收益：
- 能够绘制整个测试过程（分析前、分析中、分析后），并选择哪些步骤可以通过人工智能安全地自动化
- 能够通过在样本接受、分类和工作量估计等任务中使用人工智能来减少瓶颈
- 了解自动化不仅可以提高速度，还可以减少错误，从而能够维护检查点和手动异常路径。
实验室的一天就像一条不间断的样品河流：早上数百支试管同时到达，中午紧急请求涌入，晚上门诊样品堆积如山。管理这个流程——首先运行哪个样本、它进入哪个设备、将出现哪个瓶颈、如何分配人员——本身就是一项工程任务。工作流自动化正在将这些重复的管理和处理步骤从人类手中夺走，并将其系统化。人工智能在这里可以成为强大的规划者和加速器：预测工作量、优化排序、起草迭代决策。但自动化的黄金法则仍然不变：自动化会随着速度的变化而缩小误差；因此必须维护检查点和手动异常路径。
在本单元中，您将逐步绘制整个测试过程；哪些步骤可以安全地自动化，哪些需要人工判断；以及如何安全地将人工智能添加到这个过程中。
绘制整个测试流程
在实现自动化之前有必要先了解该流程。整个测试过程大致分为以下几个步骤：
- 订单和患者准备（分析前）——测试已下令，患者已做好准备。
- 样品采集和标记（分析前）——采集并识别血液/样品。
- 运输和验收（分析前）——样品到达实验室，被验收，检查适用性。
- 准备（分析前）——离心、分离、分选。
- Analysis（分析）——设备上的测量。
- 验证（分析后）——QC、增量、自动/手动发布。
- 报告和沟通（分析后）——结果到达医生/患者。
每个步骤对于自动化的适用性都不同。下表按步骤总结了自动化潜力和检查点：
步骤
自动化潜力
人工智能的贡献
关键控制点
样品验收/合规
高
资格预审
拒绝决定属于专家
排序/优先级
高
工作量/紧急程度估计
紧急请求不应被忽视
工作量/人员配置计划
中高
需求预测
该计划已在管理员中批准
重复/稀释请求
中等
规则草案
关键结果传给人类
结果发布
有条件的
自动验证规则
人类的例外（第 5 单元）
报告语言
中等
案文草稿
专家掌握的临床准确性
什么可以自动化，什么不能自动化？
安全自动化的艺术在于正确区分。常规、重复性、低判断力的步骤最适合自动化：样本排序、工作量估计、有条件发布正常结果、标准报告格式。需要判断、临床背景或安全关键决策的步骤仍然由人类完成：样本拒绝、临界值通知、异常图像解释、诊断。
自动化最潜在的风险是，错误的规则一旦建立，就会在数千个样本中默默地重复。一个人在工作中可能会一一注意到错误；自动化以速度和规模复制相同的错误。这就是为什么每个自动化步骤都添加了三件事：检查点（通过人眼传递某些结果）、监控（持续跟踪自动化正在执行的操作）和手动异常路径（绕过自动化并在必要时手动干预的能力）。
注意：“系统会照顾它”是实验室中最危险的安慰。即使自动化似乎正在发挥作用，也要定期对其决策进行抽样和审核；一个静默的规则错误可能会在几个月内被忽视。
如何将人工智能添加到工作流程中
人工智能最安全的贡献领域是那些需要规划而不是决策的领域。工作量预测就是一个很好的例子：它可以根据历史数据预测在哪一天/哪一天将有多少样本到达，并有助于人员配置和设备规划。它可以在验收时预先筛选样品的适用性（标签是否缺失、试管是否错误、数量是否充足）。可以起草重复的沟通文本（向部门发出延迟通知、向部门发出库存警告）。能够分析流程的瓶颈并提出改进建议。在所有这些贡献中，人工智能都会产生提案/草案；批准和实施仍由本人负责。
弱提示/强提示
弱提示：
自动化我的实验室工作流程，加快一切速度。
此提示不包括要自动化的步骤、安全边界和检查点。人工智能产生一般性、不切实际且有风险的建议；它还可以自动化安全关键步骤。
强力提示：
您的角色：实验室经理助理，准备工作流程改进草案。目标是安全加速。为以下步骤提供自动化建议：[步骤，例如样品验收/合规]。对于每个建议：（1）哪个部分可以自动化，（2）哪个部分必须保持人性（安全/司法），（3）应添加哪个检查点和手动例外路径，（4）此自动化可能错过的风险。临界值通知、样本拒绝决策和诊断将不会自动化。实施决定属于我。
