Overcoming Data Management Bottlenecks in High-Throughput Clinical Labs

Sapio-Clinical-Diagnostics-Whitepaper WHITEPAPER Oveícoming Opeíaľional Bofilenecks in High-Thíoughpuľ Clinical Įabs Key Sľíaľegies foí Addíessing Tuínaíound Time, Sample Tíaceabiliľy, Daľa Ïíagmenľaľion, and Compliance Challenges in Today's Diagnosľic Įab I⭲ľíoducľio⭲ Cli⭲ical laboíaľoíies píocess ľ»ousa⭲ds of samples dailv, ge⭲eíaľi⭲g vasľ amou⭲ľs of daľa. Wiľ» píessuíes ľo íepoíľ accuíaľe íesulľs íapidlv a⭲d mai⭲ľai⭲ íigoíous qualiľv sľa⭲daíds, labs musľ »ave compleľe visibiliľv a⭲d co⭲ľíol oveí dav-ľo-dav opeíaľio⭲s. Howeveí, íelia⭲ce o⭲ ma⭲ual píocesses a⭲d legacv svsľems »i⭲deís visibiliľv a⭲d ofľe⭲ leads ľo i⭲efficie⭲cies, losľ samples, a⭲d complia⭲ce íisks. Įabs ca⭲ e⭲»a⭲ce efficie⭲cv, accuíacv, a⭲d peífoíma⭲ce bv ide⭲ľifvi⭲g a⭲d addíessi⭲g fouí opeíaľio⭲al »uídles. Tkis wkiľepeper e…emi3es four keu bofile3ecks i3 ľodeu's cli3icel leb, ide3ľifies keu peľks ľo resolve ľkem, e3d prese3ľs sľreľegies ľo overcome ľkem usi3g e3 e3d-ľo-e3d co3figureble Leboreľoru I3formeľio3 Me3egeme3ľ Susľem (LIMS) es perľ of e u3ified i3formeľics pleľform. T»e Ïouí Kev Bofile⭲ecks Table of Co⭲ľe⭲ľs 0ľ Secľio3 ľ: Tke Ckelle3ges Bofile⭲ecks Impacľi⭲g Cli⭲ical Įabs 03 Secľio3 3: Sepio LIMS I⭲ľíoduci⭲g Sapio ĮIMS foí Cli⭲ical Diag⭲osľics Tur3erou3d Time (T6T) Deľe e3d Reporľi3g Complie3ce ? Semple Treceebiliľu Tuí⭲aíou⭲d Time (T6T) I⭲ cli⭲ical labs, ľ»e speed aľ w»ic» ľesľ íesulľs aíe píocessed a⭲d deliveíed is cíiľical, as fasľeí íesulľs a⭲d ľ»e i⭲foímed decisio⭲s ľ»ev e⭲able ca⭲ be lifesavi⭲g. 6ccoídi⭲g ľo ľ»e Ce⭲ľeís foí Disease Co⭲ľíol a⭲d Píeve⭲ľio⭲ (CDC), 70% of ľodav's medical decisio⭲s íelv o⭲ laboíaľoív ľesľ íesulľs.ľ Howeveí, despiľe ľ»is cíucial íole, ⭲eaílv 80% of cli⭲ical labs íepoíľ íeceivi⭲g complai⭲ľs abouľ ľuí⭲aíou⭲d ľimes.? T»is u⭲deíscoíes ľ»e píessi⭲g ⭲eed foí labs ľo addíess ľ»e opeíaľio⭲al »uídles ľ»aľ slow ľ»e ľesľi⭲g píocess. Keu compo3e3ľs ľkeľ co3ľribuľe ľo deleued T6T i3clude: Higk Semple Volume e3d Deľe Comple…iľu T»e aveíage cli⭲ical lab píocesses ľ»ousa⭲ds of samples eac» dav, w»ile laíge labs ca⭲ píocess ľ0k ľo ľ00k samples dailv. Coupled wiľ» massive volumes of daľa, sľíi⭲ge⭲ľ qualiľv co⭲ľíol íequiíeme⭲ľs, a⭲d oľ»eí comple…iľies, cli⭲ical labs íequiíe e…ľíaoídi⭲aív efficie⭲cv a⭲d píoducľiviľv. T»is is especiallv ľíue foí labs specializi⭲g i⭲ ⭲e…ľ- ge⭲eíaľio⭲ seque⭲ci⭲g ( GS) oí omics ľec»⭲ologies (e.g., ge⭲omics, píoľeomics), w»ic» píese⭲ľ u⭲ique dema⭲ds foí i⭲ľíicaľe sample ma⭲ageme⭲ľ, co⭲ľi⭲uous mo⭲iľoíi⭲g, i⭲sľíume⭲ľ i⭲ľegíaľio⭲, a⭲d moíe. Errors i3 Pre-63eluľicel Tesľi3g Pkese 6ccoídi⭲g ľo mulľiple sľudies, píe-a⭲alvľical facľoís ca⭲ accou⭲ľ foí 60% ľo 70% of T6T delavs i⭲ cli⭲ical laboíaľoíies.3-7 T»e píe-a⭲alvľical p»ase i⭲cludes ľesľ íequesľs, paľie⭲ľ a⭲d specime⭲ ide⭲ľificaľio⭲, specime⭲ collecľio⭲, ľía⭲spoíľ, accessio⭲i⭲g, a⭲d píocessi⭲g. T»e use of papeí íequisiľio⭲s oí dispaíaľe o⭲li⭲e oídeíi⭲g plaľfoíms ca⭲ fuíľ»eí complicaľe a⭲d impede ľ»e píocess. T»ese ouľdaľed meľ»ods ca⭲ lead ľo i⭲efficie⭲cies, delavs, a⭲d eííoís i⭲ ľ»e oídeíi⭲g a⭲d accessio⭲i⭲g p»ases. Sľeffi3g e3d Workforce Issues 6 s»oíľage of skilled laboíaľoív ľec»⭲icia⭲s a⭲d paľ»ologisľs ca⭲ delav ľ»e píocessi⭲g a⭲d a⭲alvsis of samples. Hig» woíkloads a⭲d buí⭲ouľ amo⭲g sľaff ca⭲ also affecľ efficie⭲cv a⭲d accuíacv, fuíľ»eí slowi⭲g ľuí⭲aíou⭲d ľimes. Semple e3d Workflow Me3egeme3ľ Effecľive woíkflow ma⭲ageme⭲ľ is cíucial i⭲ mi⭲imizi⭲g ľuí⭲aíou⭲d ľimes i⭲ cli⭲ical laboíaľoíies. Pooí woíkflow ma⭲ageme⭲ľ, suc» as ľ»e failuíe ľo píioíiľize uíge⭲ľ samples a⭲d i⭲efficie⭲ľ sample »a⭲dli⭲g píoceduíes, ca⭲ lead ľo sig⭲ifica⭲ľ delavs. Impleme⭲ľi⭲g auľomaľed svsľems a⭲d sľa⭲daídized píoľocols ca⭲ »elp sľíeamli⭲e píocesses, e⭲suíi⭲g ľ»aľ samples aíe píocessed i⭲ a ľimelv a⭲d accuíaľe ma⭲⭲eí, ľ»us íeduci⭲g oveíall T6T. Píoblems ca⭲ aíise eaílv i⭲ ľ»e ľesľ oídeíi⭲g p»ase if ľ»e lab does ⭲oľ píovide cleaí i⭲sľíucľio⭲s i⭲ ľ»eií ľesľ compe⭲diums aľ ľ»e fío⭲ľ e⭲d of ľ»e oídeíi⭲g píocess. 6⭲ i⭲ľegíaľed ĮIMS plaľfoím ca⭲ solve ľ»is píoblem bv seamlesslv updaľi⭲g cli⭲icia⭲-faci⭲g i⭲sľíucľio⭲s like ľesľ descíipľio⭲, sample íequiíeme⭲ľs, collecľio⭲ i⭲sľíucľio⭲s, a⭲d moíe wiľ» ľ»e ľouc» of a bufio⭲. - Mike Cudemo, Diíecľoí of Busi⭲ess Developme⭲ľ, Sapio Scie⭲ces Sample Tíaceabiliľv I⭲ ?0ľ6, ľ»e U⭲iveísiľv of Mi⭲⭲esoľa Medical Ce⭲ľeí (UMMC) laboíaľoíies deľecľed a ľíe⭲d of losľ specime⭲s. Upo⭲ i⭲vesľigaľio⭲, ľ»ev fou⭲d ľ»aľ, o⭲ aveíage, ľ»e laboíaľoív could ⭲oľ accou⭲ľ foí 6 ľo 7 specime⭲s peí week oí ?5 ľo 30 specime⭲s peí mo⭲ľ».4 Mislabeled specime⭲s occuí fíeque⭲ľlv, a⭲d specime⭲ loss oí mislabeli⭲g eve⭲ľs ca⭲ lead ľo caľasľíop»ic ouľcomes suc» as co⭲seque⭲ľial delavs i⭲ ca⭲ceí diag⭲oses oí u⭲⭲ecessaív majoí suígical píoceduíes.5 T»e abiliľv ľo ľíack a⭲d ľíace samples ľ»íoug»ouľ ľ»eií jouí⭲ev wiľ»i⭲ ľ»e lab is a sig⭲ifica⭲ľ co⭲ceí⭲ foí cli⭲ical laboíaľoíies. E⭲suíi⭲g samples aíe coííecľlv »a⭲dled, ľíacked, a⭲d ⭲oľ losľ is cíucial foí mai⭲ľai⭲i⭲g ľ»e lab's seívice qualiľv a⭲d íepuľaľio⭲. 6ccessio⭲i⭲g, sample li⭲eage, a⭲d c»ai⭲ of cusľodv aíe cíiľical compo⭲e⭲ľs of ľ»is píocess. Keu fecľors ľkeľ co3ľribuľe ľo losľ semples i3clude: Me3uel 6ccessio3i3g Errors Ma⭲ual accessio⭲i⭲g ca⭲ lead ľo »uma⭲ eííoís, suc» as i⭲coííecľ daľa e⭲ľív, sample ide⭲ľificaľio⭲, íegisľíaľio⭲, oí mislabeli⭲g. T»ese eííoís ca⭲ íesulľ i⭲ samples bei⭲g misíouľed ľo ľ»e wío⭲g ľesľi⭲g píocess oí impíopeílv ľesľed, w»ic» ca⭲ compíomise ľ»e i⭲ľegíiľv of ľesľ íesulľs oí eve⭲ lead ľo losľ samples. Chei3 of Cusľody Issues Wiľ»ouľ a íeliable c»ai⭲ of cusľodv fíom collecľio⭲ ľo a⭲alvsis, veíifvi⭲g ľ»aľ samples »ave bee⭲ »a⭲dled coííecľlv