢驗儀器顯示器出現(xiàn)報警提示信息時，醫(yī)療系統(tǒng)通過手機短信和微信通知操作人員，操作人員即使不在現(xiàn)場，也可及時收到短信和微信，立即到現(xiàn)場處理相關(guān)事情，有效提高工作效率，避免不必要的資源浪費。采用后臺運行程序，實時將截屏的圖片通過網(wǎng)絡(luò)上傳至報警信息比對端。報警信息比對端逐條實時對比上傳的截屏圖片，當(dāng)屏幕截圖中的信息與報警信息知識庫中的圖片一致時，即觸發(fā)報警信息傳送端發(fā)送短信和微信至工作人員手機。檢驗儀器自動報警通知系統(tǒng)是人工智能產(chǎn)品在臨床檢驗實際操作中的應(yīng)用，可達(dá)到解放人力，提高效率的目的[16]。

2.3智能輔助診斷系統(tǒng)的應(yīng)用

2.3.1自身抗體檢測結(jié)果的內(nèi)審機制 臨床醫(yī)生為患者申請自身抗體項目檢測時通常還會申請免疫功能評估項目，這是由于AID的共性是各種因素介導(dǎo)的免疫耐受喪失，且伴隨自身抗體產(chǎn)生[17]。理論上，自身抗體檢測結(jié)果之間存在一定的邏輯關(guān)系，這種理論基礎(chǔ)是人工智能輔助內(nèi)審機制的基礎(chǔ)，其主要包括3個方面，即自身抗體與Ig的關(guān)系，自身抗體與細(xì)胞免疫的關(guān)系，不同自身抗體檢測之間的關(guān)系。

(1)自身抗體與Ig的關(guān)系。自身抗體的本質(zhì)是Ig，在臨床實踐中，自身抗體檢測的種類可以為IgA，IgG或IgM[18]，因此，定性檢測時，當(dāng)自身抗體呈強陽性時，該抗體對應(yīng)的Ig通常應(yīng)該是升高的狀態(tài)；若是定量檢測自身抗體，那對應(yīng)Ig的水平應(yīng)高于自身抗體的水平，否則理論上是不成立的。

(2)自身抗體與細(xì)胞免疫的關(guān)系。B淋巴細(xì)胞是唯一分泌Ig的細(xì)胞[19]。自身抗體作為Ig的一個種類，其檢測結(jié)果的顯著升高，必然是由某個克隆的B淋巴細(xì)胞異?；钴S所造成。因此，當(dāng)臨床檢測B淋巴細(xì)胞百分比或絕對水平顯著降低而自身抗體呈強陽性時，需要核實檢測結(jié)果的正確性。

(3)不同自身抗體檢測之間的關(guān)系。自身抗體有很多種，有采用細(xì)胞為底物的IIF檢測的ANA和ANCA，還有通過純化抗原免疫印跡法或化學(xué)發(fā)光法進行檢測的ANA譜，以往通常檢測ENA。從理論上講，底物細(xì)胞中包含所有對應(yīng)自身抗體譜檢測的抗原種類，并且特定的自身抗體對應(yīng)特定的熒光圖譜模型。以ANA為例，抗dsDNA抗體對應(yīng)的熒光模型應(yīng)為均質(zhì)型，抗U1小核糖核蛋白抗體對應(yīng)的ANA熒光模型應(yīng)為核大顆粒型等。而對ANCA而言，抗MPO抗體對應(yīng)的ANCA熒光模型應(yīng)為核周型，而蛋白酶3特異性抗中性粒細(xì)胞胞質(zhì)抗體對應(yīng)的ANCA熒光模型為胞質(zhì)型等。因此，當(dāng)熒光法為陰性時，自身抗體譜出現(xiàn)陽性或相應(yīng)的自身抗體出現(xiàn)截然不同的熒光模型時，應(yīng)予以仔細(xì)核查，必要時應(yīng)予以復(fù)查。

臨床結(jié)果審核過程中，可將上述規(guī)則設(shè)置在相應(yīng)的審核機制中，當(dāng)出現(xiàn)某種與規(guī)則相悖的情況，予以報警；對于小概率出現(xiàn)的情況應(yīng)予以警示，提示檢測技術(shù)人員或報告審核人員予以注意，避免出現(xiàn)不必要的錯誤。

