Обсяги лабораторного тестування зростають щороку, тоді як кадровий ресурс лабораторій залишається обмеженим. У цих умовах керівники лабораторій та закупівельні відділи дедалі частіше стикаються з питанням: скільки часу, персоналу та ресурсів реально коштує один результат аналізу, а не лише скільки тестів на годину показує паспорт аналізатора. Тиск на швидкість отримання результату (turnaround time, TAT) поєднується з вимогою до економічної ефективності, і саме тому покупка лабораторного медичного аналізатора перетворюється зі звичайної технічної закупівлі на стратегічне рішення, що впливає на роботу лабораторії роками наперед.
Справжня продуктивність - поняття значно ширше, ніж пропускна здатність. Вона охоплює час, який оператор витрачає на роботу з приладом, якість інтеграції аналізатора в загальний робочий процес лабораторії, надійність обладнання та сукупну вартість володіння протягом усього життєвого циклу приладу. Кожен із цих компонентів впливає на кінцевий результат по-своєму, і ігнорування хоча б одного з них здатне звести нанівець переваги навіть найшвидшого аналізатора.
Продуктивність лабораторії напряму пов'язана з якістю медичної допомоги. Швидша діагностика означає швидше прийняття клінічних рішень, що особливо критично для ургентних станів. У цій статті послідовно розглянуто класичні показники продуктивності та їхні обмеження, сучасну багатовимірну модель оцінки ефективності лабораторії, роль автоматизації та штучного інтелекту, а також практичні орієнтири для вибору аналізатора.
Класичний підхід до вимірювання продуктивності
Протягом десятиліть лабораторії порівнювали аналізатори за обмеженим набором показників, які легко вимірювати й зіставляти між виробниками. Ці метрики залишаються актуальними й сьогодні, проте кожна з них має суттєві обмеження, які варто розуміти перед прийняттям рішення про закупівлю.
Пропускна здатність (throughput)
Пропускна здатність визначається як кількість тестів або зразків, які аналізатор здатний обробити за одиницю часу, і саме цей показник найчастіше фігурує в маркетингових матеріалах виробників. Втім, пікова паспортна швидкість рідко досягається в реальних умовах експлуатації. Вона розрахована для ідеального сценарію без урахування часу на калібрування, запуск контролів якості, обробку STAT-зразків поза чергою та перемикання між різними типами аналітів.
Порівняльне дослідження п'яти імунохімічних аналізаторів нового покоління, проведене Hendriks та співавторами й опубліковане в журналі Clinical Chemistry, наочно показало цей розрив: заявлена виробником продуктивність суттєво відрізнялася від реальної залежно від структури робочого навантаження лабораторії. Прилади з подібними паспортними характеристиками демонстрували різну ефективність залежно від того, як часто доводилося переключатися між типами тестів і скільки часу займала підготовка до аналізу.
Час виконання (turnaround time, TAT)
Для клініциста ключовим показником є не швидкість роботи приладу як така, а час від моменту забору зразка до отримання готового результату — TAT. Саме цей показник безпосередньо впливає на швидкість прийняття клінічних рішень.
Дослідження впровадження тотальної лабораторної автоматизації (TLA) демонструють, наскільки суттєвим може бути ефект: середній TAT скорочувався на 18–25%, а частка зразків, що вкладалися в норматив 45 хвилин для приймального відділення, зростала з 65% до 88%. Важливо розуміти, що TAT — це інтегральний показник, який залежить не лише від самого аналізатора, а й від пре-аналітичного етапу (транспортування, центрифугування, сортування) і пост-аналітичного етапу (архівація, повторне тестування, передача результату в LIS). Швидкий ІФА аналізатор, оточений повільними ручними процесами до і після аналізу, не гарантує швидкого TAT для лабораторії в цілому.
Час рук оператора (hands-on time)
Третій класичний показник — це час, який персонал витрачає безпосередньо на роботу з аналізатором: завантаження реагентів, технічне обслуговування, калібрування. Цей параметр прямо впливає на те, наскільки ефективно використовується кваліфікований персонал лабораторії, дефіцит якого є однією з ключових проблем галузі.
