论文弱水三千，草根检验人取哪一瓢饮？

多维度评价白衣天使的呼声不断，唯论文是举的时代正在远去，但身边的经验一再证明，坚持论文产出，依然是滋养我们成长的源头活水，平时养生（交流学术思想，推动学科进步），急时解渴（晋升职称或授予学位）。

发表论文的方式可谓千人千面。

有人大水漫灌，有人高山悬瀑，有人细水长流……

有人只能遥望一江白月，茫然无措，干渴难耐。 

1 干渴难耐的草根检验人

如何写论文？这个烂俗的话题，越来越旱涝分化。

如果把医学圈比作一个生态系统，头部科研人才有实力雄厚的平台培育，又有源源不断的课题基金来浇灌，最终长成参天大树，然后开枝散叶，栽培新苗。

如果有幸加入这些大佬的团队，基本不用操心选题，通常会承接一个固定的研究方向，或分担某个环节。虽然辛苦，好在路径成熟，照理能分配到预期的果实。

芸芸检验人，栖于树上的只是少数。

◆很多人身在基层医院，科研资源相当贫瘠——没有带路人、没有高精尖的仪器、没有经费的支撑。

◆处境堪比草根的，也包括不少三甲医院的检验小白，学历不低，但工作条件没法延续导师的课题，失去了大树的荫庇，独自面对论文选题。

◆一些大龄在职研究生，应对完细碎的日常工作，几乎没有精力再跑去养细胞、喂老鼠、跟踪RCT，陷入寻觅论文方向的焦虑中。

形形色色的草根检验人，胸中那份对科研初始的激情被一点点消磨，压力却与日俱增。参评职称、考核评优、研究生毕业……不说SCI，起码要有一篇“核心”来兜底。

这个痛点催生了一大波论文速成课程，如果你幻想着靠突击几天搞出一篇“灌水”论文，多半会呛一口水。

干渴到极致时，有人索性花钱“外包”，饮下掺沙造假的浑水。

笔者硕士毕业不久，手有余温，常有同事和同学求助我“如何写论文”，期待我提供几篇范文，用以照猫画虎。

从本科开始，我撰写过各类论文二十多篇。出于一枚“杂家”的习惯，自己常对接触到的研究内容和论文分门别类地进行梳理。

秉着“先问是什么，再问怎么做”的基本逻辑，我引导咨询者把问题缩窄一点：

“先说说自己中意哪类选题，确定好论文的形式，咱们再做计议。”

我担心看到的反应屡屡出现——话音刚落，他们兴冲冲的目光突然凝固，一脸迷茫……

学术论文不比命题作文，它的选题范围很宽，医务人员做科研是一种个性化选择的过程，因地制宜，因人而异，不会有那种“排排坐听听课”的统一课堂。

这感觉好比你想发展体育特长，先得选好一门项目才能训练。究竟选长跑、跳高、游泳、还是乒乓球，依个人禀赋和兴趣而定。

选择比努力更重要，这个道理放到论文上同样适用。

很庆幸，检验论文的水系发达，提供给草根检验人广阔的选择空间。

检验在医学领域中属于“万金油”般的存在。这个学科依托于纷繁的生物标志物而生，而生物标志物可以切入任何临床问题，不像其他临床专科那样局限于某类器官或病种。无论心肝脾肺肾，只要发现有标志物异常，涉及检验的科研就如影而至。

不仅如此，检验又是一门典型的医学、理学与工程学的交叉学科，涵盖了实验室质量管理、方法学评价等检验特有的研究方向。

毫不谦虚的说，就论文选题的广度，检验冠绝其他医学专科。

谁说草根检验人注定匍匐在科研荒漠中？仔细勘察，或许脚下就藏着一条暗河，合你口味——门槛低、上手快、花钱少。

不求河岸边大树的雄奇伟岸，取一瓢浇入旷野上的草根，还你一片盎然的葱绿。

2 检验论文的千川百流

话不多说，奉上我独家制作的思维导图。

1）先盘点沿两侧的支流

「理论性论文」看似纯属动嘴皮子的功夫，省去了数据处理的苦恼，但对学术视野和文笔的要求更高，医学期刊留给这类论文的版面比例却很少。最打击人的是，许多单位评职称和毕业时不承认它。研究生写综述是科研训练的必要环节，专家一般是受邀发表高论，草根检验人只能靠热情发电了。站在功利角度，这类论文的性价比不高，倘若兴之所至，也不妨把肚里的见解一吐为快。我就曾浅谈了人工智能给检验医学带来的变革，知网下载量超过1300次，成就感满满。

