液相串联质谱联用技术在医学检验中的应用越来越广泛，质谱数据后处理的准确性直接影响到检测结果的质量，本文介绍了基于“AI”算法的Peakintelligence ™数据解析模块的特点及其在临床质谱数据后处理中的应用优势，包括血清中脂溶维生素检测、儿茶酚胺类化合物检测等易受内源性基质干扰影响的项目。通过加载人工智能和机器学习的数据处理算法可以有效避免异常积分曲线出现的概率，简化数据后处理流程，提高实验室分析效率并保证检测结果更准确。

本文利用岛津公司GCMS-QP2020气相色谱质谱联用仪结合新型复合源Smart CI源，通过切换离子化方式对敌敌畏、毒死蜱、对硫磷、二嗪磷、五氯硝基苯、环氧七氯等14种化合物进行了EI和CI定性分析。对比了上述化合物的EI和CI质谱图，均得到了准分子离子峰 [M+H]+，其中11种物质的 [M+H]+ 在CI图中是基峰，同时对比了14种化合物在Smart CI源和EI源的响应。该方法操作简单，不需要卸真空更换离子源，就可以在Smart CI源上实现对化合物EI和CI的测定。

本文建立了符合《中国药典》2020年版四部通则《0722 维生素D测定法》中第四法维生素D含量测定的方法。为了解决前维生素D受杂质干扰的问题，采用岛津中心切割二维液相色谱系统进行测试；在指定的二维液相色谱条件下，对照品前维生素D和维生素D在第一维液相和第二维液相中出峰良好，分离度满足要求。取对照品重复进样测试，保留时间RSD为0.26%~0.71%，峰面积RSD为0.76%~1.46%；虽然维生素D制剂供试品溶液前维生素D在第一维色谱中受杂质干扰，但在第二维色谱中成功将前维生素D与杂质分离；第一维液相色谱中维生素D理论塔板数为2511~2706，前维生素D和维生素D的分离度均大于5，第二维液相