交叉学科疾病管理系统的制作方法

所公开的技术涉及用于在医学治疗和/或监控期间管理来自患者的样本的采集和化验的系统。

背景技术：

医学状况的诊断和治疗通常涉及从患者采集并分析生物样本，例如血液或组织。可以在入院时从患者采集多个样本，或者可以随着时间并且随临床医生确定他们需要的来采集多个样本。由于从任何一个人处采集了各种各样的样本，一些估计指示样本集可以生成多达80个或者甚至更多个化验结果集合。可以从化验每个样本所需的专用设备生成结果，并且样本可以由许多实验室技术人员(或甚至在多个实验室)中的一个实验室技术人员单独化验以获得某些特征。虽然设备和人员的这种专业化使得能够改进化验结果，但是这通常以知识的划分为代价，这可能干扰或延迟对关于患者健康的信息的全面考虑。

例如，两名技术人员可以化验来自同一患者的样本或单独确定结果，当一起查看时，该结果指示患者患有或者不患有严重的医学状况(或者具有或不具有未来发生病症例如糖尿病的倾向)。在传统的实验室信息系统(“lis”)和医院信息系统(“his”)中，这些结果通常会慢慢地流动至各种系统和手工审查的各个级别，直到某个时候，这些结果都变得可用并且能够被具有全面地解释这些结果的专业知识的人查看。结果，在诊断和治疗患者时可能丧失宝贵的时间。

另外，先前化验或化验组合中的某些结果通常导致需要重新化验样本和另外的样本化验。例如，可能已知样本化验的某些结果指示罕见和严重的医学状况，或者保存不良或未及时交付的样本。在这种情况下，可能需要将来自患者的一种材料样本的化验结果与来自同一个体的其他材料的化验结果进行比较，以区分反映严重医学状况的结果和反映样本的保存或交付问题的结果。然而，对于传统方法，不可能进行这种类型的交叉化验比较，或者需要识别反射化验，直到所有化验结果已经组装并在lis处手动考虑。

技术实现要素：

因此，可能需要一种改进的系统，用于以快速、有效和全面的方式管理和响应样本化验的结果。因此，一些实施方式的目的可以是提供一种改进的系统，用于以快速、有效和全面的方式管理和响应样本化验的结果。如前所描述的，通常首先看到不同体液化验的所有结果(称为“合并的患者结果”)将处于lis水平。由于不同的测量化验程序和测量时间，如果需要增加订单(例如，反射化验)，则尽早检测这种必要性以避免样本老化是非常有益的。因此，在一些实施方式中，中间件级别的基于角色的智能可以自动加速响应时间并减少手动、半自动或全自动过程实验室环境中的样本老化。在一些实施方式中，该目的可以通过独立权利要求的主题来实现，其中另外的实施方式被并入从属权利要求中。

附图说明

以下附图和详细描述仅仅是说明性的，并不意图限制发明人所预期的本发明的范围。

图1是用于管理医学化验的示例性交叉学科系统和/或用于管理医学化验的示例性信息系统的示意图。

图2是系统可以执行以管理和响应具有中间件集线器的化验仪器的输出的一组示例性高级别步骤的流程图。

图3是系统可以执行以从各种源准备数据以便更准确地识别化验结果中的缺陷的一组示例性步骤的流程图。

图4是系统可以使用规则集合来执行以识别和解决对样本重新化验的需求的一组示例性步骤的流程图。

图5是系统可以使用一组规则来执行以识别和解决对另外的化验的需求的一组示例性步骤的流程图。

图6是系统可以使用规则集合来执行以识别可以被取消或修改的化验订单的一组示例性步骤的流程图。

具体实施方式

发明人已经设想出新颖的技术，为了说明的目的，本文公开了该新颖的技术，该技术应用于来自医学化验结果的数据管理的背景中。尽管发明人的技术的公开应用满足了来自医学化验结果的数据的管理领域中长期但未满足的需求，但是应当理解，发明人的技术不限于以本文所描述的精确方式实施，而是，可以由本领域普通技术人员根据本公开内容以其他方式实施，而无需过多的实验。因此，本文所描述的实施方式应当理解为仅是说明性的，不应视为限制性的。

根据第一方面，可以提供用于管理医学化验的信息系统。这样的信息系统可以包括计算服务器，该计算服务器被配置成与至少一个外部实验室仪器和至少一个外部患者数据信息系统交换信息。这样的信息系统还可以包括仪器通信接口，该仪器通信接口与计算服务器通信地耦接并且可以被配置成在计算服务器与至少一个外部实验室仪器之间提供和/或建立数据通信。这样的信息系统还可以包括信息系统接口，该信息系统接口与计算服务器通信地耦接并且被配置成在计算服务器和至少一个外部患者数据信息系统之间提供和/或建立另外的数据通信，其中至少一个外部患者数据信息系统可以被配置成维护患者数据集和/或维护患者数据集，该患者数据集包括化验订单集合和历史数据集中的至少之一。在一些实施方式中，信息系统的计算服务器可以包括第一接收部分，该第一接收部分被配置成经由仪器通信接口从至少一个外部实验室仪器接收仪器数据集。在一些实施方式中，信息系统的计算服务器还可以包括第二接收部分，该第二接收部分被配置成经由信息系统接口从至少一个外部患者数据信息系统接收历史数据集。在一些实施方式中，计算服务器还可以包括化验管理部分，该化验管理部分被配置成基于从至少一个外部实验室仪器接收到的仪器数据集并且基于从至少一个外部患者数据信息系统接收到的历史数据集来构建和/或生成化验管理数据集。在一些实施方式中，信息系统的计算服务器还可以包括规则引擎和/或规则部分，该规则引擎和/或规则部分被配置成将化验管理规则集合应用于化验管理数据集以生成化验任务。因此，在一些实施方式中，规则引擎和/或计算服务器可以被配置成基于将该组化验管理规则应用于化验管理数据集来生成化验任务。在一些实施方式中，信息系统的计算服务器还可以包括更新部分，该更新部分被配置成基于化验任务来更新由至少一个外部患者数据信息系统维护的患者数据集的化验订单集合。在一些实施方式中，更新部分和/或计算服务器可以被配置成例如信息系统接口向至少一个外部患者数据信息系统提供与化验任务相关联的更新信息和/或更新数据。其中，仪器数据集可以包括与患者相关联的化验结果，并且历史数据集可以包括与患者相关联的生物信息和历史信息中的至少之一。

通常，在一些实施方式中，信息系统可以被配置成管理数据和/或对来自一个或更多个实验室仪器和/或至少一个外部患者数据信息系统的化验结果作出反应。作为示例，在一些实施方式中，信息系统可以指代如参照附图详细描述的中间件集线器。此外，在一些实施方式中，信息系统可以是集中式系统，其中所有功能可以在一个位置处执行。可替选地，在一些实施方式中，信息系统可以是分散系统，其中不同的功能可以在不同的位置执行。作为示例，信息系统可以驻留在云计算环境中和/或信息系统可以包括一个或更多个数据网络中的一个或更多个服务器。其中，每个服务器可以引用服务器的集合。可替选地，信息系统可以是独立的计算设备。信息系统可以至少部分地嵌入一个或更多个软件模块中，这些软件模块可以被执行和/或运行一个或更多个单独的设备，例如，实验室信息系统(lis)和/或医院信息系统(his)。

在一些实施方式中，仪器通信接口可以包括使得信息系统的计算服务器能够在计算服务器与至少一个外部实验室仪器之间建立数据通信的硬件部件和/或软件部件。这样的仪器通信接口可以使得计算服务器能够与至少一个外部实验室仪器进行通信。因此，在一些实施方式中，仪器通信接口可以包括适当的硬件装置例如物理接口，用于将计算服务器连接到至少一个外部实验室仪器和/或公共数据网络，以用于交换信息和/或用于交换数据。可替选地或另外地，仪器通信接口可以包括软件装置例如适当的数据协议部分，用于使用针对数据传输的某种数据协议来交换信息和/或交换数据。其中，由仪器通信接口提供的数据通信可以指无线和/或系留数据通信。

类似地，在一些实施方式中，信息系统接口可以包括使得信息系统的计算服务器能够在计算服务器与至少一个外部患者数据信息系统之间建立另外的数据通信的硬件部件和/或软件部件。信息系统接口可以使计算服务器能够与至少一个外部患者数据信息系统进行通信。因此，信息系统接口可以包括适当的硬件装置例如物理接口，用于将计算服务器连接到至少一个外部患者数据信息系统和/或公共数据网络，以用于交换信息和/或用于交换数据。可替选地或另外地，信息系统接口可以包括软件装置例如适当的数据协议部分，用于使用某种数据协议来交换信息和/或交换数据。其中，由信息系统接口提供的另外的数据通信可以指无线和/或系留数据通信。

