임상 실험실 팀에게 가장 당혹스러운 오류는 실험실 외부에서 발생하여 통제할 수 없는 오류일 수 있습니다. 실제로 대부분의 오류는 분석 전 단계의 원인으로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 한 독립적인 연구에 따르면, 오류의 62%가 이 단계에서 발생하며, 분석 단계에서 15%, 분석 후 단계에서 23%의 오류가 발생합니다 [1]. 주요 요인 중 하나는 분석 전 기법에 사용되는 수동 공정에 대한 지속적인 의존입니다. 더 나은 상위 단계 관리 및 자동화 도구를 통해 임상 실험실 팀은 채혈사 및 분석 전 단계의 다른 구성원들이 발생하는 오류 수를 줄이도록 도울 수 있습니다. 첫 번째 단계는 문제의 원인을 파악하는 것입니다. 예를 들어, 정맥 채혈 중 많은 채혈사가 환자를 정확하게 식별하지 못하여, 우려되는 “시험관 내 혈액 오류”로 이어집니다. 최악의 경우, 환자 식별 오류나 잘못된 시험관 사용은 심각한 오류와 상당한 비효율성을 초래할 수 있습니다. 채혈사가 주문된 검사에 부적합한 시험관을 실수로 사용하는 경우와 같은 이러한 실수는, 환자가 종종 다시 와서 채혈을 받아야 함을 의미합니다. 이는 환자의 시간을 낭비할 뿐만 아니라 진료 지연을 야기합니다. 또 다른 예를 들자면, 부적절한 검체 채취 및 취급은 분석 전 단계 오류 중 가장 큰 범주입니다. 이는 종종 인간의 실수나 주의 산만으로 인해 발생하며, 미국 병원 직원 대상 설문조사에 따른 것입니다. 
분석 전 단계의 오류를 줄이기 위해 개선이 가능한 전체 영역을 고려할 가치가 있습니다:
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- 주문 관리: 디지털 옵션은 여러 시스템에 걸쳐 주문을 관리하고 프로세스의 다른 당사자에게 주요 정보를 제공하는 데 유용할 수 있습니다.
- 검체 채취: 튜브 충전, 환자 식별, 용기 선택, 주문 해석 등을 위한 표준 프로토콜을 수립해야 합니다.
- 운송: 이 단계에서 튜브가 분실되거나 적절한 냉장 보관 없이 방치될 수 있습니다. 세심한 추적은 실험실이 배송 중 업무량을 관리하고 검체를 추적하며 분석기로 직접 로딩을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 검체 접수: 이러한 작업은 종종 수동으로 수행되지만, 자동화를 통해 검체 접수 및 처리를 더 효율적이고 오류 없이 만들 수 있습니다.
이러한 영역에 기인하는 잠재적인 문제 대부분은 꽤 간단한 해결책을 가지고 있습니다. 검체에 부착된 라벨이 어긋나는 것과 같은 기본적인 문제를 고려해 보십시오. 이처럼 작고 거의 무시할 수 있는 오류를 간과하면 연쇄 반응을 일으켜 효율적인 워크플로우와 생산성을 방해할 수 있습니다. 어긋난 라벨은 올바른 바코드 판독을 방해하며 임상 실험실에서 검체가 거부되는 결과를 초래할 수 있습니다. 앞선 예로 돌아가자면, 임상 및 실험실 표준 연구소는 환자 검체의 정확한 식별을 보장하기 위해 전자적으로 생성된 라벨에 포함되어야 할 정보에 대한 요구 사항을 포함한 표준을 개발했습니다 [2]. 분석 전 단계의 오류는 종종 수동 작업과 관련이 있으므로, 자동화 솔루션을 구현하는 것은 오류를 줄이고, 효율성을 개선하며, 프로세스를 표준화하고, 전반적인 병원 비용을 절감하는 효과적인 방법이 될 수 있습니다. 분석 전 단계의 광범위한 단계를 지원하는 자동화 장치가 있습니다. 예컨대 검체 튜브 준비 및 올바른 라벨링, 실험실로의 검체 운송, 검체 접수 병목 현상을 줄이기 위한 실험실 내 자동 검체 분류, 올바른 환자 식별 및 대기열 관리를 위한 표준화된 체크인, 그리고 검체 위치 추적 및 분석 전 단계의 각 단계에 대한 타임스탬프 기록 등이 포함되며, 전 과정의 투명성을 위해 LIS 연결됩니다. 자동화 솔루션을 구현하면 실험실 기사에게 더 도움이 되는 워크플로우를 제공하여, 수동 작업에서 요구되는 지속적인 중단 없이 안정적인 마음 상태를 유지할 수 있게 합니다. 최근 자동화 분야의 발전으로 환자 체크인부터 실험실 검체 접수까지 모든 것을 관리하는 통합 솔루션을 이용할 수 있게 되었습니다. 이러한 전체론적 접근 방식은 수동 단계를 최소화하여 오류 가능성을 줄이는 것을 목표로 합니다. 일반적으로 통합 시스템은 환자 ID 카드를 읽고 검체 채취를 위한 환자 맞춤형 튜브 키트를 생성하며, 대기열 시스템을 만들고, 채혈 전 라벨링 및 운송을 수행하며, 검체를 실험실로 이동시키고, 검체가 실험실에 도착하면 이를 로딩하고 분류합니다. 이러한 자동화 설정은 대규모 채혈 센터, 병동, 심지어 의원과 같은 분산형 검체 채취 센터에서 가장 일반적으로 사용됩니다. 흥미롭게도 아시아는 분석 전 검체 자동화 분야에서 혁신의 중심지입니다. 통합 솔루션을 제공하는 많은 기업이 중국, 일본, 한국에 기반을 두고 있습니다. 기술은 종종 최적의 활용을 위해 임상 실험실에서 이미 사용 중인 자동화 솔루션을 보완하도록 설계됩니다. 임상 실험실, 자동화 제공업체 및 기타 병원 이해관계자들의 협력적인 노력을 통해 자동화 기술을 구현함으로써 분석 전 단계 오류율을 크게 줄이는 것이 이제 가능해졌습니다. 참고문헌: [1] Carraro, P.및 Plebani, M.(2007) ‘Errors in a Stat Laboratory: Types and Frequencies 10 Years Later’, Clinical Chemistry, 53(7), pp. 1338–1342. 참조 사이트: https://doi.org/10.1373/clinchem.2007.088344 [2] Clinical and Laboratory Standards Institute (2018) Prevention of Specimen Labeling Errors in the Lab. 참조 사이트: https://clsi.org/resources/insights/prevention-of-specimen-labeling-errors-in-the-lab/ (접속일: 2025년 9월 3일).
