Ieguvumi:
- Spēja kartēt kopējo testēšanas procesu (pirmsanalītisko, analītisko, pēcanalītisko) un izvēlēties, kuras darbības var droši automatizēt ar mākslīgo intelektu
- Spēja samazināt vājās vietas, izmantojot mākslīgo intelektu tādos uzdevumos kā paraugu pieņemšana, šķirošana un darba slodzes novērtēšana
- Spēja uzturēt kontrolpunktus un manuālus izņēmumu ceļus, saprotot, ka automatizācija palielina ātrumu, bet arī samazina kļūdas.
Laboratorijas diena ir kā nepārtraukta paraugu upe: no rīta uzreiz pienāk simtiem stobriņu, pusdienlaikā ielaužas steidzami pieprasījumi, bet vakarā krājas ambulatorie paraugi. Šīs plūsmas pārvaldīšana — kuru paraugu palaist vispirms, uz kuru ierīci tas iet, kurš sastrēgums radīsies, kā sadalīt personālu — pats par sevi ir inženiertehnisks uzdevums. Darbplūsmas automatizācija izņem šīs atkārtotās pārvaldības un apstrādes darbības no cilvēka rokām un sistematizē tās. AI šeit var būt spēcīgs plānotājs un paātrinātājs: paredzot darba slodzi, optimizējot secību, izstrādājot iteratīvus lēmumus. Taču automatizācijas zelta likums paliek nemainīgs: automatizācija mērogo kļūdu, palielinot ātrumu; tāpēc ir jāsaglabā kontrolpunkti un manuālie izņēmumu ceļi.
Šajā vienībā jūs soli pa solim kartēsit kopējo testēšanas procesu; kuras darbības var droši automatizēt un kuras prasa cilvēka spriedumu; un kā šim procesam droši pievienot AI.
Kopējā testēšanas procesa kartēšana
Pirms automatizācijas process ir jāredz. Kopējais testēšanas process aptuveni sastāv no šādām darbībām:
- Pasūtījums un pacienta sagatavošana (pirmsanalītiskā) — tests pasūtīts, pacients sagatavots.
- Paraugu ņemšana un marķēšana (pirmsanalītiska) — asinis/paraugs tiek savākts un identificēts.
- Transportēšana un pieņemšana (pirmsanalītiskā) — paraugs nonāk laboratorijā, tiek pieņemts, tiek pārbaudīta piemērotība.
- Sagatavošana (pirmsanalītiskā) — centrifugēšana, atdalīšana, šķirošana.
- Analīze (analītiskā) — mērīšana ierīcē.
- Validācija (pēcanalītiskā) — QC, delta, automātiska/manuāla izlaišana.
- Ziņošana un saziņa (pēcanalītiskā) — rezultāts sasniedz ārstu/pacientu.
Katrs solis atšķiras ar piemērotību automatizācijai. Šajā tabulā ir apkopots automatizācijas potenciāls un kontrolpunkts pa solim:
solis
Automatizācijas potenciāls
AI ieguldījums
kritiskais kontroles punkts
Parauga pieņemšana/atbilstība
augsts
Atbilstības iepriekšēja pārbaude
Lēmums par noraidījumu ir ekspertam
Kārtot/noteikt prioritāti
augsts
Darba slodzes/steidzamības novērtējums
Nevajadzētu aizmirst steidzamu pieprasījumu
Darba slodzes/personāla komplektēšanas plāns
Vidēji augsts
Pieprasījuma prognoze
Plāns tiek apstiprināts administratorā
Atkārtot/atšķaidīšanas pieprasījums
vidējs
noteikumu projekts
Kritisks rezultāts ir cilvēkam
Rezultātu izlaišana
nosacīti
Automātiskās apstiprināšanas noteikums
Izņēmumi attiecībā uz cilvēkiem (5. nodaļa)
Pārskatu valoda
vidējs
teksta melnraksts
Klīniskā precizitāte eksperta rīcībā
Ko automatizēt un ko nekad?
Drošas automatizācijas māksla tiek pareizi atšķirta. Automatizācijai vislabāk ir piemēroti rutīnas, atkārtoti, zemu vērtējumu soļi: paraugu šķirošana, darba slodzes novērtēšana, normālu rezultātu nosacīta atbrīvošana, standarta atskaites formāts. Darbības, kurām nepieciešams spriedums, klīniskais konteksts vai drošībai būtisks lēmums, paliek cilvēka ziņā: parauga noraidīšana, paziņojums par kritisko vērtību, nenormāla attēla interpretācija, diagnoze.
Vismānīgākais automatizācijas risks ir tāds, ka nepareizs noteikums, kad tas ir izveidots, tiks klusi atkārtots tūkstošiem paraugu. Cilvēks var pamanīt kļūdu, strādājot pa vienam; automatizācija atkārto to pašu kļūdu ar ātrumu un mērogu. Tāpēc katram automatizācijas posmam tiek pievienotas trīs lietas: kontrolpunkts (noteiktu rezultātu izlaišana caur cilvēka acīm), uzraudzība (nepārtraukta automatizācijas darbības izsekošana) un manuālais izņēmuma ceļš (spēja apiet automatizāciju un nepieciešamības gadījumā iejaukties manuāli).
