云端數據管理體系在優化方艙新冠病毒核酸檢測流程中的應用探索

摘要：基于國內外疫情防控要求，核酸檢測已成為多地常態化檢測項目和多地進出各類公眾場所的重要要求。方艙核酸檢測實驗室作為我國封管區域內核酸檢測的中心，為配合防疫部門實現對當地人民群眾“應檢盡檢，愿檢盡檢”的工作，時常面對著核酸檢測數目多、流程復雜、人機分配不均等問題，影響著核酸檢測速度，給當地群眾核酸報告查詢、出行及政府對疫情判斷等帶來不便。本研究基于方艙新冠病毒核酸檢測實踐，結合現代化云端大數據管理方式，積極開發新型云端數據管理系統，充分探討該管理體系應用于核酸檢測流程的方式、優點和實踐性，為后續方艙核酸檢測實驗室管理方式提供參考。

關鍵詞：云端管理；大數據分析；方艙實驗室；新冠肺炎；核酸檢測

新冠肺炎（COVID-19）是一種具有高變異性和傳播性的呼吸道病毒[1]。自發現以來，已在超過200多個國家和地區流行，造成超過600萬人死亡，對世界醫療衛生系統造成巨大沖擊。核酸檢測已成為多地常態化檢測項目。大規模核酸檢測有利于在疫情防控期間實現早發現、早報告、早隔離、早治療的閉環性管理[2]。方艙核酸檢測實驗室，以其高機動性、便捷性和經濟性等特點，承擔著疫情防控期間我國出入境、疫情封控區和管控區等多地核酸檢測的主要任務[3]。然而，現有的核酸檢測過程中存在流程過于繁瑣、人員對接困難、樣品分配不均等問題，降低核酸檢測速度。為滿足國內核酸檢測需求，基于核酸檢測的實踐行動，積極研發云平臺“互聯網+”新冠病毒核酸檢測實驗室管理系統。該系統充分利用云端處理數據的便捷性和高效性，實現對核酸檢測全過程信息化管理，合理分配人力物力資源，加快核酸檢測速度。本研究充分探討了該云端數據管理體系運用于方艙核酸檢測方式的優點及實踐意義，旨在為后續方艙核酸檢測實驗室管理方式提供參考。

一、方艙核酸檢測實驗室的重要性及其不足之處

在國家多次爆發突發性新冠肺炎疫情衛生事件期間，方艙核酸檢測實驗室深入當地疫情“震中”區域，快速搭建檢測平臺。同時，配合當地防疫部門對封管區域全員核酸檢測，對區域外群眾達到“應檢盡檢，愿檢盡檢”的要求，快速溯源，為實現區域內閉環性管理作出了巨大貢獻。

然而，在核酸檢測過程中仍存在部分問題，延緩核酸檢測速率。在人流疏導上，現有方艙核酸檢測實驗室常面臨部分檢測實驗室人滿為患，而其他檢測實驗室設備空置的情況。人流分布不均不僅使受檢者等待時間延長[4]、醫務人員工作超負荷，還引起各種方艙核酸檢測實驗室送樣不均，樣本前處理和檢測量無法達到理想檢測量等問題[5]。當樣本量單次配送過少的時候，部分PCR擴增儀器閑置，而樣本量單次配送過多時，又超負荷，導致樣品待機時間長，從而降低工作效率、增加測試時間等問題[6]。其次，現有的方艙核酸檢測結果多由人工整理錄入后再上傳相關防疫系統，無法實時更新核酸檢測數據，給人民群眾核酸檢測報告查詢及出行帶來不便。此外，核酸檢測管理系統還存在著跨平臺服務困難，群眾和工作人員常需要根據不同地點來回切換檢測結果程序，增加對接工作的繁雜性。

二、云端數據管理方式和應用情況

云端數據管理，又名云數據管理，是一種利用云計算環境的計算能力和可擴展性提供數據管理服務的管理模式。該管理體系將相關數據上傳至互聯網云端后，分別制定數據戰略、數據優化、數據管理、數據隱私保護策略，按照一定依據進行組織規劃、構建和評估，并建立新數據集或語言對數據進行加工處理[7]。在互聯網大數據時代，相對于傳統的管理方式，云端數據管理體系具有性能卓越、安全穩定、管理方便等多個優點[8]。同時，針對大規模核酸收集要求下的疫情，云端數據管理模式具有更快速、更便捷、更有效、更多變等特點，可根據當地管理要求的特殊性進行靈活改變，適合我國大部分地區的要求。