在一些实施方式中，仪器通信接口和信息系统接口两者可以都是嵌入式的和/或可以都是信息系统的接口配置的一部分。换言之，信息系统可以包括用于在计算服务器与至少一个外部实验室仪器之间提供数据通信以及用于在计算服务器与至少一个外部患者数据信息系统之间提供另外的数据通信的接口配置。

在一些实施方式中，计算服务器通常可以指计算设备、计算电路、处理设备和/或处理电路。然而，计算服务器还可以指多个计算设备。计算服务器的特征、功能、特性、功能性和/或功能模块可以至少部分地嵌入软件模块中。具体地，在一些实施方式中，计算服务器的第一接收部分、第二接收部分、化验管理部分、规则引擎和/或更新部分可以指计算服务器的功能模块。这些功能模块中的一个或更多个，即第一接收部分、第二接收部分、化验管理部分、规则引擎和/或更新部分中的一个或更多个，可以至少部分地分别实现为编程的软件模块或程序。然而，这些功能模块中的任何一个可以完全或部分地以硬件实现。

外部实验室仪器可以指用于化验和/或分析诸如患者的体液样本和/或组织样本的患者样本的任何设备。其中，术语“外部”可以指示实验室仪器可能不一定是信息系统的一部分。外部实验室仪器可以是实验室信息系统(lis)的一部分和/或可以例如经由适当的数据网络连接至实验室信息系统(lis)。

此外，外部患者数据系统可以指被配置成维护患者数据集的任何设备。其中，术语“外部”可以指示患者数据系统可能不一定是信息系统的一部分。作为示例，外部患者数据系统可以是lis和/或医院信息系统(his)的一部分和/或可以例如经由适当的数据网络连接至lis和/或医院信息系统(his)。

在一些实施方式中，患者数据集可包括化验订单集合和患者的历史数据集。其中，历史数据集可以包括与患者相关联和/或与患者相关的生物数据和历史数据中的至少之一。因此，在一些实施方式中，历史数据集和/或历史数据集的生物信息可以包括与患者的身体特征相关和/或与患者的身体特征相关联的数据，所述患者的身体特征例如患者的身高、体重、年龄和/或性别。此外，在一些实施方式中，历史数据集和/或历史数据集的历史信息可以包括与诸如先前的诊断和/或程序的患者的过去病史以及描述诸如患者的疾病、处方和/或过敏的患者病史的其他信息相关和/或相关联的数据。此外，在一些实施方式中，患者数据集的化验订单集合可以包括与例如在当前、过去和/或将来对患者的任何样本执行的任何化验相关和/或相关联的数据。在一些实施方式中，化验订单集合还可以包括与例如从患者处采集的样本和/或对患者执行的程序的年表有关和/或相关联的数据。

在一些实施方式中，仪器数据集可以包括与患者和/或患者的样本相关联的化验结果。仪器数据集和/或化验结果可以例如包括与样本的识别、样本类型、在样本上进行的化验的类型、数值化验结果、与特定化验相关的任何自定义注释、实验室仪器的识别、用于化验的试剂的识别以及实验室仪器输出的任何数据中的至少之一相关和/或相关联的数据。此外，在一些实施方式中，仪器数据集可以包括与例如实验室仪器的识别、实验室仪器的位置、具有访问实验室仪器的权限的人员、实验室仪器的模型、实验室仪器的序列号、实验室仪器的制造商、实验室仪器的软件版本、实验室仪器的硬件版本、实验室仪器的维护日期和/或实验室仪器的校准记录相关和/或相关联的数据。

化验管理数据集通常可以指包括仪器数据集和历史数据集和/或与仪器数据集和历史数据集相关联的综合的、组合的和/或合并的数据集。因此，在一些实施方式中，化验管理数据集可以包含可用于特定患者的任何信息和/或数据，所述信息和/或数据可以与诊断和/或治疗(分析)相关。因此，在一些实施方式中，生成和/或构建化验管理数据集可以使得能够提供综合的数据集，这又使得能够对患者的疾病进行综合的分析和/或对诊断中要采取的进一步步骤的分析和/或治疗(分析)。化验管理数据集可以包括与当前程序、过去程序和/或未来程序的化验结果相关和/或相关的数据。此外，化验管理数据集可以包括与实验室仪器有关的数据和/或信息，所述实验室仪器可以用于执行程序和/或执行样本采集。

在一些实施方式中，可以提供化验管理数据集作为应用化验管理规则的规则引擎的输入。在一些实施方式中，规则引擎可以被配置成实现化验管理规则和/或通过应用化验管理规则来评估化验管理数据集。在一些实施方式中，通过将化验管理规则应用于化验管理数据集，信息系统可以确定例如是否需要重新化验、是否需要进行另外的化验、是否应修改目前订单的化验和/或是否应取消目前订单的化验。

在一些实施方式中，可以借助于例如规则引擎将化验管理规则应用于化验管理数据集，该化验管理规则是布尔规则集合，用于根据某些事件检查和/或评估化验管理数据集。这样的事件可能例如涉及不适当的年龄、样本的不适当存储、样本化验的特定特征、样本化验的特定结果。在一些实施方式中，将化验管理规则中的每一个应用于化验管理数据集可以得到相应化验管理规则的值。作为示例，可以将化验管理规则中的每一个评估为真值或假值。在某些情况下，将单个化验管理规则评估为真或假可以指示化验结果不可接受，例如由于化验结果不准确。在其他情况下，多个化验管理规则的多个评估为真或假可以指示化验结果是不可接受的。作为示例，在一些实施方式中，规则引擎和/或计算服务器可以通过将化验管理规则应用于化验管理数据集来确定样本在化验时太旧并且在化验之前样本已经被不适当地存储。因此，在一些实施方式中，通过信息系统可以确定相应的化验结果可能是不可接受的。

通常，术语“化验任务”可以指新化验订单、新化验订单和新样本订单、化验订单修改、化验订单取消、医疗(治疗的或药用的)药物监控、肌酸酐清除率化验、多抗生素治疗(分析)、特异性抗生素治疗(分析)和血铁蛋白血清化验中的至少之一。因此，在一些实施方式中，信息系统的计算服务器可以被配置成从包括新化验订单、新化验订单和新样本订单、化验订单修改、化验订单取消、医疗(治疗的或药用的)药物监控、肌酸酐清除率化验、多抗生素治疗(分析)、特异性抗生素治疗(分析)和血铁蛋白血清化验中的至少之一的组中选择化验任务。

在一些实施方式中，信息系统和/或信息系统的计算服务器可以被配置成从至少一个外部实验室仪器和/或从一组外部实验室仪器接收仪器数据集。因此，在一些实施方式中，计算服务器可以被配置成从多个外部实验室仪器接收多个仪器数据子集，并且计算服务器可以被配置成基于多个仪器数据子集生成仪器数据集。这样的计算服务器可以被配置成将仪器数据集存储在信息系统的数据存储器中。此外，在一些实施方式中，信息系统和/或计算服务器可以被配置成从至少一个外部患者数据信息系统和/或从一组外部患者数据信息系统接收历史数据集。因此，在一些实施方式中，计算服务器可以被配置成从多个外部患者数据信息系统接收多个历史数据子集，并且计算服务器可以被配置成基于多个历史数据子集生成历史数据集。计算服务器可以被配置成将历史数据集存储在信息系统的数据存储器中。此外，在一些实施方式中，计算服务器可以被配置成例如通过将历史数据集和仪器数据集进行合并、链接和/或组合来生成化验管理数据集。计算机服务器还可以被配置成将化验管理规则应用于生成的化验管理数据集，以便生成化验任务。计算服务器还可以被配置成基于生成的化验任务来更新由至少一个外部患者数据信息系统维护的化验订单集合。换言之，计算服务器可以被配置成向至少一个外部患者数据信息系统提供与生成的化验任务相关和/或相关联的更新信息和/或更新数据。更新信息可以指例如修改化验订单、取消化验订单、请求新的化验订单和/或请求新的样本订单。因此，化验管理数据集可以指包括患者的任何可用信息和/或与该患者的样本化验有关的任何数据的综合数据集。然后，可以通过应用化验管理规则来综合地评估该化验管理数据集，并且可以基于生成的化验任务来生成化验订单集合的相应更新信息和/或将化验订单集合的相应更新信息提供给至少一个外部患者数据信息系统。

如本文所描述的，在一些实施方式中，借助于用于管理医学化验的信息系统，可以识别出样本与诊断之间的新关联。这可能是由于综合化验管理数据集以及化验管理规则在化验管理数据集上的应用，这可以使得能够综合地分析某个患者的任何可用数据。从而这可以缩短从采集初始样本到完成特定患者的最终化验和诊断的周转时间。此外，由于许多体液和组织样本的敏感性和不稳定性，这种缩短的周转时间可以提高化验结果的准确性和精确度，可能会改善诊断和患者结果以及降低化验的低效性。

根据第一方面的第一实施方式，信息系统还可以包括显示接口，其中显示接口被配置成提供数据，该数据在由接收设备呈现时显示图形用户界面，其中图形用户界面包括对化验订单集合的更新的描述。这可以使得图形用户界面的用户能够可视地分析化验订单集合的更新。