「报道类论文」类似书写大病历，一线医生最容易上手。可惜，它与「理论性论文」同病相怜——河道太窄，主流杂志每期只刊登两三篇。想必大家工作中都会遇到疑难病例和奇怪的检验数字，但这类论文为了精中取精，通常要求高规格的证据支持，动辄基因测序、蛋白电泳、流式细胞术，小医院的技术平台很难激起什么水花。

反倒是专业论坛、公众号等新媒体平台兴起，敞开了病案分享的大门，让更多检验报告背后暗藏玄机的小故事浮出水面。

2）中流击水

发表论文数量最多、水流最大的干流，当属中间那支「数据性论文」，它还有一个耳熟能详的名称：论著。

而最追捧的论著形式，当属基础研究。它以细胞和老鼠为模型，从基因和蛋白层面揭示生命奥秘，上限很高，是高分论文的宠儿、申报项目和冲击人才计划的硬通货。无数医生硬着头皮挤进去基础研究的赛道，一派千帆竞发，百舸争流的盛况。

我的读研时光，主要花在了国自然基金标书中的实验上，【A分子通过B机制对C疾病产生D功能】的经典公式刻进脑海，信号通路在头顶盘旋缠绕，一次次的实验失败磨砺了心性，一堆堆的瓶瓶罐罐永远刷不完……

想从重复的劳动中解脱出来，快速出数据？那就外送公司做基因/转录/蛋白/代谢组学分析，燃烧经费铸就高分论文利器。无奈，此技只应树冠有，草根难得几回闻。

那段经历让我体会了基础研究周期之长，充满不确定性。即使是大学附属医院的团队，也不一定能做出名堂，更何况缺经费、缺人手的草根了。

基层单位做纯基础的研究，选题不符合作者身份，容易令期刊编辑和读者生疑，拒稿事小，“触礁翻船”事大。

3）捷径

避开了高门槛的基础研究，大家本能地朝向那种“拿别人的数据，发自己的论文”的选项。所谓“达则细胞分子（湿实验），穷则Meta生信（干实验）”，Meta分析和生物信息学分析满足了借公共数据库“空手套白狼”的愿望，被不少科研小白奉为救命稻草。

Meta分析广泛服务于临床决策，简单来说，就是把各处的小临床研究合并成一个大研究，评一评哪种诊疗方式更有效。由于模式相对固定，可以不停地替换病种来批量复制，Meta分析成为论文灌水的重灾区，近几年认可度极速下滑。依旧有国人在Lancet、JAMA等顶级期刊成功发表Meta，倒不是技法多高超，关键是选题有灵魂。

生信分析的内容体系比Meta庞杂，学起来费力一些，要想真正玩转，R语言、Python等编程软件是绕不开的，毕竟比起宏观的人群指标，微观分子的数据是海量的。

如今生信分析也被贴上了标签，大有成为下一个Meta的颓势，许多SCI期刊陆续声明拒载纯生信分析的文章。如果添上一些自己的实验，做到“干湿结合”，就很受欢迎了，搭配方式为：生信分析提示相关+基础实验论证因果。

生信分析也能为临床研究起舞助兴。比如我一篇分析IL-6与卵巢癌恶性进展的论文，当初仅检测了几十例血清样本，内容很单薄。添上后半部分的生信分析，就从临床现象延伸到分子机制了。

另外介绍一下相对小众的文献计量学。它浅显易懂，从文献库中采集关键字段，帮读者快速了解某个特定领域的作者、国家和研究机构分布，以及热点和发展趋势。检索的主题可以肆意发挥，任何一种疾病，任何一门诊疗技术（如干细胞移植、二代测序），任何一种标志物（如外泌体、microRNA），万物皆可计量。我本科就是从文献计量学入门接触科研的，借此实现第一篇SCI的突破。不过说实话，这类论文偏向于情报学的范畴，被生物医学类杂志接收很考验运气，适合抱着为预选课题方向做调研报告的心态去完成。

