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在医疗信息化改革的这个大背景下，很多医院都在不断完善信息化建设，有些人还不知道医院实验室信息管理系统。
本文章仅以个人的理解整理出来，本文从LIS系统定义、LIS系统实现了哪些功能、LIS系统解决了实验室实际工作中的哪些问题，进行分享；希望能帮助更多基础医疗单位了解【实验室信息管理系统】【实验室LIS系统】。
实验室信息管理系统简称——LIS系统（Laboratory Information System）是指利用计算机网络技术，实现临床检验科的信息采集、存储、处理、传输、查询，并提供分析及诊断支持的计算机软件系统。
实验室信息管理系统（以下简称LIS系统）是医院信息化管理的重要组成部分，是结合临床检验科日常工作的需求，按检验科的工作流程设计，使检验有关各部门分散的业务连成一个共同整体，集分析检测、质量控制和检验科综合管理于一体的模块化、开放化的信息平台，是实现仪器检测与医疗信息自动化、智能化的检验科管理软件系统。
1.2、LIS系统在使用中都能实现哪些功能？
1）LIS系统功能完善 操作简捷
a、与HIS系统 [1] 无缝对接，共享缴费信息，生成检验申请单。
b、通过条形码、手工添加、电子申请单等多种方式录入样本。
c、自动接收检验结果，并根据患者的标本、年龄、性别等判断结果异常状态。
d、危急值提示，批量审核、打印，质控样本等功能协助医生更好的开展检验工作。
e、操作多台设备，自由切换，和操作单台设备一样。
2）LIS系统支持多点采血 条码应用
a、可以根据科室、病区等分开采血，避免了采血时的拥挤，减少等待时间。
b、根据申请单自动生成对应的条形码，条形码的应用，提高了检验的自动化水平，减低了人为出错的概率。
3）LIS系统多元化报告发布
1）集中打印可统一发放报告单，可查看患者的所有检验是否完成，提高工作效率。
2）自助机打印使报告单统一管理，查询，发放；减少了科室打印机的投入，解放了科室人员的工作，更避免了报告的错拿，漏拿。
3）微信报告，通过微信公众号轻松查询检验报告。
4）手机短信报告发布，通过手机短信直接发送结果到本人手机上。
4）LIS系统自带质量控制 校验偏差
a、支持Westguard.Gubbuss+T(n)等多种质控规则
b、支持多次质控结果，并能灵活选择平均值绘图
c、支持不同质控品（比如：不同浓度）在同一个图表上进行绘图
d、支持根据某一时间段内的结果情况自动计算靶值，SD值做为当前值，实现质控参数的免设置
e、支持质控结果人工维护，结果按不同方式（按日期，质控项目）查看，让质控更加灵活
f、通过质控样本，可方便校验患者的检验结果。
5）LIS系统主任办公模块 科学管理
a、可以对员工的详细档案、培训信息、奖惩信息、值班排班、考勤等进行全面的管理。
b、可以对检验科的仪器设备、维修记录等进行管理。
c、可以查看所有仪器的检验进度、检验结果、异常结果、质控图等。
d、可以统计员工的工作量，检验费用等。
6）LIS系统与病历、体检系统的对接，数据临床共享
a、与临床应用系统对接实现了电子病历的完整性，方便了医生对检验结果查询。
b、与体检系统对接，能完善体检报告的完整性。
8）区域协同
a、区域平台的应用，实现了临检结果区域内共享互认。
b、标本外送，检验报告回传。
2.1、普遍存在的错漏收费的问题
现状：经常由于病人做手脚在医生写好的化验单上交过费后又多勾几个项目；或者住院病人已经结算出院，检验科不会及时知道，导致做了检验无法收费等情况，出现少收费及漏收费的问题。
安装后：LIS通过对实验室整体流程的管理，通过与HIS系统门诊收费处及住院收费系统无缝对接，划价交费之后才能做检验，可完全杜绝错漏收费的环节。
2.2、普遍存在的标本送错及标本不合格问题
现状：实验室标本的分送由护工完成，通常会由于疏忽等原因导致标本与原来裹在外面的申请单搞错，有时还会送错标本；护士负责采样，检验项目的不同会直接影响抽血量及抽样要求的不同，所以时常会出错；
安装后：LIS通过条形码的应用，解决标本与患者的紧密对应；通过与HIS系统的信息共享，可以清晰明了的看到检验项目护士可以根据条码信息区别采血量。
2.3、实验室因人工工作环节导致的错误
现状：只要有手工操作环节难免会发生人为的疏忽出现的差错，如检验人员在仪器控制台设置标本检测项目错误、手工项目手工输入结果错误等，但是检验科的工作对准却性严谨性的要求比较高，不允许发生任何人为差错，现实情况却难以避免以上错误。
安装后：LIS通过对实验室整体的流程管理，规范人工的工作，例如通过设置规则对项目的状态直观提示，以免由于人员的差错导致发错报告。
2.4、报告单不统一问题
现状：实验室各专业组的报告单格式各不相同，而且由于个别专业组的特色，如尿检由于不同的方法（物化方法、显微镜筛选）导致向临床发布的检验报告会让临床医生误解，前后不一致等，从而导致医生的误解。
安装后：LIS支持灵活的报告单格式设计，通过规则的设置通用性报告单格式，以提供临床医生以结果统一，逻辑严密的检验报告单。
2.5、实验室相关信息不能及时与临床共享问题