根据第一方面的第二实施方式或第一实施方式的第二实施方式，计算服务器的规则引擎还可以被配置成响应于化验管理数据集的变化而将化验管理规则集合应用于化验管理数据集。其中，化验管理数据集的变化与从至少一个外部实验室仪器接收到的仪器数据集中的新化验结果、从至少一个外部患者数据信息系统接收到的历史数据集中的新患者诊断、化验订单集合的改变以及化验管理规则集合的改变中的一个或更多个相关联。换言之，信息系统的计算服务器可以被配置成动态地修改和/或更新化验管理数据集。此外，计算服务器可以被配置成确定化验管理数据集的改变和/或修改，并且响应于所确定的改变而使用规则引擎将化验管理规则应用于化验管理数据集。作为示例，化验管理数据集可以连续地和/或在特定时间间隔之后更新，并且计算服务器可以检查历史数据集、仪器数据集和/或化验管理数据集中的任何改变。这可以使信息系统能够综合地且快速地对化验管理数据集中的任何改变作出反应。

根据第一方面的第三实施方式或者第一实施方式或第二实施方式中的任一个的第三实施方式，规则引擎可以被配置成基于化验管理数据集中的新化验结果来生成化验任务，其中从包含新化验订单和重复化验订单的组中选择化验订单集合的改变。换言之，计算服务器可以被配置成确定与化验订单集合的改变相关联的化验管理数据集的改变，化验订单集合的改变是新化验订单和重复化验订单中的至少之一的改变。此外，计算服务器和/或规则引擎可以被配置成响应于确定化验管理数据集的改变和/或该化验订单集合的改变而生成化验任务。

根据第一方面的第四实施方式或者第一实施方式、第二实施方式和第三实施方式中的任一个的第四实施方式，规则引擎可以被配置成基于化验管理数据集中的新数据块生成化验任务，其中化验任务是从包含新的化验订单、新的样本和化验订单的组中选择的。换言之，计算服务器可以被配置成确定化验管理数据集中的新数据，并且计算服务器的规则引擎可以被配置成响应于确定化验管理数据集中的新数据块而生成新的化验订单和/或新的样本和化验订单。新数据可以例如是指临床医生在至少一个外部实验室仪器和/或至少一个外部患者数据信息系统处输入的新样本化验订单。此外，新数据可以是指例如创建或更新的患者医疗记录、在至少一个外部实验室仪器处生成的化验结果、软件更新和/或化验管理规则的更新。

根据第一方面的第五实施方式或第一实施方式至第四实施方式中的任何一个的第五实施方式，规则引擎可以被配置成基于化验管理数据集中的新数据或者化验订单集合的改变来生成化验任务，其中化验任务从包含化验订单修改和化验订单取消的组中选择。换言之，计算服务器可以被配置成确定化验管理数据集中的新数据，并且规则引擎可以被配置成修改化验订单和/或取消化验订单。

根据第一方面的第六实施方式或第一实施方式至第五实施方式中的任何一个的第六实施方式，规则引擎可以被配置成基于患者年龄、患者身份和患者当前的医学状况中的至少之一来生成化验任务，其中化验任务是医疗(治疗的或药用的)药物监控。

根据第一方面的第七实施方式或第一实施方式至第六实施方式中的任何一个的第七实施方式，规则引擎可以被配置成基于患者的血清肌酸酐水平和过去的医学状况中的至少之一来生成化验任务，其中化验任务是肌酸酐清除化验。

根据第一方面的第八实施方式或第一实施方式至第七实施方式中的任何一个的第八实施方式，规则引擎可以被配置成基于微生物化验结果和血培养化验结果中的一个或更多个来生成化验任务，其中化验任务是多种抗生素治疗(分析)和特异性抗生素治疗(分析)中的一种或更多种。

根据第一方面的第九实施方式或第一实施方式至第八实施方式中的任何一个的第九实施方式，规则引擎可以被配置成基于a)患者的医学诊断、b)包括b12、epo或铁蛋白中的一个或更多个的患者的先前化验结果、c)患者的人口统计学信息以及d)血液凝固状态中的一个或更多个来生成化验任务，其中化验任务是血铁蛋白血清化验。

根据第一方面的第十实施方式或第一实施方式至第九实施方式中的任何一个的第十实施方式，规则引擎可以被配置成基于患者的温度、患者的脉搏、患者的血液氧合或包括pct、il-6、crp或esr中的一个或更多个的患者的先前化验结果中的一个或更多个来生成化验任务，其中化验任务是检测败血症或监控败血症。

根据第一方面的第十一实施方式或第一实施方式至第十实施方式中的任一何个的第十一实施方式，规则引擎可以被配置成根据包括治疗的药物监控、肌酸酐清除化验、多抗生素分析、特异性抗生素分析或血铁蛋白血清分析的组中生成化验任务。

根据第一方面的第十实施方式或第一实施方式至第九实施方式中的任何一个的第十实施方式，信息系统还可以包括分析部件，其中分析部件被配置成从计算服务器接收性能数据集合。其中，性能数据集合包括描述规则引擎的输入和输出的信息，并且其中，分析部件还被配置成基于性能数据集合向规则引擎提供修改。性能数据可以是指例如指示信息系统、至少一个实验室仪器和/或至少一个患者数据信息系统的性能的数据。其中，性能数据可用于创建和/或修订化验管理规则集合和/或识别可能需要例如通过更换其中的试剂来更新的实验室仪器。通常，这可以使得能够基于性能数据随时间改变和/或更新信息系统，以反映患者护理和/或样本化验中的新发展。

根据第一方面的第十一实施方式或第一实施方式至第十实施方式中的任何一个的第十一实施方式，计算服务器可以从包括基于云的计算环境、专用服务器和多功能服务器上的软件处理的组中选择。因此，在一些实施方式中，可以根据特定需要以各种方式实现信息系统。

根据第二方面，可以提供用于管理医学化验的交叉学科系统。该交叉学科系统可以包括信息系统，该信息系统如在上文以及在下文中参考本发明的第一方面和/或参考第一方面的第一实施方式至第十一实施方式中的任何一个所描述的。交叉学科系统还可以包括至少一个实验室仪器以及至少一个患者数据信息系统，该患者数据信息系统被配置成维护包括化验订单集合和历史数据集的患者数据集。其中，所述至少一个实验室仪器可以经由信息系统的仪器通信接口通信地耦接至信息系统的计算服务器，其中，所述至少一个患者数据信息系统可以经由信息系统的信息系统接口通信地耦接至信息系统的计算服务器。

应当注意，如上面和以下参考本发明的第一方面和/或参考第一方面的第一实施方式至第十一实施方式中的任何一个所描述的信息系统的特征、功能、特性、元素、功能性和/或功能模块可以是如上面和以下所描述的交叉学科系统的特征、功能、特性、元素、功能性和/或功能模块。反过来，如上面和以下所描述的交叉学科系统的特征、功能、特性、元素、功能性和/或功能模块可以是如上面和以下参考本发明的第一方面和/或参考第一方面的第一实施方式至第十一实施方式中的任何一个所描述的信息系统的特征、功能、特性、元素、功能性和/或功能模块。

根据第三方面，可以提供用于操作用于管理医学化验的信息系统的方法，其中，该信息系统包括计算服务器、与至少一个外部实验室仪器通信地耦接的仪器通信接口以及与至少一个外部患者数据信息系统通信地耦接的信息系统接口，该外部患者数据信息系统被配置成维护包括化验订单集合和历史数据集的患者数据集。这种方法可以包括以下步骤：

a)利用计算服务器和/或计算服务器的第一接收部分经由仪器通信接口从至少一个外部实验室仪器接收仪器数据集，

b)利用计算服务器和/或计算服务器的第二接收部分经由信息系统接口从至少一个外部患者数据信息系统接收历史数据集，

c)利用计算服务器和/或计算服务器的化验管理部分基于接收到的仪器数据集并且基于接收到的历史数据集来构建和/或生成化验管理数据集，

d)利用计算服务器和/或计算服务器的规则引擎基于将化验管理规则集合应用于化验管理数据集来生成化验任务，以及

e)利用计算服务器和/或计算服务器的更新部分基于所生成的化验任务来更新由至少一个外部患者数据信息系统维护的患者数据集的化验订单集合。其中，术语“更新”可以指向至少一个外部患者数据信息系统提供更新信息。

其中，仪器数据集包括与患者相关联的化验结果，并且历史数据集包括与患者相关联的生物信息和历史信息中的至少之一。

在第三方面的一些实施方式中，化验任务可以是对样本进行化验，其中对样本进行的化验是检测败血症或监控败血症。类似地，在第三方面的一些其他实施方式中，化验任务可以是对样本进行化验，其中对样本进行的化验是对一种或更多种炎症标记物的化验，所述炎症标记物从包含esr、crp、il-6和pct的组中选择。