Uzmanību: "Sistēma par to rūpējas" ir visbīstamākais komforts laboratorijā. Pat ja šķiet, ka automatizācija darbojas, regulāri veiciet tās lēmumu paraugus un pārbaudiet tos; Klusā noteikuma kļūda var palikt nepamanīta vairākus mēnešus.
Kā darbplūsmai pievienot AI
Visdrošākās jomas, kurās AI var sniegt ieguldījumu, ir tās, kurās nepieciešama plānošana, nevis lēmumi. Darba slodzes prognozēšana ir labs piemērs: no vēsturiskajiem datiem tā var paredzēt, cik paraugu saņems kurā dienā/laikā, un izgaismot personāla un aprīkojuma plānošanu. Tas var iepriekš pārbaudīt parauga piemērotību pēc pieņemšanas (vai trūkst etiķetes, vai caurule ir nepareiza, vai daudzums ir pietiekams). Var uzrakstīt atkārtotus saziņas tekstus (aizkavēt paziņojumu nodaļai, brīdinājumu par krājumiem nodaļai). Spēj analizēt procesa vājās vietas un piedāvāt uzlabojumu ieteikumus. Visos šajos ieguldījumos AI sagatavo priekšlikumu/projektu; apstiprināšana un īstenošana paliek personas ziņā.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Automatizējiet manas laboratorijas darbplūsmu, paātriniet visu.
Šajā uzvednē nav norādīts, kuru darbību automatizēt, drošības robežas un kontrolpunktus. AI sniedz vispārīgus, nepraktiskus un riskantus ieteikumus; Tas var arī automatizēt drošībai kritiskās darbības.
Spēcīga uzvedne:
Jūsu uzdevums: laboratorijas vadītāja palīgs, kas sagatavo darbplūsmas uzlabošanas PROJEKTU. Mērķis ir drošs paātrinājums. Sniedziet automatizācijas ieteikumu šādai darbībai:[solis, piem. parauga pieņemšana/atbilstība]. Katram ieteikumam: (1) kuru daļu var automatizēt, (2) kurai daļai OBLIGĀTI jāpaliek cilvēkam (drošība/tiesu sistēma), (3) kurš kontrolpunkts un manuāls izņēmuma ceļš jāpievieno, (4) risks, ka šī automatizācija var tikt nepamanīta. Paziņojums par kritisko vērtību, parauga noraidīšanas lēmums un diagnostika netiks automatizēti. Īstenošanas lēmums pieder man.
Spēcīgā griba nosaka soli, atdala daļu, kas tiks automatizēta, un daļu, kas paliks cilvēkā, un apšauba kontroles punktu un risku.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — darba slodzes aplēse. Laboratorija sniedz AI dienas paraugu skaitu pēdējo 12 mēnešu laikā (anonīmi, bez pacienta informācijas) un pieprasa nedēļas pieprasījuma prognozi. YZ liecina, ka pirmdienu rīti un mēneša sākums ir maksimums, un nedēļas nogales samazinās. Pamatojoties uz šo tāmi, vadītājs pirmdienas rīta maiņu papildina vēl ar diviem cilvēkiem. Rezultāts: vidējais rezultāta laiks pīķa stundās tiek samazināts no 90 minūtēm līdz 55 minūtēm. AI paredzēja, vadītājs apstiprināja plānu.
2. gadījums — paraugu pieņemšanas iepriekšēja pārbaude. Reģistratūras blokā ar AI darbināma vadība skenē ienākošos pasūtījumus: etiķetes un pacienta saderību, mēģenes veidu, minimālo tilpumu. Kādu dienu 18 paraugos parādās karodziņš "caurules veids nav saderīgs ar pieprasījumu". Personāls tos pārbauda; 15 ir patiesas neatbilstības un tiek pieprasītas vēlreiz, 3 ir viltus trauksmes. Iepriekšēja pārbaude ietaupīja laiku, bet lēmums par noraidīšanu palika cilvēka ziņā; Viltus trauksmes signāli arī parāda, ka galīgais lēmums nevar būt automātisks.
3. gadījums — Klusuma noteikuma kļūda. Laboratorija iestata automātisku noteikumu atšķaidīšanas atkārtojumiem, bet ievada nepareizu slieksni; Rezultātā dažas augstas vērtības tiek nevajadzīgi atšķaidītas un ziņotas nepareizi. Tā kā neviens atsevišķi neskatās, kļūda paliek nepamanīta trīs nedēļas. Ikdienas automatizācijas auditā AI iezīmē “negaidītas konkrētas analizējamas vielas atkārtotas atšķaidīšanas” modeli, un kļūda tiek atrasta. Nodarbība: ja netiek ievērota automatizācija, kļūda klusi pieaugs.
Kopējamas uzvedņu veidnes
PROCESA KARTEĒŠANAS VEIDNESoli pa solim iezīmējiet šādu laboratorijas procesu. Katram solim: ievade, izvade, atbildīgais, paredzamais laiks, iespējamais atteices punkts un automatizācijas potenciāls (zems/vidējs/augsts). Atzīmējiet arī drošībai būtiskos soļus. Process: [definīcija].
