AI在卫生检验与检疫中的应用

20XX/XX/XXAI在卫生检验与检疫中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

AI卫生检验检疫概述02

AI在旅客检疫中的应用03

AI在特殊物品监管中的应用04

AI在全域风险防控中的应用05

AI图像识别技术在检验检疫中的应用CONTENTS目录06

AI在临床微生物检测中的应用07

AI在检验流程优化与管理中的应用08

AI在卫生检验检疫中的挑战与对策09

AI卫生检验检疫发展趋势与展望AI卫生检验检疫概述01守护国门安全的核心屏障海关检疫是防止疫病、有害生物传入和传播的重要手段，对保障国家生物安全具有关键作用，同时有助于确保进出口商品质量，维护国际贸易秩序和消费者权益。传统模式面临的效率瓶颈传统检疫方式依赖人工经验，面对上海空港口岸日均超700架次国际航班、近12万名进出境旅客的庞大流量，存在效率低下、易出错等问题，难以满足快速通关需求。复杂风险的精准识别难题新型病原体、有害生物不断出现，假冒伪劣商品鉴别需求增加，传统方法在多语言、多文化国际贸易环境中沟通协作困难，亟需技术革新提升检疫准确性和覆盖面。数据整合与资源调配挑战卫生检验数据分布在不同部门和机构，存在数据孤岛现象，传统管理方式难以高效整合处理海量复杂数据，影响风险预警和资源优化配置的科学性。卫生检验检疫的重要性与挑战AI技术赋能卫生检验检疫智能风险预警与精准检疫上海海关开发“空港口岸疫情输入风险追踪评估模块”，整合近200项数据，航班落地前生成风险等级分档的“体检报告”，实现从“被动应对”到“主动预判”转变。虹桥机场口岸有症状人员传染病检出率稳定在60%以上，高风险人群传染病检出率稳定在1%以上。特殊物品智能审批提速全国首个“低风险特殊物品智能辅助审批模型”将平均审批时长压缩70%，企业备货周期从1个月缩短至1周，研发模式从“被动等待”升级为“即时调用”，为生物医药产业创新注入动力。全域智能监测网络构建智能捕蚊器、捕鼠器实时回传影像、数量、位置信息，结合AI图像识别判断蚊蝇种类，病媒生物监测从“月报”升级为实时动态监控，现场监测效率提升60%以上；智慧卫检微小气候智能监测系统持续监控公共场所温湿度、空气质量等指标，提升卫生监督科学性。违禁品智能识别与查验海关智能审图技术3-5秒内完成集装箱图像判断，普通货物查验时间缩短超70%，可精准识别伪报、夹藏风险。全国40多个海关关区部署，2021年研发疑似生物制剂智能审图算法，实现“机器+人”协同监管，提升查验效能。AI在卫生检验检疫中的应用价值

提升风险预警精准度与效率上海海关“空港口岸疫情输入风险追踪评估模块”整合近200项数据，航班落地前生成风险“体检报告”，实现从“被动应对”到“主动预判”转变，虹桥机场口岸有症状人员传染病检出率稳定在60%以上。

优化通关与审批流程，提升服务效能上海海关“低风险特殊物品智能辅助审批模型”将平均审批时长压缩70%，企业备货周期从1个月缩短至1周；智能审图技术3-5秒完成集装箱图像判断，普通货物查验时间缩短超70%，武汉天河机场海关联动智能审图使旅客整体通关时间压缩至1小时以内。

强化全域监测与精准监管能力智能捕蚊器、捕鼠器结合AI图像识别，实现病媒生物实时动态监控，现场监测效率提升60%以上；智慧卫检微小气候智能监测系统持续监控公共场所温湿度、空气质量等指标，助力科学透明执法。

赋能微生物检测与耐药性防控AI图像识别可快速分析血液细胞、微生物菌落形态，如迪安诊断革兰氏染色涂片智能识别系统将每张涂片平均处理时间从15分钟缩短至1分钟，准确率超92%；AI结合基因组学等多组学数据，可预测病原体耐药性，为精准用药提供支持。AI在旅客检疫中的应用02风险预警关口前移：智慧画像技术航班落地前的智能评估

