2022 年国家卫健委发布的《关于规范公立医院分院区管理的通知》
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指出，要引导公立医院分院区有序发展、科学规范管理，实现一体化高质量发展。然而，随着公立医院多院区模式的不断发展，各系统信息互通难、数据存储割裂、数据结构差异以及数据标准不统一等挑战逐渐凸显，为统一多院区医疗服务质量、全面实现规范化管理带来难题。
为了帮助更多医疗机构提升多院区医院管理水平，MyLab + 推出了为医学实验室量身打造的多院区精益化管理智慧化方案 MCDB。该方案以数字化决策为核心，整合了数据共享、流程标准化、设备管理统一、质量管理、绩效评估、成本管理精细化等多个维度，致力于提升医学实验室在质量、成本和响应速度方面的管理水平。
通过先进的数据处理技术，如数据抽取、清洗和结构化等手段，MCDB 打破了多院区间的信息壁垒，实现了数据的全面共享。同时，结合 MyLab + 实验室智能化整体解决方案，MCDB 能够深度整合多院区的检验数据和检验科全流程管理指标，形成了一个多维度、长时间跨度、可动态交互的辅助决策系统，不仅能够帮助管理者横向对比各院区的运营状况和管理效能，还能纵向剖析各院区在流程、效率和质量管理等方面的短板，实现全局掌控和精细化管理。此外，利用 MCDB 的数据洞察，医院能够优化采血策略，减少患者的采血次数，进而大幅改善患者的就医体验。
近年来，随着医疗数据的不断积累和技术的发展，临床预测模型在疾病预防、诊疗和预后管理等方面的应用也越来越广泛。然而，实验室数据庞大且复杂，也缺乏统一的标准和规范，使得数据挖掘、解读和分析等关键环节困难重重，进而影响疾病诊断预测模型的构建，甚至可能导致对个体患病概率的估算出现偏差。
i-Research 是专为检验科医生量身定制的 AI 数据建模分析平台，具备强大的数据处理功能，可以智能识别并自由切换数据变量类型，并高效处理离群值和缺失值。同时，平台配备了丰富的特征工程模块，能利用多种特征重要性算法（如 Lasso 回归分析）进行特征筛选，从而显著提升模型性能。i-Research 还提供了十余种机器学习算法，包括朴素贝叶斯、K-近邻、逻辑回归、xgboost 等，以灵活满足各种复杂的研究需求。此外，平台综合采用多个模型评价指标（如准确率、灵敏度、特异性和 AUC），并提供可视化工具（如 ROC 曲线、校准曲线、学习曲线），同时支持计算 SHAP 值来助力模型的可解释性，为模型性能的全面评估提供了有力支持。
i-Research 聚焦从科研立项、数据收集与处理，到模型开发与验证、性能评估及部署的全过程，凭借其独到的优势和全面的功能，将为科研带来前所未有的便捷和智能化体验，并确保数据安全、患者隐私安全、网络安全等安全问题，帮助实验室科研人员提升研究效率，确保研究产出的稳定性、准确性和实用性。
罗氏诊断中国副总裁-专业和分子诊断部陈锦添先生
表示：「作为全球体外诊断领域的先行者，罗氏诊断一直致力于推动医学检验行业的革新发展。此次推出 MyLab + 全新升级的两款产品，是我们以智慧检验赋能实验室管理、助力医院高质量发展的最新成果。秉承『在中国、为中国』的承诺，我们也将在未来持续以创新之力，满足临床和实验室的未尽之需，助推医院高质量发展建设，从而造福更多患者。」
罗氏诊断中国副总裁-战略与创新部沈宝璐女士
表示：「在加速建设智慧医疗的浪潮下，数字化解决方案是撬动『未来医疗』的支点。一直以来，罗氏诊断始终专注于提供整合的数字化解决方案，用创新推动医院服务质量和精细化管理水平的持续提升。展望未来，罗氏诊断将继续加大在数字化创新领域的探索，引领实验室的数字化转型与变革，更好地服务广大患者。」
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题图来源：图虫创意