应当注意，如上面和以下参考本发明的第一方面和/或参考第一方面的第一实施方式至第十一实施方式中的任何一个所描述的信息系统的特征、功能、特性、元素、功能性和/或功能模块可以是如上面和以下所描述的根据第三方面的方法的特征、功能、特性、元素、功能性、功能模块和/或步骤。反过来，如上面和以下参考第三方面所描述的方法的特征、功能、特性、元素、功能性、功能模块和/或步骤可以是如上面和以下参考本发明的第一方面和/或参考第一方面的第一实施方式至第十一实施方式中的任何一个所描述的信息系统的特征、功能、特性、元素、功能性和/或功能模块。类似地，如上面和以下所描述的根据本发明的第二方面的交叉学科系统的特征、功能、特性、元素、功能性和/或功能模块可以是如上面和以下所描述的方法的特征、功能、特性、元素、功能性、功能模块和/或步骤，并且反过来，如上面和以下所描述的方法的特征、功能、特性、元素、功能性、功能模块和/或步骤可以是如上面和以下所描述的根据本发明的第二方面的交叉学科系统的特征、功能、特性、元素、功能性和/或功能模块。换言之，如上面和以下参考第一方面、第二方面和第三方面中的任何一个方面的所描述的任何特征、功能、特性、元素、功能性、功能模块和/或步骤可以是如上面和以下所描述的本发明的任何其他方面的特征、功能、特性、元素、功能性、功能模块和/或步骤。

根据第四方面，可以提供计算机程序单元，当在根据本发明的第一方面和/或根据第一方面的第一实施方式至第十一实施方式中的任何一个的用于管理医学化验的信息系统的计算服务器上执行时，该计算机程序单元指示计算服务器执行根据第三方面的方法的步骤。

根据第五方面，可以提供计算机可读介质，在该计算机可读介质上存储根据第四方面的计算机程序单元。

参考下文中参照附图所描述的示例性实施方式，本发明的这些方面和其他方面将变得明显并得以阐明。

可以实施本文公开的技术以提高样本化验的效率。用于管理医学化验的信息系统和/或用于管理医学化验的交叉学科系统例如软件驱动的交叉学科化验结果解释和患者结果管理系统，可以使用化验管理规则集合来自动创建用于新样本或旧样本的重新运行、反射、重新化验或以其他方式执行另外的采集以及化验的任务，并且还可以在必要时自动取消或修改现有任务。用于管理医学化验的信息系统的化验管理规则、规则引擎和/或计算服务器可以接收各种输入数据，以便决定应当何时发生化验订单的创建或修改。输入数据可以包括例如样本质量指标(例如，脂血、溶血、短样本、血浆与血清等)、样本年龄，相关联的化验订单(例如，从另一设备上为该样本或该患者订购的交叉学科化验)的创建或修改、患者病史和人口统计学因素、手动或自动标记或验证、新患者诊断以及其他数据。使用用于管理医学化验的信息系统的化验管理规则、规则引擎和/或计算服务器可以接收和处理这样的数据，可以识别样本与诊断之间的新关联，从而使得改善了从采集初始样本到完成特定患者的最终化验和诊断的周转时间。由于许多人体体液和组织样本的敏感性和不稳定性，这种改进的速度可以提高结果的准确性和精确度，从而更好地诊断并改善患者结果以及降低化验中的低效性。

在一些实施方式中，可以从患者处采集可以是多种不同流体的样本，用于执行一个或更多个实验室仪器的化验。在一些实施方式中，可以接收临床医生和/或实验室技术人员对样本执行的至少一个化验的请求，其中该化验与一组预定义参数相关联，所述参数可以是由临床医生设置的技术参数。在一些实施方式中，基于所选择的化验，位于将执行化验的实验室仪器与外部系统(例如，lis或his)之间的中间层例如中间件可以将样本路由至多个实验室仪器，所述多个实验室仪器被配置成执行化验并且将结果报告给中间层/中间件。在一些实施方式中，这样的中间层/中间件可以与lis接口，并且中间层/中间件可以保持指示与该中间层/中间件接口的实验室仪器以及这些仪器可以执行什么化验的信息。在一些其他实施方式中，可以通过中间件比较从多个实验室仪器获得的结果，以确定它们是否在多个参数的指定范围以外。这样的参数可以具有阈值限制设置，并且这样的限制可以基于特定的基础实验室仪器和/或历史数据的分析。在一些实施方式中，用于分析化验结果的指定范围可以由中间层/中间件中的预定义参数集合组成。在一些实施方式中，中间层/中间件可以被配置成将化验结果报告给实验室信息系统或其他外部系统(例如，his)。此外，在一些实施方式中，如果确定化验结果在指定范围以外(例如，小于或大于范围的最小值或最大值)，则中间结果/中间件可以被配置成预测对应当结果的患者可能遭受感染/疾病。可替选地(或另外地)，在一些实施方式中，在结果在指定范围以外的情况下，中间件可以被配置成将样本路由到与执行原始化验的仪器不同的实验室仪器，并且使得这样的仪器对样本执行反射化验。在一些实施方式中，实验室仪器可以被配置成向中间件报告反射化验的结果，并且可以标记预定范围(原始化验或反射化验中的任何一个的预定范围或原始化验和反射化验两者的预定范围)以外的值。在一些实施方式中，可以在进行反射化验之后将结果从中间件发送至实验室信息系统。

i.交叉学科化验结果管理系统

现在转至附图，图1示出了用于管理医学化验的示例性信息系统100和/或用于管理医学化验的示例性交叉学科系统500的示意图。示例性信息系统100和/或示例性交叉学科系统500可以被配置成管理来自一个或更多个化验仪器的化验结果并做出反应，所述化验仪器可以位于单个实验室内、在单个组织内的不同实验室中(例如，单个医院中的不同实验室)或甚至不同的位置(例如，在多个外部实验室)。在图1中，中间件集线器100通过仪器通信接口101连接至一个或更多个实验室仪器106、108、110，并且中间件集线器100被配置成从那些仪器接收化验结果。其中，中间件集线器100可以指用于管理医学化验的信息系统100。中间件集线器100的一个或更多个计算服务器107被配置成使用规则引擎和其他处理规则来帮助加工和处理化验结果和其他数据。至少一个计算服务器107包括第一接收部分107a、第二接收部分107b、化验管理部分107c、规则引擎107d以及更新部分107e。作为非限制性示例，中间件集线器100可以驻留在云计算环境中并且可以包括一个或更多个数据网络中的一个或更多个服务器。服务器可以是服务器的集合。在一个非限制性示例中，一个或更多个服务器上的数据库可以是数据库的集合。可替选地，中间件集线器100可以是诸如直接连接至或连接至与化验仪器106、108、110相同的网络的服务器的独立设备，或者可以是在诸如实验室信息系统(“lis”)102的独立设备上运行的软件，其中实验室信息系统102可以指患者数据信息系统102。当实现为独立设备时，中间件集线器100可以与诸如分析服务器104(可以实现为一个或更多个服务器)的其他服务器进行通信，或者可以使用可用资源执行分析服务器104或计算服务器107的任务。在许多传统的实验室系统中，实验室仪器106、108、110可以通过网络直接连接至lis102，其中仪器产生的数据直接进入lis102。在所公开的技术的一些实施方式中，中间件集线器100可以插入到仪器106、108、110与lis102之间的通信路径上的该数据流中(或者，例如在实验室仪器位于不同的外部实验室的实施方式中，中间件集线器100可以位于实验室仪器中的每一个与其相应的lis之间的通信路径上)，其中信息系统接口105使得能够在lis102与中间件集线器100之间进行通信。在一些实施方式中，中间件集线器100可以向实验室仪器106、108、110提供另外的指令，以便创建、取消或修改仪器106、108、110要执行的化验订单。

基于中间件集线器100设置在lis102与实验室仪器106、108、110之间的通信路径中，中间件集线器100还可以被配置成在将来自实验室仪器106、108、110的化验结果提供给lis102之前处理所述化验结果。取决于特定实现方式，中间件集线器100可以近乎实时地将所有化验结果数据提供给lis102而无需修改，或者可以优先处理到lis102的数据流以便提高化验结果报告的效率。例如，如果中间件集线器100在接收到针对第一患者的第一化验结果后确定针对该患者的第二化验结果当前也正由实验室仪器中的一个生成，则中间件集线器100可以限制那些相关联的结果的传递，使得那些相关联的结果基本上同时到达lis102。这可以使得在lis102处查看结果的技术人员能够在可以使得更好诊断的上下文中一起查看结果。在当来自多个患者的lis102上的结果到达时技术人员可能正在检查所述结果时尤其如此，即使所述结果提供不完整的图像。中间件集线器100还可以被配置成向lis102提供指令以使得创建、取消或修改化验订单。