上海海关主导开发的“空港口岸疫情输入风险追踪评估模块”，可瞬间调取近200项数据，通过智能算法在航班落地前生成专属“体检报告”和“监测计划”，明确风险等级分档，实现从“被动应对”到“主动预判”的转变。旅客通关的无感监测网络

“多点监测+”智慧卫生检疫监测系统整合机场、航线等多方面数据，实现航班、旅客信息动态关联和可视化追踪。航站楼内设备实时标记旅客航班信息，测温点捕捉体温异常，指挥中心“一键布控”即可在智能闸机处触发预警。精准拦截与高效通行的双重成效

“无感通关+精准拦截”模式保障了进出境旅客高效通行，同时大幅提升风险拦截精准度。今年前11个月，上海虹桥机场口岸有症状人员传染病检出率稳定在60%以上，高风险人群传染病检出率稳定在1%以上。无感通关与精准拦截：智慧监测网络航班风险智能画像系统上海海关主导开发的“空港口岸疫情输入风险追踪评估模块”，调取近200项数据，通过智能算法在航班落地前生成专属“体检报告”和“监测计划”，实现风险等级分档，推动检疫从“被动应对”到“主动预判”转变。多点监测与动态追踪体系“多点监测+”智慧卫生检疫监测系统整合机场、航线等多方面数据，实现航班、旅客信息动态关联和可视化追踪。航站楼廊桥与通道内设备实时标记旅客航班信息，全域测温点捕捉体温异常，指挥中心“一键布控”触发智能闸机预警。无感通关与精准拦截成效该智慧检疫模式保障进出境旅客高效通行，同时大幅提升风险拦截精准度。今年前11个月，上海虹桥机场口岸有症状人员传染病检出率稳定在60%以上，高风险人群传染病检出率稳定在1%以上，实现防控资源优化配置与国门安全防线高效筑牢的双重目标。旅客检疫AI应用成效与案例

01风险预警关口前移，实现主动预判上海海关主导开发的“空港口岸疫情输入风险追踪评估模块”，可调取近200项数据，在航班落地前生成专属“体检报告”和“监测计划”，实现从“被动应对”到“主动预判”的转变。

02无感通关与精准拦截并行，提升通行效率与风险识别“多点监测+”智慧卫生检疫监测系统整合多方面数据，实现动态关联和可视化追踪。上海虹桥机场口岸今年前11个月有症状人员传染病检出率稳定在60%以上，高风险人群传染病检出率稳定在1%以上。

03智能审图技术助力旅客通关提速太原机场海关2026年春运期间运用智能审图等科技手段，缩短旅客等候时间；武汉天河机场海关2026年4月推行“手提+托运行李”双预检模式并联动智能审图技术，将旅客整体通关时间压缩至1小时以内。AI在特殊物品监管中的应用03低风险特殊物品智能辅助审批模型

模型核心功能与创新点全国首个“低风险特殊物品智能辅助审批模型”，通过整合多源数据与智能算法，实现审批流程自动化与精准化，彻底改变传统人工审批模式。

审批效率与企业研发提速平均审批时长压缩70%，材料不全等问题可即时线上反馈补齐；企业平均备货周期从1个月缩短至1周，研发模式从“被动等待”升级为“即时调用”。

典型应用案例与企业反馈赛默飞集团应用该模型后，实现研发物资“即时补给”，可灵活调配全球研发资源，有效支持生物医药研发“与时间赛跑”的需求。

未来发展方向与升级规划上海海关将持续升级智慧监管，构建联合监管服务平台，研发应用于全品类特殊物品的人工智能评估工具，推动智慧监管模式升级，为生物医药产业创新持续注入动力。智能审批提升企业研发效率

