Dobički:
- Sposobnost preslikave celotnega procesa testiranja (predanalitični, analitični, postanalitični) in izbira, katere korake je mogoče varno avtomatizirati z umetno inteligenco
- Sposobnost zmanjšanja ozkih grl z uporabo umetne inteligence pri nalogah, kot so sprejemanje vzorcev, razvrščanje in ocena delovne obremenitve
- Sposobnost vzdrževanja kontrolnih točk in poti ročnih izjem z razumevanjem, da avtomatizacija povečuje hitrost, a tudi zmanjšuje napake.
Laboratorijski dan je kot neprekinjena reka vzorcev: na stotine epruvet prispe naenkrat zjutraj, nujne zahteve vdrejo opoldne, ambulantni vzorci pa se kopičijo zvečer. Upravljanje tega toka – kateri vzorec najprej zagnati, kateri napravi gre, katero ozko grlo se bo pojavilo, kako razporediti osebje – je samo po sebi inženirska naloga. Avtomatizacija poteka dela jemlje te ponavljajoče se korake upravljanja in obdelave iz človeških rok in jih sistematizira. Umetna inteligenca je tukaj lahko močan načrtovalec in pospeševalec: predvidevanje delovne obremenitve, optimizacija zaporedja, priprava iterativnih odločitev. Toda zlato pravilo avtomatizacije ostaja nespremenjeno: avtomatizacija meri napake, ko meri hitrost; zato je treba vzdrževati kontrolne točke in poti ročnih izjem.
V tej enoti boste korak za korakom preslikali celoten postopek testiranja; katere korake je mogoče varno avtomatizirati in kateri zahtevajo človeško presojo; in kako varno dodati AI v ta proces.
Preslikava celotnega procesa testiranja
Pred avtomatizacijo je treba postopek videti. Celoten postopek testiranja je v grobem sestavljen iz naslednjih korakov:
- Naročanje in priprava pacienta (predanalitična) — naročen test, pacient pripravljen.
- Odvzem vzorca in označevanje (predanalitsko) — kri/vzorec se odvzame in identificira.
- Transport in prevzem (predanalitski) — vzorec prispe v laboratorij, je sprejet, preveri se ustreznost.
- Priprava (predanalitična) — centrifugiranje, ločevanje, sortiranje.
- Analiza (analitična) — meritev na napravi.
- Validacija (postanalitična) — QC, delta, samodejna/ročna sprostitev.
- Poročanje in komunikacija (postanalitično) — rezultat doseže zdravnika/pacienta.
Vsak korak je drugačen glede na primernost za avtomatizacijo. Naslednja tabela povzema potencial avtomatizacije in kontrolne točke po korakih:
korak
Potencial avtomatizacije
Prispevek AI
kritična kontrolna točka
Sprejem/skladnost vzorca
visoka
Predhodni pregled upravičenosti
Odločitev o zavrnitvi pripada strokovnjaku
Razvrsti/določi prednost
visoka
Ocena delovne obremenitve/nujnosti
Nujne zahteve ne smete spregledati
Delovna obremenitev/načrt kadrov
Srednje visoka
Napoved povpraševanja
Načrt je potrjen v skrbniku
Zahteva za ponovitev/redčenje
srednje
osnutek pravila
Kritični rezultat gre za človeka
Objava rezultatov
pogojno
Pravilo samodejnega preverjanja
Izjeme za ljudi (enota 5)
Jezik poročanja
srednje
osnutek besedila
Klinična natančnost na voljo strokovnjaku
Kaj avtomatizirati in česa nikoli?
Umetnost varne avtomatizacije pravi razlikovanje. Rutinski, ponavljajoči se koraki z nizko presojo so najbolj primerni za avtomatizacijo: sortiranje vzorcev, ocena delovne obremenitve, pogojna objava običajnih rezultatov, standardna oblika poročila. Koraki, ki zahtevajo presojo, klinični kontekst ali varnostno kritično odločitev, ostanejo pri človeku: zavrnitev vzorca, obvestilo o kritični vrednosti, nenormalna interpretacija slike, diagnoza.
Najbolj zahrbtno tveganje avtomatizacije je, da se napačno pravilo, ko je enkrat vzpostavljeno, tiho ponovi na tisoče vzorcev. Oseba lahko opazi napako med delom enega za drugim; avtomatizacija posnema isto napako s hitrostjo in obsegom. Zato so vsakemu koraku avtomatizacije dodane tri stvari: kontrolna točka (prenos določenih rezultatov skozi človeške oči), spremljanje (stalno sledenje, kaj počne avtomatizacija) in ročna izjemna pot (zmožnost zaobiti avtomatizacijo in ročno posredovati, kadar je to potrebno).
