MD. Zarella：学术界与工业界在新型AI技术研发领域的合作已形成良好态势。下一阶段，学术界的核心发力点应是在AI产品中嵌入更完善的安全保障工具，例如建立基于循证证据的样本接受标准、开发模型部署后的持续监控体系，具体包括明确需监控的核心特征、关键指标与阈值范围，以及制定异常情况的应对措施。随着检验数据复杂度的飙升（如千兆像素级全切片图像的应用），相关技术落地难度持续加大，因此该领域的创新核心将聚焦于AI安全方法的研发和实践，通过降低技术应用风险，推动这类工具在临床检验中的规模化普及。

C Lockwood：检验医学的真正创新绝非孤立探索的成果，而是学术界与工业界深度协同的产物。学术型医疗中心凭借多样化的患者群体、科学探索的内在动力及深厚的临床知识储备，成为创新想法的重要发源地；而工业界则能提供大规模验证所需的资金资源、监管合规专业能力及商业化落地的基础实施，二者形成互补优势。

真正的行业进步源于“学术界孵化新想法、工业界转化拓展并落地应用于现实世界”的合作模式，这种协同效应远非单一主题的孤立努力所能企及，是推动检验医学持续进步的核心动力。

N Rifai：创新想法的“种子”仍将主要源自学术界，随后由工业界转化为成熟可靠的商品化产品，这一模式与过去60年检验医学的创新路径一脉相承。当前最显著的变化在于创新理念的地理分布：历史上，北美、西欧、日本及韩国是全球检验医学创新的核心发源地；而如今，中国已展现出强劲的创新潜力，成为最具增长力的创新高地。这一趋势从数据中可明确体现：中国在检验医学相关专利数量、学术出版物质量，以及国际期刊创办规模上均实现了显著提升。

AM. Gronowski：尽管工业界当前掌握的海量数据资源前所未有，但从本质来看，大部分基础性创新研究仍将源自学术界。工业界与学术界的协同合作具有不可替代的价值：工业界需要学术界提供的临床资源、循证依据及基础研究支撑，而学术界则依赖工业界将实验室成果转化为可实际应用的高价值产品。尤其是在政府科研经费投入可能缩减的背景下，深化与工业界的协同合作更显重要。

这种合作本质上是互利共赢的：学术研究可为工业界产品积累新的临床证据，拓展应用场景，同时也能满足学术界基础研究人员“假设驱动”的科学探索需求。需要强调的是，学术界应始终坚守“科学好奇心驱动”的创新本质，避免过度与商业利润挂钩，确保创新方向不偏离临床价值核心。

AK. Aarsand：学术界与工业界的研究定位存在本质差异：学术界更侧重基础研究与临床探索，工业界则聚焦技术转化与商业化落地。值得关注的是，学术研究的开展高度依赖资金与资源保障。在挪威，专家健康服务体系明确规定“研究”占核心责任的1/4，这一政策设计为聚焦患者结局研究的相关研究提供了更稳定的资助渠道。

本人所在机构深度参与了多个工业界知名的产学研合作项目，包括UniHealth和COMET项目，两者均由欧盟“欧洲地平线”科研计划资助，汇聚了学术机构、临床实验室与工业界的多方力量。其中，COMET项目通过开发可互换的校准品与质控品，为体外诊断试剂的标准化提供关键支撑，显著提升了试剂的计量溯源性与检测一致性，与欧盟体外诊断法规（IVDR）的核心目标高度契合。UniHealth项目则聚焦通用型POCT诊断平台的研发，为提升全球疫情防范与突发公共卫生事件应对能力提供了技术保障。

S Haymond：与10年前相比，检验医学领域的基础研究在资金与时间投入上均出现不同程度的缩减。当前检验医学的创新生态呈现“双轮驱动”格局：工业界在新技术、新设备的研发与商业化落地方面正逐渐占据领先地位；而学术界则承担着两大核心角色，既是创新技术的临床验证平台，也是将实验室成果转化为临床诊疗方案的关键载体。尤其在罕见病诊断、未满足临床需求的技术探索等领域，由于商业回报不确定性较高，学术界仍将核心主导力量，持续为行业突破提供基础支撑。