传统审批模式的痛点在生物医药研发的“与时间赛跑”中，特殊物品通关效率直接影响研发进度，传统审批模式存在耗时较长、材料不全反馈不及时等问题。

智能审批模型的创新突破上海海关推出全国首个“低风险特殊物品智能辅助审批模型”，将平均审批时长压缩70%，材料不全等问题可即时线上反馈补齐。

企业应用成效显著该模型应用使企业平均备货周期从1个月缩短至1周，研发模式从“被动等待”升级为“即时调用”，如赛默飞集团借助此模型灵活调配全球研发资源。

未来智慧监管升级方向上海海关将持续升级智慧监管，构建联合监管服务平台，研发应用于全品类特殊物品的人工智能评估工具，为生物医药产业创新持续注入动力。全品类智能审批模型构建未来将研发应用于全品类特殊物品的人工智能评估工具，推动智慧监管模式升级，为生物医药产业创新持续注入动力。联合监管服务平台打造构建多部门协同的联合监管服务平台，实现特殊物品审批、查验、监管等数据互通共享，提升跨部门协作效率与监管效能。风险动态预警与追溯体系完善利用AI技术对特殊物品全生命周期数据进行分析，建立风险动态预警模型，实现从源头到使用的全程可追溯，强化风险防控能力。特殊物品监管AI应用前景AI在全域风险防控中的应用04病媒生物智能监测系统智能设备替代传统人工智能捕蚊器、智能捕鼠器取代传统人工设备，不仅自动诱捕，更能实时回传影像、数量、位置信息，结合人工智能图像识别技术初步判断蚊蝇种类。监测模式升级与效率提升将病媒生物监测从“月报”升级为实时动态监控，现场监测效率提升60%以上，一旦发现外来入侵物种或密度超标立即预警。构建全方位智能监测网络上海海关将智慧防线延伸至每一个细微角落，从出入境旅客到口岸环境，从传染病防控到病媒生物监测，构建起全方位的智能监测网络。智慧卫检微小气候智能监测系统化身“环境哨兵”，持续监控温湿度、空气质量等关键指标，数据实时同步至作业系统，让国境口岸公共场所卫生监督更加科学、透明、高效。移动执法终端的应用上海海关卫生监督关员通过移动执法终端随时调阅监测数据、规范执法记录，提升现场执法的便捷性和准确性。监测网络的全域覆盖从旅检大厅、候机区等人员密集场所，将智慧防线延伸至每一个细微角落，构建起全方位的智能监测网络，保障公共卫生安全。公共场所微小气候智能监测全域防控立体监测网络构建病媒生物智能监测系统智能捕蚊器、智能捕鼠器取代传统人工设备，可自动诱捕并实时回传影像、数量、位置信息，结合AI图像识别技术初步判断蚊蝇种类，将病媒生物监测从“月报”升级为实时动态监控，现场监测效率提升60%以上。公共场所微小气候智能监测在旅检大厅、候机区等公共场所，智慧卫检微小气候智能监测系统持续监控温湿度、空气质量等关键指标，数据实时同步至作业系统，卫生监督关员通过移动执法终端随时调阅数据、规范执法记录，使国境口岸公共场所卫生监督更加科学、透明、高效。多源数据融合与预警平台通过整合传染病监测数据、病媒生物监测数据、环境监测数据等多源信息，利用AI算法进行智能分析和风险评估，构建全方位、多层次的预警平台，实现对潜在公共卫生风险的早期识别和及时预警，提升全域风险防控能力。AI图像识别技术在检验检疫中的应用05海关智能审图技术发展历程01联合攻关启动（2017年6月）响应中国海关“加快推动海关智能审图、用机器代替人”指示精神，同方威视与清华大学、海关总署共同组成联合攻关组，开展海关机检设备智能审图实用化“双百日”联合攻关。02技术突破与应用（2018-2019年）2018年取得实质性突破；2019年，海关总署署长倪岳峰宣布中国海关在全世界率先使用智能审图技术，机检查验开启“读秒”时代，3-5秒内完成对一个集装箱图像的判断，普通货物查验时间缩短超过70%。03全国推广与技术升级（2021-2022年）2021年，智能审图系统已在全国40多个海关关区部署，并研发了疑似生物制剂智能审图算法；2022年以来，积极探索运用大数据、5G、物联网、区块链等技术深化智能审图实战化应用，将海关集装箱机检查验嵌入港口作业流程中。04实战化应用拓展（2026年）2026年春运期间，太原机场海关运用“先期机检”、智能审图等科技手段保障国际航线复飞；同年4月，武汉天河机场海关在旅检通道推行“手提+托运行李”双预检模式，并联动智能审图技术，将旅客整体通关时间压缩至1小时以内。AI图像识别技术原理与优势

