Đối với các đội ngũ xét nghiệm lâm sàng, những lỗi gây khó chịu nhất có thể lại là những lỗi họ không thể kiểm soát được – vì chúng xảy ra bên ngoài phòng xét nghiệm. Quả thực, hầu hết các lỗi đều có nguồn gốc từ giai đoạn tiền phân tích. Theo một nghiên cứu độc lập, 62% lỗi xảy ra trong giai đoạn này; 15% lỗi xảy ra trong quá trình phân tích và 23% lỗi được thực hiện trong giai đoạn sau phân tích [1]. Một yếu tố góp phần quan trọng à việc tiếp tục phụ thuộc vào các quy trình thủ công trong các kỹ thuật tiền phân tích. Với quản lý ngược dòng và công cụ tự động hóa tốt hơn, các đội ngũ phòng thí nghiệm lâm sàng có thể giúp các bác sĩ phẫu thuật tĩnh mạch cũng như các thành viên khác trong giai đoạn tiền phân tích giảm số lượng lỗi. Bước đầu tiên là xác định nguồn gốc của vấn đề. Chẳng hạn, trong quá trình lấy máu tĩnh mạch, nhiều nhân viên lấy mẫu đã không thực hiện đúng quy trình định danh bệnh nhân, dẫn đến sai sót nghiêm trọng là “nhầm mẫu máu trong ống”. Trong trường hợp xấu nhất, việc định danh bệnh nhân sai hoặc sử dụng sai ống có thể dẫn đến lỗi nghiêm trọng và sự kém hiệu quả đáng kể. Những sai lầm này – chẳng hạn như khi bác sĩ trích máu vô tình sử dụng loại ống không chính xác cho các xét nghiệm đã yêu cầu – đồng nghĩa với việc bệnh nhân thường phải quay trở lại để được lấy máu lần nữa. Điều này không chỉ làm lãng phí thời gian của bệnh nhân mà còn gây chậm trễ trong quá trình chăm sóc. Lấy một ví dụ khác, việc thu thập và xử lý mẫu không phù hợp là loại lỗi lớn nhất trong tiền phân tích. Điều này thường do lỗi của con người hoặc do phân tâm, theo một khảo sát của nhân viên bệnh viện Hoa Kỳ. 
Để giảm thiểu sai sót trong giai đoạn tiền phân tích, cần xem xét toàn diện mọi khía cạnh có tiềm năng cải thiện:
-
- Quản lý chỉ định: Các tùy chọn kỹ thuật số có thể là một yếu tố hữu ích để quản lý chỉ định trên một số hệ thống cũng như cung cấp thông tin chính cho các bên khác trong quá trình
- Lấy mẫu: Thiết lập các giao thức tiêu chuẩn để làm đầy ống, định danh bệnh nhân, lựa chọn vật chứa, phiên giải chỉ định, và nhiều hơn nữa
- Vận chuyển: Trong giai đoạn này, có thể xảy ra tình trạng thiếu ống nghiệm hoặc ống nghiệm được lưu trữ lạnh không đúng cách; theo dõi cẩn thận có thể giúp các phòng xét nghiệm quản lý khối lượng công việc và theo dõi mẫu trong quá trình vận chuyển, cũng như thực hiện nạp mẫu trực tiếp đến máy phân tích
- Tiếp nhận mẫu: Những công việc này thường được thực hiện thủ công, tuy nhiên, quy trình tiếp nhận và xử lý mẫu có thể trở nên hiệu quả hơn và loại bỏ sai sót nhờ vào tự động hóa
Hầu hết các vấn đề tiềm ẩn phát sinh từ các khu vực này đều có phương án khắc phục tương đối đơn giản. Hãy xem xét thách thức từ một lỗi tưởng chừng như rất cơ bản: nhãn dán trên mẫu bệnh phẩm bị lệch. Việc bỏ qua những sai sót nhỏ, ngỡ như không đáng kể này có thể tạo ra hiệu ứng gợn sóng (ripple effect), gây gián đoạn quy trình vận hành và làm sụt giảm năng suất làm việc. Các nhãn sai lệch gây trở ngại cho việc đọc đúng mã vạch và có thể dẫn đến các mẫu bị từ chối tại phòng xét nghiệm lâm sàng. Quay lại ví dụ trước đó: Viện