ผลการวินิจฉัยที่แม่นยำเริ่มต้นจากขั้นตอนก่อนการวิเคราะห์ที่ดี

สำหรับทีมในห้องปฏิบัติการทางการแพทย์ ข้อผิดพลาดที่น่าหงุดหงิดมากที่สุดอาจเป็นข้อผิดพลาดที่พวกเขาไม่สามารถควบคุมได้เนื่องจากเกิดขึ้นนอกห้องปฏิบัติการ ข้อผิดพลาดส่วนใหญ่สามารถตามรอยย้อนกลับไปถึงที่มาในระยะก่อนการวิเคราะห์ได้จริง จากการศึกษาวิจัยอิสระพบว่า 62% ของความผิดพลาดเกิดขึ้นในระยะนี้, 15% ของความผิดพลาดที่เกิดขึ้นระหว่างการวิเคราะห์ และ 23% ของความผิดพลาดเกิดขึ้นในระยะหลังการวิเคราะห์ [1] ปัจจัยสำคัญที่มีส่วนทำให้เกิดปัญหาคือการพึ่งพากระบวนการแบบทำเองที่ยังคงใช้ในขั้นตอนก่อนการวิเคราะห์ ด้วยการจัดการขั้นต้นที่ดีกว่าและการใช้เครื่องมืออัตโนมัติ ทีมงานห้องปฏิบัติการทางการแพทย์สามารถช่วยผู้เจาะเลือดและบุคลากรอื่น ๆ ในขั้นตอนก่อนการวิเคราะห์เพื่อลดจำนวนความผิดพลาดที่เกิดขึ้นได้ ขั้นตอนแรกคือการระบุแหล่งที่มาของปัญหา ตัวอย่างเช่น ในระหว่างการเก็บตัวอย่างเลือดจากหลอดเลือดดำ เจ้าหน้าที่เจาะเลือดหลายคนไม่สามารถระบุผู้ป่วยได้อย่างถูกต้อง นำไปสู่ข้อผิดพลาด “การใส่เลือดผิดในหลอด” ที่น่ากลัวอย่างยิ่ง ในกรณีเลวร้ายที่สุด การระบุตัวผู้ป่วยผิดหรือใช้หลอดผิดอาจนำไปสู่ความผิดพลาดร้ายแรงและความไร้ประสิทธิภาพอย่างมาก ข้อผิดพลาดเหล่านี้ เช่น เมื่อเจ้าหน้าที่เจาะเลือดบังเอิญใช้หลอดผิดแบบสำหรับการตรวจที่แพทย์สั่ง หมายความว่าผู้ป่วยมักจะต้องกลับไปเจาะเลือดอีกครั้ง ซึ่งไม่เพียงทำให้ผู้ป่วยเสียเวลาเท่านั้น แต่ยังสร้างความล่าช้าในการดูแลรักษาอีกด้วย อีกตัวอย่างหนึ่งคือ การเก็บและการจัดการสิ่งส่งตรวจที่ไม่เหมาะสมเป็นหมวดใหญ่ที่สุดของความผิดพลาดในขั้นตอนก่อนการวิเคราะห์ ซึ่งมักเกิดจากความผิดพลาดของมนุษย์ หรือการมีสิ่งเบี่ยงเบนความสนใจ ตามตามการ ” width=”614″ height=”240″ /> เพื่อลดความผิดพลาดในขั้นตอนก่อนการวิเคราะห์ จึงควรพิจารณาทุกมิติของพื้นที่ที่อาจปรับปรุงได้:

• • การจัดการลำดับ: ทางเลือกแบบดิจิทัลอาจเป็นประโยชน์สำหรับการจัดการลำดับทั่วทั้งหลายระบบ และสำหรับการจัดหาข้อมูลที่สำคัญให้ฝ่ายอื่น ๆ ในกระบวนการ
  • การเก็บตัวอย่าง: กำหนดแนวปฏิบัติมาตรฐานสำหรับการใส่ตัวอย่างลงในหลอด การระบุตัวตนผู้ป่วย การเลือกภาชนะ การตีความลำดับ และอื่น ๆ
  • การขนส่ง: ในขั้นนี้หลอดใส่ตัวอย่างอาจขาดหายหรือมีการจัดเก็บโดยไม่มีการแช่เย็นที่เหมาะสม การติดตามอย่างระมัดระวังสามารถช่วยห้องปฏิบัติการจัดการปริมาณงานและติดตามตัวอย่างระหว่างการขนส่งได้ รวมทั้งดำเนินการโหลดตัวอย่างเข้าเครื่องวิเคราะห์โดยตรง
  • การรับตัวอย่าง: งานเหล่านี้มักดำเนินการด้วยตนเอง แต่การรับและการประมวลผลตัวอย่างสามารถทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นและปราศจากความผิดพลาดได้ด้วยระบบอัตโนมัติ

ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ที่เกี่ยวข้องกับสิ่งเหล่านี้ส่วนใหญ่มีทางแก้ไขได้ค่อนข้างง่าย พิจารณาความท้าทายของบางสิ่งที่เป็นเรื่องพื้นฐานอย่างการติดฉลากบนสิ่งส่งตรวจไม่ตรงแนว การมองข้ามความผิดพลาดเล็กน้อยที่แทบไม่มีความสำคัญเช่นนี้อาจทำให้เกิดผลกระทบคลื่นต่อเนื่องและขัดขวางขั้นตอนการทำงานที่มีประสิทธิภาพและการสร้างผลผลิตของงาน ฉลากที่ติดไม่ตรงแนวจะรบกวนการอ่านบาร์โค้ดที่ถูกต้องและสามารถส่งผลให้ตัวอย่างถูกปฏิเสธในห้องปฏิบัติการทางการแพทย์ ย้อนกลับไปยังตัวอย่างที่ยกมาก่อนหน้านี้: สถาบันมาตรฐานทางคลินิกและห้องปฏิบัติการได้พัฒนามาตรฐานเพื่อช่วยให้มั่นใจในการระบุตัวอย่างจากผู้ป่วยที่ถูกต้อง โดยมีข้อกำหนดสำหรับข้อมูลที่ควรรวมอยู่ในป้ายชื่อที่สร้างขึ้นทางอิเล็กทรอนิกส์ [2]  เนื่องจากความผิดพลาดในขั้นตอนก่อนการวิเคราะห์มักจะเกี่ยวข้องกับงานที่ทำด้วยตนเอง การใช้วิธีแก้ปัญหาแบบอัตโนมัติอาจเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการลดความผิดพลาด ปรับปรุงประสิทธิภาพ กระบวนการที่เป็นมาตรฐาน และลดต้นทุนโดยรวมของโรงพยาบาล มีอุปกรณ์อัตโนมัติเพื่อรองรับขั้นตอนต่าง ๆ ในระยะก่อนการวิเคราะห์ เช่น การเตรียมหลอดตัวอย่างและการติดฉลากที่ถูกต้อง การขนส่งตัวอย่างไปยังห้องปฏิบัติการ การจัดเรียงตัวอย่างโดยอัตโนมัติที่ห้องปฏิบัติการเพื่อลดการคั่งค้างเมื่อรับตัวอย่าง การตรวจเว็กที่เป็นมาตรฐานสำหรับการระบุตัวผู้ป่วยอย่างถูกต้องและจัดลำดับ และการติดตามตำแหน่งของตัวอย่างรวมทั้งระบุเวลาในแต่ละขั้นตอนในขั้นตอนก่อนการวิเคราะห์โดยมีการเชื่อมต่อกับ LIS เพื่อความโปร่งใสตลอดกระบวนการ การใช้ทางแก้ปัญหาแบบอัตโนมัติยังทำให้ได้ขั้นตอนการทำงานที่เอื้อต่อนักเทคนิคการแพทย์ในห้องปฏิบัติการการทำให้เกิดสภาวะจิตใจที่มั่นคง ไม่ต้องถูกขัดจังหวะอยู่ตลอดอย่างที่เกิดขึ้นเมื่อทำงานแบบแมนนวล เมื่อไม่นานมานี้ วิวัฒนาการด้านระบบอัตโนมัติได้ทำให้มีการแก้ปัญหาโดยการบูรณาการซึ่งจัดการทุกอย่างจากการเช็คอินผู้ป่วยจนถึงการรับตัวอย่างในห้องปฏิบัติการ วิธีการแบบองค์รวมนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อลดตวามเป็นไปได้ของการเกิดความผิดพลาดโดยการลดขั้นตอนการทำงานแบบแมนนวลให้เหลือน้อยที่สุด โดยปกติระบบที่มีการบูรณาการจะอ่านบัตรประจำตัวผู้ป่วยและสร้างชุดหลอดจำเพาะตัวผู้ป่วยสำหรับการเก็บตัวอย่าง สร้างระบบคิว ดำเนินการติดฉลากก่อนเจาะเลือดและขนส่ง ย้ายตัวอย่างไปยังห้องปฏิบัติการ และโหลดรวมทั้งจัดเรียงตัวอย่างเมื่อมาถึงห้องปฏิบัติการ การจัดเตรียมโดยอัตโนมัติเหล่านี้มักใช้ที่ศูนย์เจาะเลือดขนาดใหญ่ หอผู้ป่วยในโรงพยาบาล และแม้กระทั่งศูนย์เก็บตัวอย่างแบบกระจายศูนย์ เช่น สถานเวชกรรม  น่าสนใจยิ่งที่เอเชียยังเป็นแหล่งของนวัตกรรมในพื้นที่งานอัตโนมัติสำหรับเก็บตัวอย่างก่อนการวิเคราะห์ หลายบริษัทที่นำเสนอทางแก้ปัญหาแบบบูรณาการตั้งอยู่ที่ประเทศจีน ญี่ปุ่น และเกาหลีใต้ เทคโนโลยีมักถูกออกแบบมาเพื่อเสริมทางแก้ปัญหาแบบอัตโนมัติที่ใช้ในห้องปฏิบัติการทางการแพทย์อยู่แล้วเพื่อให้ใช้งานได้่ดีที่สุด ด้วยความพยายามในการทำงานร่วมกันระหว่างห้องปฏิบัติการทางการแพทย์ ผู้ให้บริการระบบอัตโนมัติ และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของโรงพยาบาลอื่น ๆ – ตอนนี้จึงมีความเป็นไปได้ที่จะลดอัตราความผิดพลาดในขั้นตอนก่อนการวิเคราะห์ได้อย่างมากผ่านการใช้เทคโนโลยีอัตโนมัติ เอกสารอ้างอิง:

[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. เข้าถึงได้จาก: https://doi.org/10.1373/clinchem.2007.088344

[2] Clinical and Laboratory Standards Institute (2018) Prevention of Specimen Labeling Errors in the Lab. เข้าถึงได้จาก: https://clsi.org/resources/insights/prevention-of-specimen-labeling-errors-in-the-lab/ (เข้าถึงเมื่อวันที่: 3 กันยายน 2568).