ľ»íoug»ouľ ľ»eií lifecvcle is c»alle⭲gi⭲g. T»is ca⭲ lead ľo difficulľies i⭲ ide⭲ľifvi⭲g a⭲d íesolvi⭲g issues suc» as locaľi⭲g a missi⭲g sample oí i⭲vesľigaľi⭲g discíepa⭲cies i⭲ ľesľ íesulľs. Leck of Reel-Time Deľe Trecki3g Ma⭲ual píocesses ca⭲ make iľ difficulľ ľo ľíack samples i⭲ íeal-ľime, leadi⭲g ľo delavs i⭲ ide⭲ľifvi⭲g w»eíe samples aíe i⭲ ľ»e woíkflow. T»is lack of visibiliľv ca⭲ »i⭲deí ľ»e abiliľv ľo píioíiľize uíge⭲ľ cases, ide⭲ľifv bofile⭲ecks, oí píovide feedback ľo p»vsicia⭲ cli⭲ics o⭲ íesulľ sľaľus a⭲d ľesľ compleľio⭲ daľes. I3co3sisľe3ľ Trecki3g Susľems Mai⭲ľai⭲i⭲g a compíe»e⭲sive íecoíd of sample »a⭲dli⭲g a⭲d moveme⭲ľ wiľ»i⭲ ľ»e lab is c»alle⭲gi⭲g. Tíacki⭲g w»o »a⭲dled ľ»e sample, w»aľ ľesľs weíe peífoímed, a⭲d w»eíe ľ»e sample was aľ a⭲v give⭲ ľime is ofľe⭲ fíagme⭲ľed. T»is lack of co⭲ľi⭲uiľv ca⭲ lead ľo gaps i⭲ ľ»e sample's »isľoív, maki⭲g iľ difficulľ ľo e⭲suíe compleľe ľíaceabiliľv a⭲d accou⭲ľabiliľv foí íesulľs íepoíľi⭲g a⭲d audiľs. Daľa & Repoíľi⭲g Ïíagme⭲ľed ľesľ daľa a⭲d íepoíľi⭲g is a sig⭲ifica⭲ľ c»alle⭲ge i⭲ cli⭲ical laboíaľoíies. Ïíagme⭲ľaľio⭲ aíises w»e⭲ diffeíe⭲ľ depaíľme⭲ľs use legacv svsľems, pooílv i⭲ľegíaľed daľa, i⭲co⭲sisľe⭲ľ daľa sľa⭲daíds, old ma⭲ual e⭲ľív ľec»⭲iques, a⭲d siloed i⭲foímaľio⭲,leadi⭲g ľo delavs a⭲d eííoís i⭲ íesulľs íepoíľi⭲g. T»is impedes ľ»e lab's abiliľv ľo deliveí accuíaľe a⭲d ľimelv íesulľs, affecľi⭲g paľie⭲ľ caíe a⭲d opeíaľio⭲al efficie⭲cv. Kev fecľors ľkeľ co⭲ľribuľe ľo fregme⭲ľed deľe i⭲clude: Siloed Deľe Me3egeme3ľ Diffeíe⭲ľ depaíľme⭲ľs mav use vaíious daľa ma⭲ageme⭲ľ svsľems ľ»aľ do ⭲oľ i⭲ľegíaľe effecľivelv. T»is lack of i⭲ľegíaľio⭲ ca⭲ íesulľ i⭲ fíagme⭲ľed daľa, i⭲co⭲sisľe⭲ľ foímaľs, a⭲d íedu⭲da⭲ľ daľa e⭲ľíies. T»ese i⭲co⭲sisľe⭲cies make iľ c»alle⭲gi⭲g ľo mai⭲ľai⭲ a u⭲ified a⭲d accuíaľe daľa íeposiľoív. Ckelle3ges i3 Compili3g Tesľ Reporľs Compili⭲g íesulľs fíom mulľiple depaíľme⭲ľs becomes ľime-co⭲sumi⭲g w»e⭲ daľa is fíagme⭲ľed. T»is ca⭲ lead ľo difficulľies co⭲solidaľi⭲g ľesľ i⭲foímaľio⭲ foí compíe»e⭲sive a⭲alvsis a⭲d delavs i⭲ ge⭲eíaľi⭲g íepoíľs, w»ic» delav ľ»e deliveív Leck of Reporľi3g Ïle…ibiliľu Diffeíe⭲ľ depaíľme⭲ľs mav use vaíious daľa ma⭲ageme⭲ľ svsľems ľ»aľ do ⭲oľ i⭲ľegíaľe effecľivelv. T»is lack of i⭲ľegíaľio⭲ ca⭲ íesulľ i⭲ fíagme⭲ľed daľa, i⭲co⭲sisľe⭲ľ foímaľs, a⭲d íedu⭲da⭲ľ daľa e⭲ľíies. T»ese i⭲co⭲sisľe⭲cies make iľ c»alle⭲gi⭲g ľo mai⭲ľai⭲ a u⭲ified a⭲d accuíaľe daľa íeposiľoív. of cíucial i⭲foímaľio⭲ ľo p»vsicia⭲s a⭲d paľie⭲ľs. Suc» delavs ca⭲ poľe⭲ľiallv impacľ ľíeaľme⭲ľ decisio⭲s a⭲d ouľcomes, compíomisi⭲g paľie⭲ľ caíe. Complia⭲ce 6d»eíi⭲g ľo íegulaľoív sľa⭲daíds is a fu⭲dame⭲ľal íequiíeme⭲ľ foí cli⭲ical labs. o⭲-complia⭲ce ca⭲ íesulľ i⭲ pe⭲alľies (i⭲cludi⭲g loss of íegulaľoív ceíľificaľio⭲), legal issues, a⭲d damage ľo ľ»e lab's íepuľaľio⭲. Co⭲ľi⭲uous mo⭲iľoíi⭲g, accuíaľe íecoíd-keepi⭲g, a⭲d i⭲ľegíaľed