在一些实现方式中，中间件集线器100还可以具有分析服务器104或连接至分析服务器104并且被配置成提供指示系统性能的数据，使得该数据可以用于创建或修订化验管理规则集、识别可能需要更新(例如，通过替换这些仪器当前在化验中使用的试剂)的实验室仪器或者对系统进行其他改变。例如，分析服务器104可以用于向一个或更多个中间件集线器100提供软件更新，该软件更新可以包括用于加工和处理数据的另外的或修订的规则或逻辑。这可以使得中间件集线器100的操作能够随时间改变，以反映患者护理或样本化验中的新发展。这也可以使得能够传播关于化验仪器或化验用品的重要信息并采取相应措施。例如，如果确定一组特定的化验仪器或特定批次的试剂有缺陷，则分析服务器104可以向中间件集线器100提供可用于重新化验受影响的样本或以其他方式避免依赖可能错误的化验结果或设备的数据和修订的软件过程。

中间件集线器100还可以经由信息系统接口105连接至医院信息系统(“his”)103。医院信息系统103可以指患者数据信息系统103。中间件集线器100可以从his103接收或访问信息，该例如是患者病史、过敏、处方、患者人口统计数据、诸如可用实验室技术人员的雇员数据、诸如类型化验实验室和可用于各种化验实验室的化验仪器的设施数据以及其他类似数据。这样的数据可以用于例如基于患者历史和人口统计来识别另外的化验程序或诊断，或者更有效地创建、分配和修改交叉多个化验仪器和多个技术人员的化验订单。其他系统和设备可以添加到图1所示的系统和设备中，并且根据本公开内容对于本领域普通技术人员来说将是明显的。这些设备可以包括例如用于创建通知、警报或与技术人员、临床医生和其他人员的其他交互的备用或存储驱动器、显示设备、通信设备和声音设备、备用电源、备用网络和通信设备和频道以及其他设备。

中间件集线器100还可以经由显示接口109连接至一个或更多个图形用户界面111。用户可以使用图形用户界面111来管理中间件集线器100的配置、查看化验结果或由中间件集线器100处理的其他信息或者查看其他信息和结果。

在下文中简要概述了在一些实施方式中由中间件集线器100和/或信息系统100提供的用于管理医学化验的主要功能。用于管理医学化验的中间件集线器100和/或信息系统100可以被配置成借助于计算服务器107的第一接收部分107a经由仪器通信接口101从实验室仪器106、108、110中的至少一个接收仪器数据集。此外，中间件集线器100和/或信息系统100可以被配置成借助于计算服务器107的第二接收部分107b经由信息系统接口105从患者数据信息系统102、103中的至少一个接收历史数据集。此外，计算服务器107的化验管理部分107c可以被配置成基于仪器数据集和历史数据集生成化验管理数据集。此外，计算服务器107的规则引擎107d可以被配置成将化验管理规则集合应用于化验管理数据集以便生成化验任务。此外，计算服务器107的更新部分107e可以被配置成更新由患者数据信息系统102、103中的至少一个维护的患者数据集的化验订单集合。

在一些实施方式中，实验室仪器106、108、110可以提供技术验证、标记用于解释特定化验结果的信息。该信息可以是技术性能监控、试剂批号、开度稳定性的服务参数以及针对不同化验级别单独执行的质量控制结果的补充或替代。在一些实施方式中，这样的信息可以存储在实验室仪器106、108、110中，并且可以不被传送到lis102。在一些实施方式中，增强型中间件解决方案可以维护这种类型的数据以及关于患者人口统计、样本材料和状况的数据和/或交叉学科的先前结果。这可以使得超出lis102的能力的结果解释。在一些实施方式中，这可以是被支持的，因为中间件解决方案(例如，中间件集线器100)可以使用智能动态通信协议来与实验室仪器106、108、110进行交互，而不是使用lis102可能使用的更有限的通信协议来与实验室仪器106、108、110进行交互。

在一些实施方式中，his103可以将化验请求可能连同患者的人口统计数据、疾病陈述和其他信息一起发送至lis102。lis102可以将具有化验请求的相关数据发送至中间件。在一些实施方式中，中间件可以具有来自实验室仪器106、108、110中的每一个的信息。该信息可包括每个分析仪上可用的化验、每个实验室仪器(分析仪)上校准的化验、每个分析仪上每个试剂的状态等。在存在该信息的一些实施方式中，中间件集线器可以使用该信息来为每个分析仪/实验室仪器创建工作列表然后可以将该工作列表发送至适当的分析仪。在全自动分析仪的情况下，这可以经由分析仪上的轨道来实现，或者，如果在独立环境中，可以为分析仪的操作员提供手动工作列表。在实验室仪器位于多个房间中的实施方式中，中间件可以在仪器之间提供虚拟桥接，并且可以启动交叉学科反射化验。在其他实施方式中，这可以使用中心辐射网络布局来实现。在一些实施方式中，中间件可以直接与分析仪通信并将特定化验请求发送至将执行适当化验的分析仪。然后，分析仪可以将化验结果发送回中间件。在一些实施方式中，如果结果在定义的参考范围以外，或者如果该结果具有特定标记，则中间件可以在另一分析仪上启动参考化验。这种反射化验可以在另一分析仪上的与提供原始化验的分析仪的同一轨道上进行，或者可以在另一分析仪上的单独的位置处进行。该反射化验的结果可以由执行化验的分析仪发送回中间件，并且该结果又可以从中间件发送至lis和/或his。

ii.交叉学科化验结果管理方法

图2至图6示出了可以由诸如中间件集线器100、用于管理医学化验的信息系统100、用于管理医学化验的交叉学科系统500、计算服务器107和/或被配置成作为中间件集线器100操作的任何其他设备的配置的设备执行以便对诸如由一个或更多个实验室仪器106、108、110生成的化验结果、来自his103的患者数据、来自lis102的订单数据和/或来自分析服务器104的软件配置改变的可用的新数据进行管理和响应的步骤和方法。

图2示出了可以由诸如中间件集线器100、用于管理医学化验的信息系统100和/或用于管理医学化验的交叉学科系统500的设备执行以便在新数据可用时对其作出反应并进行分析的一组示例性步骤。尽管图2至图6中所示的一些步骤可以讨论为在新化验结果或其他数据到达之后立即发生，但是应当理解，许多步骤可以以持续的方式执行，因为可以影响是否需要新化验或当前计划的化验是否应当被取消的数据集可能是不断变化的。虽然实际系统性能可能根据诸如特定中间件集线器100所服务的患者和实验室仪器的数量以及中间件集线器100可以访问和操纵数据的速度的因素而变化很大，但是应当理解，在至少一些情况下，中间件集线器100可以对诸如新化验数据的到达的某些高优先级事件作出反应，而可以仅在处理周期可用时执行诸如查看现有的实验室订单以进行取消的其他较低优先级的任务。因此，应当理解，除了基于这些数据的优先级或处理时间的可用性在不同时间处理某些类型的新数据以外或者替代基于这些数据的优先级或处理时间的可用性在不同时间处理某些类型的新数据，所公开的系统可以被不同地配置为对新数据到达中间件集线器100或新数据对中间件集线器100的可用性作出反应。

在操作期间，中间件集线器100的一个或更多个设备或部件(例如，lis102、his103、化验仪器106、108、110和/或分析服务器104)可以产生可以提供给中间件集线器100或由中间件集线器100访问的新数据。新数据可以包括例如由临床医生在lis102处手动输入的新样本化验订单、在his103处创建或更新的患者医疗记录、在实验室仪器106、108、110处生成的化验结果、或来自分析服务器104的软件更新、化验管理规则集更新或数据集刷新指令。

当该数据生成并在lis102、his103或其他医院系统中变得可用时，该数据以及其他数据可以被提供给中间件集线器100或由中间件集线器100访问并且相对于化验结果或可能与之相关的患者而被维护202。这种维护可以包括将数据复制到新的存储位置或者在现有位置中创建数据之间的关联以便稍后可以更容易地访问该数据。用于新患者的化验管理数据集可能有些稀疏，并且可能仅包含关于患者的历史、人口统计和当前医学事件的信息。然而，对于其他患者，化验管理数据集可以包括针对各种过去和现在程序的样本化验结果、关于用于执行那些程序的化验仪器的信息、与这些程序有关的样本采集和存储信息以及其他信息。

当化验管理数据集得到维护并且随着更多信息变得可用而随着时间的推移发展时，化验管理数据集可以作为输入提供给规则引擎，该规则引擎被配置成实现化验管理规则并确定是否需要样本重新化验204、是否需要另外的新化验206以及是否可以修改或取消当前订购的化验208。在基于例如与样本相关联的化验管理数据集和当前订购的化验来确定不需要对特定样本进行另外的化验之后，可以由中间件集线器100在lis处和/或响应于由中间件集线器100提供给lis102或另一系统的指示可以存档样本的相应信号来生成通知210。作为示例，中间件集线器100可以被配置成向lis102和/或his103提供信号，该信号可以包括消息信息，例如在lis102和/或his103处输出的通知消息。

