臨床生化定量檢測項目自動審核規則的建立和應用

蔡永梅， 王海英， 梅艷芳， 王志偉

（寧夏醫科大學總醫院醫學實驗中心，寧夏 銀川 750004）

檢驗報告審核是檢驗后程序的關鍵步驟，是實驗室質量保證的主要環節之一，過程復雜且耗時[1]。隨著實驗室自動化系統的應用和普及，自動審核逐漸被認可并運用于實踐，推動臨床實驗室向規范化、自動化、智能化發展。本研究旨在探討臨床實驗室如何從患者人群特點出發，建立和優化自動審核規則。

1 材料和方法

1.1 研究對象

收集2018年8—10月和2019年8—10月寧夏醫科大學總醫院40個常規生化定量檢測項目檢測結果。檢測儀器為德國西門子公司ADVIA 2400全自動生化分析儀、APtio流水線和Cetralink、Datalink中間體軟件。

1.2 方法

1.2.1 自動審核規則的建立 依據《CNASCL02 醫學實驗室質量和能力認可準則》（ISO 15189：2012，IDT）[2]、美國臨床實驗室標準化協會（the Clinical and Laboratory Standards Institute，CLSI）AUTO15[3]和AUTO10-A[4]文件和我國衛生行業標準《WS/T 616—2018臨床實驗室定量檢驗結果的自動審核》[5]要求的實驗室檢測方法的線性、可報告范圍、參考區間、臨床應用價值、生理特點、組內工作人員經驗等內容，對40個常規生化定量檢測項目逐一建立自動審核規則，包括固定規則（5類）和個性化規則（3類）。將建立好的規則設置在APtio流水線的Cetralink中間體軟件上。

1.2.2 自動審核規則的驗證 使用模擬數據在Cetralink、Datalink中間體軟件上驗證所有規則。通過比較2018年8—10月約10萬個樣本人工審核和自動審核的符合率來驗證所設置規則的適用性，要求符合率為100%，自動審核通過率達到預期（約65%）。

1.2.3 自動審核規則的優化 統計2018年8—10月自動審核不通過的原因，并根據各項目的生理學特性和本實驗室特點，對數值比較（normal range severity，NS）和差值檢查（delta check severity，DS）規則進行優化，并與2019年8—10月自動審核情況進行比較，驗證自動審核結果的準確性和有效性。

2 結果

2.1 自動審核規則內容

本實驗室建立的自動審核規則包括通用規則和個性化規則。通用規則是所有樣本共有的項目，有5類；個性化規則有3類。在限值管理中，設置了每個規則“是”和“或”的關系，只要違反其中1條，即判斷不通過（表1）。結果與判斷范圍主要是針對檢測項目的危急值、線性范圍、參考區間、有無歷史結果等進行設置，數據來自試劑說明書和實際工作經驗；差異判斷可接受范圍依據各項目的生物學個體內變異的最低性能規范和美國臨床實驗室改進修正法規（the Clinical Laboratory Improvement Amendments of 1988 ，CLIA'88）要求的允許總誤差進行設置；若前后2次結果均在正常參考區間內，不用判斷偏移即可直接判斷通過（表2）。

表1 自動審核規則內容

表2 40個生化定量檢測項目線性、生物參考區間、NS范圍、DS范圍一覽表

續表2

2.2 自動審核規則驗證結果

分別驗證每個項目自動審核通過和不通過與人工審核的一致性，重點驗證每個項目自動審核規則通過和不通過的適宜性，結果顯示，單個項目自動審核通過率穩定在87%～99%，自動審核與人工審核符合率為100%，且每月自動審核通過率相對穩定。見表3。

表3 優化前、后樣本自動審核通過率

2.3 自動審核規則優化

各項目自動審核不通過原因主要為DS和NS，其中有明顯差異的項目為同型半胱氨酸、膽堿酯酶、α-羥丁酸脫氫酶、高密度脂蛋白膽固醇-C、腺苷脫氨酶、天門冬氨酸氨基轉移酶、鈣、總膽汁酸。根據各項目的生理學特性、檢測方法的特異性和人工審核經驗，對NS范圍設置進行優化：同型半胱氨酸上限由100 μmol/L調整為50 μmol/L，膽堿酯酶的下限由4 000 U/L調整為1 500 U/L，丙氨酸氨基轉移酶的下限由20 U/L調整為10 U/L。進行DS規則判斷時，所有項目若2次結果均在參考區間內，則判斷通過。見表4。

