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William Neeley已发现一种花费很少就能让其实验室实现自动化的方法，且这一事实是真的。的确，在没有多少仪器购买预算资金的情况下，底特律医学中心实验室（DMC）主任William Neeley成功地将分析前和分析后以及分析过程转变为完美的自动化流水线型工作流程。他消除了样本的损坏，创造了新的检测效率，并将仪器与他的实验室信息系统（LIS）以新奇的方式连接在一起。当要告诉你他是如何做到这一点时，你将会想把该文章放在一边。但无论如何还是会告诉你以下内容。
Neeley博士在几个同样聪明的同事帮助以及主席和实验室运营副总裁的支持下，建立了自己的自动化系统。他使用计算机绘图自己设计了自动化部件——他将部件进行了碾压、钻孔并将他们用于自己工作站的机床中。他和他的同事们一起设计并编写了自己的软件。
这对Neeley博士来说不是很困难的一件事。毕竟，他病理学科的硕士学位涉及到大量的电子工程方面的课程。他还能利用自己呆在硅谷那几年设计自动化系统和编写软件程序的经验。他不仅知道实验室内需要什么，还知道如何将这些东西置入到实验室中。
你还在继续看吗？很好。因为即使你无法模仿Neeley博士正在做的事情——事实上，他会认为你不应该模仿他——你仍可能了解一些有关自己实验室内自动化如何运转（也可能是无法运转）的问题。
Neeley在介绍低成本、自己设计实验室自动化的报告中首次承认他的方法有一点特别。在他开始就这一话题进行演讲时指出：要抓住自己的职位。自己设计自动化是一个非常不同的方法。基本上他们所做的工作是其他很多实验室没有做过的。
作为一名半空想家、半啦啦队长、半古怪创造家及全职临床病理学家，Nelley博士用一种快乐地、坦率地激情讲述了他的工作。他毫不掩饰地表示自己喜欢实验室自动化；然后在下一秒中它会严厉批评感觉到的自动化失败的地方。期间，他讲述了一个吸引人的故事，给出了如何用有关自动化真正含义的哲学即兴重复段来解释他和DMC同事是如何将实验室自动化带入到21世纪的。
Neeley大约是在一年半之前任职于DMC的。进入DMC后他知道自己必须要处理的问题：没有资金购买新的仪器和禁止进入实验室的实验室信息系统（LIS）。LIS是由监督整个医学中心的IT部门进行管理的——六个总共能容纳1,400个床位的医院。从IT部门的观点来看，实验室仅是大轮子上的一个小齿轮；但从实验室每年大约进行850万次检测来说，其绝对不是一个小齿轮。事实上，IT部门支持的大多数实体中都是急诊中心医院、儿童医院、康复机构和大型骨髓移植项目。只有0.8%的检测是对外的。所以他们需要真正地去研究这些资源并不得不在这些极具挑战的条件下努力创造，想出如何设计一个现代型实验室的方法。
他们还不得不打破有关自动化由哪些部分构成的根深蒂固的思想。Neeley博士坚持认为全实验室自动化（TLA）是一个错误的名称。大多数人都认为TLA是一个完整的系统，但事实却证明它是一个简单的、昂贵的整理和传送方法。人们遗漏了其中一些重要的特性。毫不惊奇的是TLA并没有达到预期的人力节约、周转时间缩短和合理投资回报率（ROIs）的结果。总之，Neeley认为全实验室自动化在美国是一个很大的让人失望的事。
他认为失败中的主要问题是分析后系统中自动验证功能使用不足和分析前、分析中、分析后阶段之间缺乏系统综合性造成的。
他还表示自己不是唯一感觉失望的人，并回忆了之前他和两个公司的COO之间的谈话。两个公司其中有一个每年有关实验室的业务收入超过10亿。COO告诉Neeley博士实验室自动化对他来说完全没有用。Neeley表示自己很惊讶，因为这是一个年收入十亿美元公司的COO，而他竟完全拒绝了实验室自动化。
这给大家暗示了一个危险信号。我们需要对这种情况进行调查，需要询问为什么有知识、有能力且与实验室行业密切相关的人会对实验室自动化持如此消极的观点。
高成本、早期故障和系统缺乏整合性是自动化操作成功受限的主要原因。同时，实验室人员在购买自动化系统时需要格外注意。
现在，生厂商控制了整个过程。实验室工作人员没有积极的尝试对自动化进行深层次的了解。相反，他们正设法从大量自动化设备中进行选择，而选择的标准仅仅是凭着他们真正需要什么的模糊概念。大家可能会问，在实验室中如果对这个元件花费100,000美元，是不是真的会产生100,000美元的效益并对实验室和工作量带来好处？对实验室最好的是什么？
