CN110391018A - 分析测试结果的及时可用性 - Google Patents

Abstract

一种用于操作分析实验室以处理生物样品的计算机实现的方法，其中基于客观确定的分析测试结果的紧急性和在（一个或多个）分析测试结果的可用性的预测时间处的员工工作量确定与生物样品有关的测试命令的处理优先权。

Description

分析测试结果的及时可用性

技术领域

本申请涉及用于操作分析实验室以处理生物样品的计算机实现的方法。本申请还涉及用于处理生物样品的分析实验室以及包括指令的计算机程序产品，所述指令在由计算机系统执行时控制分析实验室以执行所述方法。

背景技术

体外分析诊断测试对临床决策有重大影响，为医师提供关键信息。统计数据显示，所有医师决策中很大一部分依赖于体外诊断测试。

在分析实验室，特别是临床实验室中，通过分析系统执行对样品的大量分析，以便确定患者的生理状态。要对生物样品执行的那类分析测试通常被指定为测试命令，其通常作为记录被登记在实验室信息系统中并被发送到分析实验室。

根据已建立的实验室规程，当接收生物样品时，首先识别它——例如，通过标识符标签和相应的标签读取器，诸如条形码标签和条形码读取器。一旦识别出生物样品，就从包含多个测试命令的数据库中检索命令列表，每个测试命令定义一个或多个实验室仪器对生物样品进行的一个或多个处理步骤。这些处理步骤可以是预分析处理步骤（例如等分，样品制备），分析处理步骤（例如确定生物样品中分析物的存在和/或分析物的浓度）或后分析处理步骤（例如存档生物样品）。在生物样品可以由分析实验室的各种实验室仪器处理之前，确定处理工作流程。处理工作流程被定义为要处理测试命令的序列和/或测试命令的处理定时。

根据目前的实践，样品（相应地需要非常紧急地（因为分析结果可能对患者生命攸关）处理和分析的测试命令）被标记为紧急STAT样品。STAT实验室测试和服务是为了管理医疗紧急情况而立即需要的测试和服务。根据目前的实验室实践，分析实验室给予STAT测试请求处理、分析和报告的最高优先权。

医疗机构（诸如医院，诊所，医疗实践场所，医疗从业者的家庭办公室等）必须管理一些有限的医疗从业者（例如医师，护士等），以便能够有效和高效地治疗越来越多的患者。可用的分析测试结果的不确定时间导致效率不足，因为医师必须等待（一个或多个）分析测试的结果才能够确定诊断/治疗或需要进一步的分析测试，相应地医疗从业者需要多次检查最紧急的患者的分析测试的结果是否已经可用，或者查看已经处理过的实验室结果和相关警告的长列表——他们可能还没有时间进行审查。

此外，不仅可用的（一个或多个）分析测试结果的时间不确定，而且另外分析测试结果的迟的/延迟的可用性是这样的医疗机构缺乏效率的原因。关于到达时间的这种不确定性导致患者的负面结果的风险增加。为了确保（一个或多个）分析测试的结果的及时可用性，根据目前已知的实践，每当医师（基于某些规则或个人判断）决定应优先化特定的分析测试或患者样品时他们会命令将患者样品的（一个或多个）分析测试作为紧急STAT。影响医师决定将样品或测试命令（用于分析测试）分类为紧急的因素包括——但不限于——患者严重性（或其指示）和/或患者历史。但是，如果不太紧急的测试也被命令为STAT或如果在一时间范围内发出太多紧急测试命令，在紧急测试命令的数量超过实验室的吞吐量的情况下，则可能会产生的分析实验室积压，并且因此每个样品（包括紧急样品）都将被延迟。

因此，需要一种分析实验室，相应地一种以允许有效使用医疗机构的资源以改善患者护理和/或减少成本的方式操作分析实验室的方法。

发明内容

已经观察到，在医疗从业者（和患者）必须等待（一个或多个）分析测试命令的（一个或多个）结果超过预期时间时，在患者护理机构中存在情况，而同时其他分析测试命令的结果远在医疗从业者实际有时间考虑它们之前就已可用。

当医疗从业者需要分析测试的结果（以便诊断和/或治疗患者，决定进一步的分析测试等）时不可用的分析测试的结果在下文中将被称为延迟结果。

在医疗从业者需要/考虑之前可用的分析测试结果在下文中称为提早结果。

测试命令导致提早结果的主要原因是，如果医疗机构的医疗从业者（基于某些规则或个人判断）判断特定分析测试或患者样品应被优先化，则他们将分析测试命令为紧急测试，但是当结果可用时，他们缺乏资源（最常见的是医疗从业者的时间）来考虑这些。已经观察到，与典型的医疗机构中的实际紧急情况的数量相比，多次更多的测试命令被命令为紧急的。换句话说，提早结果只是闲置着，直到医疗从业者有时间考虑它们。而且，医疗从业者可能会在其工作班次结束附近命令实验室测试，并且因此，等到测试结果可用时，由于医疗从业者不再工作，通常结果提早可用。

本公开的发明人认识到提早结果阻碍了其他更紧急的测试命令的处理。换句话说，本公开的发明人认识到，通过分析实验室重新评估在命令时（例如由医疗从业者）定义的分析测试命令/样品的优先级（紧急STAT相对于正常；或者不如STAT紧急），可以大大减少延迟结果的发生。对于分析实验室对优先级的此类重新评估，针对每个分析测试命令计算可用测试结果的预期时间的预测，然后基于在预测可用性时员工工作量/积压来调整其处理优先权。术语员工工作量/积压是指在实际考虑分析结果之前所需的所有行动和资源的总和。员工工作量/积压可以代表医疗从业者在有时间治疗/诊断有问题的患者之前必须处理的其他患者的数量。员工工作量/积压也可代表医疗从业者开始他/她的工作班次之前的时间段。

医疗从业者/或代理立即审查潜在的生命攸关的测试结果——因此，员工工作量/积压相对于当前测试命令始终为零/空。换句话说，总是首先处理在生命攸关的情况下对患者的治疗——以及因此也考虑相关的分析测试命令。

在开始时——当分析实验室检索测试命令时，分析测试的优先级对应于由施令者（主要是医疗从业者）设定的优先级。如果在预测测试结果的预期可用性时，医疗从业者将已经具有高的员工工作量/积压，则降低分析测试命令的处理优先权。另一方面，如果医疗从业者在预测测试结果的预期可用性时的员工工作量/积压很低（意味着医疗从业者最有可能立即需要结果，否则浪费宝贵的时间），如果已经设置为紧急，则提高或维持分析测试命令的处理优先权。根据本文公开的特定实施例，针对每个分析测试命令重新计算可用测试结果的预期时间的预测，并且每次改变测试命令的处理优先权时以迭代方式重新评估所有测试命令的优先级。换言之，评估测试命令的处理优先权的每次改变对所有分析测试的预测的影响。