表4 單個項目NS/DS優化前后自動審核結果和通過率比較 %

3 討論

臨床生化檢驗具有樣本數量多、項目多的特點，由人工對檢驗結果和樣本相關的信息進行綜合分析，排除分析前、分析中、分析后存在的潛在問題后發出檢驗報告，很難滿足臨床需求，并且存在人員工作強度大、工作效率低、容易疲勞、報告錯誤率高等缺點。近年來，隨著實驗室自動化的發展，通過計算機程序自動審核檢驗報告、降低人力資源成本、提高工作效率、降低差錯事故的目標得以實現[6]。

檢驗結果自動審核可通過實驗室自動化系統中間軟件或實驗室信息系統實現，技術已經基本成熟。雖然國內外相關機構發布了用于進行自動審核管理的指南，但這些文件僅提供基本概念和流程，建立具體、有效、適宜的規則要根據實驗室自身特點進行設置[7]，才能真正實現自動審核。

自動審核規則是實現自動審核的前提和關鍵因素，因此規則的設置既要有科學性，又要適合實驗室自身和臨床需求[8]。本實驗室建立自動審核規則時，充分考慮到每個項目的臨床意義、個體內生物學變異和檢測方法性能、質量管理標準等，有文獻報道[9]有實驗室將大多數項目的差異接受范圍設定為20%；或對每個項目的歷史數據進行分析，并根據數據分布進行設定，差異接受范圍設定為5%～200%；甚至只對葡萄糖、無機磷、鉀離子、 鈣離子、二氧化碳、氯離子、尿素、肌酐設置了歷史結果比較，范圍為10%～66%。與上述研究比較，本實驗室設置的規則更具有科學性和適用性，便于質量管理。本研究分析了項目不通過時違反的主要規則，通過統計分析自動審核不通過原因和違反規則的比例，發現除腺苷脫氨酶和同型半胱氨酸外（腺苷脫氨酶檢測數量少，同型半胱氨酸第1次NS設置太寬），其余項目NS和DS均>80%，且大多>95%。優化NS和DS規則后，本實驗室的自動審核通過率明顯提高，由最初的56.33%提高到66.13%，達到實驗室預期的目標，提示NS和DS是影響自動審核通過率最關鍵的2個規則，是規則設置的核心內容，需要結合實驗室和臨床患者的特點，合理設置，并不斷優化、驗證[10-11]，自動審核規則的設置并非一勞永逸，而是循序漸進的過程，在使用過程中要不斷改進，才能達到科學、合理。

本實驗室通過自動審核規則的建立、確認、設置、驗證和應用，總結了5個方面的經驗，供同行參考。（1）組織相關人員學習自動審核的相關標準文件，熟悉概念，了解自動審核建立的流程。（2）收集工作人員審核報告的經驗，并轉化成具體規則，如個性化規則、邏輯規則、限值管理規則。（3）自動審核規則的確認和驗證：在中間軟件模擬環境中，運用大數據（歷史結果）分析，驗證所有自動審核規則的適宜性（項目被自動審核攔截或不攔截觸發的規則是否與人工審核主觀判斷及原則一致）和自動審核通過與人工審核的符合率（要求符合率必須達到100%），檢測項目通過率、樣本自動審核通過率、自動審核與人工審核符合率，以確認自動審核規則的可行性和有效性；建議選取已檢測患者樣本結果進行進一步驗證，確保檢測結果分別涵蓋>、<、=每條自動審核規則的邏輯判斷值，確認所有自動審核規則符合預期；啟動自動審核后，每年至少做1次自動審核規則驗證，如檢測方法、儀器、試劑等與檢測質量有關的條件變化時，須重新進行自動審核規則驗證。（4）自動審核規則的應用。完成自動審核規則的驗證后，開發Middleware或實驗室信息系統的自動審核功能，啟用自動審核[12]。（5）自動審核規則的優化。自動審核規則的建立是一個不斷改進和完善的循序漸進的過程，有必要基于醫院信息系統和實驗室信息系統進行大數據分析與數據挖掘，對使用頻度高的規則（NS、DS）進行優化，廢除長期不使用的規則，以提高自動審核通過率[13]。

總之，自動審核程序的應用，要根據自己實驗室的特點進行規則的設置和優化，建立適合自己實驗室的自動審核程序，以提高報告的準確率、節約人力資源、縮短出具報告的時間，其應用范圍可擴展到血液學檢驗、免疫學檢驗等領域，有助于進一步加快實驗室自動化進程。