臨床検査室のチームにとって、最も苛立たしいエラーは、検査室の外で発生するため、彼らが制御できないものかもしれません。実際、ほとんどのエラーは、分析前段階のソースにさかのぼることができます。独立した研究によると、エラーの62%がこの段階で発生し、エラーの15%は分析中に発生し、エラーの23%は分析後段階で行われます[1]。重要な寄与因子は、分析前技術で使用される手動プロセスへの継続的な依存です。 より良い上流の管理および自動化ツールにより、臨床検査チームは、瀉血専門医や分析前の他のメンバーが発生するエラーの数を減らすのに役立ちます。最初のステップは、問題の原因を特定することです。例えば、静脈血採血では、多くの瀉血専門医が患者を正確に同定できないため、「チューブ内の血液が誤っている」という恐ろしいエラーが生じます。最悪の場合、患者の誤識別や間違ったチューブの使用は、重大なエラーや重大な非効率性につながる可能性があります。これらの誤り、例えば、瀉血専門医が指示された検査に誤ったチューブタイプを誤って使用した場合、患者はしばしば採血を受けるために戻らなければならないことを意味します。これは、患者の時間を無駄にするだけでなく、ケアの遅延も引き起こします。 別の例を挙げると、不適切な検体の収集と取り扱いは、分析前エラーの最大のカテゴリです。これは、米国の病院スタッフの調査によると、人為的ミスまたは注意散漫によって引き起こされることが多いです。 
のエラーを減らすために、改善が選択肢となる可能性のある領域の全範囲を検討する価値があります。
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- 注文管理：デジタルオプションは、複数のシステムにまたがる注文管理や、プロセスに関わる他の関係者に重要な情報を提供するために有用です。
- 検体採取：チューブ充填、患者識別、容器選択、通訳の依頼などの標準プロトコルを確立します。
- 輸送： この段階でチューブが紛失したり、適切な冷蔵保管がなされない場合があります。慎重な追跡管理により、検査室は作業負荷の管理や輸送中の検体追跡、分析装置への直接投入が可能になります。
- 検体受領：これらの作業は手作業で行われることが多いですが、自動化により検体の受領と処理をより効率的かつエラーフリーにできます。
これらの領域に起因する可能性のある問題の大半は、比較的単純な修正で解決できます。検体のラベルの位置がずれているような、基本的な事柄の課題を検討してください。このような、小さくて無視できるほど小さなエラーを見落とすと、波及効果が生じ、効率的なワークフローや生産性を混乱させる可能性があります。過去の例に戻ると、Clinical and Laboratory Standards Instituteは、患者検体の正確な同定を助ける規格を開発しており、電子的に生成されたラベルに含める必要がある情報に関する要件が規定されています[2]。 分析前のエラーは手動タスクに関連付けられることが多いため、自動化ソリューションの実装は、エラーを低減し、効率を改善し、プロセスを標準化し、病院全体のコストを削減するための効果的な方法となり得ます。サンプル管の準備と正しいラベル付け、検査室へのサンプル輸送、サンプル受領のボトルネックを軽減するための検査室での自動化されたサンプル分類、適切な患者の識別と並べ替えのための標準化されたチェックイン、プロセス全体の透明性のためにLISに接続した分析前ワークフローの各ステップの位置追跡など、分析前段階の広範囲のステップをサポートするための自動化された装置があります。また、自動化ソリューションを実装することで、臨床検査技師が必要とする継続的な中断を必要とせずに安定した状態で作業できるワークフローも得られます。 最近では、自動化分野の進化により、患者のチェックインから検査室での検体受領まですべてを管理する統合ソリューションが利用可能になりました。この総合的なアプローチは、手動ステップを最小限に抑えることによってエラーの可能性を低減することを目的とします。典型的に、統合システムは、患者IDカードを読み取り、試料収集用の患者固有の管キットを作成し、待ち行列システムを作成し、瀉血前のラベリングおよび輸送を実行し、試料を検査室に移動させ、検査室に到着したら試料を装填および選別します。このような自動化設定は、大規模な瀉血センター、病棟、さらには医師の診療などの分散型検体収集センターで最も一般的に使用されています。 興味深いことに、アジアは分析前の検体自動化空間におけるイノベーションの温床です。統合ソリューションを提供する企業の多くは、中国、日本、韓国に拠点を置いています。技術は、多くの場合、最適な有用性のために臨床検査室においてすでに使用されている自動化ソリューションを補完するように設計されています。 臨床検査室、自動化プロバイダー、その他の病院の利害関係者の協力の取り組みにより、自動化された技術の実装を通じて分析前のエラー率を大幅に削減できるようになりました。
参考文献：
[1] Carraro, P.and Plebani,M.(2007) ‘Errors in a Stat Laboratory: Types and Frequencies 10 Years Later’, Clinical Chemistry, 53(7), pp. 1338-1342. 以下より入手：https://doi.org/10.1373/clinchem.2007.088344
[2] Clinical and Laboratory Standards Institute (2018) Prevention of Specimen Labeling Errors in the Lab.以下より入手可能：https://clsi.org/resources/insights/prevention-of-specimen-labeling-errors-in-the-lab/ （アクセス：2025年9月3日）