Tiêu chuẩn Lâm sàng và Phòng thí nghiệm đã phát triển các tiêu chuẩn để giúp đảm bảo xác định chính xác các mẫu bệnh phẩm, với các yêu cầu về thông tin cần được bao gồm trên các nhãn được tạo bằng phương thức điện tử [2]. Vì các lỗi tiền phân tích thường liên quan đến các công việc thủ công, việc thực hiện các giải pháp tự động hóa có thể là một phương thức hiệu quả để giảm lỗi, cải thiện hiệu quả, chuẩn hóa các quy trình và giảm chi phí bệnh viện tổng thể. Hiện nay đã có các thiết bị tự động hỗ trợ đa dạng các bước trong giai đoạn tiền phân tích, chẳng hạn như: chuẩn bị ống mẫu và dán nhãn chính xác; vận chuyển mẫu đến phòng xét nghiệm; phân loại mẫu tự động tại phòng xét nghiệm để giảm ùn tắc khi tiếp nhận mẫu; kiểm tra chuẩn hóa để định danh và sắp xếp thứ tự thích hợp cho bệnh nhân; và theo dõi vị trí cho các mẫu và ghi dấu thời gian từng bước trong quy trình làm tiền phân tích, đồng thời kết nối với LIS để đảm bảo tính minh bạch trong suốt quá trình. Việc triển khai các giải pháp tự động hóa cũng cung cấp một quy trình làm việc thuận lợi hơn cho kỹ thuật viên phòng xét nghiệm, giúp họ duy trì trạng thái tâm lý ổn định mà không bị gián đoạn liên tục bởi các thao tác thủ công. Gần đây, sự phát triển trong lĩnh vực tự động hóa đã tạo ra các giải pháp tích hợp giúp quản lý mọi tác vụ từ nhận bệnh nhân, đến tiếp nhận mẫu trong phòng xét nghiệm. Phương pháp tiếp cận toàn diện này nhằm giảm thiểu lỗi bằng cách giảm thiểu các bước thủ công. Thông thường, một hệ thống tích hợp sẽ đọc thẻ ID của bệnh nhân và tạo bộ ống nghiệm dành riêng cho bệnh nhân để thu thập mẫu, tạo hệ thống hàng đợi, thực hiện ghi nhãn trước khi lấy máu và vận chuyển, chuyển mẫu đến phòng xét nghiệm và nạp và sắp xếp mẫu khi đến phòng xét nghiệm. Các thiết lập tự động hóa này được sử dụng phổ biến nhất tại các trung tâm lấy máu lớn, phòng bệnh và thậm chí các trung tâm thu thập mẫu phi tập trung, chẳng hạn như các cơ sở thực hành của bác sĩ. Thú vị thay, châu Á đang là điểm nóng về đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực tự động hóa quy trình tiền phân tích mẫu xét nghiệm. Nhiều công ty cung cấp các giải pháp tích hợp có trụ sở tại Trung Quốc, Nhật Bản và Hàn Quốc. Các công nghệ thường được thiết kế để bổ trợ cho các giải pháp tự động hóa đã được sử dụng trong các phòng xét nghiệm lâm sàng với mục đích mang lại lợi ích tối ưu. Với sự nỗ lực hợp tác giữa các phòng xét nghiệm lâm sàng, các nhà cung cấp giải pháp tự động hóa và các bên liên quan trong bệnh viện – việc cắt giảm mạnh mẽ tỷ lệ sai sót tiền phân tích thông qua triển khai các công nghệ tự động hiện nay đã hoàn toàn nằm trong tầm tay.
Tài liệu tham khảo:
[1] Carraro, P. và Plebani, M. (2007) ‘Lỗi trong phòng thí nghiệm Stat: Loại và Tần suất Sau 10 năm’, Hóa học Lâm sàng, 53 (7), trang 1338-1342. Có sẵn tại: https://doi.org/10.1373/clinchem.2007.088344
[2] Viện Tiêu chuẩn Lâm sàng và Phòng thí nghiệm (2018) Phòng ngừa Lỗi dán nhãn Mẫu Trong Phòng thí nghiệm. Có sẵn tại: https://clsi.org/resources/insights/prevention-of-specimen-labeling-errors-in-the-lab/ (Truy cập: ngày 3 tháng 9 năm 2025).
