Сортировка пробирок в лаборатории с использованием штрих-кодов

Современные медицинские и исследовательские лаборатории ежедневно сталкиваются с обработкой сотен и тысяч биологических образцов. Управление потоком пробирок требует не только оперативности, но и минимизации ошибок на каждом этапе сортировки и обработки. В этих условиях автоматизация на базе технологий штрих-кодирования становится жизненно важной для повышения эффективности, точности и безопасности рабочих процессов.

Принципы и этапы автоматизированной сортировки

Автоматизированная сортировка пробирок строится на использовании технологий машинного зрения и распознавания штрих-кодов. Все пробирки на этапе подготовки маркируются индивидуальными GS1-штрих-кодами, которые содержат информацию о типе биоматериала, пациенте, необходимом анализе и другой сопутствующей информации. Основные принципы системы:

• Уникальная идентификация. Каждая пробирка имеет уникальный штрих-код, что исключает путаницу образцов и ошибки, связанные с ручным вводом данных.
• Интеграция с лабораторной информационной системой. Система сортировки постоянно синхронизируется с лабораторной информационной системой, автоматически обновляя статусы образцов и маршруты их перемещения.
• Непрерывный контроль. В процессе сортировки исключается человеческий фактор: все операции фиксируются, а отклонения автоматически отмечаются для быстрой реакции персонала.

Этапы автоматизации:

• Сканирование. Пробирки размещают на подающий конвейер или в специальный лоток. Встроенная камера или сканер быстро и точно считывает штрих-код с поверхности (даже если она изогнута или частично закрыта).
• Передача данных в лабораторную информационную систему. Считанная информация мгновенно передается в лабораторную информационную систему. На этом этапе осуществляется сопоставление данных пробирки с заявкой, и система определяет дальнейший маршрут.
• Распределение по направлениям. Пробирки автоматически сортируются по ячейкам, контейнерам или транспортерным линиям согласно назначению анализа, лабораторному отделу или срочности обработки.
• Контроль качества и корректировка. В случае невозможности считывания или обнаружения несоответствий система либо повторно направляет пробирку на сканирование, либо уведомляет персонал для ручной проверки.
• Интеграция и статистика. Полная цифровая регистрация всех этапов позволяет отслеживать перемещения пробирок, анализировать статистику загрузки и выявлять узкие места процесса.

Ключевые задачи и вызовы технологии

Автоматизированная сортировка пробирок — это инновационное решение, которое значительно упрощает и ускоряет процессы в лабораториях. Несмотря на явные преимущества, внедрение таких технологий сталкивается с рядом важных задач и вызовов.

Ключевые задачи:

• Обеспечение высокой точности распознавания. Технологии машинного зрения и штрих-кодирования должны обеспечивать высокую скорость и точность распознавания штрих-кодов, даже при сложных условиях (например, для пробирок с закругленными этикетками). Это требует использования современных алгоритмов обработки изображений и датчиков, способных справляться с различными видами пробирок.
• Интеграция с существующими системами. Необходимо обеспечить интеграцию автоматизированных систем сортировки с лабораторными информационными системами и анализаторами. Это требует разработки стандартов обмена данными и совместимости с различным оборудованием.
• Обучение. Персонал должен быть обучен работать с новыми системами, что позволяет минимизировать ошибки при эксплуатации и повысить общую эффективность работы. Важно разработать учебные модули и процесс внедрения, которые помогут сотрудникам быстро адаптироваться к новым технологиям.
• Обеспечение безопасности. Защита данных и биоматериалов от возможных утечек или вмешательства является критически важной задачей. Необходимы средства защиты, например, использование шифрования данных при их передаче и строгие протоколы доступа.

Вызовы:

• Скорость и пропускная способность. Современные лаборатории часто работают с большими объемами образцов, и технологии сортировки должны соответствовать этим требованиям по скорости. Оптимизация процессов и внедрение многоуровневых систем сортировки могут быть сложными, но необходимыми.
• Устойчивость к ошибкам. Ошибки в считывании штрих-кодов могут повлечь за собой неправильную сортировку образцов, что, в свою очередь, может привести к серьезным последствиям для диагностики. Важно внедрить механизмы обратного контроля и автоматического исправления ошибок.
• Экологические аспекты. Утилизация использованных пробирок и других расходных материалов требует дополнительных ресурсов и усилий. Лаборатории должны разрабатывать стратегии для снижения экологического следа, включая программные решения для автоматизированного управления отходами.
• Стоимость. Внедрение автоматизированных систем может потребовать значительных вложений, что может быть барьером для небольших лабораторий. Необходимы подходы к оптимизации затрат и разработки гибкой модели, позволяющей постепенно внедрять технологии.
• Необходимость постоянного обновления технологий. Быстрые изменения в технологии требуют постоянного мониторинга новых тенденций и корректировки существующих систем. Лаборатории должны быть готовы к финансовым и техническим инвестициям, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Роль программных сканеров штрих-кодов