通常，根据本文公开的实施例，除了医疗从业者的员工工作量/积压之外，实验室人员需要在医疗从业者可用之前处理（例如验证）测试结果，以计及由于实验室人员的这种处理而引起的可能的延迟。在安排分析测试命令的处理工作流程以及计算测试结果的预测可用性时，将实验室人员的员工工作量/积压考虑在内。

总而言之，分析实验室，相应地操作本文公开的分析实验室的方法，通过结合基于员工工作量/积压的分析测试命令的处理工作流程的优先次序和安排准确预测（一个或多个）实验室测试结果的可用性，使医疗机构显著更有效率地操作。

所公开的方法/系统的实施例是特别有利的，因为可以显著减少延迟结果的发生，而无需任何额外的投资，诸如增大分析实验室的吞吐量（例如通过附加仪器，更高吞吐量的仪器等）。换句话说，传统的先到先得的方法（其具有用于分析测试的处理测试命令的一些预定义的优先次序）被替换为对应于医疗机构的实际需要的优先次序。减少延迟结果以及提高测试结果可用性的预测准确性导致显著更好的患者护理质量（由于及时和/或更快地递送生命攸关的测试结果，减少了患者在医疗机构中的停留时长——特别是在紧急护理和经济利益方面（由于患者在医疗设施中花费的时间更少而更好地利用现有资源、减少了成本））。此外，本文公开的实施例支持医疗机构更好地应对患者流入（流行病，生物恐怖主义）的高峰，因为分析结果的及时可用性确保健康的患者可以更快地离开，从而腾出资源。

由于可用的分析测试结果的时间不确定，医疗从业者经常进行护理点分析测试，而不是向分析实验室发出测试命令。然而，护理点分析测试的成本明显高于分析实验室进行的相同分析测试。此外，与实验室测试相比，护理点测试有时会提供不太准确的分析结果。通过减少分析测试结果的可用性的不确定性，本文公开的实施例进一步有助于操作成本的减少和更好的患者护理质量，因为医疗从业者不太愿意用护理点测试替换实验室测试。

此外，报告可用测试结果的预期时间的预测支持医疗机构的医疗从业者更好得多地规划他们的活动。更好地规划医疗从业者的活动本质上提高了成本效益，并且还改善了护理质量，因为分析测试结果的及时可用性对影响患者护理的决策具有重大影响。分析测试结果的及时可用性允许加快治疗速度，并可减少并发症的风险，从而改善患者护理。另一方面，分析测试结果的及时可用性也有助于减少成本，因为状况较轻的患者可以更早离开医疗机构，而状况更严重的患者则更早被诊断出来，这对于有效治疗严重状况往往是关键的。

根据本文公开的其他实施例，还基于测试命令的处理状态来调整测试命令的处理优先级，以考虑意外事件，诸如低样品质量，需要重新运行分析测试的拒绝测试结果，仪器的硬件故障等。

根据本文公开的其他实施例，还基于测试命令的类型调整测试命令的处理优先级，以确保以最高优先权执行被认为生命攸关的诊断所需的分析测试，例如需要诊断心脏病发作，即将发生的败血症等等的分析测试。

根据本文公开的实施例，实验室测试结果的可用性的预测是基于参数，该参数基于指示过去的测试命令的结果可用性的实际时间的反馈而被修改。

附图说明

下面将借助于描述并通过参考附图来详细描述所公开的方法/设备/系统的其他特性和优点，附图示出：

图1示出了说明用于操作分析实验室的所公开方法的实施例的流程图；

图2示出了说明用于操作分析实验室的所公开方法的实施例的流程图，其中最初基于客观确定的紧急程度来设置测试命令的处理优先权；

图3示出了说明用于操作分析实验室的所公开方法的实施例的流程图，其中如果（一个或多个）分析结果的实际可用性偏离预测可用性，则采用机器学习来修改用于确定分析结果的预测可用性的参数；

图4A、4B示出了说明用于操作分析实验室的所公开方法的实施例的流程图，其中如果对应于针对（一个或多个）生物样品的（一个或多个）测试命令的（一个或多个）分析结果的预测可用性超出规定的可用截止期限，则将该生物样品转移到另外的分析实验室；

图5示出了说明用于操作分析实验室的所公开方法的实施例的流程图，其中如果由于样品质量/数量不能对生物样品执行（一个或多个）测试命令的至少一个分析步骤，则警告采血者收集新的患者样品；

图6示出了说明用于操作分析实验室的所公开方法的实施例的流程图，其中在确定和重新确定时报告（一个或多个）分析结果的（一个或多个）预测可用性；

图7示出了说明用于操作分析实验室的所公开方法的实施例的流程图，其中所有测试命令的处理优先级被设置为对应于同一患者，同一医生和/或同一医院的测试命令中的最高级别；

图8示出了所公开的分析实验室的实施例的高度示意性框图；

图9示出了以进度条的形式报告分析结果的预测可用性的移动设备应用程序的示例的模型。

具体实施方式

在本专利申请中将使用某些术语，本专利申请的构想不应被解释为受所选择的特定术语的限制，而是与特定术语背后的一般概念相关。

这里使用的术语“实验室仪器”包括可操作以对一个或多个生物样品执行一个或多个处理步骤/工作流程步骤的任何装置或装置组件。因此，表述“处理步骤”是指物理执行的处理步骤，诸如离心分离，等分，样品分析等。术语“实验室仪器”涵盖了预分析仪器，后分析仪器以及分析仪器。

如本文所用的术语“预分析仪器”包括一个或多个实验室设备，其用于对一个或多个生物样品执行一个或多个预分析处理步骤，从而为一个或多个后续分析测试制备样品。预分析处理步骤可以是，例如，离心分离步骤，加盖步骤，去盖步骤或重盖步骤，等分步骤，向样品中加入缓冲剂的步骤等。本文使用的表述“分析系统”包括任何单块或多模块实验室设备，其包括一个或多个实验室设备或操作单元，其可操作以对一个或多个生物样品执行分析测试。

如本文所用的术语“后分析仪器”包括可操作以自动处理和/或存储一种或多种生物样品的任何实验室仪器。后分析处理步骤可包括重盖步骤，从分析系统卸载样品的步骤或用于将所述样品运输到储存单元或用于收集生物废物的单元的步骤。