核心技术原理：深度学习与特征提取AI图像识别技术以深度学习为核心，通过卷积神经网络（CNN）自动提取图像的形状、颜色、纹理等特征，实现从像素到语义的转化。相比传统SIFT、HOG等人工特征提取方法，其能更高效处理复杂图像信息，如海关检疫中对违禁品的多维度特征识别。

关键技术支撑：计算机视觉与模型训练依托计算机视觉技术，AI系统通过大规模标注图像数据训练模型，如Google团队开发的尿液培养皿致病菌识别系统，基于深度学习实现接近临床微生物学家水平的识别精度。模型持续优化算法，动态适应新的图像特征与应用场景。

显著应用优势：效率提升与准确性保障AI图像识别技术可大幅提升处理速度，如海关智能审图系统3-5秒内完成集装箱图像判断，普通货物查验时间缩短超70%；同时降低误判率，如革兰氏染色涂片智能识别系统对白细胞识别准确率超95%，革兰氏阳性球菌识别准确率超92%。AI图像识别在多场景检疫中的实践

海关口岸智能审图与违禁品识别中国海关智能审图系统可在3-5秒内完成集装箱图像判断，普通货物查验时间缩短超70%，2021年已在全国40多个关区部署，能精准识别伪报、夹藏风险及疑似生物制剂。

动植物与有害生物智能识别南京海关张家港海关基于AI图像识别技术，可现场识别145种木材、150余种杂草种子及80余种昆虫，武汉海关通过“手提+托运行李”双预检模式联动智能审图，2026年樱花季将旅客整体通关时间压缩至1小时内。

临床微生物形态学智能检测迪安诊断革兰氏染色涂片智能识别系统将每张涂片平均处理时间从15分钟缩短至1分钟，对白细胞识别准确率超95%，革兰氏阳性球菌等病原体识别准确率超92%，累计处理图像超百万张。

公共卫生与动物疫病AI辅助诊断赤壁市推广“鄂牧E”软件，通过AI图像识别实现疫病快速智能筛查，基层防疫员借助该工具提升专业判断能力；宁夏应用违规车辆AI智能识别等模块，构建动物卫生全链条智慧监管机制，2024年移交违法线索76起。AI在临床微生物检测中的应用06微生物形态学智能识别

涂片镜检AI辅助AI算法应用于微生物涂片革兰染色鉴定，哈佛医学院建立的模型对革兰阳性球菌成对/成链、革兰阳性球菌成簇/成堆、革兰阴性杆菌3种形态类别的分类识别准确率达94.9%，全片扫描分类准确率为92.5%。北京协和医院课题组建立的XMVisionFungusAI模型，实现了对9种常见临床霉菌的快速识别，总体识别准确率为93.00%，高于人工镜检的识别准确率。

菌落形态AI分析雅盖隆大学课题组基于包含660幅图像、33个不同种属细菌的DIBaS数据集，通过深度CNN获取微生物图片的图像描述符，构建的计算机辅助识别系统使用支持向量机或随机森林对图像纹理进行识别编码和分类，识别准确率为97.24%。CleverCultureSystems公司的APAS自动培养基平板读取系统基于AI驱动解读尿液培养基平板上的微生物生长模式，实现自动读取、解释和分类微生物培养平板。

