机器学习在医学检验中的‘双刃剑’效应，如何平衡自动化与误诊风险？

在医学检验的数字化浪潮中，机器学习作为一项前沿技术，正逐步改变着我们的工作方式，它能够高效地处理海量数据，提高检测速度与准确性，为疾病诊断提供有力支持，其“双刃剑”特性也不容忽视。

机器学习通过算法模型，能够识别出传统方法难以察觉的微妙差异，如癌细胞与正常细胞的细微差别，极大地提升了检测的敏感性和特异性，若模型训练不当或数据存在偏差，机器学习也可能引入新的错误，导致误诊或漏诊。

作为检验科医生，我们需谨慎地平衡机器学习的应用与人工审核的关系，在依赖机器学习提高效率的同时，也要保持对结果的严格质控，确保每一个诊断都基于最可靠的数据和最严谨的判断，我们才能充分发挥机器学习的潜力，为患者提供更加精准、高效的医疗服务。