这里使用的术语“分析仪”/“分析仪器”包括被配置为获得测量值的任何装置或装置组件。分析仪可操作以通过各种化学，生物，物理，光学或其他技术规程确定样品或其组分的参数值。分析仪可操作用于测量样品或至少一种分析物的所述参数并返回所获得的测量值。分析仪返回的可能分析结果列表包括但不限于样品中分析物的浓度，指示样品中存在分析物（对应于高于检测水平的浓度）的数字（是或否）结果，光学参数，DNA或RNA序列，从蛋白质或代谢物的质谱获得的数据和各种类型的物理或化学参数。分析仪器可包括辅助样品和/或试剂的移液，定量给料和混合的单元。分析仪可包括试剂保持单元，其用于保持试剂以进行测定。试剂可以例如以容器或盒的形式布置，所述容器或盒包含被放置在储存室或输送机内的适当插座或位置中的单独的试剂或试剂组。它可包括消耗品馈送单元。分析仪可以包括过程和检测系统，其工作流程针对某些类型的分析进行了优化。这种分析仪的例子是临床化学分析仪，凝血化学分析仪，免疫化学分析仪，尿液分析仪，核酸分析仪，组织分析仪（包括形态学染色器和组织化学染色器），其用于检测化学或生物反应的结果或监测化学或生物反应的进展。

这里使用的术语“分析实验室”包括在实验室中使用的任何系统，包括可操作地连接到控制单元的多个实验室仪器。

这里使用的术语“控制单元”包括任何物理或虚拟处理设备，其可配置成由分析实验室进行工作流程和（一个或多个）工作流程步骤的方式控制包括多个实验室仪器的分析实验室。控制单元可以例如指令分析实验室（或其特定仪器）进行预分析，后分析和（一个或多个）分析工作流程/（一个或多个）工作流程步骤。控制单元可以从数据管理单元接收关于需要利用某个样品执行哪些步骤的信息。在一些实施例中，控制单元可以与数据管理单元集成，可以被包括在服务器计算机内和/或是一个仪器的部分或者甚至分布在分析实验室的多个仪器上。例如，控制单元可以体现为运行计算机可读程序的可编程逻辑控制器，该计算机可读程序提供有用以执行操作的指令。

这里使用的术语“通信网络”包括任何类型的无线网络（诸如WIFI，GSM，UMTS）或基于线缆的网络（诸如以太网等）。特别地，通信网络可以实现互联网协议IP。例如，通信网络包括基于线缆和无线网络的组合。在系统的单元被包括在一个实验室仪器内的实施例中，通信网络包括仪器内的通信信道。

这里使用的术语“用户界面”包括用于操作员和机器之间的交互的任何合适的软件和/或硬件块，包括但不限于用于接收来自操作员的命令作为输入并且还提供反馈并向其传达信息的图形用户界面。而且，系统/设备可以暴露若干用户界面以服务于不同类型的用户/运营商。

这里使用的术语“工作流程”/“处理工作流程”指的是工作流程步骤/处理步骤的集合。根据特定实施例，工作流程定义执行处理步骤的顺序。

这里使用的术语“工作流程步骤”或“处理步骤”包括属于工作流程的任何活动。活动可以是具有基本或复杂性质的，并且通常在一个或多个仪器上执行或由一个或多个仪器执行。

术语“样品”，“患者样品”和“生物样品”是指可能潜在地含有感兴趣分析物的（一种或多种）物质。患者样品可以源自任何生物来源，诸如生理液体，包括血液，唾液，眼晶状体液，脑脊髓液，汗液，尿液，粪便，精液，乳汁，腹水，粘液，滑液，腹膜液，羊水，组织，培养细胞等。可以在使用前对患者样品进行预先处理，诸如从血液制备血浆，稀释粘性流体，溶解等。处理方法可包括过滤，蒸馏，浓缩，干扰组分的失活和试剂的添加。患者样品可以在从源获得时被直接使用或在预先处理后被使用以修改样品的特征。在一些实施例中，初始固体或半固体生物材料可通过用合适的液体介质溶解或使其悬浮而呈现为液体。在一些实施例中，可怀疑样品含有某种抗原或核酸。

“STAT样品”是需要非常紧急地处理和分析的样品，因为分析结果可能对患者具有是生命攸关的重要性。STAT实验室测试和服务是为了管理医疗紧急情况而立即需要的测试和服务。

术语“样品管”是指用于运输，储存和/或处理样品的任何单独容器。特别地，所述术语没有限制地指的是一块实验室玻璃或塑料器皿，其可选地在其上端包括盖。

如本文所用的术语“分析物”是指待分析样品的组分，例如各种大小的分子，离子，蛋白质，代谢物等。对分析物收集的信息可用于评估药物施用对有机体或特定组织的影响或进行诊断。因此，“分析物”是用于打算有关存在和/或浓度的信息的物质的通用术语。分析物的示例是例如葡萄糖，凝结参数，内源蛋白（例如从心肌释放的蛋白质），代谢物，核酸等。

本文使用的术语“分析”或“分析测试”包括表征生物样品参数（例如光吸收，荧光，电势或反应的其他物理或化学特性）以提供测量数据的实验室规程。

这里使用的术语“测试命令”是指任何数据对象，计算机可加载数据结构，表示指示要对特定生物样品执行的一个或多个实验室处理步骤的此类数据的调制数据。例如，测试命令记录可以是文件或数据库中的条目。根据本文公开的实施例，如果例如测试命令包括要在特定样品上执行的分析测试的标识符或者与该标识符相关联地存储，则测试命令可以指示分析测试的测试命令。可选地或另外地，测试命令可以指要对生物样品进行的预分析和/或后分析处理步骤。

本文使用的术语“分析结果”，“测试结果”或“分析测试结果”包括描述生物样品中分析物的测量（即样品中的分析物的定性和/或定量测量）结果的任何数据。特别地，分析数据包括已经对其执行分析的样品的标识符和描述分析结果的数据，例如测量数据。此外，术语“分析结果”，“测试结果”或“分析测试结果”还包括基于生物样品中分析物的测量所计算的结果，作为使用各种临床决策支持算法计算的风险评分或其他值。

下面将参考附图描述所公开的方法/系统的特定实施例。

现在将如图1的流程图所图示的描述用于操作分析实验室1的方法的第一实施例。

在步骤100中，分析实验室1的多个实验室仪器10中的一个接收并识别生物样品。特别是基于附着于保持生物样品的样品管的识别标签来识别生物样品。附加的识别标签可以是条形码，RFID标签等。

一旦识别出生物样品，在步骤102中，控制单元20检索对应于每个生物样品的一个或多个测试命令，每个测试命令定义该分析步骤将通过多个实验室仪器10中的至少一个对生物样品进行的至少一个分析步骤。根据所公开的方法/系统的特定实施例，可以在相同的测试命令下进行若干处理步骤，例如从生物样品制备几个等分试样；或由同一分析仪器10进行的若干分析测试。

根据本文公开的实施例，控制单元20从内部存储器（诸如数据库）、从实验室信息系统LIS和/或从通信地连接到控制单元20的用户界面或从医院信息系统HIS 50检索测试命令。