以上这些论文类型被所有人都视为“捷径”时，你就要小心了。抄捷径的人多了，捷径还是捷径吗？

4）回归本职

贴近日常工作发掘问题，既亲切，又稳妥。我要请出场的重头戏，正是临床研究型论文。

根据有无主动干预行为，临床研究分为干预性和观察性两大类。干预性研究的代表，是临床证据金字塔上的明珠——随机对照试验（RCT）

干预性研究本就不容易组织，加之检验科的专长在“诊”不在“疗”，接触不到患者治疗（干预）过程的一手信息，不如做些力所能及的观察性研究。

将观察性研究继续向下拆解，分为前瞻性和回顾性两类。不同点在于，前瞻性研究先招募研究人群，追踪观察他们未来的发病情况，随访周期长，收集的数据质量好坏，高度依赖临床科室的配合；回顾性研究选择已经发病的人群，调取他们过去的病历资料，前期工作量省去很多，非常亲民。我实习时做过一项胰腺炎危险因素的回顾性研究，与同组的两名同学坐在科室的电脑前，奋战三晚，合力完成了数据的收集，还发表到了中华牌期刊上。

不得不承认，“由果及因”的回顾性研究的证据等级偏低，文章档次难破天花板。好在科研草根的心气也不高，考虑更多的是性价比，这款论文中的五菱宏光Mini不香吗，奢求啥豪华跑车？

况且“真实世界研究”理念的推广，纳入标准不严格、数据不整齐这些被诟病的“硬伤”反而成了接地气、兼容性强的表现，前提是运用好多因素分析的方法，尽量消减混杂和偏倚。

每个人身上都带有多种属性，临床研究既然以人为研究对象，注定与多因素相伴。这些因素换言之变量，收集得越丰富越好，包括人口学特征、临床特征、病理特征，当然还有我们检验人每天打交道的各种实验室指标。

拿到这些数据后，按照标准思路，先要校正打酱油的混杂因素，发现那些与病情独立相关的变量，即危险因素。这一步需注意，根据病程和指标检测的时间点，分区危险因素的含义——究竟是在病因、诊断、治疗，还是预后中发挥作用，抓住一点即可成文。

第二步，拿刚筛出的危险因素指导实践，具体点说，就是建立数学公式预测风险，可以是现在患有某种疾病的概率（诊断模型），也可以患者未来发生某种事件的概率（预后模型），统称为临床预测模型。对应危险因素的几种含义，预测模型应用于疾病的辅助诊断、鉴别诊断、病情进展、预后评价等各个阶段，正好覆盖了检验指标的应用领域，能实实在在地帮助我们修正对检验指标的认知，丰富对检验报告的解读。

时下著名的案例，是钟南山院士团队的新冠肺炎危重症预测模型。该研究从全国1590例新冠肺炎患者中收集了72个临床因素，筛选出10个独立危险因素，包括中性粒细胞与淋巴细胞比值、乳酸脱氢酶和直接胆红素这3项检验指标。随后，构建多因素预测模型，并制作出免费访问的网页预测工具。

 在过去，预测模型基本等同于回归分析，常用的回归模型有线性回归、Logistic回归、Cox回归，我称之为“老三剑客”。随着机器学习算法向医学渗透，预测模型家族涌现出神经网络、随机森林、支持向量机等 “新三剑客”，处理复杂数据时，比传统回归模型表现更佳。

以检验人熟知的多指标诊断模型为例，从低阶到高阶不断发展，我在守着金矿当乞丐：检验人的掘金利器在哪里？中有专门讲解。

我读研时做的肿瘤基础实验，到后期进展不顺，毕业前赶不及发表，只好左右开弓，启动Plan B：同类肿瘤的临床诊断学研究。从电子病历里一通搜集，列出肿瘤标志物、血细胞分析、常规生化等20余项检验指标。查阅文献，大多是靠堆砌指标建立的回归模型，延用这种老掉牙的玩法，八成要被拒稿。我祭出机器学习算法来协助诊断，又改进了指标筛选和对照组设置，为平平无奇的回顾性资料添上几抹创新。

3 水无常形，文无定法

写不出上述「医学通用类型论文」怎么办？莫慌，还有「检验特色型论文」等着我们。

如果说前者是发掘实验室指标的临床指导意义，后者则是聚焦指标本身，在指标呈现的准确性和效率上下功夫。

「检验特色型论文」独成体系，主要包括：建立检验方法、改进报告审核规则、检验系统的性能验证、制定指标的参考区间……

这类论文的思路都相对简明直白，草根检验人却不一定能看得见、摸得着。

离草根圈最遥远的，是试剂或者检验方法的建立。我的一些学弟学妹到外校深造，所在的课题组当中，就有站在检验技术研发前沿的，比如基于“基因剪刀手”CRISPR的分子诊断技术、基于太赫兹波谱（俗称6G）的生物传感器。这些用资金投入和科学交叉的难度筑起的壁垒，阻隔了科研单位或豪门检验科以外的大多数人。