虽然用于建立化验管理数据集的特定数据和步骤可以根据实现方式而变化，但是图3示出了中间件集线器100、用于管理医学化验的信息系统100和/或用于管理医学化验的交叉学科系统500可以执行以建立和维护化验管理数据集的一组示例性步骤。虽然出于讨论的目的以一个顺序示出了图3的步骤，但是应当理解，当数据变得可用时，这些步骤可以以许多不同的顺序发生或并行发生。因此，例如，当新数据变得可用时，可以近乎实时地修改化验管理数据集，或者可以基于时间表每小时修改一次化验管理数据集，或者可以标记以用于修订并且在处理时间或数据库时间变得可用时修订化验管理数据集，其中任何一个都可以称为数据集事件。例如，当实验室仪器产生数据时，中间件集线器100可以从化验仪器106、108、110接收指示患者样本化验结果的输出。中间件集线器100可以将这种新数据的可用性识别为数据集事件的发生300。结果数据或结果数据的子集可以由中间件集线器100保留或记录以供稍后访问，然后结果数据可以被传递至lis102以进行正常存储。由中间件集线器100保留或记录的结果数据可以包括例如样本的识别、对样本执行的化验的类型、化验的数值结果、技术人员在化验期间输入的任何自定义注释、化验仪器的识别、化验期间使用的试剂或供应品的批次识别符以及可以由化验仪器106、108、110输出的其他类似信息。可能发生的其他数据集事件300可以包括例如可从his103获得的新患者数据、可从lis102获得的新订单、来自分析服务器104的指示一批试剂已被标记为有缺陷的指示、与一个或更多个患者或一个或更多个样本相关联的数据集的预定数据集刷新时间的发生或者访问和处理先前接收到的针对一个或更多个患者或一个或更多个样本的数据的数据处理能力的可用性。

当数据集事件发生300时，中间件集线器100可以识别并保留302与数据集事件相关联的患者可用的患者数据的副本或引用。患者数据可以包括患者的诸如身高、体重和性别的物理特征、诸如先前的诊断和程序的过去病史以及可以在his103或另一医院系统中利用的并且有助于诊断医学状况(例如，确定发展疾病的倾向)或确定化验需求的描述患者的其他信息。中间件集线器100还可以识别并保留304患者正在进行的当前程序的程序数据可用的副本或引用。这可以包括存储在his103或另一医院系统上的这样的信息，例如患者的当前位置、入院原因、从患者处采集的样本的时间顺序、对患者执行的程序以及指示自入院以来患者发生了什么的其他类似信息。

中间件集线器100还可以识别并保留306可用于患者的样本数据的副本或对样本数据的引用。这可以包括所采集的每个样本的识别、样本类型、每个样本的采集时间、每个样本的当前位置以及可以指示自样本采集以来发生了什么以及样本是否仍然存活的其他信息。这样的数据可以在lis102、his103或其他医院系统上获得。中间件集线器100还可以识别并保留308与患者的样本相关联的化验仪器数据的副本或引用。这可以包括化验仪器的识别、化验仪器的位置、访问化验仪器的人员、化验仪器的型号、序列号和制造商、化验仪器的软件或固件版本、化验仪器的维护日期和校准记录或设置、化验期间使用的试剂、化验仪器或其他化验用品的批号和召回状态以及可能指示来自特定化验仪器的结果的准确度或精确度的其他信息。这样的数据可以从仪器106、108、110本身提供的结果中和/或从lis102、his103、分析服务器104或另一医院系统中获得。

当该数据变得可用于中间件集线器100时，中间件集线器100可以确定310对于与新可用数据或数据集事件相关联的患者或样本，化验管理数据集是否已经存在。可以根据特定系统的能力以各种方式唯一地识别化验管理数据集，例如，每个唯一患者可以具有包含与该患者相关联的数据的化验管理数据集，其中样本相关数据是该唯一患者的子对象。可替选地，可以组织化验管理数据集，使得每个独特样本具有包含与该样本相关联的数据的化验管理数据集，其中患者数据是该唯一样本的子对象。如果确定310已经存在特定化验管理数据集，则可以基于新的可用数据来修订和/或更新314现有数据集。如果确定310应当创建新的化验管理数据集，则可以基于新的可用数据创建312该新的化验管理数据集。

图4示出了可以由中间件集线器100、用于管理医学化验的信息系统100和/或用于管理医学化验的交叉学科系统500执行以快速提供应重新化验样本或新采集样本的指示的一组示例性步骤。当新数据例如新的化验结果变得可用时，则可以由系统识别400样本，系统还可以识别402与该样本或与该样本相关联的患者相关联的化验管理数据集。利用反映新的可用信息的样本结果和更新的化验管理数据集，可以调用404被配置成应用化验管理规则的规则引擎，以便基于样本结果和与该样本结果相关联的化验管理数据集来确定该样本结果是否可能是精确的和准确的。

例如，化验管理规则可以是布尔规则集合，用于检查化验管理数据集的特定事件，例如样本的不适当年龄或存储或来自相关联的样本化验的特定特征或结果。虽然在某些情况下，评估为真的单个特征或事件可能指示化验结果不可接受，例如在化验仪器信息指示关键软件错误可能导致不准确的结果的情况下，但是在其他情况下，为了将化验结果标记为不可接受的，可能需要对两个或更多个事件的真或假进行多次评估。例如，在一种情况下，为了确定化验结果是不可接受的，规则引擎可能必须确定化验样本在化验时太旧并且化验样本未在采集与化验之间存储或保存。

如果规则引擎确定化验的结果是可接受的406，则可以提交化验结果408，这可以包括将结果标记为可接受的、将结果传递给lis102、将结果传递给分析服务器104或当化验结果新近可用时的其他动作或者将先前的化验结果标记为已经基于其他新近可用数据而检查时的已经检查和验证的化验结果中的一个或更多个。如果确定结果是不可接受的406，则可以拒绝结果410，这可以包括以某种方式将结果标记为不可接受的并将结果传递给lis102、分析服务器104或另一系统中的一个或更多个。在拒绝410化验结果之后，可以基于样本的类型、样本的年龄、样本的存储程序以及患者是否可以采集新样本来确定先前采集的样本是否仍然可用于重新化验412。在确定不需要新样本或者以其他方式不可获得新样本的情况下，中间件集线器100可以自动订购416先前样本的重新化验。例如，重新化验可以包括对同一样本重复先前的执行，但也可以包括根据新的可用信息重新解释先前化验生成的数据或结果。例如，如果来自lis102或分析服务器104的数据指示特定化验仪器106始终测量某些特性，则可以重新处理化验结果并且新生成化验结果以针对该已知的不准确性进行调整。在确定需要新样本的情况下，中间件集线器100可以自动订购414新样本和重新化验。中间件集线器100可以通过在lis100上创建记录或者经由移动设备或其他通信信道直接与lis100、直接与化验仪器106、108、110中的一个或更多个或者直接与一个或更多个人员进行通信来订购新的采集和新化验。

图5示出了可以由中间件集线器100、用于管理医学化验的信息系统100和/或用于管理医学化验的交叉学科系统500执行以确定何时需要另外的化验的一组示例性步骤。最初，系统可以识别500可能影响另外的化验需求的新可用数据。这可以包括例如新的化验结果、新的患者数据块例如血压读数或心率读数、新的医学事件或医学程序或在治疗过程中可能变得可用的其他类似数据。然后，系统可以识别502与新可用数据相关联的化验管理数据集。例如，如果新数据是另一化验的化验结果，则系统可以识别502新化验结果所针对的患者以及该患者唯一的化验管理数据集。然后可以调用504规则引擎以基于新可用数据和相关联的化验管理数据集来确定是否需要506另外的化验。

可以基于由规则引擎应用于可用数据的一个或更多个化验管理规则来做出该确定。例如，一条规则可以指示需要另外的化验，在该条规则中，新近可用数据是指示在患者体内较高的白细胞计数的化验结果并且化验管理数据集指示患者具有感染史。如果当前不需要另外的化验，则系统可以等待508引入另外的数据并且当前不采取任何其他动作。如果需要另外的化验506，则系统可以确定是否可以基于当前可用的样本执行该化验或者是否必须从患者处采集另外的样本。可以基于诸如样本的年龄和储存状况的可用样本数据来进行该确定。如果不需要510新样本，则可以使用可用样本来订购512另外的化验。如果需要新样本510，可以订购514另外的样本采集和化验。与先前的示例一样，中间件集线器100可以通过与lis102、化验仪器本身106、108、110或人员移动设备中的一个或更多个进行通信来创建订单。

作为示例，在一种情境下，可以在中间件集线器100处接收针对第一特征的血液化验结果并将其识别500为可能影响其他当前可用数据或受其他当前可用数据影响的新数据。然后，系统可以识别502来自化验管理数据集的数据，该数据影响新数据或受新数据的影响。这可以包括先前针对第一特征的血液化验、先前针对其他特征的血液化验、其他样本或体液的化验、患者病史、患者人口统计学信息或与患者或对患者执行的化验相关联的其他信息。然后可以使用包括新可用数据的识别到502的数据集作为输入来调用504规则引擎。以这种方式，可以在所有先前可用数据的背景下检查针对第一特征的新可用血液化验，以确定是否需要对该样本或结果进行另外化验或者是否需要进行任何类型的另外的化验。

