医疗机构样本库作为医药卫生和科技健康领域创新的重要基础性支撑，未来将在人工智能赋能下，依托高质量数据集和可信数据空间+大规模算力与模型，在标准化和信息化的基础上，呈现“四化”的趋势，以快速拥抱智能化时代的到来。

其一，针对多元化样本和数据全流程管理，做到质量过程管理实时化。传统质量管理模式依靠人工抽查，依赖于事后检查，无法实时纠错。AI可以辅助解析临床信息、采样记录、转运日志等“接踵而来”的数据流内容，抓取其中的术语偏差、数值冲突、流程缺项等，实时生成纠偏提示与质量评分，把不规范、不完整、无法溯源的样本信息拦截在入库前，实现样本数据标准化管理的“实时化”。

其二，针对多模态、跨尺度数据的整合，实现数据孪生化。样本库通过整合影像、病理、多组学数据等，借助人工智能技术可以把这些多模态的数据碎片拼成患者的“数字孪生体”。在肿瘤多模态诊疗和预后评估、药物设计与筛选等方向，研究者可进一步依托算力和大语言模型等，从云端验证模型到真实世界落地，降低试错成本，提高验证效率。

其三，针对样本和数据的共享机制，实现共享智能化。基于隐私计算、联邦学习等技术体系下的智能共享网络有望实现“数据不出院、模型多院跑”的应用场景，通过区块链技术确保生物样本数据的真实性和可追溯性，保护数据隐私，提高共享效率与透明度，协同促进样本库的同质化管理和资源的共享应用。

其四，针对样本和数据的转化利用，实现样本库发展的可持续化。样本库依托高质量生物样本资源、标准化数据集与数字化模型等，通过规范化的样本共享与数据交易平台助力资源的确权和合规流通，实现患者获益、科研共享、产业转化的可持续生态，并进一步通过数据可信区间的建立，打造医学研究+产业应用共创模式，构建样本和数据资源高效流通机制，依托转化应用及产业化生态体系，形成长效发展模式。

以AI淬炼品质，让每份样本成为可信的“种子”；以孪生拓展边界，把真实世界升维为无限试验场；以共享疏通脉络，使数据在流动中增殖；以转化提升价值，让科研、临床与产业在此交汇共赢。医疗机构样本库将在人工智能时代下快速发展，焕发无限活力，通过“四化”成为连通基础研究、临床与转化研究的重要枢纽，以及预防、诊疗、康复、健康管理等全链条的强力支撑，驱动精准医疗时代的新质生产力。