每个测试命令包括处理优先权，该处理优先权指示要执行的该测试命令关于其他测试命令的优先性。作为一个示例，处理优先权可以在诸如“紧急”和“正常”的两个值标度上定义，其中从“正常”提高优先权导致“紧急”并且从“紧急”降低优先权导致“正常”，在这种情况下“紧急”被认为是最高级别或最高处理优先权。可替代地或另外地，处理优先权可以被定义为数字标度，例如从1到10，10是最高优先级，1是最低优先级。

根据本文公开的实施例，（通常由医疗从业者）当命令测试时，处理优先权被设置为“正常”或“紧急/ STAT”，针对那些立即需要的测试发布用于分析测试的STAT命令以便管理医疗紧急情况。

在步骤104中，控制单元20基于对应的（一个或多个）测试命令和对应的（一个或多个）处理优先权确定用于处理生物样品的处理工作流程。处理工作流程定义列表，特别是由多个实验室仪器10执行以完成测试命令的一系列处理步骤。

根据所公开的方法/系统的实施例，处理工作流程还定义以下中的一个或多个：

- 要处理测试命令的顺序

测试命令处理顺序定义了测试命令处理生物样品的命令。

- 处理测试命令的定时

根据所公开的方法/系统的实施例，除了处理顺序之外，处理工作流程还定义了根据其来处理生物样品或其等分试样的定时。

总而言之，确定用于处理每个生物样品的处理工作流程，使得具有较高处理优先权的（一个或多个）测试命令被安排在具有较低处理优先权的（一个或多个）测试命令之前完成。必须强调的是，由于不可预见的事件（例如仪器故障），实际处理可能在可用的结果的时间和/或处理步骤的顺序方面偏离处理工作流程。

在步骤106中，确定对应于每个测试命令的（一个或多个）分析结果的可用性。在该上下文中（一个或多个）分析结果的可用性是指控制单元20预计/预测对生物样品的至少一个分析步骤完成并且相应结果变得可用的时间点。根据各种分析测试，在完成对生物样品的（一个或多个）分析步骤后，分析结果不是立即可用的，但仅在所谓的测量验证之后。在这种情况下，（一个或多个）分析结果的预测可用性考虑了此类验证所需的时间。

根据本文公开的实施例，确定分析结果的预测可用性的步骤106包括来自列表的一个或多个子步骤，其包括：

- 确定预计的仪器处理时间

该子步骤是指预计（一个或多个）实验室仪器10处理生物样品以完成相应测试命令所需的总时间。根据本文公开的实施例，预计仪器处理时间的算法考虑了预期的员工工作量，仪器的吞吐量，由于计划的和/或预计的维护活动导致的停机时间。特别地，考虑指示过去处理时间的历史数据以便预计仪器处理时间。

- 确定预计的验证时间

验证时间是根据负责验证分析测试结果的实验室员工的时间表（schedule）确定的。换句话说，验证时间与执行验证的员工的工作时间表相关联——在完成（一个或多个）实验室仪器10对生物样品的处理时。在当前上下文中，术语“实验室员工的时间表”包括代表实验室员工工作班次的数据，增加的工作量/需求的时期。根据本文公开的实施例，预计验证时间的算法考虑了当日时间，周中此日，假日，具有增加的流行病发生的时段等。考虑结果验证的自动化程度以便预计验证时间。

- 确定预计的样品运输时间

该子步骤包括预计将来自患者的（例如通过采血者）（一个或多个）生物样品从收集点运输到分析实验室1所需的时间段。根据本文公开的实施例，预计样品运输时间的算法考虑了当日时间，周中此日，假日，具有高于通常需求的增加的流行病发生的时段，交通拥堵时间等。

- 确定由于（一个或多个）分析步骤和分析结果之间的（一个或多个）相互依赖性导致的延迟

某些分析步骤要基于/响应于其他分析步骤的结果而进行。例如，反射测试，重新运行，确认测试。在预计分析结果的预测可用性时考虑了这些相互依赖性。

在步骤108中，在相应的（一个或多个）分析测试结果的（一个或多个）预测可用性的时间下确定员工工作量。根据各种实施例，员工包括负责诊断/治疗患者的医师，相应的（一个或多个）分析测试结果对应于该患者的生物样品。在步骤108中，可以识别三个子步骤：

- I）识别针对特定分析结果的相关员工

根据本文公开的实施例，控制单元20从医院信息系统HIS 50和/或测试命令的一部分检索和/或由医疗机构的时间表确定针对特定分析结果的相关员工。例如，在紧急病房中，负责员工包括在（一个或多个）预测可用性时的所有值班医师。另一方面，对于专科医师的办公室，负责员工包括相应专业的所有医师或甚至是治疗/诊断相应患者的特定医师。

以非常简单的术语来说，在该子步骤中，控制单元20确定谁“正在等待”该结果。

- II）预计相关员工的员工工作量

在此子步骤中，相关员工的员工工作量将在未来预测到（一个或多个）相应分析结果变得可用的时刻被确定。确定员工工作量的算法向前看，而不仅仅依赖于当前的员工工作量。这确保了在已处理样品，验证测量结果并对员工来说结果可用时，对员工工作量的预计仍然相关。

该确定用于评估测试命令的实际处理优先权。例如，如果医疗从业者在对应于特定测试命令的患者之前仍然有大量患者咨询，则相应的分析结果可以“等待”。另一方面，如果到预测分析结果可用时医疗从业者将没有其他患者需要治疗/诊断，那么测试命令将被优先化，否则医疗从业者将不得不等待测试结果，这可能浪费时间和资源，并可能给患者带来风险。

- III）确定工作量阈值

工作量阈值表示员工工作量限制，在该限制之下，测试命令将被优先化以避免测试结果被延迟，并且在该限制之上，将该测试命令去优先化以允许更紧急测试命令被首先完成。0以上的工作量阈值充当一种缓冲区，以允许对结果可用性的预测稍微不精确，并且仍然避免相应地过早地延迟测试结果。工作量阈值为0会导致及时可用性，但没有对预计的容忍。

描述工作量阈值的另一种方式是说医疗从业者应该在他空闲之前的一定的时间量（一定数量的患者仍待被治疗）有可用的分析结果。

根据本文公开的实施例，员工工作量和工作量阈值指示包括如下内容的列表中的一个或多个内容：

- 在审查对应于相应测试命令的测试结果之前，医疗从业者要审查的许多“其他”测试结果

换句话说，确定医疗从业者的未来积压。在此上下文中，术语“其他”指的是与当前正在确定的员工工作量的测试结果不同的任何测试结果。

- 从预测（一个或多个）分析结果的可用性直到医疗从业者要审查（一个或多个）分析结果的预计时间段

预计医疗从业者审查（一个或多个）分析结果之前的时间段是基于许多因素（例如但不限于：医疗从业者的工作时间表，工作班次，预见的缺勤和/或更紧急的计划活动）而确定的。

由于处于危急状况的患者总是首先被诊断和/或治疗，因此对应于处于危急状况的患者的生物样品的测试命令的员工工作量总是0或“空”，其中为0的员工工作量确保处理相应测试命令的优先权提高到处理优先权的最高级别。

