Лабораторная информационная система (ЛИС)

Лабораторная информационная система (ЛИС, англ. Laboratory Information Systems, LIS) — это программное обеспечение, предназначенное для автоматизации и управления рабочими процессами в медицинских и научных лабораториях. ЛИС помогает в обработке, анализе и хранении данных, полученных в ходе лабораторных исследований, а также в управлении образцами, отслеживании их состояния и истории обработки.

Управление лабораторной информацией — это комплексная деятельность, направленная на организацию, обработку, анализ и хранение данных, которые генерируются в процессе работы медицинских и научных лабораторий. Она включает в себя не только работу с результатами исследований, но и управление потоками образцов, контроль их состояния и истории обработки, а также обеспечение соответствия нормативным требованиям и стандартам качества. Эффективное управление лабораторной информацией позволяет повысить производительность труда, сократить время на рутинные операции, минимизировать ошибки, обеспечить быстрый доступ к необходимым данным и улучшить общее качество проводимых исследований.

Ключевые аспекты данного процесса:

• обработка и анализ данных лабораторных исследований,
• управление образцами и их идентификация,
• отслеживание состояния и истории обработки образцов,
• хранение и архивация данных,
• обеспечение безопасности и конфиденциальности информации,
• формирование отчётности и обмен данными с другими системами,
• контроль соблюдения нормативных требований и стандартов.

В современных условиях возрастающих объёмов данных и усложняющихся исследовательских задач роль цифровых (программных) решений в управлении лабораторной информацией становится всё более значимой. Лабораторные информационные системы (ЛИС) позволяют автоматизировать множество процессов, оптимизировать рабочие потоки, обеспечить интеграцию с другими информационными системами и повысить общий уровень эффективности лабораторной деятельности.

Лабораторная информационная система предназначены для автоматизации и оптимизации рабочих процессов в медицинских и научных лабораториях. Они обеспечивают комплексную обработку данных, получаемых в ходе лабораторных исследований, позволяя эффективно управлять потоками информации, осуществлять их анализ и хранение в структурированном виде, что существенно повышает производительность труда сотрудников и качество проводимых исследований.

Кроме того, ЛИС обеспечивают управление образцами, позволяя отслеживать их состояние и историю обработки на всех этапах лабораторного процесса. Это даёт возможность минимизировать риски ошибок, связанных с человеческим фактором, обеспечить соблюдение необходимых процедур и стандартов, а также упростить процесс подготовки отчётности и обмена данными с другими информационными системами, используемыми в медицинской и научной сферах.

Лабораторная информационная система в основном используют следующие группы пользователей:

• сотрудники медицинских лабораторий — врачи-лаборанты, фельдшеры-лаборанты и другой персонал, который занимается проведением исследований, вводом данных, их обработкой и анализом;
• сотрудники научных лабораторий — исследователи и специалисты, которые проводят эксперименты, нуждаются в систематизации и анализе полученных данных, отслеживании истории работы с образцами;
• администраторы и руководители лабораторий — лица, ответственные за управление ресурсами, планирование работы, контроль качества исследований и обеспечение соответствия нормативным требованиям;
• специалисты по обработке и анализу данных — сотрудники, которые занимаются интерпретацией результатов лабораторных исследований, построением отчётов и выявлением закономерностей в больших объёмах информации;
• IT-специалисты лабораторий — сотрудники, отвечающие за настройку, обслуживание и модернизацию ЛИС, обеспечение информационной безопасности и интеграции системы с другими корпоративными информационными системами.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта класса Лабораторная информационная система (ЛИС) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач и обеспечат её эффективную интеграцию в существующую инфраструктуру лаборатории. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности лаборатории — для небольших учреждений может быть достаточно системы с базовым набором функций, тогда как крупным сетевым лабораториям потребуется решение с расширенными возможностями для управления распределёнными ресурсами и интеграции с другими корпоративными системами. Также важно учитывать отраслевые требования и стандарты — например, в медицинских лабораториях система должна соответствовать нормам регулирования в области обработки персональных данных и медицинских сведений, а в научно-исследовательских учреждениях — обеспечивать высокий уровень безопасности и конфиденциальности данных исследований. Не менее значимы технические ограничения: необходимо проверить совместимость ЛИС с существующим аппаратным и программным обеспечением, требования к производительности серверов и сети, а также возможности системы по масштабированию и обновлению. Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность системы в части управления образцами, автоматизации рабочих процессов, анализа и хранения данных, а также на наличие инструментов для формирования отчётности и интеграции с внешними информационными системами.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности ЛИС специфике работы лаборатории (например, поддержка специфических типов исследований, возможность работы с определёнными видами образцов);
• наличие модулей для управления качеством и контроля соблюдения стандартов (например, ISO, ГОСТ и других отраслевых нормативов);
• возможности системы по интеграции с другим программным обеспечением (например, с системами электронного документооборота, бухгалтерскими программами, системами управления предприятием);
• уровень безопасности и защиты данных (например, шифрование информации, разграничение прав доступа, защита от несанкционированного доступа);
• масштабируемость и гибкость системы (например, возможность добавления новых модулей, увеличение объёма обрабатываемых данных, поддержка роста числа пользователей);
• удобство пользовательского интерфейса и наличие обучающих материалов для персонала;
• техническая поддержка и обновления со стороны разработчика (например, частота выпуска обновлений, наличие службы поддержки, доступность документации и руководств).

