可视化数据系统在临床实验室质量指标智能化分析中的运用

2021年10月29日 96 次阅读 本文共4436字,预计阅读时间13分钟

可视化数据系统在临床实验室质量指标智能化分析中的运用

随着实验室自动化程度的不断提高,实验室产生的样本数据越来越多。如何在医疗大数据环境下为实验室管理提供快速、可靠的数据统计结果,成为实验室质量管理的关键问题。本文主要介绍如何利用计算机智能统计技术和自动化报表展示系统完成临床实验室质量指标的智能统计,以及该系统的主要构建和运用情况。通过可视化数据报告系统的运用解决了传统统计工作中存在的耗时、耗力、数据展示不全、展示效果单一等问题,为实验室智能化管理监测提供了技术支持。

实验室检测的质量保证是患者获得可靠诊断、治疗检测及预后判断的重要前提。近年来随着检验医学的发展,自动化程度不断提高,多学科合作不断加强,如何保证实验室质量,及时发现问题并提出质量改进方案成为新的研究热点,质量改进离不开质量指标的全面监控,如何在实验室大数据样本中精准、快速获得质量控制指标结果成为质量改进工作中的重要突破口。可视化数据系统是指利用一定的技术方案将原始数据经过智能统计处理转换成更直观的图表和统计结果。可视化数据管理不仅运用于商业领域,在医疗数据管理中也得到了认可。目前关于可视化系统应用于临床实验室的研究相对较少,有研究报道利用DataCake软件智能统计自动化流水线的质量指标,但该统计系统尚未覆盖非流水线仪器,并且对于系统的兼容性尚未提及。而iReport作为开源的可视化报表工具在临床实验室数据管理上的运用尚未见报道,本研究对iReport可视化数据报告系统在临床实验室智能化质量管理中发挥的作用进行初步探讨。

传统质量控制指标统计分析存在的问题

实验室质量控制指标由有专门负责质量改进(quality improvement,QI)的员工根据实验室要求定期进行人工统计、分析和汇总并制定报表,最终完成质量总结报告。在检测次数高达10万次/月的临床实验室完成一份质量总结报告不仅耗时长,还需要实验室信息系统(laboratory information system,LIS)人员的协助才能顺利完成。传统模式下利用EXCEL等工具的统计方式存在耗时长、工作量大、信息反馈滞后等缺点。

可视化数据报告系统的构建

实验室管理中质量指标的统计汇报总结工作是质量管理过程中非常重要的环节。如何提高实验室质量管理工作的效率成为QI组新的突破点。本实验室使用的iReport可视化数据报告系统是利用Power BI报表服务器获取多种数据库信息(SQL、Server、Oracle、MySQL、Cache),将数据脱敏加密处理结合实验室质量管理指标进行自定义建模和实时分析,按要求绘制可视化的报表类型(线图、柱状图、饼图、烧瓶图、复合图等),实现智能化统计的目的,为实验室人员岗位设置、试剂耗材定制、流水线样本分配、实验室绩效考核等提供数据支持。

iReport可视化数据报告系统覆盖的实验室样本范围包括全自动生化流水线、全自动激素检测流水线及非流水线急诊生化、心肌标志物和体液生化样本。系统的整体数据流程包括:样本检测数据、仪器报警、患者基本信息以及样本各流程节点时间信息等,经由cobas data manager分析仪数据管理软件传输至中间体软件cobas infinity,各仪器数据在infinity系统处整合后传输至LIS系统,以上数据流程实时同步完成。之后进入数据预处理阶段,为保障LIS系统稳定运行,在不影响自动化流水线正常运行的前提下,iReport系统定时抽取LIS中质量指标相关数据,并基于预设的数据分析ETL模型(抽取、转换、加载)进行数据清洗。最终质量指标统计结果在iReport中显示,并支持按需统计。利用可视化数据报告系统完成质量指标统计的工作流程见图1。

图1 可视化数据报告系统统计工作流程

可视化数据报告系统根据不同质量指标分为不同报告版面,每种版面主要包含两个模块:数据统计模块、报表展示模块。数据统计模块是指各项质量控制指标根据检索要求分析得到的总的统计结果,报表展示模块是将每种质量指标分别按照不同时间、仪器、检测项目、人员等条件呈现的可视化图表,既有单一因素图表又有多因素图表,图表类型多样化。

可视化数据报告系统统计结果分析

国家卫生健康委临床检验中心2020年3月发布了51个质量指标,覆盖了分析前、分析中、分析后各个阶段。根据实验室要求,iReport可视化数据报告系统目前主要运用于分析前不合格样本统计分析,分析中和分析后样本周转时间(turnaround time, TAT)分析、分析后人员工作量和危急值统计。

样本量多因素统计分析相比于传统的单一因素样本量统计模式,可视化数据报告系统可以多维度分析样本量与时间、测试量、班次之间的关系,见图2。首先根据选择日期(年/月/日)统计样本总量,生成饼图统计每月样本量所占百分数,对比发现2019年12月份样本量高于9、10、11月份;其次统计每日样本量总数和平均数,便于直观查看一周七天样本分布情况,统计结果可见每周星期二样本量最多,星期日最少;从测试量的统计结果分析可见肝功能测定指标AST、ALT、DBIL、TBIL消耗量最大。iReport还能详细展示一天中每个时间段样本量分布情况,每天上午9:00~12:00样本接收量最大,报告审核时间集中在9:00~14:00,白班和中班(8:00~13:00)样本量最多,有助于实验室针对不同班次合理安排岗位人员。看似简单的样本量分析,经过可视化系统处理后,能多角度对比样本量信息并提供分析图表,为岗位安排、试剂、耗材订购提供精准数据依据,有助于实验室科学化管理。

