检验医学是临床决策的重要支撑，但其传统数据解读模式难以充分挖掘高维数据中的深层关联。该文系统梳理人工智能（AI）与检验医学融合的技术演进，从早期的专家系统到当前知识-数据双驱动模型，重点评述其在风险预警、精准辅助诊断、动态监测及智能报告解读4个方面的应用突破，并深入分析现有研究面临的数据安全、模型可靠性及算法公平性等争议。当前研究仍存在模型可解释性不足、缺乏前瞻性多中心验证、临床落地路径模糊等关键问题。未来应聚焦以下方向：（1）构建多模态、高质量且具有人群代表性的数据库；（2）发展可解释性AI与知识-数据双驱动模型；（3）开展严格的前瞻性临床研究；（4）创新人机协同模式；（5）完善伦理与监管框架，以推动AI模型由研究验证向临床决策支持工具转化，真正实现精准诊疗。