更常见的，是新仪器的性能验证，新方法的评价、检验报告的自动审核方案，这些都属于广义的实验室质量管理，往往要与机构合作，甚至依托厂商的支持。然而，基层医院检验质量管理体系普遍比较薄弱，也没有实力引进先进仪器，或开展特别新的技术和检验项目。

沉心细数，草根尚可一试的，就剩设置参考区间了。收集人群数据的时候，注意区分地域、时间、环境、职业等因素，以凸显“量身定制”的用心。同样是突出样本的特色，从事微生物检验的小伙伴，可以回顾总结某地区/某时段/某人群的病原菌分布和耐药性分析。

数据唾手可得，但把数据变废为宝的过程，并非想象的那么简单。

我科有一篇建立本地区前列腺特异抗原（PSA）参考区间的文章，当初直接从电脑中调出数据，以年龄对PSA水平的影响为切入点，每十岁为一组，用均值和标准差计算出若干个参考区间。整个过程一气呵成，投稿却屡遭碰壁。最终，方法改用严谨又前卫的分位数回归，用拟合曲线刻画出指标随年龄变化的规律，才撬开了发表的大门。

其实，「检验特色型论文」包括但不限于上述几种，来瞧瞧以下几个案例。

案例一

这篇文章切中了一个长久困扰检验科的痛点——血液标本采集完成后，血细胞的新陈代谢会不断消耗血清中的葡萄糖，导致血糖检验出现误差。于是作者猜想：既然葡萄糖的体外降解主要是由血细胞引起，其降解速度是否与血细胞计数有关呢？

该研究采集了30名健康志愿者的血液标本，记录不同放置时间点后的血糖下降幅度。多元线性回归模型发现，不论是何种采血管中，血糖的降解速度都与白细胞计数、红细胞计数、单核细胞计数和中性粒细胞计数有关，而与血小板计数、红细胞体积等参数无关，提示我们可以建立一个包含血常规参数的方程，帮助校正血糖结果。

案例二

这篇文章揪住了我们习焉不察的危急值复查制度，从临床经济学的视角核算其收益，相当于对危急值复查的决策本身做“预后分析”。

研究者首先在医院执行了一个月的危急值复查制度，而后试终止，对比前后效果。期间共发现896例凝血和血常规危急值，这些标本经过复查后，95%以上仍是危急值，代价却是TAT延长了10分钟~1小时，临床医师推迟下“输血”医嘱，以及实验室的试剂成本和人工成本每年增加7~15万美金。最终得出一个颠覆常识的结论：只要实验室管理规范，凝血和血常规这两项危急值的复查多是自寻苦恼，没有必要。

案例三

前面说过，检验人很难牵头治疗方案方面的干预性研究，但转回到检验前端管理的问题，比如样本采集、运输、储存等因素对检验结果的影响，设计一些小型干预性研究，未尝不可。

无独有偶，为弄清抽血前喝点水对常规生化结果影响有多大，有学者招募了20名不同年龄段的受试者，比较了空腹和喝水后的结果，模糊的实践经验得到了量化：只要在采血前1小时喝不超过300ml水，对多数常规生化检查没有影响。

整个试验流程不踏出检验科，完全不用担心受试者的依从性。

*在此特别鸣谢（内蒙古医科大学附属医院的）胡志德老师，以上案例多取自他的公众号《Clinchem》分享的资讯。

总结一下这些论文的风格，可谓“重剑无锋，大巧不工”，一扫我们对论文的刻板印象：

l 不拘泥于形式，融汇各类研究方法，难以明确的归类为哪种论文

l 篇幅短小精干，朴实无华的技术外衣下，包裹着精巧的设计内核

l 以解决工作中的实际问题为目标，常规指标，方便就地取材

l 敢于挑战传统，突破思维惯性，修复了我们认知上的小bug

反思我们的idea，是不是被锁住了？

做科研，不像完成仪器操作那样，需要对照SOP。多一点留心和发散，多一种猜想与验证，看似一潭死水的工作中，也能冒出股股清泉。

眼尖的小伙伴可能发现了，以上案例都刊登在SCI期刊上，罕有中文期刊的踪影。这与国内期刊的风气有关——注重形式上的学术感包装，抗拒太“土”的选题。这类论文明明很有临床指导价值，凝凝聚着对检验医学简洁而优美的洞察，却难以在国内破圈。