daľa svsľems aíe esse⭲ľial ľo meeľ ľ»ese sľa⭲daíds a⭲d e⭲suíe compíe»e⭲sive audiľ ľíails. Kev fecľors ľkeľ ce⭲ compromise reguleľorv complie⭲ce i⭲clude: Ïregme3ľed, Error-Pro3e Record Keepi3g Ïíagme⭲ľed a⭲d eííoí-pío⭲e íecoíd keepi⭲g i⭲ a cli⭲ical diag⭲osľics lab ca⭲ lead ľo i⭲compleľe oí i⭲accuíaľe docume⭲ľaľio⭲, maki⭲g iľ difficulľ ľo ľíace ľ»e »isľoív of sample »a⭲dli⭲g a⭲d ľesľ íesulľs. Ma⭲ual daľa e⭲ľív, a lack of i⭲ľegíaľed svsľems, a⭲d i⭲compaľible daľa sľa⭲daíds u⭲deími⭲e complia⭲ce wiľ» íegulaľoív sľa⭲daíds, poľe⭲ľiallv íesulľi⭲g i⭲ failed audiľs, legal liabiliľies, a⭲d compíomised paľie⭲ľ caíe a⭲d safeľv. Wke3 Complie3ce is e3 6fľerľkougkľ Regulaľoív complia⭲ce ma⭲daľes accuíaľe a⭲d ľíaceable daľa fíom sample collecľio⭲ ľo ľesľ íesulľs - w»ic» s»ould be co⭲sideíed paíľ of ľ»e woíkflow a⭲d lab píocesses íaľ»eí ľ»a⭲ a⭲ afľeíľ»oug»ľ. W»e⭲ complia⭲ce is a⭲ afľeíľ»oug»ľ, audiľ ľíails, c»ai⭲ of cusľodv, qualiľv co⭲ľíol, a⭲d complia⭲ce íepoíľs become ľíeme⭲douslv ľime-co⭲sumi⭲g a⭲d difficulľ as vouí sľaff sľíuggle ľo access ľ»e i⭲foímaľio⭲ ľ»ev ⭲eed ľo fulfill busi⭲ess obligaľio⭲s. Ïle…ibiliľu ľo Me3ege Reguleľoru Updeľes e3d 6udiľs Modeí⭲ Įaboíaľoív I⭲foímaľio⭲ Ma⭲ageme⭲ľ Svsľems (ĮIMS) aíe desig⭲ed ľo meeľ laboíaľoíies' sľíi⭲ge⭲ľ íegulaľoív íequiíeme⭲ľs, suc» as Good Įaboíaľoív Píacľices (GĮP) a⭲d Good Cli⭲ical Píacľices (GCP), ISO sľa⭲daíds, a⭲d ÏD6 íegulaľio⭲s. T»ev offeí íobusľ audiľ ľíails, daľa secuíiľv feaľuíes, a⭲d complia⭲ce íepoíľi⭲g capabiliľies. Regulaľoív sľa⭲daíds a⭲d guideli⭲es aíe peíiodicallv updaľed. Įabs musľ sľav i⭲foímed abouľ ľ»ese c»a⭲ges a⭲d píompľlv adjusľ ľ»eií píocesses a⭲d docume⭲ľaľio⭲. Regulaí i⭲ľeí⭲al audiľs a⭲d i⭲specľio⭲s aíe cíucial foí o⭲goi⭲g complia⭲ce. T»e Paľ» ľo Solvi⭲g 4 Cli⭲ical Diag⭲osľic Įab Bofile⭲ecks 6 co⭲figuíable, ⭲o-code Įaboíaľoív I⭲foímaľio⭲ Ma⭲ageme⭲ľ Svsľem (ĮIMS) effecľivelv addíesses ľ»ese bofile⭲ecks, e⭲»a⭲ci⭲g opeíaľio⭲al efficie⭲cv, accuíacv, a⭲d íeliabiliľv. 6cceleíaľi⭲g Įifesavi⭲g Decisio⭲s 6 ĮIMS digiľizes ľ»e sample lifecvcle fíom accessio⭲i⭲g ľo íepoíľi⭲g, sig⭲ifica⭲ľlv e⭲»a⭲ci⭲g ľuí⭲aíou⭲d ľime. 6uľomaľed woíkflows íeduce ma⭲ual i⭲ľeíve⭲ľio⭲s a⭲d speed up píocesses. Real-ľime ľíacki⭲g ide⭲ľifies a⭲d íesolves delavs quicklv, e⭲suíi⭲g ľimelv íesulľs. 6⭲ e⭲d-ľo-e⭲d ĮIMS, i⭲ľegíaľed i⭲ľo vouí e…isľi⭲g lab woíkflows a⭲d svsľems, e⭲suíes efficie⭲ľ píocesses, effecľive use of íesouíces a⭲d sľaff, a⭲d i⭲ľegíaľed, easilv accessible daľa. Digiľal 6ccessio⭲i⭲g a⭲d Oídeí Píocessi⭲g Poi⭲ľ of Caíe P»vsicia⭲ Poíľal Reduci⭲g ma⭲ual accessio⭲i⭲g a⭲d oídeí píocessi⭲g wiľ» ľ»e ĮIMS e⭲suíes samples aíe accessio⭲ed, ľía⭲scíibed, a⭲d píocessed accuíaľelv. T»is e⭲suíes a smooľ» a⭲d íapid ľía⭲siľio⭲ fíom oídeí placeme⭲ľ ľo specime⭲ secľio⭲i⭲g a⭲d disľíibuľio⭲ ľo ľ»e appíopíiaľe i⭲ľeí⭲al woíkflows, e⭲»a⭲ci⭲g T6T. 6 p»vsicia⭲ poíľal e…ľe⭲ds ľ»e cli⭲ical woíkflow a⭲d oídeí i⭲ľake ľo ľ»e píovideí cli⭲ic, allowi⭲g p»vsicia⭲ cusľomeís ľo cíeaľe oídeís, ľíack sľaľus, a⭲d sľav abíeasľ of íesulľs. T»is impíoves commu⭲icaľio⭲, íeduces co⭲fusio⭲ a⭲d fíusľíaľio⭲, a⭲d sľíeamli⭲es oídeí placeme⭲ľ, sľaľus ľíacki⭲g, a⭲d íepoíľ deliveív. Ïasľeí Repoíľi⭲g T»íoug» I⭲ľegíaľed Tesľ Daľa o⭲e E⭲d-ľo-E⭲d Opeíaľio⭲al Backb Si⭲ce ma⭲v cli⭲ical labs »ave a⭲ e…isľi⭲g IT la⭲dscape of svsľems a⭲d i⭲sľíume⭲ľs, vouí laboíaľoív i⭲foímaľics plaľfoím musľ be ope⭲, mea⭲i⭲g iľ ca⭲ auľomaľe daľa i⭲ľegíaľio⭲ acíoss ľ»ese oľ»eíwise siloed daľa souíces. 6⭲ ope⭲ lab plaľfoím »elps co⭲solidaľe daľa a⭲d auľomaľicallv ge⭲eíaľe u⭲ified íepoíľs based o⭲ íesulľs fíom vaíious diag⭲osľic depaíľme⭲ľs suc» as ÏĮOW, ÏISH, »emaľologv, bioc»emisľív, eľc. O⭲ce sig⭲ed, íepoíľs aíe auľomaľicallv deliveíed back ľo ľ»e P»vsicia⭲ Poíľal, e⭲suíi⭲g ľimelv a⭲d accuíaľe commu⭲icaľio⭲ of íesulľs, fuíľ»eí acceleíaľi⭲g ľ»e íepoíľi⭲g píocess. 6 laseí focus o⭲ efficie⭲cv a⭲d ľ»íoug»puľ is w»eíe a co⭲figuíable, e⭲d-ľo-e⭲d lab opeíaľio⭲al backbo⭲e will acceleíaľe vouí busi⭲ess velociľv a⭲d e…celle⭲ce. T»is is ac»ieved bv bíi⭲gi⭲g ľogeľ»eí all ľ»e eleme⭲ľs of vouí píocess i⭲ľo o⭲e seamless flow a⭲d elimi⭲aľi⭲g ľ»e fíicľio⭲ a⭲d poľe⭲ľial disco⭲⭲ecľio⭲s i⭲ »a⭲doffs beľwee⭲ eac» sľep - fíom ľ»e cli⭲ic ľo logisľics a⭲d disľíibuľio⭲, accessio⭲i⭲g, oídeí píocessi⭲g, lab woíkflow, paľie⭲ľ íepoíľi⭲g, a⭲d complia⭲ce. Tackli⭲g Sample Tíaceabiliľv Bofile⭲ecks Effecľive sample ľíacki⭲g e⭲suíes ľ»aľ vouí busi⭲ess »as full visibiliľv of ľ»e sample sľaľus, locaľio⭲, »isľoív, a⭲d píogíess i⭲ íeal-ľime. T»is is esse⭲ľial ľo ľ»e i⭲ľegíiľv a⭲d íeliabiliľv of ľesľ íesulľs. Baícodi⭲g a⭲d labeli⭲g svsľems píovide píecise ide⭲ľificaľio⭲ a⭲d ľíacki⭲g. 6uľomaľic Sample Įi⭲eage & C»ai⭲ of Cusľodv 6⭲ ope⭲ ĮIMS plaľfoím will digiľize a⭲d auľomaľe T»e ĮIMS plaľfoím s»ould mai⭲ľai⭲ sample Digiľal 6ccessio⭲i⭲g a⭲d Oídeí Píocessi⭲g sample íegisľíaľio⭲, accessio⭲i⭲g, a⭲d oídeí píocessi⭲g ľo mi⭲imize ma⭲ual eííoís. Digiľal accessio⭲i⭲g will elecľío⭲icallv íegisľeí a⭲d log paľie⭲ľ samples i⭲ľo a ĮIMS upo⭲ íeceipľ, e⭲suíi⭲g ľ»aľ eac» sample is u⭲iquelv ide⭲ľified a⭲d li⭲ked ľo ľ»e coííecľ paľie⭲ľ a⭲d ľesľ oídeí. Oídeí píocessi⭲g i⭲volves ľ»e digiľal »a⭲dli⭲g a⭲d ma⭲ageme⭲ľ of ľesľ oídeís-fíom e⭲ľív i⭲ľo ľ»e svsľem ľo assig⭲i⭲g ľ»e appíopíiaľe laboíaľoív ľesľs a⭲d íouľi⭲g íesulľs ľo ľ»e íeleva⭲ľ depaíľme⭲ľs foí a⭲alvsis. li⭲eage, i⭲cludi⭲g iľs souíce a⭲d a⭲v ľía⭲sfoímaľio⭲s oí »a⭲dli⭲g iľ »as u⭲deígo⭲e duíi⭲g iľs lifecvcle i⭲ a lab. T»is ca⭲ i⭲clude ľ»e docume⭲ľaľio⭲ of w»eíe ľ»e sample came fíom, »ow iľ was píocessed a⭲d modified, a⭲d w»eíe iľ »as bee⭲ wiľ»i⭲ ľ»e lab's woíkflow. 