После анализа вышеперечисленных аспектов можно сделать обоснованный выбор ЛИС, которая будет максимально соответствовать потребностям лаборатории, способствовать оптимизации рабочих процессов и повышению качества проводимых исследований. При этом важно не ограничиваться только функциональными возможностями системы, но и учитывать долгосрочные перспективы её использования, включая потенциал для развития и интеграции с будущими технологическими решениями.

Лабораторные информационные системы (ЛИС) играют ключевую роль в оптимизации работы медицинских и научных лабораторий, обеспечивая повышение эффективности процессов и качества получаемых результатов. Преимущества использования ЛИС включают:

• Автоматизация рутинных процессов. ЛИС автоматизирует рутинные операции по учёту и обработке данных, что позволяет сотрудникам сосредоточиться на аналитических и исследовательских задачах, требующих человеческого участия.

• Повышение точности и надёжности данных. Система минимизирует вероятность ошибок, связанных с ручным вводом данных, обеспечивает целостность и достоверность информации, что критично для лабораторных исследований.

• Упрощение управления образцами. ЛИС позволяет эффективно отслеживать состояние и историю обработки образцов, что снижает риск потери или путаницы с материалами и улучшает контроль качества исследований.

• Ускорение анализа данных. Благодаря инструментам для обработки и анализа данных ЛИС сокращает время, необходимое для получения результатов исследований, что особенно важно в условиях срочной диагностики или научных экспериментов.

• Улучшение взаимодействия между подразделениями. Система обеспечивает единый информационный поток между различными отделами и лабораториями, что способствует более слаженной работе и быстрому обмену данными.

• Оптимизация хранения и поиска информации. ЛИС предоставляет удобные механизмы для хранения больших объёмов данных и быстрого поиска необходимой информации, что упрощает доступ к архивным данным и результатам предыдущих исследований.

• Снижение операционных затрат. Автоматизация процессов и повышение эффективности работы приводит к сокращению временных и финансовых затрат на лабораторные исследования, что в долгосрочной перспективе снижает операционные расходы организации.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Лабораторная информационная система, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• автоматизация процессов регистрации и учёта лабораторных образцов, включая присвоение уникальных идентификаторов и ведение истории их обработки,
• управление рабочими процессами лаборатории, в том числе планирование и распределение задач между сотрудниками, контроль сроков выполнения исследований,
• обработка и анализ данных, полученных в ходе лабораторных исследований, с возможностью применения специализированных алгоритмов и методик для повышения точности результатов,
• хранение данных в структурированном виде с обеспечением возможности быстрого поиска и извлечения необходимой информации,
• отслеживание состояния образцов на всех этапах исследования, включая мониторинг условий хранения и транспортировки.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке лабораторных информационных систем (ЛИС) можно ожидать усиления тенденций к интеграции с другими корпоративными информационными системами, развития возможностей работы с большими данными и применения методов машинного обучения для анализа результатов исследований, повышения уровня безопасности данных, использования облачных технологий, расширения функционала мобильных приложений и внедрения технологий интернета вещей для автоматизации сбора данных.

• Интеграция с корпоративными системами. ЛИС будут активнее интегрироваться с ERP, CRM и другими системами для обеспечения бесшовного обмена данными и повышения эффективности управления лабораторными процессами в рамках всей организации.

• Работа с большими данными (Big Data). Системы будут развивать возможности обработки и анализа больших объёмов данных, что позволит выявлять скрытые закономерности, улучшать качество исследований и оптимизировать рабочие процессы.

• Машинное обучение и искусственный интеллект. Применение алгоритмов машинного обучения для автоматизации интерпретации результатов исследований, выявления аномалий и прогнозирования потребностей в ресурсах.

• Безопасность данных. Усиление мер защиты данных с использованием современных криптографических методов и технологий блокчейн для обеспечения конфиденциальности и целостности информации.

• Облачные технологии. Расширение использования облачных решений для обеспечения масштабируемости, доступности и снижения затрат на инфраструктуру.

• Мобильные приложения. Развитие мобильных версий ЛИС с расширенным функционалом для работы с данными и управления процессами непосредственно с мобильных устройств.

• Интернет вещей (IoT). Внедрение датчиков и других устройств IoT для автоматического сбора данных о состоянии образцов, условиях проведения экспериментов и других параметрах, что позволит минимизировать человеческий фактор и повысить точность исследований.

Россия

ARTS, Цифра Лаборатория качества, LIMS myLab, MainEDC, МедАнгел, Famed, Брегис.Лаборатория, Брегис.LCN, Брегис.ICM, БэтчДроппер, ERP4FOOD, TesLab, ЭкоПлатформа