实验室商业智能工具与数据分析应用对临床诊疗绩效提升的意义
【摘要】实验室工作流程中的商业智能(BI)工具可带来诸多益处，包括数据整合、实时监控、流程优化、成本分析、性能基准(质量指标)、预测分析、合规报告和决策支持。这些工具可提高操作效率、质量控制、库存管理、成本分析和临床决策。这篇文章揭示了一家私立医院实验室的工作流程和BI的实施情况。通过识别挑战并克服它们，实验室可以利用BI和分析解决方案的强大功能加速医疗绩效，降低成本，并提升护理质量。我们采用了navify(Viewics)作为BI平台，该平台依赖于一个无限数据仓库进行分析和仪表盘展示。我们将其应用于实验室的分析前、分析中和分析后阶段。我们的结论是，数字化对于创新和竞争力至关重要，能够提升未来实验室的生产力、效率和灵活性。
【关键词】标杆;大数据;商业;数据分析;质量指标
当前，数字化已被公认为推动世界经济增长的强大引擎。数据分析正日益成为临床实验室日常运作和质量改进工作的重要组成部分。商业智能（BI）仪表盘作为数据分析的关键组成部分之一，能够为决策者及时提供汇总分析和可视化信息。仪表盘通常在一个屏幕上显示关键绩效指标（KPI）以及其他指标的状态或汇总统计数据，从而一目了然地提供特定目标的相关信息。这些BI仪表盘能够提升医疗机构的财务和运营绩效以及患者护理质量。通过使用BI工具，我们可以减少依赖Excel工作表的手动操作步骤，例如数据处理、使用Excel公式和生成可视化图表等。当今，领导层需要承担以下职责：（a）确定本地环境的临床需求和战略方向，(b）确保技术解决方案具有成本效益、安全可靠；（c）具备营销、谈判以及管理服务变革的商业头脑；（d）理解支撑基因组学、健康信息科学（数据挖掘和健康经济学）以及物理科学的临床生物信息学；(e）在医疗保健系统普遍面临人员短缺的情况下，具备提供直接临床护理的知识和技能；（f）提升沟通和互动能力。为了提高领导力贡献，建议通过跨医疗保健领域合作，结合诊断和/或信息技术行业，通过整合的专业组织方法，与学术界和政策相关的医疗保健组织联合开展教育和培训。这种合作方式将有助于推动领导力在医疗保健领域的进一步发展。
我们可以使用开源编程语言（如R或Python编程语言）构建自己的仪表盘，也可以使用来自供应商的实验室定制的BI工具。市场上有多种选择，可以使用Microsoft Excel和Power BI、GraphPad Tableau等各种用户友好型BI工具，以及特定于个人EHR的工具（如SlicerDicer等），这些工具可用于各种数据分析、报告和可视化目的。但是，如果能拥有与实验室相关的特定BI工具，加强与信息技术、应用程序开发和BI团队的合作，将是帮助满足临床实验室数据分析需求的宝贵资源。我们在工作区域引入了现代化的数字化工具，以监测实验室的有效性和效率。这款名为navify(Viewics）的数字工具在Roche平台上工作，覆盖了实验室的主要批量测试菜单，是一个使用Tableau提供仪表盘和的数据分析平台。通过Roche提供的中间件Infinity连接到医院实验室信息系统（LIS），这是一个实验室IT解决方案，有助于管理工作流程和数据。
本文深入探讨了中东地区私立实验室在工作流程中实施BI和分析解决方案时所面临的多方面挑战。通过深入的文献综述并结合我们的实践经验，本研究旨在揭示实验室运营的独特性与实施数据驱动技术的复杂性之间错综复杂的相互作用。通过识别这些挑战，实验室专业人员、IT利益相关者和决策者可以全面了解可能阻碍成功应用的潜在瓶颈和障碍。本文后续章节将详细讨论关键步骤，包括与数据质量、现有系统集成、隐私和安全问题、组织变革管理以及领域特定专业知识匮乏有关的问题。通过剖析这些挑战，本研究试图提供见解，以指导中东地区实验室做出明智的决策，并有效实施BI和分析解决方案。
一、我们的旅程如何开始