6s a sample co⭲ľi⭲ues iľs jouí⭲ev a⭲d is secľio⭲ed a⭲d disľíibuľed, ľ»e ĮIMS mai⭲ľai⭲s a deľailed c»ai⭲ of cusľodv ľo ľíack ľ»e co⭲ľíol, ľía⭲sfeí, a⭲d a⭲alvsis of a sample fíom collecľio⭲ ľo fi⭲al disposiľio⭲. Si⭲ce a sample's jouí⭲ev is ofľe⭲ comple…-iľ ca⭲ 6uľomaľed ĮIMS svsľems píovide íeal- Real-Time Tesľ Repoíľi⭲g Cíoss-Depaíľme⭲ľal a⭲d Geogíap»ic Įocaľio⭲ Tíacki⭲g be secľio⭲ed, divided, a⭲d disľíibuľed ľo diffeíe⭲ľ depaíľme⭲ľs a⭲d/oí íediíecľed ľo diffeíe⭲ľ locaľio⭲s oí i⭲sľíume⭲ľs foí píocessi⭲g usi⭲g specialized woíkflows-mai⭲ľai⭲i⭲g a biíds-eve view of iľs píogíess is esse⭲ľial. Zoomi⭲g i⭲ a⭲d ouľ of diffeíe⭲ľ depaíľme⭲ľal ľíacki⭲g i⭲foímaľio⭲ musľ be possible ľo e⭲suíe samples aíe bei⭲g píocessed efficie⭲ľlv. ľime updaľes o⭲ ľ»e locaľio⭲ a⭲d sľaľus of eac» sample. T»is i⭲cludes mo⭲iľoíi⭲g a sample's jouí⭲ev ľ»íoug» vaíious píocessi⭲g, a⭲alvsis, a⭲d sľoíage sľages. Real-ľime ľesľ íepoíľi⭲g »elps píeve⭲ľ misplaceme⭲ľ, delavs, oí loss of samples a⭲d/oí íepoíľs foí p»vsicia⭲ cusľomeís. Sefii⭲g up ľíiggeís foí addiľio⭲al ľesľi⭲g based o⭲ Píe-íegisľeíi⭲g kiľs a⭲d s»ippi⭲g ľ»em ľo paľie⭲ľs Kiľ Ma⭲ageme⭲ľ Refle… Tesľi⭲g i⭲iľial íesulľs e⭲suíes compíe»e⭲sive diag⭲osľics wiľ»ouľ ma⭲ual i⭲ľeíve⭲ľio⭲-mai⭲ľai⭲i⭲g ľíaceabiliľv a⭲d acceleíaľi⭲g ľ»e ľesľi⭲g píocess. foí íemoľe collecľio⭲ sľíeamli⭲es ľ»e píocess a⭲d e⭲suíes accuíaľe ľíacki⭲g fíom sľaíľ ľo fi⭲is». T»is píoacľive ma⭲ageme⭲ľ íeduces eííoís a⭲d impíoves ľíaceabiliľv. U⭲ifvi⭲g Daľa Ïíagme⭲ľed daľa »i⭲deís lab efficie⭲cv a⭲d accuíacv. 6 ce⭲ľíalized, ope⭲ ĮIMS i⭲ľegíaľes daľa fíom vaíious souíces i⭲ľo a u⭲ified plaľfoím, elimi⭲aľi⭲g silos. Sľa⭲daídized daľa foímaľs íeduce i⭲co⭲sisľe⭲cies, maki⭲g a⭲alvsis a⭲d íepoíľi⭲g easieí. T»e plaľfoím auľomaľes daľa co⭲solidaľio⭲, ge⭲eíaľi⭲g compíe»e⭲sive paľie⭲ľ íepoíľs. U⭲ifvi⭲g lab daľa i⭲ľo a si⭲gle svsľem e⭲suíes ľ»aľ Ce⭲ľíalized Daľa 6ccess Bv co⭲solidaľi⭲g lab daľa, discíepa⭲cies a⭲d Impíoved Daľa Co⭲sisľe⭲cv all íeleva⭲ľ daľa is accessible fíom o⭲e locaľio⭲, íeduci⭲g ľ»e íisks of daľa fíagme⭲ľaľio⭲. T»is sľíeamli⭲ed access impíoves ľ»e efficie⭲cv of íeal-ľime íepoíľi⭲g bv allowi⭲g quick íeľíieval of compíe»e⭲sive daľa seľs. vaíiaľio⭲s acíoss diffeíe⭲ľ daľa souíces ca⭲ be mi⭲imized, leadi⭲g ľo moíe co⭲sisľe⭲ľ a⭲d accuíaľe daľa. Co⭲sisľe⭲ľ daľa suppoíľs moíe íeliable íeal-ľime íepoíľi⭲g, e⭲abli⭲g moíe accuíaľe a⭲d ľimelv decisio⭲-maki⭲g. E⭲»a⭲ced Daľa I⭲ľegíaľio⭲ U⭲ifvi⭲g lab daľa allows foí seamless i⭲ľegíaľio⭲ of vaíious daľa ľvpes a⭲d foímaľs, ofľe⭲ fíagme⭲ľed acíoss diffeíe⭲ľ plaľfoíms. T»is i⭲ľegíaľio⭲ faciliľaľes compíe»e⭲sive íeal- ľime íepoíľi⭲g bv píovidi⭲g a compleľe view of all íeleva⭲ľ daľa i⭲ o⭲e place. Sľíeamli⭲ed Woíkflow 6uľomaľio⭲ 6 u⭲ified lab daľa svsľem suppoíľs ľ»e auľomaľio⭲ of daľa píocessi⭲g a⭲d íepoíľi⭲g ľasks, íeduci⭲g ma⭲ual i⭲ľeíve⭲ľio⭲s ľ»aľ ca⭲ cause delavs a⭲d eííoís. 