DARBA slodzes aplēses VEINNEZemāk ir anonīmi (bez pacienta informācijas) ikdienas/stundu paraugu skaitīšanas. Izņemiet iknedēļas un stundas pieprasījuma modeli; Norādiet maksimālās un zemākās dienas periodus. Sniedziet ieteikumus par personāla/ierīču plānu, bet atstājiet lēmumu manā ziņā. Dati: [saraksts].
AUTOMĀCIJAS DROŠĪBAS ANALĪZES VEIDNENovērtējiet šādu automatizācijas ideju: [ideja]. (1) Kuru daļu var droši automatizēt, (2) kuru daļu atstāt cilvēka ziņā, (3) kurš kontrolpunkts un manuāls izņēmums jāpievieno, (4) ja šis noteikums pieļauj kļūdu, cik rezultātus tas ietekmēs un kā to pamanīt? Pirms pieteikšanās vēlos redzēt risku.
AUTOMATIZĀCIJAS AUDITA VEIDNEZemāk ir anonīmi lēmumu kopsavilkumi, kas nesen tika izveidoti, izmantojot automatizētu kārtulu (cik daudz rezultātu ir izturēts, cik atkārtojumu/atšķaidījumu tika pieprasīts, cik izņēmumu). Atzīmējiet visus neparedzētos modeļus vai modeļus. Pierakstiet, kas jums jāmeklē, lai pārbaudītu galveno cēloni; Es pieņemu lēmumu. Dati: [saraksts].
Biežas kļūdas
- Drošībai kritiskā posma automatizācija. Paraugu noraidīšana, kritiskā paziņošana un diagnostika nav automatizēta; ir vajadzīgs cilvēka spriedums.
- Neliekot kontrolpunktus un izņēmumu ceļus. Neuzraudzīta automatizācija klusi mērogo kļūdu.
- Iestatiet automatizāciju un aizmirstiet par to. Ja noteikumi netiek regulāri pārbaudīti, nepareizs slieksnis radīs kaitējumu mēnešiem ilgi.
- Viltus trauksmes ignorēšana. Iepriekšēja skenēšana rada arī viltus trauksmes signālus; Galīgo lēmumu vienmēr pieņem cilvēks.
- Identitātes datu ievietošana plānošanas uzvednē. Darba slodzes novērtēšanai pietiek ar skaitliskiem, anonīmiem datiem; Nav nepieciešama pacienta identifikācija.
Padoms. Pirms katras automatizācijas idejas izvietošanas atbildiet uz vienu jautājumu: “Cik daudz rezultātu ietekmēs šī noteikuma darbība, ja tā darbosies nepareizi, un kā to pamanīt?” Ja atbilde nav skaidra, vispirms iestatiet uzraudzību un kontrolpunktu noteikšanu un pēc tam automatizējiet to.
Rezumējot
Darbplūsmas automatizācija paātrina laboratorijas darbību, sistematizējot atkārtotas un zema sprieduma darbības. Galvenais, lai nodrošinātu automatizāciju, ir atdalīt automatizējamas darbības (šķirošana, darba slodzes novērtējums, nosacīta atbrīvošana) no drošībai kritiskām darbībām (noraidīšana, kritisks paziņojums, diagnostika); un katrai automatizācijai pievienojot kontrolpunktus, uzraudzību un manuālu izņēmumu ceļu. Mākslīgais intelekts ir spēcīgs palīgs plānošanā, prognozēšanā un melnrakstu veidošanā, bet lēmumu un apstiprinājumu patur cilvēka rokās. Lielākais risks ir klusi mērogošanas noteikumu kļūda; Tāpēc automatizācija nebeidzas ar uzstādīšanu, tā tiek pastāvīgi uzraudzīta.
Lietojumprogrammas uzdevums
Izvēlieties procesu no savas laboratorijas (piemēram, paraugu pieņemšanu) un iezīmējiet tā darbības, kļūdu punktus un automatizācijas potenciālu, izmantojot veidni “Process Mapping”. Lai veiktu augstu potenciālu, izmantojiet veidni "Automatizācijas drošības analīze" un noskaidrojiet, kura daļa paliks cilvēkam un kuru kontroles punktu pievienosit. Izmēģiniet "Darba slodzes prognozi" ar anonīmu vēsturisko paraugu skaitu.
kontrolsaraksts
- [ ] Es iezīmēju procesu soli pa solim; Es atzīmēju drošībai būtiskos soļus.
- [ ] Es atdalīju daļas, kas tiks automatizētas un paliks cilvēkam.
- [ ] Katrai automatizācijai pievienoju kontrolpunktu, izsekošanu un manuālu izņēmuma ceļu.
- [ ] "Cik daudzus rezultātus tas ietekmēs, ja tas darbosies nepareizi?" Es atbildēju uz jautājumu.
- [ ] Darba slodzes novērtēšanai izmantoju tikai anonīmus, skaitliskus datus.
- [ ] Es izveidoju regulāru automatizācijas pārbaudes plānu.