实验室抽样工作是科学研究、质量检测和各类实验活动中的关键环节，它直接影响了实验数据的质量和可靠性。传统的抽样方法依赖人工操作，不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，致使数据不准确或可重复性较差。随着科技的发展，数字化技术被引入实验室抽样流程中来，极大地提升了实验室抽样工作的效率，确保了实验的精确度和一致性。本文系统分析了数字化技术在实验室抽样中的应用情况，并阐述了实现数字化技术所面临的挑战及其解决方案。传统实验室抽样方法包括手工抽样和半自动抽样。手工抽样是最传统的方法也是最基本的抽样方法，其依赖于技术人员的经验和技能来选择和处理样本，主要优点是灵活性高，可以针对特定的实验要求进行个性化处理，但极易受到操作者技能和经验的影响，误差较大且效率低下。虽然半自动抽样方法引入了一些机械设备来辅助人工操作，但是仍然需要人工监控和介入，这在一定程度上提高了抽样的速度和一致性，减少了人为错误的可能性，却依然无法完全摆脱对人工操作的依赖，同时也需要技术人员对设备调节和监控有一定的技能和经验。
数字化技术涉及数据的生成、分析和利用等方面，在实验室抽样中，数字化技术主要包括3个关键部分：数据收集、数据处理和执行[1]。1）数据收集是数字化技术中的首要步骤，数据收集涉及到从实验环境中获取原始数据，其核心技术主要包利用各类传感器（如温度传感器、压力传感器、化学传感器等）收集环境或样本的实时数据，利用摄像头和其他成像设备对样本进行视觉采集，获取颜色、形状、大小等特征的图像技术，并通过扫描样本容器上的条形码或RFID标签快速获取样本信息的条码和RFID技术等。这些技术使数据收集过程具有自动化、高精度且实时性强等特征，也为后续的数据处理提供了高质量的原始数据。2）数据处理包括剔除错误和无关数据，它是提取数据有用信息（常用的数据技术包括机器学习、深度学习和其他统计分析方法）的分析过程，将复杂的数据转化为易于理解的图表和报告，帮助研究人员和技术人员将决策的数据实现可视化。数据处理不仅可以提高数据分析的效率和准确性，还可以揭示数据中的隐藏模式和趋势，为决策提供一定的支持。3）针对数据分析的结果，执行相应的技术操作，具体操作包括基于数据处理的结果自动调整实验设备设置或操作流程（自动调节抽样频率、调整实验条件等）的自动化控制，在实体实验室中使用机器人进行样本的自动传送、分装和处理等操作的机器人技术等。执行技术操作的应用不仅提升了实验的效率和精确性，而且降低了人为操作的风险和误差。目前，数字化技术在实验室抽样中的应用已经显现出了巨大的潜力和优势，本文列举以下几项主要的应用案例。使用自动化样品处理系统可大幅提升样品处理的效率和重现性，这对高通量筛选非常有利，如在新药研发过程中，自动液体处理系统可以精确地分配、稀释和混合药物样品，使每次实验都拥有同样的反应条件。同时，由于不受人工操作的干扰，自动液体处理相比人工操作，其实验的差异性更小，数据的准确性更高[2]。实时监控系统可利用传感器和监测软件实时检测实验环境（如室内温湿度、有毒有害气体浓度等），并自动调节实验仪器参数以维持合适的环境。利用数据分析和机器学习等工具，能够帮助实验室工作人员从大量实验数据中获得相关信息。在基因组学研究中，也可用机器学习预测基因表达模式等问题，其效率远高于仅利用实验设计和数据采样重新访问某项已有实验获得目标信息。此外，结合实验抽样的历史数据，自动机器学习模型可以优化未来的抽样策略，提高试验设计效果。通过电子实验室日志的方式，不仅能提高实验记录的准确性和检索效率，还能更好实现实验数据的管理和共享。研究人员利用该功能轻松检查自己已经进行的实验、结果和改动，使研究过程更透明[3]。目前，数字化技术正在彻底改变检测实验室抽样的工作方式，为科学研究和质量控制带来了前所未有的贡献[4-5]。数字化技术在检测实验室抽样中的应用，显著提高了实验室抽样的效率、准确性和可重复性，减少了人为误差，同时也提升了数据处理的速度和质量。未来，物联网技术的进一步发展将使实验室设备更加智能，更加互联，如传感器、抽样机器人及分析仪器将能够实时通信，自动调整操作参数以适应不断变化的实验需求。云计算和大数据技术在检测实验室抽样的应用，将成为处理和存储巨量实验数据的关键技术，云平台不仅能提供庞大的数据存储空间，还能支持复杂的数据分析，如通过分布式计算加速数据处理速度。此外，云服务还可以促进跨国界的科学研究合作，研究人员可以在任何地方访问和共享数据、计算资源和实验工具[6]。 [1] 张梅丽. RPA推进数字化智能化的技术原理与应用场景[J]. 金融科技时代，2023（10）∶74-77. [2] 张辰贝西，贾爱梅. 工业以太网EtherNet/IP在微生物样本自动处理系统中的应用[J]. 机械制造与自动化，2021（05）∶119-121. [3] 宋寰，卫尊义，白小亮，等. 检验检测机构及实验室智能化发展探索[J]. 石油管材与仪器，2019（04）∶91-93. [4] 逯惠敏. 临床检验实验室信息化管理的实践与体会[J]. 临床医药文献电子杂志，2017（11）∶2168. [5] 马德京，刘晖，张彩丽. 浅谈TIC行业信息化和数字化的应用现状与挑战[J]. 质量与认证，2023（11）∶48-50. [6] 胡月明，李宾，高光强，等. 人工智能在检验医学中的应用及展望[J]. 国际检验医学杂志，2021（06）∶753-758.
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