Для кількісної оцінки цього аспекту використовується відносний показник продуктивності (RPI) — кількість результатів, отриманих за одну операторо-годину роботи. У дослідженні Hendriks та співавторів цей показник варіювався від 151 до 445 тестів на операторо-годину залежно від моделі аналізатора, а після підключення приладів до автоматизованих транспортних систем зростав у рази — до 1701 тесту на операторо-годину. Такий діапазон значень ілюструє, наскільки різними можуть бути реальні трудовитрати на однакову кількість виконаних тестів.
Сучасні чотири виміри ефективності
Класичні показники дають корисну, але фрагментарну картину. Оцінка лише за швидкістю чи лише за вартістю тесту не враховує компроміси між різними аспектами роботи лабораторії, тому в останні роки сформувався запит на комплексніші моделі оцінки.
4D-модель оцінки лабораторної продуктивності
Дослідник Центрального НДІ епідеміології Зубанов та співавтори у 2025 році в Clinical Chemistry and Laboratory Medicineзапропонували чотиривимірну модель оцінки ефективності медичної лабораторії, яка об'єднує показники в чотири групи:
●якість (quality) — точність, відтворюваність результатів, мінімізація помилок;
●економіка (economy) — вартість одного тесту, сукупна вартість володіння обладнанням;
●швидкість (velocity) — час виконання тесту, пропускна здатність аналізатора;
●продуктивність (productivity) — ефективність використання ресурсів: персоналу, обладнання та площі лабораторії.
Ця модель дозволяє керівникам лабораторій приймати збалансовані рішення замість того, щоб орієнтуватися на єдиний показник. Наприклад, аналізатор із найвищою пропускною здатністю може програвати за економічними показниками через високу вартість реагентів або за показниками продуктивності через необхідність частого ручного втручання персоналу. Розгляд усіх чотирьох вимірів одночасно дає змогу зіставити прилади коректніше, ніж порівняння за однією характеристикою.
Вплив тотальної лабораторної автоматизації (TLA)
Тотальна лабораторна автоматизація є одним із ключових драйверів зростання продуктивності сучасної лабораторії. Вона охоплює як пре-аналітичний етап — сортування зразків, центрифугування, аліквотування, так і пост-аналітичний — архівацію, організацію повторного тестування.
Впровадження TLA дає кілька пов'язаних ефектів: скорочення обсягу ручної праці та вивільнення кваліфікованого персоналу для аналітичних завдань, підвищення точності результатів за рахунок зменшення впливу людського фактору, а також оптимізацію використання простору лабораторії. Дослідження Roche Lab Insights, присвячене кореляціям продуктивності (у показнику "зразки на одного співробітника повної зайнятості", FTE), виявило, що найбільший внесок у зростання цього показника роблять автоматизоване аліквотування, автоматична перевірка якості зразків та моніторинг TAT у реальному часі. Це підтверджує, що продуктивність лабораторії формується не одним окремим приладом, а сукупністю автоматизованих етапів навколо нього.
Інтеграція та "розумна" автоматизація (AI та IT)
Інформаційні системи відіграють дедалі більшу роль у продуктивності лабораторії: автоматичне сповіщення про критичні результати, інтеграція з лабораторною інформаційною системою (LIS), білінгове програмне забезпечення та інформаційні панелі з ключовими показниками ефективності (KPI) дозволяють керівництву відстежувати роботу лабораторії в режимі реального часу, а не постфактум.
Окремий напрям — застосування штучного інтелекту, зокрема в морфологічному аналізі клітин крові. Алгоритми автоматичного розпізнавання патологічних форменних елементів знижують потребу в ручному мікроскопічному перегляді мазків і суттєво пришвидшують TAT. За наявними даними, впровадження AI-аналізаторів дозволяє скоротити частку мазків, що потребують ручного перегляду, з 15–30% до менш ніж 5%. Це перетворює швидкий результат на швидкий і водночас повний за обсягом клінічно значущої інформації, оскільки автоматизація бере на себе рутинну частину аналізу, залишаючи спеціалісту складні або сумнівні випадки.
