이상적인 시나리오에서 대부분의 임상 검사실 전문가는 모든 프로세스와 워크플로가 완전히 자동화되어 결과 해석 및 보고와 같은 가장 가치가 높은 작업에 집중할 수 있기를 원합니다. 그러나 실제로 다양한 프로토콜을 자동화하려는 시도는 종종 실험실 직원에게 예상치 못한 또는 감지되지 않은 문제로 인해 수년간 사용해 왔던 실제 수동 프로세스에 비해 덜 신뢰할 수 있는 결과를 초래할 수 있다는 우려를 남깁니다.
그러나 이러한 노력이 많이 들어가는 수동 기술은 빠르게 증가하는 임상 실험실 서비스 수요를 충족시킬 수 없습니다. 검사실에서 생성된 결과에 따라 의료 서비스 관련 결정이 달라지는 경우가 많아지고 있기 때문에, 자동화는 워크플로우를 더욱 확장 가능하고 지속 가능하게 만드는 데 도움이 되는 핵심 요소 중 하나입니다.
검사실 내에 자동화를 통합할 기회가 더 많아지는 가운데, 검사실 팀은 숙련된 직원이 주의 깊은 감독 하에서 수동으로 해당 프로세스를 수행할 때 생성된 결과와 같은 수준의 신뢰도 높은 결과를 제공할 수 있는 도구만 채택해야 합니다.
보정이 실제로 자동화될 수 있습니까?
최근 미국 임상화학 협회 연례 회의에서 미국 TriCore 연구소의 과학자들은 포도당, 콜레스테롤 및 기타 화학 판독값을 생성하는 데 사용되는 기기에 대해 자동 교정을 수행하는 새로운 기능을 평가한 결과를 보고했습니다.
자동 보정은 자주 필요한 실험실 결과를 생성하는 데 필요한 프로세스를 간소화하도록 설계되었습니다. 전통적으로, 이러한 장비는 검사실 직원이 환자 검체의 각 배치에 대해 수동 보정 및 품질 관리를 수행한 후에 실행됩니다. 보정 프로세스를 자동화하면 작업 시간이 단축되고 전체 워크플로우가 간소화되어 결과를 더 빨리 생성할 수 있습니다.
그러나 이러한 결과를 신뢰할 수 있습니까? TriCore 연구에서 과학자들은 두 가지 유사한 분석기를 사용했는데 하나는 자동 보정이, 다른 하나는 전통적인 수동 보정이 사용되었습니다. 그들은 연속 5일 동안 18개의 임상 화학 분석에 대해 테스트 결과의 일치성과 시간 효율성을 평가했습니다. 그들은 두 분석기의 결과 간에 무시할 수 있는 차이를 발견했으며, 이를 “상호 교환 가능”이라고 불렀습니다. 그들은 또한 자동 보정이 분석 실행을 위한 작업 시간과 시스템 작동 시간을 모두 감소시켰다는 점에 주목했습니다.
보정은 어떻게 자동화할 수 있습니까?
기기 제조업체는 기기별 특정 고정값과 시약별 가변값의 두 가지 메트릭을 기반으로 보정 곡선을 계산하여 이 프로세스를 자동화할 수 있었습니다. 검사를 처음 설정하면 임상 실험실 직원이 일반적인 수동 보정 프로세스를 수행합니다. 이러한 결과로부터 기기에서 자신의 특정 값을 계산합니다. 시약 특이적 값은 제조자에 의해 제공된 시약 팩 내에 인코딩되어 있습니다. 1차 보정 후, 후속 보정은 원래의 기기 값과 시약의 각 로트에 할당된 시약 특이적 값을 더하여 자동화할 수 있습니다.
자동 보정 곡선이 계산된 후, 사용자는 일반적인 품질 관리(QC) 단계로 진행합니다. QC 결과가 목표 범위 내에 있는 경우 사용자는 환자 샘플을 로딩하고 원하는 분석을 실행하는 단계로 이동할 수 있습니다. QC 결과가 목표 범위 내에 있지 않은 경우(예를 들어, 시약이 이상적인 온도에 보관되지 않았을 때 발생 가능), 사용자는 뒤로 돌아가서 시약 및 시스템의 값을 재설정하는 수동 교정을 수행합니다. 이후 최신 수동 교정에서 생성된 시스템별 값을 향후 자동 교정에 사용합니다.
작지만 강력한 변화
임상 검사실 워크플로우를 근본적으로 변경하는 자동화 접근법과 달리, 자동화 보정은 표준 워크플로우에 적합하고 임상 검사실 직원이 QC 프로세스를 통해 안심하고 확인할 수 있는 쉽게 통합되는 단계입니다. 임상실험실 구성원의 시간을 절약하고 환자를 위해 보다 신속하게 결과를 생성할 수 있는 작지만 중요한 변화입니다.
아래 링크에서 자동 보정 개념에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다
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