在Neeley博士遇到的情况中，这类问题的询问使他们找到了不寻常的、自己动手实现自动化的解决方法。
他首次积极参与自动化是八年前在加利福尼亚州实验室工作的时候，那时他引入了自动样本跟踪仪。实验室的程序员改写了LIS，所以实验室工作人员能够在做其他事情的时候对患者的样本保持一个完整的记录。利用该自动跟踪仪能够准确及时地找出某个患者样本试管在哪个位置。如果试管位于血液学分区，则跟踪仪在指示到该区域之前会对其他每个位置都清楚了解。或者，如果它在实验室内没有找到所需样本试管，它会定位在存储库中的位置。
Neeley博士还跟他的同事建立了一个保持可接受操作的通道，开始对样本进行预先分配。大家都知道走进实验室后第一件要做的事情就是将样本分为四等份或五等份，结果就是样本有了备份。
之后，他们对实验室自动化有了更进一步的认识。
因他们都直接涉及到创建自动化系统的过程，所以他们享受到了大多数实验室无法拥有的两个奢侈享受：思考新想法的自由和执行新想法的自由。参加这个过程时大家会说没什么意义，但开始如果不将样本等分将会是什么样的呢？
相反，他们考虑在初级试管进入化学和免疫化学分析仪之后对样本进行等分。也许他们会推论说分析仪内是一个较好的开始分配样本的地方。他们突然之间意识到一旦通道将样本输送到大型的、随机进样模式的分析仪中，80%的样本就不需要进行等分。因软件对样本的跟踪极其密切，他们发现了另一个可获利的地方：离开化学和免疫化学分析仪后，即使在原始试管被输送到第三个工作站也没必要对样本进行等分。因为能及时、准确知道原始试管在哪个位置，所以如果不得不重复进行检测或内科突然要增加一项检测，对实验室来说也不是什么问题。然后，如果需要在两个地方进行额外检测，则在此处将样本等分。结果是，需要等分的样本量急剧减少，同时减少的还有劳动力、周转时间和误差。
可能你们无法编写自己的软件或安装自己的样本等分器。没关系，Neeley博士也不会想让你们这么做。他仅仅是想建议大家无论什么时候在实验室内安装自动化都要多问自己几个问题。如，预先是否需要100,000-200,000美元的样本分离器？或者如果你将要安装样本分离器，会将它放在自动化流水线的最后一部分吗？大家对这两个问题的答案应该有所了解。然后又出现了另一个问题：如果需要等分的样本很少，还有必要安装一台昂贵的样本等分器吗？Neeley希望大家能持有不同的看法，敞开心扉，寻找不同的做事方法。
Neeley博士到达底特律并开始研究实验室当前设置的时候，就把以上精神带入了该实验室。样本流动和处理对Neeley博士他们来说是最后一个要克服的问题，且这是一个非常广泛的领域。认识到这一点后，Neeley博士和同事们开始从几个方面进攻该问题。但没有一种方法能获得成功。
Neeley博士指出此时安装实验室信息系统（LIS）的时机已成熟。他说自己跟系统供应商之间并无芥蒂，也没有机会获得实验室信息软件。所有事情都转包给了一个盈利性机构公司，并由第三方个体进行管理。他们管理着医院的信息系统，也管理着LIS。
Neeley和他的同事勇敢的建立了一个轨道系统，该系统能够处理紧急和常规样本。他们使用Neeley博士几年前开发的一种技术将该系统界面与LIS连接，且所使用的技术不需要对LIS进行升级或修改。于是，他们集合了分析前、分析中和分析后的所有阶段。在该链条中，不能有薄弱的连接。世界上最好的分析前系统如果配错分析中仪器或忽略了分析后阶段也将毫无用处。但如果三个组件都很好地连接了，则将会获得难以置信的工作效率。
正如大多数实验室一样，在DMC中，实验室设置也面临尴尬的局面。加工处理程序安置在一个地方，然后此处很远的地方是化学仪器，更远的地方则是血液学仪器。Neeley博士认为这是一个完全没有效率的设计。
他更倾向于“漏斗形”观念：处理数量最多的样本和最紧急的样本的仪器应该置于较近的地方。这被他们称为BFO——明显的地基模式。但是有多少实验室设置中化学分析仪距离很远，而不得不将大量样本进行长距离运送呢？
一个实验室重新设置时采用的是：化学分析仪置于处理器之后，然后是血液分析仪。
