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Data Integrity per laboratori più efficienti

Il concetto di Integrità del dato è molto importante per i laboratori analitici in quanto da essa dipende l’efficienza delle operazioni svolte: maggiore è l’integrità dei dati, maggiore l’efficienza delle operazioni e la loro tracciabilità.

Data Integrity

Non è un caso se negli ultimi anni c’è stato un forte sviluppo dei sistemi informativi, degli strumenti e delle operazioni di laboratorio in tale direzione.

Acquisire funzionalità più efficienti, sicure e affidabili di raccolta dei dati (e integrità dei dati), look-up e reporting di gestione, infatti, consente ai laboratori di ottenere una maggiore efficienza nelle operazioni e nei risultati di analisi.

Sistemi a supporto

Nonostante i vantaggi di tale approccio, non sempre esso viene implementato per una serie di motivi. Troppo spesso, infatti, la complessità percepita o effettiva, la mancanza di esperienza, le variazioni degli strumenti e le sfide infrastrutturali impediscono la realizzazione di questi obiettivi.

I Sistemi di Gestione delle Informazioni di Laboratorio (Laboratory Information Management Systems – LIMS), Sistemi portatili elettronici (ELN) e Sistemi Informatici di Laboratorio (Laboratory Informatics Systems – LIS), operando in sinergia, sono la soluzione scalabile a queste criticità.

Verso l’integrità del dato, il percorso

Le principali fasi per una gestione completa dei dati possono riassumersi in:

  • Comprensione del processo e dei dati » quali informazioni è importante gestire in modo corretto durante il processo di analisi, tenendo conto delle condizioni e del contesto di partenza
  • Identificazione dei rischi e dei divari di integrità » documentare eventuali divari per gestirli in chiave sistemica
  • Progettazione e analisi » una volta identificate le criticità si passa alla configurazione delle operazioni, in conformità ai requisiti di integrità, e alla loro verifica

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I vantaggi di questo approccio

L’adozione di un approccio integrato porta con sé una serie di vantaggi per i laboratori analitici, sempre più interessati ad aumentare la propria efficienza e il valore delle proprie operazioni nel lungo periodo.

 

In particolare, adottare sistemi di Data Integrity aiuta a:

  • gestire e controllare i dati affinché siano affidabili, limitando gli errori umani di una gestione manuale
  • garantire la riservatezza e la tracciabilità delle informazioni per soddisfare i requisiti di gestione interna e di regolamentazione
  • migliorare il processo di analisi in chiave di efficienza
  • creare una banca dati funzionale e di supporto all’interpretazione dei risultati di laboratorio
  • ottimizzare il ciclo di validazione, approvazione e emissione dei risultati

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