- 医疗从业者的患者的严重程度

除了医疗从业者要审查的测试结果的数量之外，在计算医疗从业者的员工工作量时也考虑这些相应的测试结果的结局。例如，如果医疗从业者有表明非常严重的患者医疗状况的大量“不良”的测试结果，那么他/她的员工工作量被认为高于他/她的（一个或多个）患者显示“良好”测试结果（即没有严重的医疗状况）的医生。由于治疗严重状况花费更多时间。根据分析测试结果的已知范围确定严重和不太严重的条件之间的区别，这有助于客观地确定医生是否有要解决的严重病例（其花费更多时间）。

根据进一步的实施例，确定员工工作量的步骤包括确定从结束工作班次的医疗从业者到另一个开始他/她的工作班次的医疗从业者的“工作量溢出”的步骤。工作量溢出被添加到开始工作班次的医疗从业者的员工工作量中，因为测试命令被分配（即使是暂时的）给一个以上的医疗从业者。因此，工作班次开始时工作量不一定是空的。

在下一步骤110中，控制单元20比较员工工作量和工作量阈值：

- 如果——在预测（一个或多个）分析结果的可用性时——员工工作量高于工作量阈值，则在步骤112中减小对应于相应测试命令的处理优先权。该情况对应于其在需要该分析结果之前已经有要诊断/治疗的患者的具有积压的医疗从业者（医生）。因此，测试命令被去优先化以允许分析实验室处理更紧急的测试命令。应当注意，在这种情况下，已经处于所定义范围中的最低级别的处理优先权保持在该最低级别。

- 另一方面，如果——在预测（一个或多个）分析结果的可用性时——员工工作量低于工作量阈值，则在步骤114中提高对应于相应测试命令的处理优先权。这种情况对应于预计医疗从业者在预测分析结果可用后立即或很快就需要分析结果的用例。例如，如果员工工作量阈值被定义为两名患者，并且在预测可用时，医疗从业者只有一名另外的患者等待被治疗/诊断，这意味着将在在分析结果变得可用后的很短的时间内需要分析结果。实际上在比定义的阈值（缓冲区）更少的时间内。因此，处理被增加。

- 一旦员工工作量与员工工作量阈值匹配，在步骤116中，控制单元20控制分析实验室1的多个实验室仪器10根据处理工作流程处理每个生物样品。在与员工工作量阈值相匹配的员工工作量的上下文中，术语“匹配”应被解释为基本上等于。

示例1：对于每小时平均治疗4名患者、平均预测偏差为30分钟的医疗从业者，则将确定2名患者的阈值。因此，如果医疗从业者的工作量是5名患者，则意味着结果无论如何都会处于闲置状态，因此测试命令可能会被优先化。另一方面，如果医疗从业者的工作量是1名患者，则意味着结果有可能太晚才可用的风险，因此应将测试命令优先化。

示例2：当医疗从业者在上午8点开始他/她的工作班次时，工作量为0或“空”并且分析结果的预测可用性是上午8:30，这意味着应该将测试命令优先化。但是，如果分析结果的预测可用性是凌晨1:30，那么分析结果将很早，因为医疗从业者不会在办公室，并且可以将测试命令优先化。

注意：以上示例假设患者处于非危急状况。

- 然后，在步骤118中报告由多个实验室仪器10中的至少一个执行的生物样品的至少一个分析步骤获得的测试结果。根据本文公开的各种实施例，通过到医院信息系统HIS50的数据传送，经由控制单元20的用户界面，通过到可由医疗从业者的移动设备应用程序访问的云服务器的数据传送，通过打印输出或其他合适的手段来报告结果。

根据本文公开的其他实施例，控制分析实验室1的多个实验室仪器10以根据相应的处理工作流程处理每个生物样品的步骤116包括控制用于加载生物样品（诸如按其（一个或多个）处理优先权的命令加载生物样品，以便避免具有较低处理优先权的样品使实验室仪器10过载并且具有较高优先权的样品被卡住）的仪器的步骤。

在分析实验室1的实施例中，其中将包含生物样品的样品管加载到用于批量加载样品的仪器中，用于加载样品的仪器配置成基于相应测试命令的处理优先权对样品管进行分类。

在分析实验室1的另一实施例中，其中将包含生物样品的样品管加载到用于将样品加载在样品架中的仪器中，用于加载样品的仪器被配置成基于相应测试命令的处理优先权从样品架单独加载（拾取）样品管。

如图1至7的流程图所图示，根据本文公开的实施例，每次一个或多个测试命令的处理优先权被改变（即提高或降低）时，重新确定用于处理每个生物样品的处理工作流程以及对应于每个测试命令的分析结果的预测可用性。换句话说，该方法在迭代中执行，直到确定最佳解决方案。在此上下文中，迭代指的是一系列步骤：104到110。根据本文公开的实施例，定义最大迭代次数，之后控制单元20控制分析实验室1的多个实验室仪器10以根据相应的处理工作流程处理每个生物样品，即使员工工作量不精确匹配员工工作量阈值。

图2示出了说明所公开方法的实施例的流程图，其中基于确定的紧急程度在步骤103中设置测试命令的处理优先权。紧急程度由控制单元20基于包括如下内容的列表中的一个或多个内容来确定：

- 处理检索的测试命令的优先级

为了确保（一个或多个）分析测试的结果的及时可用性，每当医疗从业者决定应优先化特定分析测试或患者样品时，他们会命令患者样品进行（一个或多个）分析测试作为紧急的。在确定实际紧急程度时，医疗从业者对这种优先权的选择进行加权。

- 患者危急性的指示

始终优先化与处于危急状况（例如心脏病发作，败血症，中风）的患者相关的测试命令，并相应地确定紧急程度。患者危急性的指示可以是测试命令的一部分或者由控制单元20单独检索，特别是从医院信息系统HIS 50检索。患者人口统计资料也是影响测试命令紧急性的因素。

- 分析测试类

已知在危及生命的状况下要命令某些类型或类别的分析测试。因此，控制单元20确定紧急程度并相应地设置处理优先权——而不管员工工作量。此外，各种分析测试之间的某些依赖性也可能影响测试命令的紧急性。

- 患者状况进展/改变

如果患者的状况恶化，则控制单元20重新确定紧急程度并相应地将处理优先权设置到其最高。患者状况进展/改变可以特别地使用通信地连接到医院信息系统HIS 50的活动患者监测设备来确定，控制单元20可以从医院信息系统HIS 50检索患者状况进展/改变。例如，活动患者监测包括（但不限于）：连接的ECG设备，呼吸功能监测设备，血氧水平监测，脉搏血氧测定，动脉血压监测，中心静脉压监测，连续中心静脉氧饱和度监测，温度监测。患者监测可以在医院环境中或在医院环境外（包括但不限于患者家庭监测和救护车中的患者监测）。使用活动患者监测来考虑患者状况的优点在于，一旦患者的状况显著恶化，该患者的测试命令被自动优先化，而治疗医生不必联系分析实验室。