我们国际医疗中心（IMC），是一家位于沙特阿拉伯吉达市的三级医院，拥有300张床位。IMC建于2005年，涵盖30多个专科。高素质的员工队伍与先进的设施相结合，共同支持IMC的战略支柱健康、质量、患者体验、数字化、人员、医疗和财务。为了保持在地区内最佳医疗服务提供者中的地位，并与全球医疗实践保持一致，IMC致力于打造一种以目标为导向的数字化文化。这种数字化赋能IMC提供卓越的医疗服务、改善患者体验并优化运营。这些因素共同为患者的治疗提供了一种整体化的方法。数字化要求采用一种数字化思维，认识到旅程的持续性和波动性。IMC于2019年首次制定了为期3年的数字化转型路线图，其中包括55项举措，该路线图还允许采取其他举措，以满足市场趋势、业务要求和持续发展的机构需求。2020年11月，我们实施了navify（Viewics）系统，用于监控实验室的关键绩效指标（KPIs）。BI工具在我们实验室工作流程中的具体应用包括使用Infinity（中间件）进行数据整合。该中间件解决方案是一种在实验室分析仪与实验室信息系统（LIS）之间充当媒介的软件，它能够全面展示实验室运营情况，并促进数据驱动的决策。通过分析历史数据和趋势，BI工具可以识别实验室工作流程中的低效和困难。这些洞察有助于优化流程，从而缩短周转时间、提高生产力并优化资源配置。
在这里，我们选择了数据密集型仪表盘（navify核心实验室分析）来监控分析前样本量、分析周转时间、分析后工作量分析以及仪器利用率。仪表盘是对基础首选数据集中某些子集进行自定义图形化视图。供应商特定的中间件和商业分析平台会建立仪表盘，并与业务用户共享；这些仪表盘可以是单独的，也可以是网站或应用程序的一部分。如果业务用户获得了报告权限，他们也可以建立自己的仪表盘。实验室仪表盘（图1）为实验室主任或设备经理提供所需的概览，将实验室各阶段各部门的所有数据集中到一个中心点，将大大有助于实验室的顺利运行，并为您提供设施的整体视图。这些数据可作为质量指标（QIs），事实上，QIs是一种改进工具，通过与规定的标准进行比较，来衡量选定护理方面的质量。这促进了问责制，有助于决策设定优先事项，从而有助于在时间线之间进行比较并制定有效的干预措施。
二、实验室检验分析前监测
大部分实验室误差都发生在分析前阶段，几乎占70%或更多。各机构使用不同的分析前解决方案来克服实验室专业人员面临的这一最大挑战。我们采用Roche解决方案，并通过navify平台观察工作量，如订单量、样本量及按检测项目统计的检测次数(见图2)。通常，分析前阶段一直是样本采集的重点改进领域，如溶血、脂血、条形码标签错误、样本丢失等导致的样本拒收。除此之外，最引人注目的QI是对采血工作量的分析。良好的实验室实践包括平衡对工作人员的要求，以便为患者提供充分的服务。实验室检测一般从采血开始，实验室面临并应有效处理的一个明显挑战是，在部署采血服务时要考虑到患者流入的高峰和低谷。掌握分析前的工作量数据，我们就能减少多余的工作人员，从而降低成本。此外，我们还能够调整特定时间段和区域所需的确切劳动力，并改善了服务结果。对于倾向于使用分析前QI仪表盘的用户而言，患者对改进人员配置的预测是其显著特点之一。这有助于我们在实验室分析前阶段实施精益和六西格玛流程改进理念。我们对住院和门诊的采血服务进行了系统化的改进，从而提高了患者的满意度。这一成果得益于样本采集的及时性提升以及患者等待时间的缩短。通过这一改进，我们不仅提高了员工的工作积极性，还降低了员工的缺勤率。此外，监测“样本量和单项检测数量的变化”（见图2）也是一个有效的工具。尽管实验室服务仅占医院预算的5%，但它们对60%至70%的重要决策产生影响，包括患者的入院和出院。BI数据有助于确定医院系统正在考虑的项目所能带来的实际成本节约或新增净收入。我们正在探索的分析前监测的另一项应用是，血液中各种分析物的浓度在一天中会发生变化。这些周期性变化可能很大，因此应严格控制样本采集时间。例如，激素水平等化学分析物会受到昼夜节律的影响。借助navify系统，我们能够监测此类检测(如TSH、皮质醇、睾酮等）的样本采集时间。通过这些有价值的数据，我们能够为医生和患者提供指导。
