Hastane laboratuvar bilgi yönetim sisteminde ek karar destek sistemleri kullanılarak örneklerin alınması ve sınıflandırılmasının iyileştirmesi
Hospital laboratory information management improvement of samples and classification by using additional decision support systems in the system
Yazar: MUSTAFA COŞKUN
Danışman: DOÇ. DR. UĞUR BİLGE
Akdeniz Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgi ve Belge Yönetimi = Information and Records Management ; Biyoistatistik = Biostatistics ; Hastaneler = Hospitals
Dizin: Bilgi yönetim sistemi = Information management system ; Bilgisayar yazılımları = Computer softwares ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Laboratuvarlar = Laboratories ; Laboratuvarlar-hastane = Laboratories-hospital ; Sınıflandırma = Classification

Özet:
Amaç: Laboratuvar Bilgi Sistemi, klinik laboratuvarlar için verileri kaydeden, yöneten ve depolayan bir yazılım sistemidir. Bu çalışmada laboratuvar örneklerinin belirli kurallar çerçevesinde sınıflandırılıp, optimum örnek miktarlarının alınması, otomatik kabulü,  hızlı ve kolay ulaşımın sağlanması için Clarion, C#, VB.NET yazılım dilleri ve Oracle 11g, Sql Server 2014 veri tabanları kullanılarak, mevcut LBS'nin ek modüller ve karar destek sistemleri (KDS) ile performansının arttırılması hedeflenmiştir. 
Yöntem: Yazılım geliştirilme süreçlerinde: Öncelikle optimum örnek miktarlarının ve kapların belirlenmesi için veri tabanı tasarımı ve ara yüz yazılımları geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem, girilen verilere ve kurallara göre alınacak örnek kapları ve miktarlarını otomatik olarak hesaplar duruma getirilmiştir. 
Bulgular: Bu sistem Akdeniz Üniversitesi Hastanesi kan alma biriminde otomatik etiketleme cihazı ile entegre edilerek kullanıldığında, yapılan tetkiklerde aynı türden eski sistemde en fazla 5 tüp, yeni sisteminde en fazla 2 tüp kullanılırken, hastaların etiketleme için ortalama bekleme süresi 3 dakikadan 2 dakikaya düşerek %33 azaltılmış, cihazdan verilen örnek kapları için %0,174 olan hatalı örnek kabı verme durumu ortadan kaldırılmıştır. Çalışmada saat başına kabul sayıları değerlendirildiğinde, yeni sistem ortalama 176 örnek kabulü, personel ise ortalama 21 örnek kabulü yapmıştır. Bu sayılara göre yeni sistemin kabul alma konusunda da daha verimli olduğu görülmüştür. 
Sonuç: Çalışma sonucunda oluşan yeni sistemin değerlendirilmesinde seçilen 1701 hasta örneklemi üzerinde yapılan analizlerde; eski sisteme göre, saatlik kabul sayının arttığı, hastalardan alınan örnek tüp sayısının ve hata sayısının azaldığı, iş akışının hızlandığı, iş yükünün ve kurum maliyetlerinin azaldığı, yapılan anketler sonucunda hastaların memnuniyetinin ve kuruma olan güvenlerinin arttığı görülmüştür. Ayrıca, iyileştirilen yazılımın LBS'ye etkileri ortaya koyularak, ideal laboratuvar sistemlerinde olması gereken örnek alım ve kabul işleyişi hakkında bilgi verilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Laboratuvar bilgi sistemi, optimum örnek miktarı, karar destek, laboratuvar analiz öncesi süreç

Abstract:
Objective: A Laboratory Information System (LIS) is a software system that records, manages and stores data for clinical laboratories. In this study,it is aimed to increase the performance of existing LIS with additional modules and decision support systems (DSS), classification of laboratory samples within the framework of certain rules, taking optimum sample quantities, automatic acceptance, ensuring fast and easy access  by using Clarion, C #, VB.NET software languages and Oracle 11g, Sql Server 2014 databases.
Method: In the software development processes: First of all, the database design and interface software has been developed to determine optimum sample quantities and containers. Then the developed system calculated the sample containers and quantities according to the entered data and rules.
Results: When this system is used by integrating it with the auto-labeling device in the Blood Collection Unit of Akdeniz University Hospital, In the examinations of the same type of system, up to 5 tubes were used in the same kind of system, while up to 2 tubes were used in the new system, while the average waiting time for patients was reduced by 33% from 3 minutes to 2 minutes, the case of giving a sample of the wrong sample, which is 0.174%, is eliminated. When the number of receptions per hour was evaluated in the study, the new system received an average of 176 samples, while the staff received an average of 21 samples. According to these numbers, it can be seen that the new system is more efficient in terms of receptions than the old system.
Conclusion: In the analysis conducted on 1701 patients selected in the evaluation of the new system as a result of the study; It is seen that compared with the old system, in the new system the number of hourly receptions increased, the number of sample tubes taken from the patients and the number of errors decreased, the work flow was accelerated, the workload and the institution costs decreased, as a result of the surveys, satisfaction of patients and confidence in the institution has increased. In addition, the effects of the improved software on LIS have been presented, and information is provided about how the sample procurement and reception process should be in ideal laboratory system.
Keywords: Laboratory information system, optimum sample quantity, decision support, pre laboratory analysis period