- 测试命令的来源

当测试命令的起源/来源在确定测试命令的紧急性以及因此必要的处理优先权中起着重要作用时，存在某些用例。

- 多个实验室仪器10中的一个或多个的状态

实验室仪器10的操作状态的变化直接影响分析结果的可用性。因此，在设置测试命令的紧急性和因此处理优先权时考虑这些。例如，如果两个相同类型的仪器10中的一个发生故障，则一些测试命令被去优先化以确保最紧急的测试及时完成——尽管仪器10发生故障。

图3示出了说明用于操作分析实验室1的所公开方法的实施例的流程图，其中如果（一个或多个）分析结果的实际可用性偏离预测可用性，则采用机器学习来修改用于确定分析结果的预测可用性的参数。

根据所公开的方法/系统的这些进一步的实施例，预测与测试命令相对应的分析结果的可用性是基于历史数据和多个加权参数。相应地，所述方法进一步包括以下步骤：

- 记录（一个或多个）分析结果的实际可用性

为了能够评估预测分析结果可用性的算法的准确性，将可用的实际时间记录为比较的基础。

- 记录影响（一个或多个）分析结果实际可用性的数据

有许多因素可能影响分析结果的可用性，包括：

- 由多个实验室仪器10中的至少一个对生物样品的实际处理时间；

- 测量的实际验证时间

将来自患者的（一个或多个）生物样品从收集点运输到分析实验室所需的实际时间段1。

- 如果（一个或多个）分析结果的实际可用性偏离同一分析结果的预测可用性（步骤120），那么确定（一个或多个）分析结果的实际可用性与同一分析结果的预测可用性的偏差和影响数据之间的相关性。

例如，如果分析结果实际上比预测晚30分钟可用，并且同时测量的实际验证比所预计的花费长30分钟，则确定相关性。

- 如果找到相关性，则修改（步骤122）在确定分析结果的预测可用性的步骤中使用的多个参数中的一个或多个。

继续前述要点的示例，由于在分析结果的延迟可用性与验证时间之间发现相关性，因此在预测验证时间（例如，平均值/均值）中使用的参数根据经历的延迟进行调整。

根据各种实施例，在修改参数时不考虑极端值，以避免单个孤立的事件扰乱未来的计算。

在本申请的上下文中，实际是指与预计的预测值相对的真实记录值。因此，记录实际值而不是计算实际值。

根据另外的实施例，除了确定（一个或多个）分析结果的实际可用性与同一分析结果的预测可用性的偏差和影响数据之间的相关性之外，还执行因果关系/根本原因分析的确定。继续上述段落的例子，如果发现实验室仪器10在例如16:59完成处理生物样品并且知道实验室人员在17:00改变工作班次，则确定延迟验证的原因取决于关于工作班次的验证定时。作为补救措施，如果需要在与实验室人员的工作班次变化一致的时间内验证测量，则调整预测算法的参数以考虑延迟。

根据进一步的实施例，通过分析医疗从业者的活动，机器学习被扩展到优化员工工作量和相应地工作量阈值的确定。作为其一部分，记录医疗从业者咨询患者的时间。一旦有足够数量的记录可用，就确定医疗从业者咨询患者花费的实际时间与确定员工工作量时所考虑的预测时间的偏差之间的相关性。基于该相关性，迭代地调整在确定员工工作量（相应地工作量阈值）中使用的参数以最小化偏差。根据进一步的实施例，从（一个或多个）分析结果的预测可用性直到医疗从业者要审查（一个或多个）分析结果的时间段的预计是医疗从业者特有的并且是基于所记录的工作习惯，诸如用以治疗患者的平均时间/平均的时间。另外，考虑患者的危急性（基于分析结果）以区分治疗危重患者的平均时间/平均的时间与治疗轻度患者的时间。

图4A和4B示出了说明用于操作分析实验室的所公开方法的实施例的流程图，其中分析实验室1与一个或多个其他分析实验室通信连接。如流程图上所示，如果对应于生物样品的（一个或多个）测试命令的（一个或多个）分析结果的预测可用性超出指定的可用截止期限（特别是在发出测试命令的医疗从业者的测试命令中指定），则联系其他分析实验室，以评估该测试命令是否能够由这些分析实验室及时完成。因此，在步骤124中，控制单元20确定接收样品的分析实验室1是否不能在设定的截止期限内完成测试命令。如果是这样，则在步骤126中，如果生物样品将由（一个或多个）另外的分析实验室处理，控制单元20向（一个或多个）其他分析实验室发送查询，用于提供与（一个或多个）测试命令相对应的分析结果的可用性的预测。然后在步骤128中，将查询发送到一个或多个运输服务，以获得样品到（一个或多个）其他分析实验室的预计的运输时间。此后，在步骤130中，控制单元20确定（一个或多个）其他分析实验室中的每个的预测可用性和预计的运输时间的总和，并且如果低于指定的可用截止期限，在步骤132中将生物样品转移到预测可用性和预计的运输时间的总和最低的另外的分析实验室。

根据各种实施例，通过运输服务人工地（例如快递或出租车）和/或借助于样品运输系统（例如气动管或空中运输系统，例如无人机）自动地将生物样品转移到另外的分析实验室。

根据各种实施例，要转移到特定的另外的分析实验室的生物样品由样品运输系统（例如传送带系统）自动运输到拾取站。根据更进一步的实施例，要转移到特定的另外的分析实验室的生物样品也被自动打包——根据目的地实验室分组，特别是打包到包括RFID标签的样品架上，其中控制单元20将相应的测试命令和处理优先权记录到RFID标签上。

图5示出了所公开方法的实施例的流程图，该方法解决了由于样品质量/数量而不能对生物样品进行（一个或多个）测试命令的至少一个分析步骤的情况。为了节省时间和资源，根据这样的实施例，在步骤134中，控制单元20检测是否由于样品质量/数量不能对生物样品执行分析步骤。当在这种情况下，在步骤136中发出警告，指示需要为分析实验室1提供新样品以便能够执行（一个或多个）测试命令。此后，一旦接收到新样品，将重新计算该样品的处理工作流程（步骤100）。根据另外的实施例，考虑到由于需要收集新的患者样品而引起的延迟，一检测到样品错误，就提高测试命令的处理优先权。

根据另外的实施例，如果测试命令指示需要基于时间表从患者重复采集样品的重复分析测试（例如，用于心脏护理的肌钙蛋白测试），则也发送警告（例如，向采血者）。为了帮助医疗从业者以及时的方式收集患者样品，基于重复分析测试的时间表发送警告。

