Informatička rješenja u analizi laboratorijskih podataka

Razvoj novih biomedicinskih i informacijskih tehnologija te zahtjevi za povećanjem učinkovitosti, djelotvornosti i kvalitete laboratorijskog sustava nužno nameću potrebu informatizacije laboratorijske dijagnostike. Implementacija laboratorijskog informacijskog sustava (LIS) i njegova integracija s bolničkim informacijskim sustavom (BIS) omogućila je praćenje svih dijelova u procesu izrade laboratorijskog nalaza od samog prijma pacijentovog uzorka preko obrade (pred-, analitička i poslije-analitička faza) sve do izdavanja nalaza, uz prethodno prijekopotrebnu provjeru, tj. validaciju podataka. Laboratorijski nalazi, kao krajnji proizvodi neke pretrage, zahtijevaju posebnu pozornost i provjeru, a to nam omogućuje autovalidacija koja je prije svega rezultat integracije automatizacije i kontroliranog upravljanja informacijama. Cilj autovalidacije je predvidjeti i spriječiti moguće pogreške u izdavanju nalaza što na kraju rezultira povećanjem kvalitete laboratorijske usluge odnosno, poboljšanom skrbi za bolesnika. Autovalidacija omogućuje validaciju rezultata kroz točno definirana pravila u algoritmu. Algoritmi su, pak, određeni kriteriji prema kojima sustav automatski provjerava jesu li dobivene vrijednosti ispravne, postoji li potreba za zadanom pretragom, posjedujemo li dovoljno reagensa za određenu pretragu, jesu li prisutne kakve interferencije koje mogu utjecati na pogrešne rezultate, i sl. Svaki algoritam mora biti jasno i nedvosmisleno definiran pravilima unutar laboratorija te može biti obavezni ili dodatni. Obavezni se primjenjuje na sve pretrage, a dodatni samo na neke te ovise o populaciji na koju se odnose, vrsti uzorka ili pretrage. Dodatni kriteriji se uvijek mogu naknadno unositi u sustav ili nadograđivati. To je naravno velika prednost, jer u kratkom vremenu ne možemo odmah znati ispunjava li određeni kriterij svoju svrhu ili ne. Također, autovalidacija se može dogoditi samo u slučaju kada su svi kriteriji potpuno zadovoljeni, a nikako djelomično. Odnosno, ukoliko algoritam prepozna grešku, autovalidacija se zaustavlja. Cilj ovog rada jest opisati informatička rješenja koja se koriste u analizi laboratorijskih podataka s naglaskom na autovalidaciju koja nam može pomoći u ostvarenju nekih od ciljeva koje želimo postići, a to su smanjenje vremena potrebnog za izradu nalaza (eng. Turn Around Time, TAT), broja pogrešaka i povećanje kvalitete laboratorijskih usluga. U ovom završnom radu korišteni su primjeri i podaci o informatičkim rješenjima koja se koriste u Kliničkom zavodu za laboratorijsku dijagnostiku (KZLD) Kliničkog bolničkog centra Zagreb (KBC Zagreb)