2.3.2圖像檢測結(jié)果的輔助智能判斷系統(tǒng) 自身抗體中有部分項目為采用IIF進行檢測的指標(biāo)，例如ANA和ANCA，以及以綠繩短膜蟲為底物的抗dsDNA抗體和以靈長類動物食管為底物的抗角蛋白抗體等。多數(shù)IIF法基本上針對單一抗體進行檢測，而ANA和ANCA則是以細(xì)胞為底物進行一大類抗體檢測，可以呈現(xiàn)不同的熒光模型。以ANA檢測為例，ANA是抗細(xì)胞核及細(xì)胞質(zhì)全細(xì)胞抗原成分的自身抗體的總稱。目前推薦采用人喉表皮樣癌細(xì)胞作為基質(zhì)的IIF法進行檢測，通過熒光顯微鏡觀察細(xì)胞核熒光著色，形態(tài)直觀[19]。但目前ANA的熒光結(jié)果判讀高度依賴于人工，但人工工作量大，檢測速度慢，自動化程度低，判讀者的熟練程度、經(jīng)驗、視力對結(jié)果影響較大，需要資深的人員進行判讀才能保證檢驗結(jié)果的質(zhì)量，以上原因?qū)е翧NA檢測結(jié)果差別較大[20]。因此對ANA熒光圖譜判讀的標(biāo)準(zhǔn)化及客觀化是進一步推動ANA自動化檢測及實現(xiàn)結(jié)果互認(rèn)最為重要的一環(huán)，該技術(shù)也是人工智能在醫(yī)學(xué)檢驗領(lǐng)域中的具體應(yīng)用。目前基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的人工智能將會在多層面上改變自身抗體檢測。所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型，這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。

近年來，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，該技術(shù)也逐漸應(yīng)用到醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域，本課題組前期研究已經(jīng)發(fā)明了“基于機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的ANA熒光片自動識別方法”的專利技術(shù)(授權(quán)專利號：201910078013.3)，今后將改進和結(jié)合傳統(tǒng)圖像處理方法，通過深度學(xué)習(xí)將細(xì)胞核、細(xì)胞質(zhì)、熒光強度等圖像細(xì)節(jié)提取特征，轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字參數(shù)，以此為基礎(chǔ)建立相應(yīng)模型和算法，與大數(shù)據(jù)結(jié)合用于ANA結(jié)果陰陽性判斷、熒光模型分類和滴度判讀[21]。

ANA單個熒光圖像模型包括細(xì)胞核型、細(xì)胞質(zhì)型和分裂期細(xì)胞型等，細(xì)胞核型又細(xì)分為核均質(zhì)型、核顆粒斑點型、著絲點型、核仁型、核點型等。細(xì)胞質(zhì)型又分為胞質(zhì)顆粒型、胞質(zhì)纖維型等[22]。每一種單個熒光模型可以提示一種或數(shù)種自身抗體類型，極大縮小自身抗體預(yù)測種類范圍，同時也縮小了疾病診斷的范圍，因此準(zhǔn)確可靠的熒光模型將對疾病的診斷和鑒別具有重要意義。

復(fù)合模型指兩種或兩種以上混合的熒光模型，有時一份血清內(nèi)含有多種自身抗體，可出現(xiàn)不同的染色模型。在人工或計算機識別單個模型的基礎(chǔ)上，將其圖像重合得到復(fù)合模型圖像，對于這種圖像，人工判讀比較困難。而對于計算機，隨著技術(shù)的發(fā)展，利用深度學(xué)習(xí)先進的算法其判讀效果將可能等同或超越技術(shù)經(jīng)驗豐富的操作人員，為AID實驗室診斷領(lǐng)域注入新的力量。

在實際操作中，圖片采集器自動采集熒光圖像并自動上傳檢測的圖片，通過深度學(xué)習(xí)算法得出判讀結(jié)果，將吻合度大于98%的結(jié)果直接返給患者，低于或等于98%的結(jié)果返給判讀技術(shù)專家，由專家校驗確認(rèn)后再返給報告系統(tǒng)，平臺自動記錄校驗后的數(shù)據(jù)并自我學(xué)習(xí)，不斷修正判讀模型，自我優(yōu)化，保證檢測準(zhǔn)確度的不斷提高。