图2  样本量可视化报告

全流程多因素TAT统计样本流转时间是实验室质量考核的重要指标,反映样本检测的及时性和效率,根据是主要分为实验外和实验室内TAT。TAT中位数是指将周转时间由长到短排序后取其中位数,计算公式如下:TAT中位数=X(n+1)/2, n为奇数,TAT中位数=[Xn/2+X(n/2+1)]/2,n为偶数,n为检验样本数,X为检验前周转时间。可视化数据报告系统采用实时监测和定期回顾2种方式进行TAT监测。根据不同时间节点实验室外TAT主要包括采集-核收、审核-报告打印,实验室内TAT包括样本核收-上分析仪、上分析仪-出结果、出结果-审核这三部分。根据实验室要求,TAT达标时间设置如下:急诊样本采集-审核为120 min,门诊样本核收-审核为150 min,住院样本核收-审核为240 min,其余样本核收-审核为360 min。TAT受样本量、样本类别、人员等多种因素影响。为缩短获得TAT结果的等待期,传统TAT统计模式只是按照样本类别、实验室内外抽样统计TAT,可视化数据报告系统不仅能够按照样本类别统计门诊、住院、急诊样本TAT还能按照样本分组、开单科室、检测仪器等统计全流程TAT。

从iReport系统可见生化组2019年10月、11月样本量低于9月和12月但TAT完成率却有所下降,发现这一现象后,QI分析其原因是由于实验室仪器调整影响了样本TAT,经过迅速整改,12月TAT得到改进。流水线对TAT的改善效果在iReport系统一目了然,2020年7月激素检测流水线开始使用后,激素组在样本量增加的情况下的TAT达成情况由6月份的86%提升到了8月份的91%,实验室内TAT由108.09 min缩短到93.39 min,其中TAT改善效果最明显的阶段是上分析仪-出结果,缩短了一半时间。另外还可以从科室维度分析实验室外TAT和实验室内TAT,为改善实验室外TAT提供依据,有助于实验室和临床科室的有效沟通,同时优化实验室内流水线方案,调整样本上机顺序和样本分配。而对于实验室重点关注的TAT未完成部分,可视化数据报告系统能够根据样本类型、样本科室、检测仪器等多维度定位分析未完成原因,有助于实验室TAT精准定位管理和持续改进,见图3。

图3  TAT可视化报告

不合格样本统计根据临检中心要求不合格样本主要分为9类包括样本量不足、类型错误、容器错误、运输错误、采血污染、空管、血凝、医嘱撤销、非本科室项目等。不合格样本是实验室管理的重要组成部分,是检验前的重要质量指标,样本类型符合要求是保证检验结果准确性的前提条件。不合格样本率=不符合要求的样本数/同期样本数×100%。传统不合格样本采用人工记录,最后再由QI组手动统计不合格样本原因,传统统计模式存在记录不清晰、不完整、耗时等问题,并且纸质文档一旦丢失便无法追朔原始记录。可视化数据报告系统根据不合格样本原因、样本科室来源(护理单元/测试项目)、处理方法(电话通知3种/样本返回2种)、处理人员进行分类统计并呈现出不同图表类型。不合格样本是质量改进持续关注部分,针对不同原因可以采取多种措施降低不合格样本率。把关样本的送检质量不仅能提高临床满意度,还是检验报告质量保证的前提。见图4。

图4  不合格样本可视化报告

人员工作量统计人员工作量统计是绩效考核的重要部分。可视化数据报告系统根据审核人员统计出不同人员样本量完成总数和TAT达成率,相比传统模式下单一统计样本审核数量,可视化数据报告不仅反应量的变化,还能体现质的变化。

危急值统计危急值通报情况是检验后的重要质量指标,根据目前实验室设置的危急值项目(血糖、血钾、血钙、肌钙蛋白T、B型脑钠肽、酸碱度、二氧化碳分压),分别对不同危急值项目进行样本量、TAT、危急值通报率和通报及时率进行分析。危急值通报率=已通报的危急值检验项目数/同期需要通报的危急值检验项目总数×100%。危急值通报及时率=危急值通报时间(从结果确认到与临床医生交流的时间)符合规定时间的检验项目数/同期需要危急值通报的检验项目总数×100%。实验室根据iReport统计结果分别对不合格的危急值项目进行调查并提出改进措施。

结论

iReport可视化质量指标报告系统是在大数据智能化管理潮流中基于Jasperreport的一个可视化报表工具,依据实验室质量管理要求构建的专业型分析软件系统。iReport系统原始数据来源于LIS保证了数据来源的准确性,方便实验室管理人员更加全面和直观地了解实验室质量指标统计情况,多角度展示数据有利于准确分析实验室样本、工作人员、仪器状态、临床科室之间的相互关系,不仅满足了日常管理需求,全流程实时监测实验室运行情况还能为智能化实验室建设奠定基础。同时为保证信息的安全性,患者的个人信息经过加密处理,信息系统的维护由专人负责。

iReport可视化数据报告系统充分利用了开源化的商业智能软件的安全性,根据实验室需求灵活定制统计模块,还能克服不同供应商造成的兼容性限制。自该系统2019年正式应用以来,为实验室质量改进提供了高效、精准的数据支持,在实验室质量改进方面做出了一定的贡献。但由于不同实验室个性化需求较高,并且系统同步运算大数据对计算机要求较高,可视化系统在具体实践过程中仍需要不断细化和完善。

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