近年來，云端數據管理體系逐步受到國內外醫療領域的關注和重視，并嘗試應用于多項醫療管理系統[9]。在一項有關乳腺癌篩查的數據管理中，當地醫院和衛生健康委員會采用云端數據管理體系，根據相關疾病特點編寫最新乳腺癌篩查標準化采集系統，實現對數據采集的標準化和準確性，提高了數據采集效率[10]。此外，云端數據管理體系還被嘗試用于現代化醫院管理和醫療改革中[11-12]。研究人員以“互聯網+醫療”的方式，嘗試將云端數據管理技術應用于實體醫療行業，全方位提升和優化現代醫療管理系統，從集成性電子檔案、電子處方、在線咨詢、網絡多學科會診等形式和手段來彌補我國醫療資源分布不均和人民健康服務需求不平衡的缺口[13]。

三、云端數據管理體系應用于方艙核酸檢測中的實踐性探索

結合方艙核酸檢測實驗室的實踐經驗，以及云端數據管理的便捷性、高靈活性等特點，我院積極開發了“互聯網+”新冠COVID-19病毒核酸檢測實驗室管理系統。該系統通過云端數據管理體系實現了多點實驗室采樣、區域調配、全區統檢信息對接等多方面的改良和探索，實現了從受檢者個人信息、標本采集轉運到實驗室結果報告的全流程信息化管理。

（一）云端數據管理體系的總體構架設計

該管理體系采用前后端分離架構來實現高性能、易擴展、易維護的Web應用。前端基于主流的React框架，通過JavaScript語言開發應用，解決了跨平臺開發過程中開發效率低和代碼復用率不高等問題。服務器端使用跨平臺高性能的ASP.NET Core框架，實現數據交互的核心操作，數據交互格式采用輕量級的JSON格式。數據存儲方面采用高性能的Oracle數據庫。使用Nginx反向代理服務器作為Web服務器，利用Nginx的輪詢方案、權重方案和iphash方案實現了前端服務器負載均衡分布。身份證信息讀取方面，利用百度OCR技術完成自動識別并錄入被檢測人身份信息，有效降低輸入成本，控制業務風險。

（二）添加方艙核酸檢測實驗室實時管理應用

相關系統內設定并導入檢測項目、檢測機構、檢測人員等信息，制定檢測計劃，明確各采集點信息，包括采集地址、采集時間、采集人員、采集模式（單采或混采（1：5或1：10））、送檢安排等。決策人員利用地圖模式、條形碼等方式實時監控各采集點的情況，包括各采集點的位置分布、采集數量、完成時間等，并動態調配各個檢測實驗室的工作數量。

1.標本采集模塊改良

在這個云端管理體系中主要使用的是條形碼標記方法。也就是說，需要提前打印并粘貼好條形碼，通過云平臺生成相應的標本容器，二者相結合作為標本的主要標識。再利用高拍儀讀取市民的基本身份信息，將測溫所得的數據和條形碼標簽相結合，二者綁定，如果被檢測人員未攜帶身份證明，那么就需要用手機掃描二維碼，將自己的身份信息填入相應的問卷中，最后生成臨時的信息二維碼，再按照這樣的流程進行綁定。最后采集完標本后才能夠完成采集。

2.標本檢測模塊改良

在完成相應的標本采集工作后，可以通過便于攜帶的條形打印機，將這些標準運送條碼通過標本運送箱交給相應的工作人員。工作人員將這些條形碼掃描完成后進行基本的交接工作，在交接工作完成后就可以送到實驗室中。實驗室的檢測人員會通過這些標本的運送箱開展接收工作。但在接收之前也要進行相應的掃描，只有確保信息庫中有相應的信息，才能夠進入實驗室。在運送過程中，所有的運動物都帶有GPS定位，可以第一時間追蹤這些標本的位置以及實際情況，避免出現標本丟失的情況。而且在配送過程中，這些定位運送箱可以根據當前各個實驗室的工作量進行相應的調整，將運送箱送到合適的目標實驗室中來達到優化資源的目的。

3.標本報告模塊改良

該云端數據管理體系根據自動錄入結果進行篩選，相關檢測數據經過平臺審核后結果上傳至政務服務網及核酸檢測系統，被檢測人通過手機APP查詢檢測報告。一份樣本對應一份報告，報告經審核后進入報告歸檔。若發現陽性標本，系統可快速定位到具體標本及人員信息，上報給上級部門。與此同時，網絡上的云平臺會對這些檢測結果進行相應的分析和整理，并自動形成各種類型的報表。除了最基本的進度匯總表以外，還有單位接收情況匯總表等一系列表格。通過這些表格，管理人員可以第一時間掌握檢測進度，并根據相應的情況制定接下來的檢測計劃。該管理體系還嚴格實施檢測結果的三級審核，保證了檢測報告的質量。審核分為三個方面：樣品信息、檢驗記錄和檢驗及結果報告。已經審核通過的數據，系統自動加鎖，防止隨意修改。檢驗記錄和報告使用掃描影像簽字（電子簽名），減輕了簽字人員的負擔，檢驗工作實現了網絡化管理。

