S Haymond：考虑到前述经济压力下的人员短缺问题与检验工作复杂性的持续增加，自动化与AI技术将成为检验医学实现规模扩张、满足临床需求的核心工具。随着医疗系统持续加大对数据资源与数据基础设施的投入，医疗信息与外部知识的整合效率有望显著提升，行业将逐步摆脱“孤立检验结果”的局限，转向构建全面的个性化诊疗方案。这一过程中，关键在于找到AI技术安全与有效应用的平衡点，建立科学的性能评估体系与潜在危害验证机制。未来，由人工完成的重复且易出错的基础性任务，大概率将全面实现自动化替代。
未来的检验医学实践将高度依赖自动化与AI工具，这使得检验人员能够从繁琐的基础操作中解放出来，更专注于异常结果分析、复杂案例解读及高效检验系统设计。目前，AI在检验前错误识别、检验结果联合辅助解读、物流调度优化、专业文件起草与信息搜索辅助、检验申请智能建议等场景已出现早期应用案例。生成式AI（generative AI）正加速发展，并逐步融入医疗系统基础设施与EHR体系。下一阶段，自主智能体（agentic AI）将成为重要发展方向，这类能够独立规划并执行多个工作流程的智能系统，虽能大幅提升效率，但仍需要人工参与监管，正如当前对高度自动化检验流程的管理模式。
从职业发展来看，未来将涌现专门监管临床实验室AI应用与数据科学的新职位，新一代检验人员需像如今掌握自动化技术与检测方法一样，熟练驾驭AI相关技术。但值得警惕的是，随着自动化与AI的深入渗透，检验人员的核心临床判断能力与数据分析能力可能面临被削弱的风险。因此，行业需明确界定哪些是不可替代的关键能力，并通过系统化培训体系确保未来从业者扎实掌握这些技能，避免其像回忆电话号码、传统书法一样沦为“失传技能”。
AM. Gronowski：在不可预见的突发灾难中，行业对技术的过度依赖问题会暴露无疑。以2024年CrowdStrike互联网中断事件为例，该事件导致全球多地实验室的自动化系统陷入瘫痪，严重影响了检验工作的正常开展。事实上，AI、ML等自动化技术与数据分析工具，本质上是提升检验准确度、精密度和周转效率的手段，但如同其他工具一样，检验人员必须充分理解其效用边界、局限性及故障排查方法，绝不能让AI、ML替代人类的批判性思维。关键在于建立技术失效后的应急保障机制，确保检验服务持续运行。
此外，全实验室自动化的长期发展还面临一个潜在隐患：由于检验前、检验后自动化系统缺乏统一的交互操作标准，实验室在投入相关设备后，往往会陷入与单一供应商的深度捆绑，难以自主更换特定类型的设备，这在一定程度上限制了行业的技术选择自由度与创新活力。
AK. Aarsand：自动化与AI技术的进一步落地实施，将为诊断性检验的优化升级带来显著成效，具体包括实现检验结果的个性化解读、推动患者EHR与临床数据、影像数据及检验结果的无缝集成等。但同时也暗藏风险：随着AI驱动服务的广泛普及，临床医师与患者可能会过度依赖这类技术，进而减少临床与检验团队之间的直接沟通与专业互动。这种趋势可能会削弱检验医学学科在诊疗流程中的核心作用与影响力，导致临床实验室逐步沦为单纯追求效率的“生产工厂”，丧失其专业咨询价值。
C Lockwood：自动化将持续推动检验医学与解剖病理学所有亚专科的深刻变革，这与多年前临床化学学科借助自动化实现跨越式发展的逻辑一致，无疑是行业进步的重要体现，检验人员得以从基础性操作中脱离，更专注于检验结果解读、复杂问题解决等核心工作。目前，AI已在基因组变异解读、大数据集模式识别、CDS等关键领域发挥重要作用，但需明确的是，现代检验医学的技术复杂度与临床关联性不断提升，AI系统始终离不开人类的全程监督与干预。
未来，医学模式将从传统的“被动诊疗”转向以“预测与预防”为核心的主动健康管理模式。临床实验室将在疾病风险评估、早期病变检出等领域承担重要职责，这要求检验人员具备额外的数据科学与信息学知识储备。与此同时，检验人员的角色将更多向“临床咨询者”转变，通过整合多维度检验数据，为临床医师提供专业支持，助力个性化诊疗方案的制定。
MD. Zarella：对待AI技术，需秉持与其他医学及非医学学科一致的科学严谨态度。AI安全不仅涉及技术本身可能存在的算法偏见、漏洞等“AI固有风险”，更重要的是，若未能对AI系统进行充分的实施验证、性能检测与持续监控，可能会导致患者诊疗质量的倒退。AI技术为检验医学带来了巨大发展机遇的同时，也显著增加了风险管理的难度，因此确保AI应用符合严格的行业标准至关重要，即使这些标准会额外增加时间成本与初始资本投入。
构建具备临床智能、实用性强、稳定性高的工作流程，是实现AI风险最小化的核心路径。此外，开展专门揭示AI风险触发条件的针对性研究也尤为关键。这类研究与传统的确认存在本质区别：传统确认研究通常仅通过有限数量的样本验证数据记录的一致性，而AI风险研究需要覆盖更多复杂场景与极端条件，确保技术在临床实践中的可靠性。