Центральное место в автоматизации занимает программный сканер штрих-кодов. Его алгоритмы призваны:

• Надежно распознавать штрих-коды даже в условиях искаженного изображения, бликов и неполной видимости;
• Поддерживать пакетное считывание нескольких штрих-кодов одновременно, что ускоряет поток обработки;
• Позволять настраивать параметры работы под конкретные условия (например, разные типы освещенности или качества печати);
• Легко интегрироваться с различными аппаратными решениями (фото- и видеосканеры, фиксированные и мобильные камеры).

Пример — специализированные алгоритмы способны считывать штрих-коды на цилиндрических поверхностях, быстро обрабатывать сразу несколько пробирок (пакетное сканирование), а также интегрироваться с системами учета и сортировки лаборатории.

Практические преимущества внедрения:

• Существенное сокращение времени на сортировку;
• Исключение человеческого фактора — снижение ошибок при ручном вводе;
• Упрощенная интеграция с существующими лабораторными информационными системами;
• Возможность точного прослеживания и быстрой локализации образцов по любой характеристике (блок, анализ, отдел, приоритет).

Заключение

Автоматическая сортировка пробирок на основе штрих-кодов — это не просто техническое новшество, а полноценная основа для современной лабораторной логистики, обеспечивающая высокий уровень безопасности, точности и эффективности. Программные сканеры выступают сердцем этой автоматизации, позволяя лабораториям соответствовать требованиям завтрашнего дня уже сегодня.

VintaSoft Barcode .NET SDK является одним из лучших решений для автоматической сортировки пробирок в лаборатории с использованием штрих-кодов, потому что SDK:

• Позволяет распознавать 1D и 2D штрих-коды на цилиндрических объектах.
• Позволяет распознавать несколько штрих-кодов одновременно.
• Может быть интегрирован с различным оборудованием или программным комплексом.
• Позволяет настроить параметры сканирования практически под любую ситуацию, чтобы максимизировать скорость и качество распознавания штрих-кодов.

Вот C# код, который демонстрирует как распознать GS1-128 штрих-коды в изображении с лабораторными пробирками:

/// <summary>
/// Reads GS1-128 barcodes from a <see cref="System.Drawing.Bitmap"/>.
/// </summary>
/// <param name="bitmap">A bitmap with barcodes.</param>
public static void ReadGS1_128BarcodesFromBitmap(System.Drawing.Bitmap bitmap)
{
    // create barcode reader
    using (Vintasoft.Barcode.BarcodeReader reader = new Vintasoft.Barcode.BarcodeReader())
    {
        // specify that reader must search for GS1-128 barcodes
        reader.Settings.ScanBarcodeTypes = BarcodeType.None;
        reader.Settings.ScanBarcodeSubsets.Add(BarcodeSymbologySubsets.GS1_128);

        // read barcodes from image
        Vintasoft.Barcode.IBarcodeInfo[] infos = Vintasoft.Barcode.GdiExtensions.ReadBarcodes(reader, bitmap);

        // gets a GS1 Application identifiers from barcode value
        GS1ApplicationIdentifierValue[] aiValues = ((GS1BarcodeInfo)infos[0]).ApplicationIdentifierValues;

        StringBuilder printableValue = new StringBuilder();

        // print Application identifiers values
        for (int i = 0; i < aiValues.Length; i++)
        {
            GS1ApplicationIdentifierValue aiValue = aiValues[i];
            GS1ApplicationIdentifier ai = aiValue.ApplicationIdentifier;
            Console.WriteLine(string.Format("[{0}] {1}", i + 1, aiValue));
            Console.WriteLine(string.Format("Application identifier   : {0}", ai.ApplicationIdentifier));
            Console.WriteLine(string.Format("Value                    : {0}", aiValue.Value));
            Console.WriteLine(string.Format("Data title               : {0}", ai.DataTitle));
            Console.WriteLine(string.Format("Data content             : {0}", ai.DataContent));
            Console.WriteLine(string.Format("Format                   : {0}", ai.Format));
            Console.WriteLine(string.Format("Is contains decimal point: {0}", ai.IsContainsDecimalPoint));
            Console.WriteLine(string.Format("Is variable length       : {0}", ai.IsVariableLength));
            Console.WriteLine();
            printableValue.Append(aiValue.ToString());
        }

        // print GS1 printable value
        Console.WriteLine("Printable GS1 value: " + printableValue.ToString());
    }
}