Як обрати аналізатор, що підвищить продуктивність
Розуміння теоретичних моделей продуктивності має практичну цінність лише тоді, коли трансформується в конкретний алгоритм прийняття рішення про закупівлю обладнання.
Визначення реальних потреб лабораторії
Перший крок — оцінка фактичного робочого навантаження лабораторії: піковi значення на противагу середнім, співвідношення STAT-тестів і планових досліджень, різноманітність аналітів, які потрібно обробляти. Ці параметри визначають, чи достатньо лабораторії аналізатора з пакетною обробкою зразків, чи потрібен безперервний доступ із можливістю довантажувати термінові зразки без зупинки поточного циклу роботи.
Не менш важливим є аналіз наявних "вузьких місць" у поточному робочому процесі — потрібно з'ясувати, де саме зараз втрачається найбільше часу: на пре-аналітичному етапі, безпосередньо на аналізаторі чи на пост-аналітичній обробці результатів. Заміна аналізатора без усунення вузького місця на іншому етапі рідко дає очікуваний приріст продуктивності.
Сукупна вартість володіння (TCO) та ОЕЕ
Фінансовий аналіз закупівлі варто будувати на показнику сукупної вартості володіння (TCO), яка включає вартість придбання, витрати на реагенти, обслуговування, навчання персоналу та втрати від часу простою обладнання. Порівняння лише ціни придбання без урахування цих складових дає викривлену картину реальної вартості експлуатації.
Додатковим інструментом є показник загальної ефективності обладнання (OEE), який враховує три складові: доступність обладнання (Availability), його продуктивність (Performance) та якість роботи (Quality). Використання OEE дозволяє виявити приховані втрати продуктивності, які не завжди очевидні при поверхневому аналізі — наприклад, регулярні короткі зупинки на обслуговування, що в сумі суттєво знижують ефективний час роботи приладу.
"Пастка фрагментації" або чому більше — не означає краще
Поширена практика придбання кількох окремих "найкращих у своєму класі" аналізаторів для різних видів досліджень часто призводить до протилежного результату — зниження загальної ефективності лабораторії через логістичну складність.
Наслідки фрагментації парку обладнання включають:
●зростання часу на маршрутизацію зразків між різними приладами;
●збільшення сукупного часу простою та витрат на обслуговування кількох систем одночасно;
●ускладнення навчання персоналу через необхідність опановувати різні інтерфейси;
●зростання витрат на реагенти через відсутність єдиних закупівельних умов.
Альтернативним рішенням є розгляд інтегрованих платформ, здатних виконувати кілька типів досліджень — клінічну хімію, імунохімію, гематологію — в межах однієї системи. Такий підхід зменшує кількість точок контакту персоналу з обладнанням і скорочує обсяг ручних операцій, пов'язаних із передачею зразків між приладами.
Продуктивність як запорука успіху лабораторії
Ключовий висновок цього огляду — необхідність переходу від лінійного мислення категоріями "тестів на годину" до системного розуміння впливу обладнання на весь потік створення цінності в лабораторії, від отримання зразка до видачі результату лікарю.
Максимальна продуктивність досягається не купівлею одного найшвидшого за паспортом аналізатора, а побудовою інтегрованої, автоматизованої та збалансованої системи, що враховує сукупну вартість володіння, загальну ефективність обладнання та сучасні технологічні рішення — тотальну лабораторну автоматизацію та штучний інтелект. Такий підхід дозволяє оцінювати кожне рішення про закупівлю не ізольовано, а в контексті його впливу на якість, економіку, швидкість і продуктивність лабораторії одночасно.
Якщо ваша лабораторія планує оновлення парку аналізаторів або хоче оцінити реальний потенціал підвищення продуктивності поточного обладнання, команда Інтермедика готова провести аудит існуючих процесів і допомогти підібрати рішення, що відповідає саме вашому профілю робочого навантаження.