我劝国刊重抖擞，不拘一格录论文。

4 俯瞰水网纵横交织

什么，盘点完这么多类检验方向的论文，依然无从下手？

打起精神，咱们升个维度，把那张思维导图浓缩升级。

我把「医学通用类型论文」当中的临床研究部分和「检验特色型论文」揉合到一起，提炼出三个关键要素——指标、疾病、方法。它们之间组成的关系网，囊括了大部分检验论文的套路。

检验指标位居中心，架起疾病和方法的两翼。而每一个抽象的要素，又包含多个具体的内容，可以与其他要素构建起一对多，或多对一的关系。惯用的组合有以下几种：

1） 同一指标应用于多种疾病：

检验界津津乐道的“宝藏指标”——红细胞体积分布宽度(RDW)，本是血常规中的普通参数，用于鉴别贫血类型。近年掀起了一波掘宝RDW的热潮，它的应用范围被一再扩展，包括预测静脉血栓的发生风险，提示自身免疫性疾病的活动度，评估心衰、卒中溶栓治疗、急性胰腺炎、恶性肿瘤等疾病的预后。

不止RDW，许多常规指标都是 “多面手”。别人发现了指标A与某疾病x挂钩，你可以探索A在类似疾病y、z中的变化；即便不更换病种，别人研究了指标A在发病前的风险提示功能，你可以关注A在发病后的预后评估价值。

摁着一个指标“吃干榨尽”的范本，当属美国麻省总医院心脏科主持的PRIDE研究。研究者为了探讨N 末端 B 型利钠肽前体（NT-proBNP）在呼吸困难人群中诊断心衰的价值，花4月招募了599例患者，然后拆解成不同的角度，陆续发了二十几篇论文：

1、NT-proBNP与心衰预后的关系

2、NT-proBNP在处于临床评分处于灰区的不确定人群中，诊断心衰的效能

3、NT-proBNP在合并糖尿病的呼吸困难患者中，诊断心衰的效能

4、NT-proBNP在有COPD和哮喘病史的患者中，诊断心衰的效能

5、NT-proBNP在肾功能降低的呼吸困难患者中，诊断心衰的效能

6、NT-proBNP与左心室射血分数、超声心动图、胸部X线等心衰辅助检查中的参数的关系

7、在呼吸困难人群中，引入NT-proBNP是否会节约医疗费用

……

草根检验人手中的数据资源本就不多，想实现高产，唯有从“粗放型”的研究模式改为“精耕细作”，一份原始数据产出一个专题系列。做到这一步，足以为科室的科研发展独当一面了，有志者还能借此基础，申报一些小课题。

2） 多个指标应用于同一疾病：

几乎不存在敏感度和特异度俱佳的完美指标，单一指标对疾病的指导意义终归有限。比起苦苦寻觅新型标志物来提升诊断效能，把现有的检验指标打包组合，使其互相取长补短，不失为一种更实用的解决思路。

初级的方法是创建衍生指标，比如中性粒细胞/淋巴细胞比值、尿素/肌酐比值，小野寺预后营养指数（PNI）=血清白蛋白 + 5 ×淋巴细胞总数(10^9/L)，炎症营养指数（INI）=C反应蛋白/血清白蛋白。