Pozor: "Sistem poskrbi za to" je najbolj nevarno udobje v laboratoriju. Tudi če se zdi, da avtomatizacija deluje, redno vzorčite in preverjajte njene odločitve; Napaka tihega pravila je lahko več mesecev neopažena.
Kako dodati AI v potek dela
Najvarnejša področja za prispevanje umetne inteligence so tista, ki zahtevajo načrtovanje, ne odločitev. Napovedovanje delovne obremenitve je dober primer: iz preteklih podatkov lahko napove, koliko vzorcev bo prispelo na kateri dan/uro, in osvetli načrtovanje osebja in opreme. Ob prevzemu lahko vzorec predhodno pregleda glede ustreznosti (ali manjka nalepka, ali je tuba napačna, ali je količina zadostna). Zna pripraviti ponavljajoča se komunikacijska besedila (obvestilo oddelku o zamudi, opozorilo oddelku o zalogi). Zna analizirati ozka grla procesa in ponuditi predloge za izboljšave. V vseh teh prispevkih AI pripravi predlog/osnutek; odobritev in izvedba ostaneta pri osebi.
Šibek poziv/močan poziv
Šibek poziv:
Avtomatiziraj potek dela mojega laboratorija, pospeši vse.
Ta poziv ne vključuje, kateri korak avtomatizirati, varnostne meje in kontrolne točke. AI daje splošna, nepraktična in tvegana priporočila; Prav tako lahko avtomatizira varnostno kritične korake.
Močan poziv:
Vaša vloga: pomočnik vodje laboratorija priprava DRAFT izboljšave delovnega toka. Cilj je varno pospeševanje. Podajte predlog avtomatizacije za naslednji korak: [korak, npr. sprejem/skladnost vzorca]. Za vsak predlog: (1) kateri del je mogoče avtomatizirati, (2) kateri del MORA ostati človeški (varnost/sodstvo), (3) katero kontrolno točko in ročno izjemno pot je treba dodati, (4) tveganje, da bi ta avtomatizacija lahko zgrešila. Obveščanje o kritični vrednosti, odločitev o zavrnitvi vzorca in diagnoza ne bodo avtomatizirani. Odločitev o izvedbi je moja.
Močna volja določa korak, loči del, ki bo avtomatiziran, in del, ki bo ostal v človeku, ter preizprašuje kontrolno točko in tveganje.
trije mini kovčki
Primer 1 – Ocena delovne obremenitve. Laboratorij posreduje umetni inteligenci dnevno število vzorcev za zadnjih 12 mesecev (anonimno, brez podatkov o bolniku) in zahteva tedensko napoved povpraševanja. YZ kaže, da so ponedeljkova jutra in začetek meseca najvišji, vikendi pa upadajo. Na podlagi te ocene vodja v ponedeljkovo jutranjo izmeno doda še dve osebi. Rezultat: povprečni rezultat v urah konic se zmanjša z 90 minut na 55 minut. Umetna inteligenca je predvidela, upravitelj je odobril načrt.
Primer 2 – Predhodni pregled sprejemljivosti vzorca. Na sprejemni enoti krmilnik, ki ga poganja umetna inteligenca, skenira dohodna naročila: združljivost nalepke s pacientom, vrsto tube, minimalno količino. Nekega dne se na 18 vzorcih pojavi zastavica "vrsta cevi ni združljiva z zahtevo". Osebje jih preverja; 15 je resničnih neujemanja in se ponovno zahtevajo, 3 so lažni alarmi. Predhodni pregled je prihranil čas, vendar je odločitev o zavrnitvi ostala na osebi; Da končna odločitev ne more biti samodejna, kažejo tudi lažni alarmi.
Primer 3 – Napaka tihega pravila. Laboratorij nastavi samodejno pravilo za ponovitve redčenja, vendar vnese napačen prag; Posledično so nekatere visoke vrednosti po nepotrebnem razredčene in poročane nepravilno. Ker je nihče ne pogleda posamično, je napaka tri tedne neopažena. Pri rutinski avtomatizirani reviziji umetna inteligenca označi vzorec »nepričakovanega ponovnega redčenja določenega analita« in napaka je najdena. Nauk: če ne sledimo avtomatizaciji, bo napaka tiho rasla.
Kopirane predloge pozivov
PREDLOGA ZA MAPIRANJE PROCESA Korak za korakom preslikajte naslednji laboratorijski proces. Za vsak korak: vhod, izhod, odgovornost, ocenjeni čas, možna točka okvare in potencial avtomatizacije (nizek/srednji/visok). Označite tudi varnostno pomembne korake. Proces: [definicija].