四、 云端數據管理體系優化方艙核酸檢測

該云端數據管理體系不同于現有的核酸檢測管理方式。它采取“一人一碼一端口”的模式，形成了從采集轉運到檢測報告的全過程信息化管理。并根據相關智能軟件研發和植入，實現對受檢者個性化、人性化管理。在核酸采集初期，不僅以預約模式合理疏導核酸檢測人流，節省受檢者等待時間，減輕醫務工作者工作時長，提高核酸檢測效率。同時，檢測過程全程無紙化避免了現場操作人員手工書寫和錄入導致的信息差錯，降低了人為因素造成錯檢漏檢的可能性。

在標本檢測時期，該管理系統采用條形碼全程簡化人工登記流程，并通過云端數據平臺合理分配樣品送檢數目，均衡送樣時間，使儀器能滿負荷運轉，樣本待機時間明顯縮短，工作效率明顯提升。此外，本管理體系還以互聯互通技術支撐核酸檢測業務的信息流轉。通過云端平臺對接多個管理系統，其內容包含定點醫院工作人員、疾控實驗室工作人員、基層單位工作人員，實現方艙核酸檢測實驗室管理業務功能需求。滿足方艙核酸檢測實驗室管理業務全流程、規范化的管理及應用。其動態跟蹤檢測樣品功能，還可使相關工作人員隨時準確了解到各自的工作任務及工作情況，快速掌握到各樣品檢驗進度，最終實現無紙化辦公。幫助方艙核酸檢測實驗室提高效率，降低出錯率。

五、結束語

本研究總結了現有方艙核酸檢測實驗室管理和流程上存在的不足。并結合云端數據管理體系便捷、實時、個性化等綜合特性，研發針對方艙核酸檢測實驗室的新型云端數據管理系統。該云端數據管理系統從方艙核酸檢測實驗室管理、采集轉運和報告分析模塊、個性化管理、多系統互通等方面對方艙檢測實驗室核酸檢測流程進行全面優化。該系統以援瓊核酸檢測實踐為基礎，實現了預約登記、采樣檢測、可視化標本排版、自動化信息規整上傳及檢測結果實時上傳至移動端核酸檢測系統等功能應用模塊。為高效、精準地完成大規模核酸篩檢工作提供信息保障。同時，為臨高縣乃至全海南省疫情輸入風險較高城市的15分鐘核酸“采樣圈”建設工作提供技術支持。

作者單位：吳曉霖 劉達莎 王能 福建醫科大學附屬第二醫院

參" 考" 文" 獻

[1] 新型冠狀病毒肺炎診療方案（試行第六版）[J]. 中國感染控制雜志， 2020，19（02）：192-195.

[2]呂佩源， 高文娟， 何其慧. 常態化疫情防控下綜合醫院無癥狀感染者防控體系的構建與完善[J]. 中國醫院管理， 2020，40（06）：41-42.

[3] 吳振安， 臧棟， 張亮. 方艙實驗室應對重大突發公共衛生事件的運行管理標準化研究[J]. 中國醫療設備， 2020，35（11）：154-157.

[4] 凌婷婷，丁伯倫，段雙雙. 基于排隊論的全員核酸檢測點優化設置[J]. 太原學院學報（自然科學版）， 2022，40（01）：65-68.

[5] 李燕，何燕琴. 提高核酸檢測試劑有效利用率的措施分析[J]. 現代診斷與治療， 2021，32（24）：3979-3981.

[6] 杜晶琳， 史燁梁， 徐佳南， 等. 江蘇省新型冠狀病毒核酸檢測實驗室能力建設調查[J]. 中國衛生資源， 2021， 24（3）： 238-242.

[7] 程廣明， 李堯， 劉小茵. 云端數據治理定義解析[J]. 科技創新導報， 2017，14（16）：185-186.

[8] Schadt E E， Linderman M D， Sorenson J， et al. Computational solutions to large-scale data management and analysis[J]. Nature Reviews Genetics， 2010， 11（9）： 647-657.

[9] Esposito C， Santis A D， Tortora G， et al. Blockchain： A Panacea for Healthcare Cloud-Based Data Security and Privacy？[J]. IEEE Cloud Computing， 2018，5（01）：31-37.

[10] 于德利， 鄭永煥， 陰春霞， 等. 吉林省乳腺癌篩查數據標準化采集系統的構建和數據庫管理[J]. 中國醫藥導報， 2019，16（27）：167-172.

[11] 朱勁松. 互聯網+醫療模式：內涵與系統架構[J]. 中國醫院管理， 2016，36（01）：38-40.

[12] 金忠林， 吳福強， 俞小萍. 醫院信息系統數據云災備服務模式的探索與實踐[J]. 中國數字醫學， 2018，13（10）：101-102，111.

[13] 宋志堅，郝澤余，劉坤堯. 某院互聯網醫院系統建設及使用分析[J]. 中國衛生標準管理， 2022，13（06）：5-8.