现状：实验室是辅助临床科室，实验室的相关信息，包括：护士所需要了解的抽取标本的要求等，医生需要及时了解患者结果及项目的临床意义以及希望听到实验室的建议及意见等，但是现在实验室只是通过报告单的发放向临床医生提供患者的检验结果，远远没有达到及时向临床服务的要求
安装后：LIS通过与HIS系统的无缝连接，及时向临床发布检验报告，并且可以备注实验室的建议，无须等待书面报告，也可以及时向护士人员提供需要的信息 。
2.6、实验室报告送错问题
现状：目前医院住院部的检验报告需要定时人工传送，门诊检验报告需要患者自己取，急诊检验报告需要打电话等了解结果，如此完全依靠人工劳动，难免导致报告不及时或分检错误，将是发生重大失误的隐患。
安装后：LIS通过多种发布报告的方式，杜绝报告错发、少发和不及时的问题，高效准确。
2.7、科主任内部管理不便问题
现状：实验室分门、急诊、住院等部门，常在不同楼层，主任碍于分散的布局，无法实现整个实验室相关信息的汇总，如查阅当天科室人员质控情况、工作量、工作日志、上班人员的情况等，完全依靠询问、观察等，也是实验室主任比较头疼的问题。
安装后：LIS系统提供主任管理需要的辅助功能模块，例如统计分析功能、试剂管理功能、预决算管理功能、电子工作日志功能等，轻松掌握实验室的工作情况
2.8、实验室“没有科研”现状
现状：实验室检验结果保存受限制，不能对临床数据进行历史数据跟踪对比，不能积累有科研意义的病理结果。不能提供科研性论文的数据依据。
解决： LIS提供各类学术项目统计、检验数据动态变化等应用的功能, 例如统计免疫的阳性率等, 以及通过条件的设定将统计结果导出, 以便使用专业的统计软件进行分析。
LIS系统 结合客户需求可单机仪器运行，可检验科局域网内运行，可全院区临床数据共享运行需要与医院的HIS系统，病历系统，体检系统等信息化软件对接，可区域内数据共享运行需要与区域平台对接。下面就以基础型全院区临床数据共享运行为例讲解LIS系统功能的应用。
LIS系统功能模块图：
IR的目的是根用户的查询请求从文档库中找出相关的文档。用户必须从找到的文档中翻阅自己所要的信息。
就其目的而言，IR和IE的不同可表达如下：IR从文档库中检索相关的文档，而IE是从文档中取出相关信息点。这两种技术因此是互补的。若结合起来可以为文本处理提供强大的工具[24]。
IR和IE不单在目的上不同，而且使用的技术路线也不同。部分原因是因为其目的差异，另外还因为它们的发展历史不同。多数IE的研究是从以规则为基础的计算语言学和自然语言处理技术发源的。而IR则更多地受到信息理论、概率理论和统计学的影响[24]。 自动信息检索已是一个成熟的学科，其历史与文档数据库的历史一样长。但自动信息抽取技术则是近十年来发展起来的。有两个因素对其发展有重要的影响：一是在线和离线文本数量的几何级增加，另一是“消息理解研讨会”（MUC）近十几年来对该领域的关注和推动。
IE的前身是文本理解。人工智能研究者一直致力于建造能把握整篇文档的精确内容的系统。这些系统通常只在很窄的知识领域范围内运行良好，向其他新领域移植的性能却很差[53]。
八十年代以来，美国政府一直支持MUC对信息抽取技术进行评测。各届MUC吸引了许多来自不同学术机构和业界实验室的研究者参加信息抽取系统竞赛。每个参加单位根据预定的知识领域，开发一个信息抽取系统，然后用该系统处理相同的文档库。最后用一个官方的评分系统对结果进行打分。
研讨会的目的是探求IE系统的量化评价体系。在此之前，评价这些系统的方法没有章法可循，测试也通常在训练集上进行。MUC首次进行了大规模的自然语言处理系统的评测。如何评价信息抽取系统由此变成重要的问题，评分标准也随之制定出来。各届研讨会的测试主题各式各样，包括拉丁美洲恐怖主义活动、合资企业、微电子技术和公司管理层的人事更迭。
过去五、六年，IE研究成果丰硕。英语和日语姓名识别的成功率达到了人类专家的水平。通过MUC用现有的技术水平，我们已有能力建造全自动的 IE系统。在有些任务方面的性能达到人类专家的水平[53]。不过自1993年以来，每届最高组别的有些任务，其成绩一直没有提高（但要记住MUC的任务一届比一届复杂）。一个显著的进步是，越来越多的机构可以完成最高组别的任务。这要归公于技术的普及和整合。目前，建造能达到如此高水平的系统需要大量的时间和专业人员。另外，目前大部分的研究都是围绕书面文本，而且只有英语和其他几种主要的语言。
普遍来讲，基于统计的信息抽取方法更为有效。
从方法实现的难易程度上讲，统计的方法需要提供统计模型的拓扑结构以及大量的训练集，基于语义（理解）的方法需要构建较为完整的自然语言处理系统，基于规则（知识工程）的方法需要根据不同领域的语言特点通过知识工程获取信息抽取的规则。由此比较，同级的方法更容易实现。
另一方面，统计的方法在可移植性（或适应性）上也优于其他方法。基于统计的方法只要改变训练集就能建立起适用于另外一个领域的模型。
然而现实情况是，信息抽取往往专注于范围较小的一个或者若干领域，所以可移植性要求不高，并且特定领域内的信息抽取应用基于规则的方法更易于实现，所以也可以说基于规则的信息抽取方法更为有效。
关于信息抽取实验室和实验室取样的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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