如何通过五步骤实现标本智能分拣机高效应用

第一步 明确场景和目标，不被设备参数牵着走

我在实验室自动化里摸爬滚打了十几年，每次上马标本智能分拣机，我都会先拉着检验科主任和护士长一起开一小时小会，只聊两件事：现在最痛的点在哪，三个月后希望看到什么结果。不要一上来就研究设备手册，参数看得眼花缭乱，最后反而偏离了业务。你可以把近一个月的标本量、峰值时段、科室来源、急诊比例简单拉出来，用一张纸画出标本从采集到上机的全路径，标出等待时间长、容易出错、经常加急插队的几个节点。说白了，这一步就是把想象中的问题变成有数据、有场景的真实问题，为后面的每一个设置打地基。与此同时，先约定一到两个可量化指标，比如平均周转时间缩短百分之二十、晚班加班人数减少多少，有了这些尺子，后面就知道分拣机到底是不是在帮忙。

第二步 重画标本流转流程，先做减法再上机

很多医院一上设备就想着把原来的流程原封不动搬过来，结果分拣机只是成了一个贵一点的传送带，这是我最常见的坑。第二步，我会带着骨干把现有流程贴在墙上，把所有纯搬运、重复核对、无意义签字的动作先圈出来，该砍的砍，该合并的合并，再根据分拣机的入口、出口、缓存位重新设计动线。比如门急诊标本能不能直接在采血区贴好统一条码，送到分拣机一次性按科室和优先级拆分，而不是先到收样台再人工二次分拣。再比如把夜班最忙的一小时单独拉出模拟，看护士站到分拣机的距离、传送时间和缓存容量是否匹配。你别小看这一步，流程不减负，再聪明的设备也只是把混乱自动化了一遍，人员仍然会觉得比以前更累。

第三步 建立条码与规则库，用数据说话

第三步是把条码和规则库真正打通，这一步做细了，分拣机才算智能。我一般会和信息科一起梳理编码：条码里能不能直接带出科室、样本类型、优先级，LIS 里检验项目能否归并成几个分拣大类，然后做一张规则表，清楚写明什么条件该去哪个出口、允许等待多久、哪些必须直接走急诊通道。落地时可以先在测试环境里导入一周的历史数据，模拟分拣结果，看看规则是否导致个别通道爆仓或者某些科室被过度拆分。推荐一个简单做法，用常见的流程仿真软件或者哪怕用表格加筛选，把典型场景先跑几轮，再把规则固化到分拣机和 LIS 的接口中，比一上来在设备上边想边改靠谱得多，也更容易说服一线同事接受新规则。

第四步 标定设备参数并做极限压力测试

设备安装好以后，我从不直接全院放量，而是先做一轮极限体检。先按刚才的规则跑一两天小范围试点，记录每个出口的平均占用、堵塞次数、人工干预频次，然后根据数据微调速度、缓存阈值、报警条件等关键参数。接着用历史高峰数据做一次压力测试，把最忙的两小时数据压缩在半小时内导入，看设备是否出现频繁卡瓶、误分拣、扫码失败，如果问题集中在某一类标本，就回到规则表检查是否分组过细或者路径设计不合理。在这一步，我会要求厂家工程师把所有关键参数的含义和影响都讲清楚，并整理成一页纸给班组长，谁都能看懂，这样夜班遇到小问题不至于只能干等工程师上门，而是能按预案先处理七八成。

第五步 建立数据看板和持续优化机制

最后一步，是把分拣机纳入日常运营管理，而不是装好就不管。最实用的做法是拉一块简单的数据看板，每天自动统计总标本量、各通道负载、急诊周转时间、人工干预次数等核心指标，最好能按班次拆开，让一线同事一眼看到昨晚是比平时轻松还是更累。每月固定开一次十到二十分钟的小复盘会，对照这些数据和投诉、差错记录，看是否需要调整规则、增减缓存位或改动人力排班。实话实说，绝大多数项目不是输在设备本身，而是三个月后没人再看数据，规则多年不动，流程慢慢又回到老路上。只要把看数据、调规则、改排班当成一个小闭环坚持下去，这台分拣机的效率才会越来越高，而不是一年比一年鸡肋。

关键要点与落地方法速记

核心建议

1. 从一线痛点出发设定清晰且可量化的目标，再谈是否需要分拣机。
2. 上设备前先给流程做减法和动线重画，避免把原有的混乱直接自动化。
3. 统一条码和规则库，用历史数据在测试环境中反复仿真，规则稳定后再上线。
4. 坚持试点加高峰压力测试两步走，通过小范围持续微调找到最优参数。
5. 用数据看板和例会复盘把优化常态化，让分拣机持续为人力减负而不是添乱。

落地方法与工具示例

• 在信息系统测试环境导入一周历史标本数据，结合简单的流程仿真软件或表格筛选功能，提前验证和调整分拣规则。
• 利用医院现有数据平台或常用表格软件，搭建按班次统计的分拣机运行看板，自动生成周报和月报，为排班调整和流程优化提供依据。