人机协同提升效率迪安诊断自主研发的革兰氏染色涂片智能识别系统，通过AI快速精准识别，再由人工复核，将每张涂片的平均处理时间从传统人工镜检的约15分钟缩短至大约1分钟。该系统对白细胞、纤毛柱状细胞、巨噬细胞等细胞的识别准确率超95%，对革兰氏阳性球菌、阴性杆菌等病原体的识别准确率超92%，已累计处理图像超百万张。快速病原体鉴定与耐药性预测基于AI的微生物形态学快速识别AI通过卷积神经网络（CNN）对菌落形态、显微镜图像进行分析，如Google团队开发的系统识别尿液培养皿中致病菌准确率接近临床微生物学家水平；北京协和医院XMVisionFungusAI模型对9种常见临床霉菌识别准确率达93.00%。多组学数据驱动的病原体鉴定AI结合基因组学（16SrRNA测序）、宏基因组学及质谱（MALDI-TOFMS）数据，实现病原体快速鉴定。如法国生物梅里埃公司MALDI-TOF质谱仪结合AI软件，短时间内完成临床微生物鉴定，显著缩短诊断时间。AI辅助抗生素耐药性预测利用机器学习模型分析微生物基因序列、质谱数据或表型特征，预测耐药性。如基于MALDI-TOFMS数据的深度学习模型可直接预测主要病原菌耐药性；AI通过基因组测序数据预测耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）等耐药菌株，准确率超90%。量子点与AI融合的分钟级检测润和软件AI量子点微生物检测平台融合“AI微生物指纹识别+量子点超敏探针”技术，将传统48小时以上的检测时长缩短至30分钟内，精准度超90%，支持活菌死菌鉴别及复杂场景抗干扰识别。AI微生物检测平台技术创新量子点超敏探针技术融合生物化学与材料学，采用量子点超敏探针替代传统荧光材料，凭借多色、高亮、高稳定特性，实现单病原微生物实时精准定量，为快速检测奠定基础。AI微生物指纹识别算法依托深度学习算法，对微生物形态、特征进行多维度建模与识别，构建动态更新的“微生物指纹库”，结合多源数据实现精准快速的微生物种类鉴别。多模态数据融合技术结合图像、基因、质谱、生长曲线等多源数据，利用多模态深度学习模型，突破单一数据局限，全面提升微生物识别准确率与检测效能。云-端协同管理系统采用创新的云-端协同管理架构，实时进行数据同步并形成智能分析报告，实现检测数据的高效处理、共享与深度挖掘，推动微生物检测智能化升级。AI在检验流程优化与管理中的应用07检验报告单智能质控实时异常值智能识别基于知识库实时分析报告内容，自动识别超出临界值的异常检验结果，如血糖、电解质等指标的异常波动，及时标注需复查项目。数据逻辑矛盾校验通过AI算法自动核查检验数据间的逻辑性，例如电解质紊乱与临床症状的匹配性，识别并提示数据矛盾，确保报告准确性。报告完整性规范性保障智能质控系统对报告的格式、术语、单位及签章完整性进行全面检查，确保符合行业标准与规范，减少人工复核遗漏。智能医疗质量管理与资源优化

检验全流程智能监控AI技术覆盖样本采集、运输到结果审核的全流程，通过分析检验时效性（如急诊标本处理时间）、质控数据波动，预警潜在风险（如试剂稳定性问题），提升医疗质量管理水平。

智能耗材动态管理利用物联网传感器实时追踪试剂、耗材库存及使用频率，AI动态调整采购计划，如根据季节性流感检测需求预测试剂用量，减少浪费，优化资源配置效率。

医疗设备预测性维护AI分析设备运行参数（如生化分析仪的温控曲线、加样精度），实现预测性维护，提前识别质谱仪离子源老化等风险，降低故障率，保障检验工作持续稳定进行。

智能物流高效配送采用RFID标签追踪标本运输状态，结合路径规划算法优化配送路线，创新应用无人机配送紧急标本至偏远地区实验室，缩短检测周期，提升资源流转效率。AI审核提升微生物检测报告效率