6uľomaľio⭲ impíoves ľ»e speed a⭲d accuíacv of íeal-ľime íepoíľi⭲g, e⭲abli⭲g fasľeí a⭲d moíe i⭲foímed íespo⭲ses. Builľ-I⭲ Complia⭲ce 6d»eíi⭲g ľo íegulaľoív sľa⭲daíds is cíucial foí lab cíedibiliľv. 6 ĮIMS auľomaľes docume⭲ľaľio⭲, e⭲suíi⭲g accuíaľe íecoíds of píoceduíes, íesulľs, a⭲d qualiľv co⭲ľíol measuíes. Iľ píovides íeal-ľime mo⭲iľoíi⭲g a⭲d audiľi⭲g ľools, »elpi⭲g labs sľav complia⭲ľ wiľ» cuííe⭲ľ íegulaľio⭲s a⭲d píopeílv píepaíe foí i⭲specľio⭲s. T»e plaľfoím mai⭲ľai⭲s sľaff ľíai⭲i⭲g a⭲d compeľe⭲cv assessme⭲ľ íecoíds a⭲d is updaľed ľo íeflecľ íegulaľoív c»a⭲ges. 6 ⭲o-code ĮIMS mi⭲imizes »uma⭲ eííoís i⭲ Eííoí Reducľio⭲ i⭲ Recoíds 6 co⭲figuíable ⭲o-code ĮIMS ca⭲ auľomaľicallv 6uľomaľed 6udiľ Repoíľi⭲g ge⭲eíaľe audiľ íepoíľs ľ»aľ complv wiľ» íegulaľoív sľa⭲daíds, íeduci⭲g ľ»e buíde⭲ o⭲ lab peíso⭲⭲el. T»is auľomaľio⭲ e⭲suíes ľ»aľ audiľ ľíails aíe compíe»e⭲sive, accuíaľe, a⭲d íeadilv available, maki⭲g complia⭲ce easieí a⭲d moíe íeliable. íecoíd-keepi⭲g bv píovidi⭲g builľ-i⭲ validaľio⭲ íules a⭲d auľomaľed daľa e⭲ľív píocesses. T»is leads ľo moíe accuíaľe daľa, w»ic» is cíucial foí mai⭲ľai⭲i⭲g complia⭲ce a⭲d e⭲suíi⭲g ľ»aľ íecoíds sľa⭲d up ľo scíuľi⭲v duíi⭲g audiľs. Ïle…ibiliľv ľo C»a⭲gi⭲g Repoíľi⭲g eeds Real-Time Complia⭲ce Mo⭲iľoíi⭲g 6 ⭲o-code ĮIMS allows easv cusľomizaľio⭲ of íepoíľi⭲g ľemplaľes a⭲d woíkflows wiľ»ouľ e…ľe⭲sive píogíammi⭲g. T»is fle…ibiliľv e⭲suíes ľ»aľ labs ca⭲ quicklv adapľ ľo ⭲ew complia⭲ce íequiíeme⭲ľs oí c»a⭲ges i⭲ íegulaľoív sľa⭲daíds, mai⭲ľai⭲i⭲g o⭲goi⭲g complia⭲ce wiľ» mi⭲imal disíupľio⭲. T»e ĮIMS, as paíľ of a u⭲ified i⭲foímaľics plaľfoím, ca⭲ co⭲ľi⭲uouslv mo⭲iľoí daľa agai⭲sľ complia⭲ce cíiľeíia, aleíľi⭲g useís ľo a⭲v poľe⭲ľial issues as ľ»ev aíise. T»is píoacľive appíoac» allows foí immediaľe coííecľive acľio⭲s, »elpi⭲g mai⭲ľai⭲ complia⭲ce a⭲d píeve⭲ľi⭲g issues befoíe ľ»ev escalaľe. Summaív Cli⭲ical laboíaľoíies face sig⭲ifica⭲ľ c»alle⭲ges i⭲ ľuí⭲aíou⭲d ľimes (T6T), sample ľíaceabiliľv, daľa fíagme⭲ľaľio⭲, a⭲d complia⭲ce, w»ic» ca⭲ »i⭲deí accuíacv a⭲d efficie⭲cv. Hig» sample volumes, píe-a⭲alvľical eííoís, a⭲d woíkflow ma⭲ageme⭲ľ issues delav T6T, w»ile ma⭲ual accessio⭲i⭲g eííoís a⭲d i⭲co⭲sisľe⭲ľ ľíacki⭲g svsľems compíomise sample ľíaceabiliľv. Ïíagme⭲ľed daľa fíom i⭲compaľible svsľems leads ľo delavs i⭲ íepoíľi⭲g a⭲d ⭲o⭲-complia⭲ce wiľ» cli⭲ical íegulaľio⭲s. Impleme⭲ľi⭲g a co⭲figuíable, ⭲o-code Įaboíaľoív I⭲foímaľio⭲ Ma⭲ageme⭲ľ Svsľem (ĮIMS), like Sapio ĮIMS, ca⭲ addíess ľ»ese issues bv auľomaľi⭲g woíkflows, e⭲suíi⭲g íeal-ľime ľíacki⭲g, co⭲solidaľi⭲g daľa, a⭲d suppoíľi⭲g íegulaľoív complia⭲ce. Sapio ĮIMS impíoves accuíacv a⭲d e⭲»a⭲ces opeíaľio⭲al efficie⭲cv, píovidi⭲g a compíe»e⭲sive soluľio⭲ foí modeí⭲ cli⭲ical diag⭲osľics foí befieí paľie⭲ľ ouľcomes. Sapio ĮIMS foí Cli⭲ical Diag⭲osľics is specificallv desig⭲ed ľo addíess ľ»e comple… ⭲eeds of cli⭲ical a⭲d moleculaí diag⭲osľic laboíaľoíies. Iľ píovides a compíe»e⭲sive, ope⭲, a⭲d co⭲figuíable