對於臨床實驗室團隊而言，最令人沮喪的錯誤可能是他們無法控制的錯誤—因為它們發生在實驗室之外。事實上，大多數錯誤都可以追溯到分析前階段的來源。根據獨立研究，62%的錯誤發生在此階段；15%的錯誤發生在分析期間，23%的錯誤發生在分析後階段[1]。一個關鍵的促成因素是持續依賴預分析技術中使用的手動程式。 透過更好的上游管理和自動化工具，臨床實驗室團隊可以幫助抽血科醫師和分析前階段的其他成員減少發生的錯誤數量。第一步是找出問題的根源。例如，在靜脈抽血期間，許多抽血師無法正確辨識患者，導致令人害怕的「管中血液錯誤」錯誤。在最壞的情況下，患者身份誤認或使用錯誤的試管可能導致嚴重錯誤和顯著的低效率。這些錯誤（例如當採血師在訂購的檢測中意外使用不正確的試管型別時）意味著患者經常必須返回以再次抽血。這不僅浪費患者時間，亦造成照護延遲。 再舉一個例子，不正確的檢體採集和處理是分析前錯誤的最大類別。根據對美國醫院工作人員的調查，這通常是由人為錯誤或注意力分散引起的。 
了減少預分析階段的錯誤，值得考慮改善可能是一個選項的全方位領域：
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- 訂單管理：數位選項可用於管理多個系統的訂單，並為流程中的其他各方提供關鍵資訊
- 樣本收集：建立管填充、患者辨識、容器選擇、訂單判讀等標準方案
- 運輸：這是管丟失或無需適當冷藏即可儲存的地方；仔細的跟蹤可以幫助實驗室管理工作負荷和跟蹤裝運期間的樣本，以及執行直接到分析儀的
- 裝載樣本接收：這些任務通常手動執行，但自動化可以使接收和處理樣本更有效且無錯誤
大多數歸因於這些領域的潛在問題有相當簡單的解決方案。請考量標本上未對準標籤等基本要素的挑戰。忽略此類幾乎可忽略的小型錯誤，可能造成連鎖反應，並干擾有效的工作流程和生產力。標籤未對準會干擾正確的條碼讀取，並可能導致樣本在臨床實驗室被拒絕。回到先前的範例：臨床和實驗室標準協會已制定標準，以幫助確保正確辨識患者樣本，並規定應包含在電子生成的標籤上的資訊[2]。 由於分析前錯誤通常與手動工作有關，因此實作自動化解決方案是減少錯誤、提高效率、標準化流程並降低醫院總體成本的有效方法。存在自動化裝置來支援分析前階段的各種步驟，諸如：樣品管製備及正確標籤；樣品運輸至實驗室；實驗室的自動樣品分選以減少樣品接收瓶頸；標準化簽入以正確辨識患者及排隊；以及分析前工作流程中針對樣品及每個步驟的位置跟蹤及時間戳記，與LIS連線以實現整個過程的透明度。實作自動化解決方案，也提供更適合實驗室技術人員的工作流程，讓實驗室人員保持穩定的心態，而無需手動工作所需的持續中斷。 最近，自動化領域的發展帶來了整合式解決方案的可用性，這些解決方案可管理從患者入住到實驗室檢體接收的所有工作。這種整體方法旨在藉由最小化手動步驟來降低出錯的可能性。通常，整合式系統將讀取患者ID卡並建立用於樣品採集的患者特定試管套件、建立排隊系統、執行靜脈切開前標籤和運輸、將樣品移動到實驗室並在樣品到達實驗室時載入和分類樣品。這些自動化設定最常用於大型採血中心、醫院病房，甚至分散的樣品收集中心，諸如醫師執業。 有趣的是，亞洲是分析前樣本自動化領域的創新溫床。許多提供整合解決方案的公司都位於中國、日本和韓國。技術通常旨在補充臨床實驗室已使用的自動化解決方案，以獲得最佳效用。 在臨床實驗室、自動化提供商和其他醫院利益相關者之間的合作下，現在可以透過實施自動化技術來大幅降低分析前錯誤率。
參考文獻：
[1] Carraro，P.以及普萊巴尼，M.(2007) 「Errors in a Stat Laboratory：Types and Frequencies 10 Years」，Clinical Chemistry，53(7)，第1338-1342頁。 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.請造訪：https://clsi.org/resources/insights/prevention-of-specimen-labeling-errors-in-the-lab/（存取日期：2025年9月3日）。