PREDLOGA OCENE DELOVNE OBREMENITVE Spodaj so anonimni (brez podatkov o bolniku) dnevni/urni števili vzorcev. Izvlecite tedenski in urni vzorec povpraševanja; Določite obdobja najvišjih in nizkih vrednosti. Podajte predloge za načrt osebja/naprav, vendar prepustite odločitev meni. Podatki: [seznam].
PREDLOGA ZA ANALIZO VARNOSTI AVTOMATIZACIJEEovrednotite naslednjo idejo za avtomatizacijo: [ideja]. (1) Kateri del je mogoče varno avtomatizirati, (2) kateri del je treba prepustiti človeku, (3) katero kontrolno točko in ročno izjemo je treba dodati, (4) če je to pravilo napačno, na koliko rezultatov bo vplivalo in kako to opazim? Pred prijavo želim videti tveganje.
PREDLOGA ZA AVTOMATIZACIJSKO REVIZIJO Spodaj so anonimni povzetki odločitev, ki jih je nedavno izdelalo samodejno pravilo (koliko rezultatov je bilo uspešno, koliko ponovitev/razredčitev je bilo zahtevanih, koliko izjem). Označite vse nepričakovane vzorce ali vzorce. Zapišite, kaj morate iskati, da ugotovite glavni vzrok; Jaz se odločim. Podatki: [seznam].
Pogoste napake
- Avtomatizacija varnostno kritičnega koraka. Zavrnitev vzorca, kritično obveščanje in diagnoza niso avtomatizirani; potrebna je človeška presoja.
- Brez postavljanja kontrolnih točk in izjemnih poti. Nenadzorovana avtomatizacija tiho meri napako.
- Nastavite avtomatizacijo in pozabite nanjo. Če se pravila ne revidirajo redno, bo nepravilna mejna vrednost povzročila škodo več mesecev.
- Ignoriranje lažnega alarma. Predhodno skeniranje povzroči tudi lažne alarme; Končna odločitev je vedno na osebi.
- Vnos podatkov o identiteti v poziv za načrtovanje. Za oceno obremenitve zadostujejo numerični, anonimni podatki; Identifikacija bolnika ni potrebna.
Nasvet: Pred uvedbo vsake zamisli za avtomatizacijo odgovorite na eno vprašanje: »Na koliko rezultatov bo to pravilo vplivalo, če deluje nepravilno, in kako to opazim?« Če odgovor ni jasen, najprej nastavite nadzor in kontrolne točke, nato pa avtomatizirajte.
Če povzamem
Avtomatizacija delovnega toka pospeši laboratorij s sistematiziranjem ponavljajočih se korakov z malo presoje. Ključ do varne avtomatizacije je ločitev avtomatiziranih korakov (razvrščanje, ocena delovne obremenitve, pogojna sprostitev) od varnostno kritičnih korakov (zavrnitev, kritično obvestilo, diagnoza); in dodajanje kontrolnih točk, nadzora in ročne poti izjem vsaki avtomatizaciji. Umetna inteligenca je močan pomočnik pri načrtovanju, napovedovanju in ustvarjanju osnutkov, a odločitev in odobritev ohranja v rokah človeka. Največje tveganje je napaka pravila tihega spreminjanja velikosti; Avtomatizacija se torej ne konča z namestitvijo, ampak je nenehno nadzorovana.
Aplikacijska naloga
Izberite postopek iz svojega laboratorija (npr. sprejem vzorca) in začrtajte njegove korake, točke napak in potencial avtomatizacije s predlogo »Mapiranje procesa«. Za korak z visokim potencialom uporabite predlogo »Automation Security Analysis« in razjasnite, kateri del bo ostal pri človeku in katero nadzorno točko boste dodali. Poskusite z "napovedjo delovne obremenitve" z anonimnimi preteklimi štetji vzorcev.
kontrolni seznam
- [ ] Postopek sem začrtal korak za korakom; Označil sem varnostno kritične korake.
- [ ] Ločil sem dele, ki bodo avtomatizirani in bodo ostali pri človeku.
- [ ] Vsaki avtomatizaciji sem dodal kontrolno točko, sled in pot ročne izjeme.
- [ ] »Na koliko rezultatov bo vplivalo, če bo delovalo nepravilno?« Odgovoril sem na vprašanje.
- [ ] Za oceno obremenitve sem uporabil samo anonimne, numerične podatke.
- [ ] Vzpostavil sem načrt rednih pregledov avtomatizacije.