数据分析对临床实验室的重要性日益凸显，但不同机构在数字化转型进程中所处的阶段各不相同。对于那些希望让自己的临床实验室更适应数据驱动模式的人来说，如何迈出下一步？对于已经启动但进展缓慢的项目，最佳参与方式是什么？一份来自诊断与实验室医学协会的新指导文件旨在回答这些问题，而将于7月28日在ADLM 2026年会上举行的一场科学会议将重点介绍其中的关键要点。
这份目前处于公众评议阶段的文件，旨在帮助临床检验人员以有意义的方式利用其数据——无论他们正处于数据分析旅程的哪个阶段。该文件的通讯作者、耶鲁大学医学院检验医学与生物医学信息学及数据科学副教授Thomas Durant博士表示：“几乎所有机构现在都在以某种形式处理数据分析问题。”他补充道：“这份指导文件涵盖了你在开启数据分析之旅时可能想要回答的所有重大问题。”它旨在帮助处于不同阶段的人员和机构——无论是仍在使用纸质记录和Excel表格的团队，还是已经拥有分析基础设施的单位。
在ADLM 2026年会的演讲中，Durant及其团队将围绕三大主题展开讨论：第一，为何要建立数据分析项目；第二，需要哪些资源——包括可用的基础设施工具和治理政策；第三，如何以良好实践原则运营项目——始终将伦理和患者安全放在首位。演讲者将提出一系列建议，帮助检验人员提升分析能力并充分利用实验室的数据资产——无论是通过部门独立推进的举措，还是与所在机构领导层开展的协作合作。
Durant表示这场会议将为所有参会者提供有价值的内容。参与者无需具备编程或计算机科学背景即可参加。事实上他希望那些刚接触数据分析的人也能到场聆听，“这样他们就能看到当今的工具对各个经验水平的人来说是多么易于上手。”他说：“在我的机构里有些日常工作中最常使用数据的人完全不会写代码但他们非常了解自己的数据。”
无论是否愿意机构变革正在到来。“关键在于让实验室里有一位分析倡导者，”Durant说，“知道如何与能够构建这种架构的人沟通有助于你传达自己的愿景因为成功的项目需要协调那些知道如何实现目标的人员。”总体而言Durant希望这场会议能帮助人们认识到数据分析是医疗保健未来的基石。“尽管机器学习和人工智能被吹捧为革命性技术但没有正确的数据基础设施它们就无法落地实施，”他比喻道：“人工智能就像法拉利的引擎但你必须围绕它设计一整套精密的汽车才能发挥其优势。”协会的新指导文件和年会上的这场会议将提供这一至关重要的框架。
Jen A. Miller是一位自由记者居住在新泽西州奥杜邦市。（本文由诊断与实验室医学协会授权发布）
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下届展会时间：2027年07月25号~07月29号
展会行业：化工