例如，示出第一特征的血液化验结果本身可能不是临床医生或诸如患者监控设备或工具的自动化过程的任何主要关注的问题。然而，规则引擎可以分析该第一特征并且确定由于数据集包含来自针对第一特征的早期血液化验的结果，因此从早期化验到当前化验的第一特征的变化可能是警报或另外化验的原因。同样的情况也可能发生以在这样的方式中：在来自一个或更多个诸如尿液样本、组织样本或其他采集的样本的其他样本的化验结果的背景下或者在来自同一样本的针对诸如第二特征、第三特征或第二特征、第三特征两者的其他特征的化验结果的背景下检查针对第一特征的化验结果。确定需要进行另外的化验可以包括例如确定血液化验应当针对第一特征重新进行化验或者针对第二特征进行新化验，或者根据关于第一个特征的新近可用数据重新解释先前的化验结果并确定应当重新执行或重复另一样本或特征的化验。

图6示出了可以由中间件集线器100、用于管理医学化验的信息系统100和/或用于管理医学化验的交叉学科系统500执行以确定何时可以修改或者取消当前订购的化验的一组示例性步骤。例如，当如分析服务器104或其他系统指导的那样，新数据对系统可用时，可以基于时间表、基于可用处理时间或其他类似的数据集事件发生对当前化验订单进行修改或取消的审计。最初，系统可以识别600与新可用数据相关的当前化验订单，并且可以识别602与那些化验订单相关联的化验管理数据集。可以调用604规则引擎，以基于将化验管理集合对化验管理数据集和新可用数据的应用来确定当前化验订单是理想的还是不理想的606。例如，如果患者在订购化验后开始出现不同的症状，则针对白细胞计数进行另外的血液化验的化验订单可能变得无关紧要。除了避免执行现在不相关的化验的费用以外，取消化验还可以释放宝贵的化验仪器和技术人员的时间来执行仍然与患者结果相关的化验，从而全面提高化验的效率。

如果与新可用数据相关联的当前化验订单仍然是理想的606，则系统可以在修改或取消任何化验订单之前不做任何改变并等待610另外的数据。如果当前化验订单不是理想的606，则系统可以确定是否需要修改612或取消当前化验订单。在某些情况下，例如在新症状或新获得的化验结果使得订购的化验完全不相关612的情况下，则系统可以简单地取消614化验订单以防止浪费时间和材料。在其他情况下，修改616化验订单的参数可能足以增加其对诊断的价值。例如，在某些情况下，新的化验结果或新的患者数据块可能指示血液样本的白细胞化验不再相关，但胆固醇计数现在可能对患者结果具有一些价值。在这种情况下，系统可以确定血液样本已经具有化验胆固醇计数能力，并且替代完全取消化验并且使血液样本被存档或处置以及需要新样本，系统可以修改616化验订单以改变所需的化验的类型。

iii.交叉学科化验结果管理案例研究

存在多种情况，如上所述的交叉疾病管理系统可以通过提高化验的效率来改善治疗质量和患者结果。

抑郁症的诊断和治疗

锂广泛用于治疗躁狂抑郁性精神病。作为碳酸锂给药，它完全被胃肠道吸收，口服剂量后2至4小时血清水平出现峰值。血清中的半衰期为48至72小时，并通过肾脏排出(排泄与钠相似)。肾功能降低可延长清除时间。锂通过增强神经递质的摄取而起作用，从而对中枢神经系统产生镇静作用。进行血清锂浓度测定主要是为确保依从性并避免毒性。中毒的早期症状包括冷漠、迟钝、嗜睡、昏睡、言语困难、不规则震颤、肌阵挛抽搐、肌肉无力和共济失调。高于1.5mmol/l(剂量后12小时)的水平指示存在明显的中毒风险。

抑郁症是一种越来越常见的严重的疾病。抑郁症患者的治疗对医学保健系统和医学服务提供者有很大的影响。有效的药物治疗是可用的，延长住院治疗并不常见，但需要密切监控药物治疗。如果患者因抑郁症而接受药物治疗，患者的血清锂水平最佳为1.2mmol/l至1.5mmol/l。通过离子敏感膜来测量血清中的锂水平。如果血清中的锂水平低于或高于1.2mmol/l至1.5mmol/l的参考范围带，则指示患者未遵循临床医师的药物指导或所选择的医疗(治疗措施)对该特定患者无效。如果在住院期间体积低于规定的参考范围，则可以将患者从医疗(治疗措施)中移除，如果体积高于该范围，则可能指示患者以某种方式自我治疗或者对医疗(治疗措施)具有不可预测的反应。

由于医疗(治疗的或药用的)药物监控(“tdm”)化验费用高昂并且如果患者低于参考范围，化验结果“低于截止值”，则临床医生无法从实验结果获得任何益处。在参考水平高于该参考范围的情况下，则可能指示需要进行紧急tdm化验，因为患者在现场使用其他药物或剂量过高。因为这可能是企图过量用药的指示，因此应当严格控制对该患者的治疗。

同样，在身份不明的年轻患者可能因意外或酒精滥用而来到医院的情况下，他们可能会自动接受锂化验，以检查药物滥用情况，因为抑郁症治疗药物(如安非他明、镇痛药)可能用作某些娱乐性药物(如致幻剂或摇头丸)的添加剂，可能影响凝血状态。这种化验可能是需要的，因为当这样的患者可能到达时，tdm化验和测量可能不是夜班化验配置文件的正常部分，并且通常使用的诸如poct化验的夜班化验配置文件可能不可靠或敏感到足以确定娱乐性药物的使用。致幻剂与其他药物具有多种已知的合作相互作用，并且如果在治疗早期未检测到，则致幻剂可能对患者造成严重且危险的医学状况，这可能导致临床医生或医院的责任和损耗。

如上所描述的中间件交叉学科管理系统可以被配置成执行某些化验管理规则以解决所描述的情况。例如，一个化验管理规则可能使得自动创建tdm化验的订单，其中化验管理数据集指示患者具有指示过去使用mdma的先前化验结果。如果需要tdm化验并且缺少锂，则另一化验管理规则可能使得创建化验订单。另一化验管理规则可以使得基于化验管理数据集中存在的诸如表现出酒精滥用或中毒症状的年轻患者的某些患者人口统计和诊断来创建化验订单。如果患者在化验管理数据集中具有药物滥用或过量给药的历史或其他风险因素，则另一化验管理规则可能使得创建化验订单。根据本文的公开内容，用于解决该用例的其他化验管理规则对于本领域普通技术人员将是明显的。

尿液肌酸酐清除率

交叉学科疾病管理系统的另一用例是有效化验和监控药物滥用患者的肾衰竭、心力衰竭和药物作用的特征。肾功能不全或心力衰竭的高可信度诊断可能需要在治疗期间以不同的间隔从患者处采集尿液样本和血液样本。肌酸酐清除率化验有助于提供有关肾脏运作情况的信息。该化验将尿液中的肌酸酐水平与血液中的肌酸酐水平进行比较。肌酸酐是肌酸的化学废物，肌酸是人体为肌肉提供能量的化学物质。将尿液中的肌酸酐水平与血液中的肌酸酐水平进行比较以提供肾小球滤过率(“gfr”)的指示。gfr是肾脏功能的程度尤其是肾脏的过滤功能即肾小球的度量。

肌酸酐完全被肾脏从体内移除或清除。如果肾功能异常，则血液中的肌酸酐水平增加，因为通过尿液释放的肌酸酐较少。清除率通常以毫升/分钟(ml/min)来衡量，男性的参考范围为97ml/min至137ml/min，女性为88ml/min至128ml/min。血清中肌酸酐的参考范围内可以从男性0.6-1.2mg/dl或53.1-106.2μmol/l以及女性0.5-1.0mg/dl或44.3-88.2μmol/l不等。血清肌酸酐高于3mg/dl的患者可能需要连续透析。吸毒成瘾或滥用药物的患者可能会通过饮用大量的水稀释样本来伪造化验或诊断，以降低化验结果的偏差。

如上所述的中间件交叉学科管理系统可以被配置成执行某些化验管理规则以解决所描述的情况。例如，当化验管理数据集指示血清肌酸酐高于3mg/dl且患者病史或诊断指示肾脏或心脏病时，一个化验管理规则可以创建肌酸酐清除化验的化验订单。如果需要tdm化验，另一化验管理规则可以创建肌酸酐清除化验的化验订单作为附加订单。更具本文的公开内容，用于解决该用例的其他化验管理规则对于本领域普通技术人员将是明显的。