图6示出了说明用于操作分析实验室1的所公开方法的实施例的流程图，其中报告了（一个或多个）分析结果的（一个或多个）预测可用性。为了促进医疗从业者的计划活动，一确定分析结果的可用性，就报告预测（步骤138）。为了确保医疗从业者具有最新信息，在步骤140中，在处理生物样品期间更新预测可用性并报告更新的预测。

根据所公开的方法/系统的各种实施例，（一个或多个）分析结果的预测可用性的报告是经由医院信息系统50的用户界面，通过到可由医疗从业者的移动设备应用程序访问的云服务器的数据传送，通过打印输出或其他合适的手段。图9示出了移动设备应用程序的示例的模型，该应用程序以进度条的形式报告分析结果的预测可用性，进度条被更新（连续地或以特定间隔）。

图7描绘了说明用于操作分析实验室1的所公开方法的实施例的流程图，其中组中所有测试命令的处理优先级被设置为该组的测试命令中的最高级别。这种测试命令分组是基于包括如下内容的列表中的一个或多个内容：

- 同一患者

为了支持医疗从业者根据“全图”来诊断和治疗患者——即考虑到与该患者相关的所有分析结果，所有与同一患者相关的测试命令都同等优先，即在患者的测试命令中的最高优先级。

- 要审查分析结果的同一医疗从业者

存在需要针对特定医疗从业者的所有测试命令的某些情况，该特定医疗从业者要审查在同一时间范围内可用的一些分析结果。原因包括：已知总是处理紧急情况的医疗从业者，已知在场的医疗从业者仅在有限量的时间内审查分析结果。

- 相同的机构

为了支持科学研究，在评估一定数量的分析测试结果的情况下，所公开的方法的实施例包括为机构的所有测试命令分配相同的处理优先权以确保针对该研究的所有分析结果在同一时间范围内并且不是一个接一个地都可用的步骤。

现在转到图8的框图，所公开的用于处理（一个或多个）生物样品的分析实验室1的实施例包括多个实验室仪器10和通过通信网络70通信连接的控制单元20。多个实验室仪器10被配置为根据来自控制单元20的指令对生物样品执行处理步骤。根据所公开的分析实验室1的实施例，多个实验室仪器10可以是来自列表的一个或多个仪器，包括预分析仪器，用于加载样品的（一个或多个）实验室仪器（包括样品输入站），后分析仪器以及分析仪器。

根据所公开的分析实验室1的各种实施例，多个实验室仪器10可以是相同或不同的仪器，例如临床和免疫化学分析仪，凝固化学分析仪，免疫化学分析仪，尿液分析仪，核酸分析仪，血液学仪器等。

根据本文公开的其他实施例，鉴于数据隐私法规，如果需要，患者和/或医疗从业者的个人信息是匿名的，以确保不能追溯患者和/或医疗从业者的身份。

进一步公开和提出的是一种包括计算机可执行指令的计算机程序，该计算机可执行指令用于当在计算机或计算机网络上执行该程序时，实行在本文所包含的一个或多个实施例中的根据本发明的方法。具体地，计算机程序可以存储在计算机可读数据载体上。因此，具体地，可以通过使用计算机或计算机网络，优选地通过使用计算机程序来执行如上所述的一个，多于一个或甚至所有方法步骤。

进一步公开和提出的是一种具有程序代码部件的计算机程序产品，以便当在计算机或计算机网络上执行该程序时，实行在本文所包含的一个或多个实施例中本文所公开的方法。具体地，程序代码部件可以存储在计算机可读数据载体上。

进一步公开和提出的是一种数据载体，其上存储有数据结构，其在被加载到计算机或计算机网络中（例如被加载到计算机或计算机网络的工作存储器或主存储器中）之后，可以执行根据本文公开的一个或多个实施例的方法。

进一步公开和提出的是一种计算机程序产品，其具有存储在机器可读载体上的程序代码部件，以便当在计算机或计算机网络上执行该程序时实行根据本文公开的一个或多个实施例的方法。如这里所使用的，计算机程序产品指的是作为可交易产品的程序。产品通常可以以任意格式存在，诸如以纸质格式存在，或者存在于计算机可读数据载体上。具体地，计算机程序产品可以分布在数据网络上。

进一步公开和提出的是一种调制数据信号，其包含计算机系统或计算机网络可读的指令，以用于实行根据本文公开的一个或多个实施例的方法。

参考本发明的计算机实现的方面，可以通过使用计算机或计算机网络来实行根据本文公开的一个或多个实施例的方法中的一个或多个方法步骤或甚至所有方法步骤。因此，通常，可以通过使用计算机或计算机网络来实行包括提供和/或操纵数据的任何方法步骤。通常，这些方法步骤可以包括任何方法步骤，通常除了需要人工工作的方法步骤，例如提供样品和/或实行实际测量的某些方面。

此外，由此公开和提出的是：

一种计算机或计算机网络，其包括至少一个处理器，其中所述处理器适于实行根据本说明书中描述的实施例之一的方法，

一种计算机可加载数据结构，其适于在数据结构在计算机上执行时实行根据本说明书中描述的实施例之一的方法，

一种计算机程序，其中所述计算机程序适于在所述程序在计算机上执行时实行根据本说明书中描述的实施例之一的方法，

一种计算机程序，其包括程序部件，用于当在计算机程序或计算机网络上执行该计算机程序时实行根据本说明书中描述的实施例之一的方法，

包括根据前述实施例的程序部件的计算机程序，其中该程序部件被存储在计算机可读的存储介质上，

一种存储介质，其中数据结构存储在该存储介质上，并且其中该数据结构适于在已被加载到计算机或计算机网络的主存储器和/或工作存储器中之后实行根据本说明书中描述的实施例之一的方法，以及

一种具有程序代码部件的计算机程序产品，其中该程序代码部件可以存储或存储在存储介质上，在该程序代码部件在计算机上或在计算机网络上执行的情况下用于实行根据本说明书中描述的实施例之一的方法。

应当理解，在不脱离下面的权利要求限定的本发明的范围的情况下，可以基于上文所描述的具体结构采用许多变型。

参考列表

分析实验室 1

实验室仪器 10

控制单元 20

医院信息系统 50

通信网络 70

用于报告预测可用性的移动设备应用程序 80

接收并识别（一个或多个）样品 步骤100

检索（一个或多个）测试命令（包括优先权） 步骤102

基于客观紧急程度设置处理优先权 步骤103

确定处理工作流程 步骤104

确定（一个或多个）分析结果的预测可用性 步骤106

在（一个或多个）预测可用性下确定员工工作量 步骤108

员工工作量和工作量阈值的比较 步骤110

降低处理优先权 步骤112

提高处理优先权 步骤114

根据样品工作流程来处理（一个或多个）样品 步骤116

报告对医疗从业者可用的（一个或多个）测试结果 步骤118

确定预测和实际可用性之间的偏差 步骤120

修改预测参数 步骤122

确定在截止期限之前预测是否可用 步骤124

查询其他实验室以获得分析测试的预测可用性 步骤126

查询运输服务以获得样品到（一个或多个）其他分析实验室的运输时间 步骤128

确定预测可用性和运输时间的总和是否小于截止期限 步骤130

将样品转移到不同的实验室 步骤132

确定样品错误 步骤134

警告采血者 步骤136

报告预测可用性 步骤138

更新+报告（一个或多个）预测可用性 步骤140

Claims (13)

