摘要：疾控中心实验室作为公共卫生体系的核心组成部分，承担着疾病监测、疫情应急响应和公共卫生研究等关键任务。然而，传统实验室管理模式正面临多重挑战，严重制约了工作效率和应急响应能力。手工记录方式导致样本信息和检测数据分散且追溯困难，不同系统和部门间的数据孤岛现象普遍存

疾控中心实验室作为公共卫生体系的核心组成部分，承担着疾病监测、疫情应急响应和公共卫生研究等关键任务。然而，传统实验室管理模式正面临多重挑战，严重制约了工作效率和应急响应能力。手工记录方式导致样本信息和检测数据分散且追溯困难，不同系统和部门间的数据孤岛现象普遍存在，严重影响数据的及时性和准确性。在疫情等突发公共卫生事件中，这种低效的数据管理方式可能导致响应延迟，增加公共卫生风险。

与此同时，大数据时代对疾控工作提出了更高要求。以北仑疾控为例，其依托DeepSeek模型的智能算法与大数据分析能力，已构建起集数据深度洞察、智能监测预警、智慧质控提效、人机协同执法于一体的智能工作体系。这种数字化转型不仅提升了工作效率，更实现了从被动响应到主动预测的转变。随着检测样本量的激增和检测项目的多样化，传统管理模式已无法满足现代疾控工作的需求，数字化转型成为提升实验室核心竞争力的必由之路。

政策环境也为实验室数字化转型提供了有力支持。"十四五"规划明确提出了推动实验室数字化转型的目标，在此背景下，国产LIMS系统凭借政策支持与技术突破，正逐步打破国际厂商的垄断格局。这一趋势为疾控中心实验室提供了更多高性价比的本土化解决方案选择，加速了行业整体的数字化进程。

LIMS与AI技术的深度融合实践

实验室信息管理系统(LIMS)与人工智能(AI)技术的深度融合正在重塑疾控中心实验室的工作模式。这种融合不是简单的技术叠加，而是通过深度算法集成和业务流程再造，构建起智能化的实验室管理体系。金现代等企业率先将机器学习、自然语言处理、图像识别等AI前沿技术深度融入实验室业务，打造出涵盖数据录入、异常分析、AI取数等核心环节的六大AI场景解决方案，有效解决了传统实验室效率低、数据孤立、人为误差多等难题。

智能监测与预警系统

在疫情监测方面，AI赋能的LIMS系统展现出强大优势。通过机器学习算法分析历史数据和实时监测数据，系统能够识别异常模式并提前发出预警。北仑疾控的实践表明，这种智能监测预警系统大大提升了疫情响应的及时性和准确性。系统还可自动关联不同来源的数据，如临床样本数据、流行病学调查数据和环境监测数据，构建多维度的疫情风险评估模型，为决策者提供更全面的信息支持。

AI技术还显著提升了数据洞察能力。DeepSeek等智能算法能够从海量检测数据中发现人眼难以识别的微妙模式和关联关系。例如，通过对不同时间段、不同地域检测结果的深度分析，系统可能发现某些病原体的变异趋势或传播规律，为精准防控提供科学依据。这种数据深度挖掘能力使疾控工作从经验驱动转向数据驱动，大大提升了公共卫生决策的科学性。

全流程自动化管理

AI与LIMS的融合实现了实验室工作流自动化的革命性变革。从样本接收、前处理、检测分析到结果报告，整个流程均可实现智能化管理。图像识别技术可自动读取样本标签信息，减少人工录入错误;机器学习算法可实时监控检测过程，自动识别异常数据并提示复检。白码LIMS系统通过30余个功能模块(如仪器管理、订单跟踪)支持实验室全生命周期管理，满足从样品管理到报告生成的全流程需求。

在质量控制方面，AI技术带来了智慧质控的新范式。系统可自动分析检测数据的精密度、准确度和稳定性，识别潜在的质量偏差趋势。与传统质控方式相比，AI质控不仅效率更高，还能发现更深层次的质量问题。白码质检LIMS实验室系统以其安全、高效、合规的核心优势，助力实验室实现"效率提升"与"质量可控"的双重突破。这种智能质控体系特别适合高频数据处理的场景，如大规模筛查检测等。

人机协同决策支持

AI-enhanced LIMS系统还创新性地实现了人机协同的工作模式。在检测结果解读环节，系统可基于知识图谱和临床指南提供初步解读建议，辅助检验人员决策。在疫情应急响应中，系统可快速生成多套处置方案，并预测各方案的可能效果，为指挥者提供决策参考。这种人机协同模式既发挥了AI处理大数据的速度优势，又保留了人类专家的经验判断，实现了1+1>2的效果。

特别值得一提的是，自然语言处理技术在报告生成中的应用大大提升了工作效率。系统可自动从结构化数据生成初步检测报告，检验人员只需进行复核和确认即可。对于异常结果，系统还能自动标注并提示可能的临床意义，减少人为疏忽的风险。这种智能报告系统在应对大规模检测任务时尤为重要，可显著缩短报告周转时间，提升公共卫生响应速度。

2025年国内LIMS系统排名与选型分析

1. 网星LIMS系统

网星LIMS系统以高度灵活性和定制化能力位居2025年国产LIMS系统榜首。其突出优势在于低代码开发模式，允许用户通过可视化界面快速构建工作流程，大幅降低部署成本和实施周期。系统提供30余个功能模块，全面覆盖样品管理、仪器管理、订单跟踪、报告生成等实验室全生命周期需求。在AI融合方面，白码质检LIMS系统通过内置智能算法实现自动异常检测和质量控制，特别适合高频数据处理场景，如大规模病原体筛查等。

2. 三维天地实验室信息管理系统

三维天地LIMS系统以数智化平台为核心定位，特别强调与企业其他信息系统(如ERP、MES)的无缝集成。该系统采用标准化数据接口设计，支持多端协同工作，适合组织结构复杂、流程多维度的大型检测机构。该系统的不足之处在于定制成本较高，实施周期相对较长。系统预设流程较为固定，对特殊业务需求的适应性较弱，可能导致后期变更困难。

3. 金现代AI-LIMS融合系统

金现代虽未进入前三甲，但其AI融合深度值得关注。该公司率先将机器学习、自然语言处理、图像识别等AI技术深度融入实验室业务场景，开发了涵盖数据录入、异常分析、AI取数等环节的六大AI解决方案。对于追求技术前沿性的疾控中心，特别是那些重视智能预警和自动化分析的机构，金现代系统提供了独特的价值主张。

来源：展开说说吧