Neeley博士和他的同事是自己安装的轨道。其中的轨道是由瑞典FlexLink AB制造商提供的，且提供的轨道大部分都是硅谷净化室所使用的。这种轨道自动润滑，不需要进行维护且工作时噪音很小。他们在该轨道上总共安装了7个仪器样品，且有8个额外的转换站。整个轨道系统的费用不到50,000美元。
有关其他费用，要支付拆掉其中一些墙的费用，从而保证有足够的空间来安装仪器和轨道。此外还要支付来为仪器安装新电缆的工作人员的劳务费。这两个总共花费了40,000美元。
因Neeley谈论事情时风趣但有点不切实际，所以很容易会对他的努力产生怀疑。但那可能是一个误解。他的方法比很多实验室所追求的要更简单和复杂，看起来是位于两个极端的一些有用的想法。下面是Neeley博士在分析后阶段所采取的行动。
在DMC中，Neeley和他的同事已为LIS和实验室中各种仪器建立了连接，从而获取LIS和仪器之间的数据交换信息。他还使用一种自己设计的程序来获得LIS和整个实验室终端仪器之间的数据流信息。这使得他们在不干扰LIS的情况下就获得相关的检测信息。
现在，他们所做的事情与其他任何人所做的事情都是不同的。他们有自己的演算法设置，能获得检测结果，而且他们的演算法不受供应商编程限制中的限制。当他们自动在LIS上输入指令时，会找到患者的档案并看到相关的检测结果。然后直接将档案中的信息与来自仪器的信息进行对比。这一过程是所有优秀的技术专家所能做的，但在DMC，这些是自动完成的。
该系统还会自动注释结果之间的差异以及违反实验室规则或演算法的结果。它会自动打印出不可接受的结果、鉴定问题，之后告诉技师实验室当前处理该问题的政策。这被Neeley他们称为实时质量保证。使用该系统时，第1,800个样本获得的审查水平与第一个样本是完全一样的。同时，实验室对已知问题的反应也几乎是在同一时间发生的。
通过调整软件和仪器操作方法，实验室现在也能够直接将AxSym分析仪的结果报告反馈到LIS中。该智能系统捕获结果并输送出那些经过高审查水平的结果，其中包括δ确认——大约90%的结果都位于该分类中。该系统被用于整个实验室。
实验室自动化获得的利益是无法测量的。技师的时间很宝贵，不能以官僚的、麻木的状态将时间浪费在移动样本或发布结果的事情上。有了该智能系统后，他们可以集中关注于最重要的事情上，可以更好的利用他们的时间和技能。
Neeley继续调整该系统。跟随一个专业人员的要求之后，软件能自动识别男性患者中的hCG水平大于5。他们能捕获hCG值、登记号码、患者姓名和性别，而且能自动通过邮件将相关信息通知给医生。
LIS个性化过程中也遇到了很多类似的事情。Neeley博士在另一个机构中，将该系统编制为标记钾的一个系统，因样本的溶血现象可能会导致错误评估钾的含量。另一个情况下，他将该软件用于识别那些因抗坏血酸过量而导致假性低胆固醇水平的案例。第三个例子中，实验室能精确定位高葡萄糖、正常BUNs和水平为4或5的肌酸酐（Jaffe反应）。这种结果表明患者是糖尿病酮酸中毒。他们每次都能识别出这种情况，然后采用酶学方法再次测量肌酸酐水平，并给临床医生反馈回一个正常的肌酸酐水平而不是反馈4或5的结果且期待医生自己去鉴别真假。他继续说这是现代实验室医学模式，是经过培训后要做的事，是好的化学家和实验室工作人员能做的事。但典型系统不允许这样做。
那是因为过去10到15年，实验室人员就已经拒绝了自动化。结果是其他领域的人员进入。大家也拒绝了LIS系统，而非实验室人员填补了该空白领域。因而，大家没有掌握住自己的命运——65%的现代实验室是IT和自动化。所以大部分实验室人员没有掌握住整个行业最重要的部分。
显然，Neeley是一个无论有什么阻碍都拒绝屈服于技术的人。但如果没有实验室工作人员的帮助和自己特殊的技术和知识，他是无法进行奋斗的。
Neeley表示自己不是在向其他人灌输某一思想，即这是唯一能实现自动化的方式。他认为这是自己能找到的如何在二十一世纪成为尖端实验室的最好方法。当然，这不是对所有人都适用的。
但他争论到，提高自动化是对每个人都有利的。专业技师的缺乏将迫使大家进入自动化或退出该行业。如果想要保持竞争性，如果想掌握实验室自己的命运，就不得不在实验室内安装这些自动化程序。如果等待其他行业的人员来做这些，则大家将无法从实验室内获得所有利益。
摘自：www.IVDtechnology.com
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