TCITS 234-2025 医学实验室 尿液分析结果的人工智能自动审核技术规范

在医学实验室信息化和智能化发展的大背景下，人工智能（AI）技术在尿液分析结果审核中的应用日益广泛。2025年发布的《TCITS 234-2025 医学实验室 尿液分析结果的人工智能自动审核技术规范》作为一项重要的行业标准，对AI在尿液分析审核中的应用提出了系统性要求。本文将聚焦该标准中“AI审核系统的可解释性要求”这一核心内容，探讨其与旧版标准的差异，并深入解析其在实际应用中的实施路径。

旧版标准（如TCITS 234-2018）主要关注AI审核系统的基本功能、数据处理流程及准确性验证，但在可解释性方面缺乏明确指引。而2025版标准则首次将“可解释性”列为关键性能指标之一，强调AI审核结果必须具备清晰的逻辑依据和可追溯性，以保障临床决策的可靠性。

这一变化的背后，是医学界对AI“黑箱”问题的持续关注。在临床环境中，医生不仅需要知道结果是否正确，还需要了解AI是如何得出该结论的。例如，当AI标记某份尿液样本为“疑似蛋白尿”时，若无法提供具体依据，医生可能无法信任该结果，进而影响诊断效率和患者安全。

因此，《TCITS 234-2025》明确规定，AI审核系统应具备以下可解释性能力：一是能够展示关键特征提取过程，如尿液成分中的蛋白质、红细胞等指标的权重；二是支持用户交互式查询，允许操作人员查看特定样本的审核逻辑链；三是提供可审计的日志记录，确保每一步判断都有据可查。

在实际应用中，实现这些要求需从算法设计、系统架构和数据管理三个层面入手。首先，在算法层面，应采用可解释性强的模型，如基于规则的分类器或可解释性较强的深度学习结构；其次，在系统架构上，需建立可视化界面，使审核过程透明化；最后，在数据管理方面，需构建完整的日志体系，记录每次审核的关键参数和决策路径。

综上所述，《TCITS 234-2025》对AI审核系统可解释性的强调，标志着医学实验室对AI技术应用从“可用”向“可信”的转变。对于实验室管理者和技术开发者而言，理解并落实这一新要求，不仅是合规的需要，更是推动AI真正融入临床实践的重要一步。