对临床实验室团队而言，最令人棘手的可能是那些无法直接控制的差错，因为它们发生在实验室之外。事实上，大多数错误都可以追溯到分析前阶段的来源。根据独立研究，62% 的错误发生在此阶段；15% 的错误发生在分析期间，23% 的错误发生在分析后阶段 [1]。其中一个关键因素是分析前技术仍高度依赖人工操作流程。 借助更好的上游管理和自动化工具，临床实验室团队可以帮助采血科医生和分析前阶段的其他成员减少发生的错误数量。第一步是确定问题的根源。例如，在静脉采血过程中，不少采血人员未能正确核对患者身份，从而引发令人担忧的“试管血液错误”的差错。在最坏的情况下，患者身份误认或使用错误试管可能导致严重差错，并使流程效率显著下降。当采血师意外使用不正确的试管类型进行预定测试等此类错误意味着患者通常不得不返回以再次抽血。这不仅浪费了患者的时间，而且还造成护理延误。 再举一例：标本采集与处理不当是分析前错误中占比最大的类别。根据对美国医院工作人员的一项调查，这通常是由人为错误或注意力分散引起的。 
为减少分析前阶段的差错，可从以下可能的改进环节系统评估：
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- 订单管理：数字化手段有助于跨多个系统管理检验医嘱，并向流程相关方提供关键信息
- 样本采集：建立标准化流程，覆盖采血管灌装、患者身份核验、容器选择、医嘱解读等
- 运输：此环节可能发生采血管遗失或未按要求冷藏存放；精细化追踪可帮助实验室管理工作负荷、在运输过程中追踪标本，并支持直接上机加载
- 样本接收：该环节常以手工完成，但通过自动化可提升接收与处理效率并降低差错
以上环节所致的多数潜在问题，往往可以通过相对简单的措施加以修正。以标本标签错位这一基础问题为例。此类看似轻微的差错若被忽视，可能引发连锁影响，进而干扰工作流程并降低整体效率。标签错位会干扰条码识读，并可能导致标本在临床实验室被拒收。 回到前述例子：临床与实验室标准协会已制定相关标准，以帮助确保患者标本的正确识别，并规定电子生成标签应包含的信息要素 [2]。 鉴于分析前错误多与人工操作相关，引入自动化解决方案可有效减少差错、提升效率、规范流程，并降低医院总体成本。自动化设备可覆盖分析前阶段的多个环节，例如：采血管准备与规范贴标；样本运送至实验室；实验室内自动分拣以缓解样本接收端瓶颈；用于患者身份核验与排队管理的标准化登记；以及对分析前流程各步骤进行位置追踪与时间戳记录，并与 LIS 对接，以提升全流程透明度。实施自动化方案亦可形成更适合检验人员的工作流程，减少人工环节带来的频繁打断，帮助维持连续、专注的操作状态。 最近，自动化领域的演进推动了集成化解决方案的出现，可覆盖从患者登记到实验室样本接收的全流程。这种整体方法旨在通过最小化手动步骤来减少出错的可能性。通常，集成系统可读取患者身份证卡，生成用于样本采集的患者专属采血管套件；建立排队/叫号系统；完成采血前贴标与运输；将样本送达实验室，并在到达后进行上机加载与分拣。此类自动化系统多应用于大型采血中心、医院病区，以及分散式标本采集点（如门诊诊所）。 有趣的是，亚洲在分析前样本自动化领域创新活跃。许多提供集成解决方案的公司都位于中国、日本和韩国。相关技术通常用于与临床实验室既有自动化系统形成互补，以提升整体协同与运行效率。 通过临床实验室、自动化解决方案提供方及医院其他相关方的协作，如今可借助自动化技术的部署显著降低分析前错误率。
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. Available at: https://doi.org/10.1373/clinchem.2007.088344
[2] Clinical and Laboratory Standards Institute (2018) Prevention of Specimen Labeling Errors in the Lab.Available at: https://clsi.org/resources/insights/prevention-of-specimen-labeling-errors-in-the-lab/ (Accessed: 3 September 2025).