plaľfoím ľ»aľ ľíacks samples i⭲ íeal-ľime, u⭲ifies ľesľ daľa, auľomaľes woíkflows, a⭲d e⭲»a⭲ces diag⭲osľic accuíacv. Iľ suppoíľs complia⭲ce ⭲eeds a⭲d díives befieí ouľcomes, ľuí⭲aíou⭲d ľimes, a⭲d opeíaľio⭲al efficie⭲cv. Reel-Time Semple Treceebiliľu Sapio ĮIMS offeís íeal-ľime sample ľíaceabiliľv bv píovidi⭲g a compíe»e⭲sive, up-ľo-ľ»e-mi⭲uľe view of eac» sample's locaľio⭲, sľaľus, a⭲d »isľoív ľ»íoug»ouľ iľs lifecvcle i⭲ ľ»e laboíaľoív. T»is capabiliľv e⭲suíes píecise ľíacki⭲g a⭲d mi⭲imizes eííoís. Co3figureble o-Code Workflow 6uľomaľe comple… laboíaľoív woíkflows ľo íeduce ma⭲ual eííoís, speed up píocessi⭲g ľimes, a⭲d i⭲cíease píoducľiviľv, allowi⭲g lab píofessio⭲als ľo focus o⭲ cíiľical ľasks. E3d-ľo-E3d Pleľform Sapio ĮIMS offeís a⭲ e⭲d-ľo-e⭲d plaľfoím ľ»aľ seamlesslv co⭲⭲ecľs eveív sľage of ľ»e diag⭲osľic píocess, fíom p»vsicia⭲ poíľal ľo íesulľ íepoíľi⭲g, píovidi⭲g a u⭲ified, sľíeamli⭲ed, si⭲gle-useí e…peíie⭲ce. U3ified Deľe e3d Reporľi3g Efficie⭲ľlv ma⭲age laíge volumes of cli⭲ical a⭲d moleculaí diag⭲osľic daľa wiľ» Sapio ĮIMS, e⭲suíi⭲g secuíe sľoíage, easv íeľíieval, a⭲d seamless i⭲ľegíaľio⭲ acíoss vaíious laboíaľoív svsľems. Builľ-I3 Reguleľoru Complie3ce Sapio ĮIMS suppoíľs complia⭲ce wiľ» i⭲dusľív sľa⭲daíds a⭲d íegulaľio⭲s, píovides íobusľ audiľi⭲g capabiliľies, a⭲d e⭲suíes all píocesses ad»eíe ľo applicable sľa⭲daíds a⭲d guideli⭲es. Leer3 More © ?0?4 Sapio Scie⭲ces. 6ll Rig»ľs Reseíved. ľ. kfips://www.cdc.gov/csels/dls/sľíe3gľke3i3g-cli3ical-labs.kľml | ?. Bkafi RD, Skíesľka C, Risal P. Ïacľoís 6ffecľ- i3g Tuí3aíou3d Time i3 ľke Cli3ical Įaboíaľoív of ľke Kaľkma3du U3iveísiľv Hospiľal, epal. EJIÏCC. ?0ľ9 Maí ľ;30(ľ):ľ4-?4. PMID: 3088ľ?7ľ; PMCID: PMC64ľ6806. | 3. Paímaí, S., Raľkod, G. B., & Paľel, J. D. (?0ľ9). 63alvsis of Įaboíaľoív Tuí3aíou3d Time foí Ouľpaľie3ľ a3d I3paľie3ľ Samples. aľio3al Ce3ľeí foí Bioľeck3ologv I3foímaľio3 ( CBI). Reľíieved fíom kfips://www.3cbi.3lm.3ik.gov/pmc/aíľicles/PMC64ľ6806/. | 4. Kavla Ïakev-6kí3dľ, Maíva 6wkeí, a3d Vicki Eíickso3, "Reduci3g Įosľ Specime3s O3e Dav aľ a Time," MedicalĮab Ma3ageme3ľ, Sepľembeí ?0ľ9. | 5. Sľei3del SJ, ovis D6. Usi3g ouľlieí eve3ľs ľo mo3iľoí ľesľ ľuí3aíou3d ľime. 6íck Paľkol Įab Med. ľ999 Jul;ľ?3(7):607-ľ4. doi: ľ0.5858/ľ999-ľ?3-0607-UOETMT. PMID: ľ03889ľ7. | 6. oídi3 , 6b Rakim S, Wa3 Omaí W, eľ al. (Maíck 30, ?0?4) Píea3alvľical Eííoís i3 Cli3ical Įaboíaľoív Tesľi3g aľ a Gla3ce: Souíce a3d Co3ľíol Measuíes. Cuíeus ľ6(3): e57?43. doi:ľ0.7759/cuíeus.57?43 | 7. Įippi, G., & Pleba3i, M. (?0ľľ). Tke impoíľa3ce of píe-a3alvľical pkase i3 laboíaľoív ľesľi3g. Cli3ical Biockemisľív, 44(4), 3ľ9-3?ľ. | 8. 5 Tía3 K, Įiu Y. Píe-a3alvľical piľfalls: Missi3g a3d mislabeled specime3s. PS eľ [i3ľeí3eľ]. Rockville (MD): 6ge3cv foí Healľkcaíe Reseaíck a3d ʘualiľv, US De- paíľme3ľ of Healľk a3d Huma3 Seívices. ?0?0.