坚强的意志决定了步骤，将自动化的部分和保留在人类身上的部分分开，并对控制点和风险提出质疑。
三个迷你箱子
案例 1 — 工作量估算。实验室向 AI 提供过去 12 个月的每日样本计数（匿名，没有患者信息），并要求提供每周需求预测。 YZ显示周一上午和月初高峰，周末减少。根据这一估计，经理在周一早班中又增加了两个人。结果：高峰时段的平均结果时间从 90 分钟减少到 55 分钟。 AI预测，经理批准了该计划。
案例2——样品验收预筛选。在接待处，人工智能控制系统会扫描收到的订单：标签与患者的兼容性、试管类型、最小体积。有一天，“试管类型与请求不兼容”标志出现在 18 个样品上。工作人员检查这些； 15 个是真正的不匹配并再次请求，3 个是误报。预筛选节省了时间，但拒绝的决定权仍由个人决定；误报还表明最终决定不可能是自动的。
情况 3 — 静默规则错误。实验室设置了稀释重复的自动规则，但输入了错误的阈值；结果，一些高值被不必要地稀释并错误地报告。由于没有人单独看待它，因此这个错误在三周内都没有被注意到。在例行自动化审核中，人工智能会标记“特定分析物意外重复稀释”的模式，并发现错误。教训：如果不遵循自动化，错误就会悄然增长。
可复制的提示模板
流程映射模板 逐步映射以下实验室流程。对于每个步骤：输入、输出、负责、预计时间、可能的故障点和自动化潜力（低/中/高）。还要标记安全关键步骤。过程：[定义]。
工作量估计模板以下是匿名（没有患者信息）每日/每小时样本计数。提取每周和每小时的需求模式；指定高峰期和低谷期。对人员/设备计划提出建议，但将决定权留给我。数据：[列表]。
自动化安全分析模板评估以下自动化想法：[想法]。 (1) 哪些部分可以安全地自动化，(2) 哪些部分应该留给人类，(3) 应该添加哪些检查点和手动例外，(4) 如果这个规则出错，会影响多少结果，我如何注意到？我想在申请之前了解一下风险。
自动化审核模板下面是最近由自动化规则生成的匿名决策摘要（通过了多少结果、请求了多少次重复/稀释、有多少例外）。标记任何意想不到的图案或图案。写下您需要查找的内容来检查根本原因；我做决定。数据：[列表]。
常见错误
- 自动化安全关键步骤。样本拒绝、关键通知和诊断不是自动化的；需要人类的判断。
- 不放置检查点和异常路径。不受监控的自动化会默默地缩小错误。
- 设置自动化并忘记它。如果不定期审核规则，不正确的阈值将造成数月的损害。
- 忽略误报。预扫描也会产生误报；最终的决定始终取决于人。
- 将身份数据放入规划提示中。数字、匿名数据足以估算工作量；无需患者身份证明。
提示：在部署每个自动化想法之前，请回答一个问题：“如果这条规则运行不正确，会影响多少个结果？我如何注意到？”如果答案不明确，请先设置监控和检查点，然后将其自动化。
综上所述
工作流程自动化通过系统化重复和低判断步骤来加快实验室速度。确保自动化的关键是将自动化步骤（排序、工作量估算、有条件释放）与安全关键步骤（拒绝、关键通知、诊断）分开；并向每个自动化添加检查点、监控和手动异常路径。人工智能是规划、预测和生成草稿的有力助手，但决策和批准仍掌握在人类手中。最大的风险是默默地扩展规则错误；因此，自动化并不随着安装而结束，而是不断受到监控。
应用任务
从您的实验室中选择一个流程（例如样品验收），并使用“流程映射”模板绘制出其步骤、错误点和自动化潜力。对于高潜力步骤，应用“自动化安全分析”模板并明确哪些部分将保留给人类以及您将添加哪个控制点。尝试使用匿名历史样本计数进行“工作负载预测”。
清单
- [ ] 我一步一步地列出了这个过程；我标记了安全关键步骤。
- [ ] 我将自动化的部分与人类分离。
- [ ] 我为每个自动化添加了检查点、跟踪和手动异常路径。
- [ ]“如果操作不当，会影响多少结果？”我回答了问题。
- [ ] 我仅使用匿名的数值数据来估计工作量。
- [ ] 我制定了定期自动化检查计划。