自动化预检机制构建IACheck以AI审核能力为核心，在微生物检测场景中构建自动化预检机制，使报告审核从“重复核对”转向“系统校验”，大幅减少人工重复劳动。

多维度问题智能识别AI审核覆盖错别字、术语规范、签章完整性、逻辑性错误、数据矛盾与标准合规等上百种问题，实现对微生物检测报告的全面核查，风险在生成阶段即可识别。

提升效率与合规水平自动化预检显著缩短报告流转时间，问题集中标注，修改一次完成。同时，使不同项目组或实验室输出的报告在同一规则框架下校验，减少差异带来的不确定性，提升检测效率与合规水平。AI在卫生检验检疫中的挑战与对策08数据质量与模型训练瓶颈

数据来源分散与质量参差不齐卫生检验数据来源于检验结果、实验记录、人员信息、设备状态等多个方面，不同部门和机构的数据格式与标准不统一，导致数据质量差异较大，影响AI模型训练的精度与可靠性。

训练数据规模与多样性不足AI模型的有效训练依赖于大规模、多样化的标注数据。在卫生检验领域，部分罕见病例、新型病原体或特定检测场景下的数据样本稀缺，难以满足模型对复杂情况的学习需求。

数据标注成本高与专业性要求强微生物形态、病理切片等医学图像的标注需要专业人员进行，耗时耗力，成本较高。例如，革兰氏染色涂片的精细标注需像素级操作，人工标注效率低，制约了训练数据的积累速度。

模型泛化能力与适应性挑战训练数据与实际应用场景存在差异时，模型易出现“过拟合”问题。例如，基于特定实验室设备采集数据训练的模型，在应用于其他设备或不同检测环境时，识别准确率可能显著下降。技术标准与行业适应性问题缺乏统一的技术标准与规范目前卫生检验领域AI技术应用缺乏统一标准，导致不同技术平台间数据传递与共享复杂，影响了AI系统的兼容性与可操作性。单一AI技术难以满足多样化需求不同产品的防伪检测、不同类型检疫任务（如植物检疫、动物检疫）需求差异较大，单一AI技术难以适配所有行业场景，存在行业适应性挑战。跨领域协作与标准化建设滞后AI技术在卫生检验领域的普及应用，需要加强跨行业协作，制定相应技术标准，但目前相关工作进展缓慢，制约了技术的推广与效能发挥。数据隐私与伦理规范挑战

敏感数据保护难题卫生检验与检疫涉及大量个人健康信息、企业商业数据及病原体基因序列等敏感数据，AI技术应用中数据泄露、滥用风险突出，需建立严格的数据加密与访问控制机制。技术标准与行业规范缺失AI在卫生检验检疫领域应用缺乏统一技术标准，不同系统间数据格式、算法逻辑差异大，兼容性与互操作性不足，影响技术推广与协同监管效能。算法可解释性与信任危机深度学习等AI模型常被视为“黑箱”，其决策过程难以解释，卫生检验检疫结果若依赖AI，可能因透明度不足引发对准确性的质疑，影响监管公信力与公众信任。跨境数据流动合规风险国际检疫合作中，数据跨境传输需符合各国隐私法规（如GDPR），AI系统数据共享机制若设计不当，易引发法律冲突与主权争议，阻碍全球公共卫生协作。应对挑战的策略与建议加强数据共享与标准化建设推动建立跨部门、跨机构的卫生检验检疫数据共享平台，统一数据格式与接口标准，打破数据孤岛。例如，建立国家级传染病数据集训练专用监测大模型，提升AI模型的准确性与适应性。提升AI技术的可解释性与透明度研发可解释的AI算法，使决策过程更加透明，增强用户信任。鼓励开发AI辅助决策系统时，同步提供决策依据和关键特征，便于卫生检验检疫人员理解和复核。强化数据隐私与安全保护严格遵守数据安全法规，加强数据加密、访问控制和安全审计机制。在AI应用中采用隐私计算、联邦学习等技术，确保敏感医疗和检疫数据在使用过程中的安全性与合规性。推动跨行业协作与技术融合加强卫生检验检疫机构与高校、科研院所、科技企业的合作，共同攻关AI技术难点。促进人工智能与物联网、5G、区块链