若想纳入更多指标，就要依靠前面介绍的预测模型了，也意味着踏入统计学的深水区，让人头疼，却容易出彩。

发表检验论文的制胜法宝，不外乎三样：指标新颖、样本充足、分析思路的升华。

对草根检验人而言，指标选择和样本数量上的缺陷无可避免，只能通过强化分析层面的技能点来弥补。有道是“剑（数据质量）不如人，剑法（数据分析）胜于人”。

一些粗糙的论文，一股脑的各种多因素回归分析，再给独立影响因素挂上个系数，就戛然而止。

而要把故事讲完整、讲透彻，先迎接几个拷问：

l 建模前样本区分为训练集和验证集了吗？

l 建模后如何验证和评价其效果可靠？

l 这个模型能给临床实践带来什么？

回答好以上问题，即使是土掉渣的指标也能发表不错的论文。

例如，用尿常规报告中的细菌计数、白细胞计数、亚硝酸盐三项指标联合筛查尿路感染：

首先采用多元logistic回归对三项指标进行合并，建立一个筛查模型，再通过传统的ROC曲线，比较指标合并后与各自单独时的筛查准确性。

一般的论文到这里就画上句号了。而这篇趁热打铁，继续用净重分层指数(NRI)和综合改良指数(IDI)进行模型性能检验。

最后落脚到同行最关心的问题：做尿培养之前，先用尿常规指标筛查尿路感染，能否让患者受益？采用决策曲线分析法（DCA），衡量了漏诊带来的危害与减少误诊带来的受益，证明其新建的模型可以让患者净受益。 

细致而严谨的模型评价是高质量论文的标志，直白而形象的结果展示，则能把论文再拔高一截。分享两个锦上添花的小技巧：

一、结果可视化，比如给Logistic回归配上森林图、给Cox回归配上列线图。

二、应用简便化，比如构建评分量表，把病人分为高、低分险类别，缩减医疗决策的过程。

3） 多个指标水平之间的相关性：

这类套路常作为[多个指标应用于同一疾病]的准备环节，用以排除相似度很高的冗余指标，给预测模型的指标体系减负；或借助旧指标的“搭线牵桥”，给某疾病补充新指标。也可以独立成文，经典案例如下：

这篇文章回顾分析了门诊病例，发现RDW和超敏C反应蛋白、血沉两项炎症指标呈明显正相关。出于节约医疗资源，减轻患者经济负的考虑，研究者建议在心血管疾病风险预测模型中，用便捷廉价的RDW替代超敏C反应蛋白和血沉。

4） 多种方法检测同一指标：

前三类论文的终极目的都是协助临床医生合理选择检验指标。

而每一个指标背后，又或多或少的对应着不同的检测方法，第四类论文便是检验科医生自己选择检测方法的参考依据。

比如科室能开展指标A检测的有方法1、2、3，对应着三台设备或三种试剂，就可以探讨方法1、2、3的可比性、干扰因素以及优缺点，以便确定各自的适用场景。

最近的一波方法学评价热，发生在市场竞争激烈，新产品不断涌现的新冠检测领域：

对于新转化的检测技术，通过与传统方法比较，可以判断其是否可靠，能否投入临床应用。论文题目诸如：

还可以发现并消除干扰因素，提高全程质量控制的水准： 

老牌的血管保护药羟苯磺酸钙严重干扰肌酐测定，导致结果假性降低的问题，影响临床判定。北京协和医院的检验团队进行了体外添加试验、志愿者口服等试验，对比罗氏、西门子、贝克曼、强生、日立等8种主流的生化分析仪的结果偏离情况，进一步证实该药物对于酶法肌酐检测的负干扰普遍存在。为此改进LIS系统的审核规则，对服用该药的患者用苦味酸法复查。接着是“产学研”对接，和厂家协作改良现有方法，研制出新一代抗药物干扰肌酐检测试剂。 

至于一连串方法学评价试验：精密度、准确度、相关性、专属性、线性、回收率等，此处不做展开。

结 语

当一个行业越来越成熟，就一定要往纵深去延伸，去满足更多细分领域。所以你会发现，检验医学行业的论文类型如此丰富，密布弱水三千，而且每一条水道下，都别有洞天。

然而水雾腾腾，遮挡了低处草根的视线，致其对科研的认识比较片面，只闻分子生物实验和大样本临床波涛澎湃，却忽视了每日工作产出的数据细流蜿蜒流淌。

因此，很有必要先对照一张检验论文的流域图，找准自己的定位，再串联起科研工作上、下游的千头万绪。

广大基层检验科医生，能最近距离体会临床需求，发现最实际的问题。我相信，大家都有机会在科研上小有作为，来反哺自己专业能力，乃至推动检验医学行业的点滴进步。

野生状态下的草根与其舍近求远，追逐高大上的基础研究或新颖的指标，不如集中精力开发身旁的水资源，收获“山下兰芽短浸溪”的怡然欢快，与高大挺秀的树木形成错位竞争，共生共荣。

检验论文弱水三千，君取哪一瓢饮？