三、实验室分析监测
BI工具通常是实验室在解决分析中问题时的理想选择，因为可视化数据更易于理解。通过使用navify系统，我们能够监控实验室的周转时间（TAT），这是分析业务工具中—个有前景的QI。TAT是实验室服务最重要的可衡量工具之一，一直被用作实验室绩效的关键绩效指标。通过监控TAT，可以安排实验室的工作流程。根据国际标准化组织（IS0）指南，每个实验室应根据临床需求与医生协商，为其每项检测建立TAT，并定期评估是否达到既定的TAT目标。通过检查异常值及其背后的原因，可以最大限度地减少TAT的延长。TAT延长会延误患者诊断和治疗。Holland等人指出，TAT增加导致43%的治疗延迟和61%的急诊科停留时间延长。TAT延长的其他影响可能包括，由于医生根据STAT（紧急检测）重新安排检查而工作量增加，从而加重医疗成本负担。因此，除了重点业务QI之外，还需要对TAT进行严格监控，以实现有效的实验室管理。我们已能够通过navify系统监控TAT（见图3）。
全实验室自动化（Total Laboratory Automation，TLA）显著提升了实验室的效率。AINaam等人最近指出，实验室生产率的提高导致实验室人力需求减少。由于操作TLA所需的人力较少，节省的劳动力被转移到解决分析前和分析后环节中的异常值纠正问题上，从而改善总TAT。我们在实验室工作中也通过使用BI工具实现了这一目标。除了对TAT进行简单监控外，我们还能对不同检测项目（如心脏标志物、肾功能检测、肝功能检测、激素等）的TAT变化和异常值进行监测。这使我们在监控系统的变化以及改进或下降的原因时，可以获得额外的信息来改进我们的业务战略。为了应对大量复杂的检验，临床实验室提前配备了高通量自动分析仪，甚至实现了实验室全面自动化。通过使用高度精密的自动分析仪，产生了大量的实验室数据。大多数情况下，自动验证规则的设置是为了在TAT内应对高要求的检测结果。自动验证规则是基于临床决策点、分析测量范围、差值检查（delta checks）和稀释规则的自动放行范围设计的。使用交互式仪表板进行自动验证可实现可视化显示，使我们能够轻松地进行数据驱动的决策过程。根据我们实验室设定的规则，每月超过95%的结果能够实现自动验证（见图3）。这通过为下单医生提供及时的结果来改善我们的业务目标。我们发现自动验证是另一种机器学习工具，它通过自动验证改善了分析吞吐量体验，并提高了可靠性，这在传统上由人工执行时这些过程往往具有主观性。
四、实验室分析后监测
分析后阶段是检测过程的最终阶段，在这一阶段不仅要通过参考范围最终确定检测结果，还要处理实验室管理的其他重要方面。除TAT外，我们还关注仪器的利用率、供应链优化、按仪器、工作日和小时进行的工作量监控以及供应链管理。所有来自仪器日志文件和infinity（中间件）的数据都用于收集这些重要信息。现代实验室的服务范围很可能取决于是否拥有高度精密和复杂的实验室仪器。为了实现业务目标，我们应该了解仪器的使用情况。这些有关工作量化的数据对实验室如何管理业务有重大影响。由于缺乏数据利用率，对仪器可用性和利用率的可视性不足是当今许多实验室面临的挑战。我们通过使用navify克服了这一问题。我们将放置在不同地点的不同分析仪连接到navify数字解决方案，并通过工作量平衡比来监控利用率（见图4）。正如Tsai等人所建议的那样，这种流程挖掘使我们能够在机器停机期间审查预防性维护政策和流程。通过使用BI软件，实验室可以收集和分析实验室在运营、财务以及人员管理等方面的实时数据。显然，高效利用实验室仪器和人力资源是实现业务目标并保持其繁荣发展的关键。为此，不同的研究人员将模拟工具应用于医疗保健领域。Lote等人致力于通过使实验室人员更均衡地使用资源来提高资源利用率。Kadi等人则评估了现有和潜在实验室检测配置中的瓶颈问题。为了确定哪些资源的利用率最高，作者计算了每种资源的利用率。