败血症诊断

交叉学科疾病管理系统的另一用例是手术后败血症的有效化验和监控。在麻醉后的唤醒期间，非常密切地监控患者。这种监控包括脉冲、温度和血氧的无创监控。基于监控的结果，临床医生可以决定患者应当在特护病房还是普通病房中，或者患者是否可以完全出院。正常恢复的一个早期指标是体温。如果体温升高，将定期检查血气和血细胞计数，包括红细胞沉降率(esr)和c-反应蛋白(crp)值。这些参数是炎症前指标，其可以基于细菌或病毒炎症来识别创伤反应或败血症。由于这些参数对引起它们的情况有较慢的响应时间，例如大约12小时，因此结果解释可能非常困难。

正常crp范围可能低于10mg/l，而10mg/l至50mg/l的水平指示可能由局部感染或术后创伤引起的低度或中度影响的感染，并且50mg/l至100mg/l的水平表示高感染，需要分析根本原因并立即注意。如果crp值迅速增加，由于响应时间较慢，临床医生可能不会注意到日益增加的败血症风险。基于来自icu部门或术后监控的患者的正常化验结果，如上所描述的中间件交叉学科管理系统可以被配置成执行化验管理规则以当白细胞介素-6(il-6)和降钙素原的测量值在约30分钟至2小时的短间隔内增加时自动地监控该测量值，以指导临床医生避免任何延迟进行必要的抗生素治疗(分析)，或避免进行预防性的但不必要且昂贵的抗生素治疗(分析)，这可以使得更好的患者结果。

il-6激活血细胞计数中增加的白细胞群，并且即使在临床医生检测到患者发烧之前也可以对即将发生的感染发出预警。il-6和降钙素原化验的化验结果甚至可以使得临床医生能够区分细菌感染和由于慢性疾病引起的自身免疫反应。对于临床医生而言，该信息非常重要，并且理想情况下可以通过降钙素原化验密切监控，因为在细菌性炎症的情况下，降钙素原值会增加，而在病毒感染的情况下，降钙素原值大多在正常范围内。在开始用抗生素治疗之前，临床医生对具有炎症迹象的患者进行监控时需要采集血液样本进行血液培养以进行微生物化验。如果监控期间血清中的降钙素原增加，则指示细菌感染。

由于获得性住院感染的高风险，任何细菌感染都需要进一步调查。由于这种风险，临床医生可能必须定期进行微生物化验以区分由多重耐药性金黄色葡萄球菌(“mrsa”)或其他细菌引起的住院感染。这为中间件系统提供了配置化验管理规则的机会，该化验管理规则有助于将手术前和手术后监控il-6和降钙素原的患者概况作为早期迹象，这可以降低未检测到或误诊为炎症的风险并且通过预防或减少不必要的患者护理和费用来对更好的患者结果产生极大的影响。这样的中间件系统可以配置化验管理规则，用于密切监控微生物化验和细菌生长的血培养化验，从而可以尽快创建从多种抗生素治疗(分析)到特定的抗生素治疗(分析)的另外的化验订单，以减少低效和不必要的治疗。

细菌性败血症的其他潜在迹象包括中性粒细胞和单核细胞体积。在某些实施方式中，中间件系统可以包括指示预期中性粒细胞和/或单核细胞值在没有细菌性败血症的患者(即，中性粒细胞或单核细胞体积在指定范围内的患者可以自信地被视为没有细菌性败血症)中的范围的参数。在这样的实施方式中，可能存在这样的规则：当检测到高于指定范围的中性粒细胞或单核细胞体积时，当中检测到超出范围读数的样本可以被路由至另一个分析仪以进行反射化验以确认或反驳潜在的细菌性败血症的诊断。另外，在一些实施方式中，可以将用于确定是否应当应用反射化验的范围调整至关于相关患者的上下文数据。例如，在某些情况下，如果患者被认为具有较高的败血症风险(例如，如果他或她最近接受过手术治疗)，那么可能会以其他方式被视为正常的体积测量值将反而会触发反射化验以识别潜在的细菌败血症。根据本文的公开内容，用于解决该用例的其他化验管理规则对于本领域普通技术人员将是明显的。

红细胞计数

交叉学科疾病管理系统的另一个用例是有效化验和监控在edta血铁蛋白血清中测量的红细胞计数、血红蛋白值和平均红细胞体积(“mcv”)值。血液中含有的红细胞负责通过肺部进行体内气体交换。红细胞内的血红蛋白被用作氧气通过肺部进入体内以及二氧化碳通过肺部排出体外的载体。如果计数的红细胞值正常但血红蛋白值低，则通过肺的气体交换能力降低。作为响应，患者增加其每分钟的通气比例以获得足够的氧气进入体内并将二氧化碳排出体外。如果患者可以集中的血红蛋白的氧合能力下降，这意味着人体内的血液循环仅限于关键功能，血液现在只在大脑与心脏之间循环，而诸如手和腿的周围的身体部位没有得到支持。

对于男性，血红蛋白的参考范围可以是12g/dl至15.5g/dl，对于女性，血红蛋白的参考范围可以是14g/dl至15.5g/dl。对于女性，红细胞的参考范围可以是3.9mio/μl至5.0mio/μl，对于男性，红细胞的参考范围可以是4.3mio/μl至5.6mio/μl。mcv的参考范围可以是约84fl至98fl。每个红细胞(“mch”)的平均红细胞体积血红蛋白值的参考范围可以是约24pg至34pg。平均红细胞血红蛋白体积的参考范围可以是约32g/dl至36g/dl。多种原因可以与血红蛋白结果在参考范围以外有关。

例如，低血红蛋白值可以由内出血或者人体中的癌症引起。为了区分内出血和癌症，血清铁蛋白值可以支持诊断途径，如在内出血的情况下，血清铁蛋白在正常范围内，而由于骨髓中网织红细胞生成增加，促红细胞生成素(epo)血清水平较高。低血红蛋白结果与低红细胞值相结合可以指示内出血，在这种情况下，mcv值在正常范围内如所计算的值并且血清铁蛋白水平也是正常的，但血液凝固的结果(柠檬酸盐管)显示异常。低血红蛋白结果以及正常红细胞计数，结果mcv值较低，并且可以指示患者缺乏维生素b12，维生素b12在血清中测量。重新进行化验可能无法帮助临床医生采取改善患者结果所需的措施。

如上所描述的中间件交叉学科管理系统可以被配置成执行某些化验管理规则以解决所描述的情况。例如，一个化验管理规则可以基于数据管理集、链接到特定临床医生、部门或诊断编码的信息或患者先前化验结果来化验对另外的血液化验的需求并使得作为响应而自动创建化验订单。另一个化验管理规则可以基于包含由lis提供的患者人口统计学信息、诊断和请求者，维生素b12、epo或铁蛋白结果中的一个或更多个或血液凝固状态的化验管理数据集来创建化验订单。根据本文的公开内容，用于解决该用例的其他化验管理规则对于本领域普通技术人员将是明显的。

根据本公开内容，对于本领域普通技术人员而言，发明人的技术的其他的变型和特征将立即是明显的并且可以在没有过度实验的情况下实施。因此，不应将本文件或与本文件有关的任何文件所给予的保护限于本文明确公开的材料，保护应理解为由本文或相关文件中的权利要求(如果有的话)所限定，当下面在“明确定义”标签下列出的那些权利要求中的术语均给出其中所描述的明确定义并且其余术语由通用词典所示给出其最广泛的合理解释时。如果基于上述公开内容对这些权利要求给出的解释在任何方面比基于“明确定义”和通用词典提供的最广泛的合理解释所给出的解释更为狭窄，则由“通用定义”提供的解释和通用词典提供的最广泛的合理解释应予以控制，并且规范或优先权文件中术语的不一致使用不具有效力。

明确的定义

当出现在权利要求中时，某事物“基于”其他事物的陈述应当被理解为意味着某事物至少部分地由被指示为“基于”的事物来确定。当需要某事物完全由事物决定时，它将被描述为“完全基于”该事物。

当在权利要求中使用时，“配置”应当被理解为意味着为了特定目的而调整、设计或修改“配置”的事物。在计算机的上下文中“配置”的示例是为计算机提供特定数据(其可以包括指令)，该特定数据可以用于执行计算机“被配置”执行的特定动作。例如，在计算机上安装word“配置”该计算机作为文字处理器，这通过使用microsoftword的指令并结合其他输入(如操作系统)和各种外围设备(例如，键盘、显示器等)来完成。

当在权利要求中使用时，“确定”应当被理解为指代生成、选择、定义、计算或以其他方式指定某些事物。例如，作为分析结果获得输出将是“确定”该输出的示例。作为第二示例，从可能的响应列表中选择响应将是一种“确定”响应的方法。作为第三示例，将从外部源(例如，麦克风)接收到的数据识别为事物将是“确定”事物的示例。

当在权利要求中使用时，“集合”应当被理解为指代包含其所引用类型的零个或更多个对象的集合。因此，例如，“整数集”描述了被配置成包含整数值的对象，该对象包括包含多个整数值的对象、只包含一个整数值的对象以及不包含任何整数值的对象。