3 智能審核自身抗體檢測分析后的應(yīng)用

3.1智能審核規(guī)則 首先，實驗室完成臨床醫(yī)生申請的全部檢驗項目后，檢驗工作人員需要對患者報告進行綜合評估，當(dāng)發(fā)現(xiàn)自身抗體項目檢測結(jié)果與臨床表現(xiàn)不符合的個體時，應(yīng)將患者的年齡、疾病史、ANA的滴度及熒光模式、檢測反應(yīng)原理等因素充分考慮，如圖1審核規(guī)則所示。例如女性是大多數(shù)AID的高危群體，中青年女性更是高發(fā)年齡階段；需考慮該檢測反應(yīng)原理及標(biāo)本情況，標(biāo)本是否為空腹血理論上并不影響檢測結(jié)果，但餐后嚴(yán)重脂血或溶血標(biāo)本可能影響免疫反應(yīng)或底物顯色反應(yīng)。不同檢測方法影響程度不同，ELISA法溶血影響顯色反應(yīng)較大，而化學(xué)發(fā)光法影響較小，后者的檢測靈敏度更高，定量檢測結(jié)果更為精準(zhǔn)；判斷檢測結(jié)果是否正確的核心是要結(jié)合臨床表現(xiàn)或診斷，例如非自身免疫疾病患者及少數(shù)健康人群在沒有自身免疫疾病臨床相應(yīng)癥狀時也可能出現(xiàn)低滴度的自身抗體。因此應(yīng)用自身抗體診斷AID時，不能僅憑抗體結(jié)果陽性診斷疾病，健康人群也會產(chǎn)生自身抗體，應(yīng)該進行細(xì)分，半定量檢測需要制訂最佳稀釋濃度，定量檢測需要制訂最佳臨界值；以上可以較好地解決假陽性或假陰性造成的錯誤診斷。最后實驗室檢測應(yīng)該以臨床表現(xiàn)作為主要依據(jù)，對沒有特異性自身免疫疾病臨床表現(xiàn)的患者或個體不建議進行自身抗體的篩查[23]；對于臨床醫(yī)生高度懷疑自身免疫疾病的患者，如果出現(xiàn)某一種方法自身抗體的檢測結(jié)果為陰性或弱陽性及陽性檢測結(jié)果與臨床表現(xiàn)不符合時，建議使用其他檢測方法對該檢測指標(biāo)進行復(fù)查，確認(rèn)結(jié)果[24]。

圖1 自身抗體檢測智能審核規(guī)則

上述多因素指標(biāo)可以建立疾病診斷或預(yù)警模型，通過人工智能系統(tǒng)的不斷調(diào)試、廣泛模擬和迭代優(yōu)化，從而結(jié)合多因素對自身抗體檢測報告進行解釋，對疾病進行輔助診斷，為臨床醫(yī)生疾病診斷提供參考。

3.2自身抗體異常結(jié)果智能外呼通報系統(tǒng)的應(yīng)用 自身抗體檢測結(jié)果異常并不是一種危急值結(jié)果，對于患者和醫(yī)生而言，自身抗體陽性應(yīng)予以重視。從臨床實踐上講，出現(xiàn)自身抗體陽性通常有3種臨床處理意見，一是若患者相關(guān)臨床表現(xiàn)不明顯或無相關(guān)疾病史，建議患者進一步檢測相關(guān)檢查或檢驗項目；二是若患者存在或疑似相關(guān)臨床表現(xiàn)，結(jié)合患者年齡、性別等因素傾向于診斷為某種疾病，建議患者及時治療；三是生理性自身抗體普遍存在，并且早于相關(guān)臨床癥狀出現(xiàn)，影響了自身抗體檢測結(jié)果的解讀，建議患者定期復(fù)查，以觀察實驗室指標(biāo)的變化，然后才能做出診斷或預(yù)測其轉(zhuǎn)歸。

實際上，對于上述診斷意見或建議按照不同的陽性結(jié)果分類進行預(yù)警提示。當(dāng)實驗室檢測結(jié)果為陽性時，實驗室工作人員綜合評價該抗體對個體預(yù)后的影響，自動觸發(fā)語音或推送短信等通知內(nèi)容給患者，以便患者及時接收信息。值得注意的是需要備注相關(guān)信息解釋檢測結(jié)果，因為生理性抗體普遍存在，避免抗體陽性增加患者心理負(fù)擔(dān)，引起慌亂。最后，在互聯(lián)網(wǎng)診療逐漸普及的過程中，患者接收到上述推送信息后，可以在線上咨詢醫(yī)生，醫(yī)生早期干預(yù)，可有效阻止病情進展，或消除患者疑慮[25]。

4 小 結(jié)

全自動化、高通量和標(biāo)準(zhǔn)化是檢驗醫(yī)學(xué)發(fā)展的必然趨勢。自身抗體檢測在檢驗醫(yī)學(xué)中具有其獨特特點，首先檢測方法多樣，具有定性、定量及圖像分析等不同的方法。此外，目前自身抗體檢測自動化程度相對較低，而且標(biāo)準(zhǔn)化進程較慢，結(jié)果互認(rèn)短時間內(nèi)還有一定的困難。再者，自身抗體檢測對于疾病診斷或預(yù)后具有重要意義，而且通常需要多個自身抗體指標(biāo)聯(lián)合檢測才能提高疾病診斷的特異性，這些特點對于人工判斷具有一定的難度，而人工智能模型算法、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等可以解決上述檢測方法的局限性。因此，人工智及物聯(lián)網(wǎng)能在檢驗醫(yī)學(xué)中展示出巨大的應(yīng)用前景，特別對于手工步驟比較多的自身抗體檢測項目，在其檢測過程前、中、后及結(jié)果解釋階段顯示出重要的價值，為臨床更好地運用自身抗體指標(biāo)提供技術(shù)支撐。