我们能够根据急需的领域部署人员，因为navify为我们提供了真正的见解来确定人员配置计划，以满足从分析前阶段到分析后阶段的需求（图4）。通过这种直观的方式获得见解，使我们能够将资源重新分配到最需要的地方，并优化表现不佳的领域，以确保尽可能获得最佳投资回报。我们发现，样本工作量(即样本吞吐量）是可衡量的BI工具。要计算实验室的最大吞吐量，就必须知道每种资源的最大吞吐量；但这可能无法衡量工作人员在面临最大工作量时的工作节奏。一般来说，我们的目标是最大限度地提高吞吐量。吞吐量越大，生产率就越高，这意味着实验室在给定时间内处理的样本越多。具有适当高的最大吞吐量的实验室可以应对高峰期的需求，并且在机器发生故障时，可以在实验室再次运行或使用备用实验室分析仪时快速处理积压的样本。这种BI工具更明显的优势是，实验室可以选择接收更多的样本，如来自其他实验室甚至临床试验的样本。任何临床实验室都可以通过重新思考工作流程和程序来提高其能力，以更少的资源做更多的事情，并有效地完成工作，使花在医疗保健上的钱物有所值。专注于工作负载完成的数据，一旦获得数据，我们就可以轻松纠正异常值的原因。这无疑会提高了临床实验室的生产力，效率和质量，这一功能已被我们的实验室管理持续使用。
五、哪些其他功能可以受益
尽管我们已成功在医院实施了“危急值报告”政策，但我们希望在改进BI仪表盘时，能够增加危急实验室结果的数据。及时通知危急值始终会影响患者的治疗和住院时间。所有实验室必须遵循严格的危急值报告指南，这是由国际和本地认证机构（如美国病理学家协会[CAP]）所要求的，包括实施强有力的质量保证体系。实验室危急值的列出和确认通常取决于多种变量，包括人员配置、设备、患者人口统计学特征以及医院的临床需求。实验室专业人员与其他医疗保健利益相关者合作，已能够制定出全院范围内的实验室危急值。实验室供应链管理对于危重患者至关重要，如果管理不当，将给医院管理带来灾难性后果。通过利用有价值的分析工具，可以轻松应对在维护和交付实验室用品过程中出现的不可预见的问题。
提供描述性和预测性模型的分析可以增强价格谈判的决策，减少供应的变化，并优化整个订购过程。这将使供应链从一端到另一端保持井然有序，并避免瓶颈。
McHugh声称，这样可以减少浪费并降低发明者的费用近8%，从而更有针对性地了解运营情况。使用AI或预测分析功能（如预测或价值比较），可以利用现有数据库发出数据警报。通过创建这种预测仪表盘，可以探索可用数据并预测业务未来。通过这一功能，人们可以在一个屏幕上查看过去、现在和未来的数据。
六、BI将来如何影响实验室
综上所述，实验室工作流程中的BI工具提供了多种实用程序，能够显著提升我们的运营效率、质量控制、库存管理、成本分析、决策支持以及合规报告。它为实验室管理人员和工作人员提供了宝贵的见解，以提升绩效、优化流程并提供更优质的患者护理。这次监测为我们的诊断实验室带来了关于BI价值之间相互关系的深刻见解。Phillips-Wren G、McKniff S等人的研究表明，“工作流程和操作流程可视化的选择如何影响采用实时大数据技术的决策”。这些发现帮助IMC实验室聚焦于BI实施带来的益处，从而获得更大的竞争优势。随着实验室努力通过数据驱动策略推进其工作流程，深入理解它们所面临的挑战至关重要。通过克服这些障碍，实验室可以利用BI和分析解决方案的变革潜力，加速向高效、创新和卓越迈进。数字化转型是一个通过降低成本和提高医疗质量来加快医疗绩效的机遇。我们发现navify是实现我们业务目标的理想实验室BI平台之一。这种BI工具和其他BI工具被视为追求创新和保持竞争力所必需的数字化程序。在未来的实验室中，由于这些BI工具，实验室工作流程将更加高效、高效和灵活。真正的实验室BI无疑是以一种为实验室业务带来解决方案的方式理解所需的数据。
编译节选自：EJIFCC. 2024 Apr 11; 35(1):34-43.