1.一种用于操作包括被配置为获得指示生物样品的特性的测量值的多个实验室仪器（10）的分析实验室（1）的计算机实现的方法，该方法包括以下步骤：

- 接收和识别多个生物样品；

- 检索对应于每个生物样品的一个或多个测试命令，每个测试命令定义由多个实验室仪器（10）中的至少一个要对生物样品执行的至少一个分析步骤，每个测试命令包括处理优先权；

- 确定用于基于相应的（一个或多个）测试命令和相应的处理优先权处理每个生物样品的处理工作流程，其中确定所述处理工作流程以使得具有较高处理优先权的（一个或多个）测试命令在具有较低处理优先权的（一个或多个）测试命令之前完成；

- 确定对应于每个测试命令的（一个或多个）分析结果的预测可用性；

- 确定在对应于每个测试命令的预测可用性时的员工工作量和工作量阈值；

- 如果员工工作量大于工作量阈值，则降低对应于相应测试命令的处理优先权；

- 如果员工工作量低于工作量阈值，则提高对应于相应测试命令的处理优先权；

- 如果员工工作量与工作量阈值匹配，则控制分析实验室（1）的多个实验室仪器（10）以根据相应的处理工作流程来处理每个生物样品，并报告由多个实验室仪器（10）中的至少一个对生物样品实行的至少一个分析步骤获得的测试结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述员工工作量和工作量阈值指示包括如下内容的列表中的一个或多个内容：

- 在审查对应于相应测试命令的测试结果之前，医疗从业者要审查的一些结果，和/或

- 从（一个或多个）分析结果的预测可用性直到医疗从业者要审查（一个或多个）分析结果的预计的时间段；

对应于针对危急状况中的患者的生物样品的测试命令的员工工作量总是为0，其中为0的员工工作量确保相应测试命令的处理优先权提高到处理优先权的最高级别。

3.根据权利要求1或2所述的方法，还包括步骤：根据基于包括如下内容的列表中的一个或多个内容确定的紧急程度来设置测试命令的优先权：

- 处理检索到的测试命令的优先级；

- 患者危急性的指示；

- 分析测试类；

- 患者状况进展/变化，特别是基于患者监测；

- 测试命令来源；

- 多个实验室仪器（10）中的一个或多个的状态。

4.根据权利要求1至3中的一项所述的方法，还包括以下步骤：重新确定用于处理每个生物样品的处理工作流程，以及每次提高或降低一个或多个测试命令的处理优先权时重新确定对应于每个测试命令的分析结果的预测可用性，。

5.根据权利要求1至4中的一项所述的方法，其中，确定分析结果的预测可用性包括来自包括如下步骤的列表的一个或多个步骤：

- 通过（一个或多个）实验室仪器（10）来确定生物样品的预计的处理时间；

- 确定预计的验证时间，其中根据负责验证分析测试结果的实验室员工的时间表来确定验证时间；

- 确定将来自患者的（一个或多个）生物样品从收集点运输到分析实验室（1）所需的预计时间段；

- 确定由于（一个或多个）分析步骤和分析结果之间的（一个或多个）相互依赖性而导致的延迟。

6.根据权利要求1至5中的一项所述的方法，还包括在被确定和/或被重新确定时报告（一个或多个）分析结果的（一个或多个）预测可用性的步骤。

7.根据权利要求1至6中的一项所述的方法，还包括步骤：将所有测试命令的处理优先级设置为对应于以下各项的测试命令中的最高级别：

- 同一患者；

- 同一医疗从业者，其要审查对应于每个测试命令的分析结果；

- 作为测试命令的发起者的同一机构。

8.根据权利要求1至7中的一项所述的方法，其中，预测对应于每个测试命令的分析结果的可用性是基于历史数据和多个加权参数，所述方法还包括以下步骤：

- 记录（一个或多个）分析结果的实际可用性；

- 记录影响（一个或多个）分析结果实际可用性的数据，所述数据包括：

- 多个实验室仪器（10）中的至少一个对生物样品的实际处理时间；

- 实际验证时间；

- 将来自患者的（一个或多个）生物样品从收集点运输到分析实验室（1）所需的实际时间段；

- 确定（一个或多个）分析结果的实际可用性与同一分析结果的预测可用性的偏差和影响数据之间的相关性，并且如果（一个或多个）分析结果的实际可用性偏离同一分析结果的预测可用性，则基于所述相关性修改在确定分析结果的预测可用性的步骤中使用的多个参数中的一个或多个。

9.根据权利要求8所述的方法，还包括步骤：

- 记录医疗从业者咨询患者所花费的时间；

- 确定医疗从业者咨询患者所花费的实际时间相对确定员工工作量时考虑的预测时间的偏差。

10.根据权利要求1至10中的一项所述的方法，其中如果对应于生物样品的（一个或多个）测试命令的（一个或多个）分析结果的预测可用性超出指定的可用截止期限，则该方法还包括以下步骤：

- 查询一个或多个其他分析实验室，以获得对应于（一个或多个）测试命令的分析结果的（一个或多个）另外的分析实验室的预测可用性；

- 向运输服务查询生物样品到所述（一个或多个）其他分析实验室的预计的运输时间；

- 如果低于指定的可用截止期限，将（一个或多个）生物样品转移到预测可用性和预计的运输时间的总和最低的另外的分析实验室。

11.根据权利要求1至10中的一项所述的方法，还包括如果由于其质量和/或数量而不能对生物样品实行（一个或多个）测试命令的至少一个分析步骤则产生警告的步骤，所述警告指示需要为分析实验室（1）提供新样品以能够执行与生物样品有关的（一个或多个）测试命令。

12.一种分析实验室（1），所述分析实验室（1）包括：

- 用于处理生物样品的多个实验室仪器（10）；以及

- 控制单元（20），

所述多个实验室仪器（10）和所述控制单元（20）通过通信网络（70）通信连接，其中所述控制单元（20）通过通信网络（70）通信连接到医院信息系统（50）并且其中所述控制单元被配置为执行根据权利要求1至11中的一项所述的方法。

13.一种包括指令的计算机程序产品，当由计算机系统执行所述指令时控制分析实验室以实行根据权利要求1至11所述的方法中的任一方法的步骤。