Artificial intelligence in the pre-analytical phase: State-of-the art and future perspectives

J Med Biochem. 2024 Jan 25;43(1):1-10. doi: 10.5937/jomb0-45936.

Abstract

The use of artificial intelligence (AI) has become widespread in many areas of science and medicine, including laboratory medicine. Although it seems obvious that the analytical and post-analytical phases could be the most important fields of application in laboratory medicine, a kaleidoscope of new opportunities has emerged to extend the benefits of AI to many manual labor-intensive activities belonging to the pre-analytical phase, which are inherently characterized by enhanced vulnerability and higher risk of errors. These potential applications involve increasing the appropriateness of test prescription (with computerized physician order entry or demand management tools), improved specimen collection (using active patient recognition, automated specimen labeling, vein recognition and blood collection assistance, along with automated blood drawing), more efficient sample transportation (facilitated by the use of pneumatic transport systems or drones, and monitored with smart blood tubes or data loggers), systematic evaluation of sample quality (by measuring serum indices, fill volume or for detecting sample clotting), as well as error detection and analysis. Therefore, this opinion paper aims to discuss the state-of-the-art and some future possibilities of AI in the preanalytical phase.

Upotreba veštačke inteligencije (AI) je postala široko rasprostranjena u mnogim oblastima nauke i medicine, uključujući laboratorijsku medicinu. Iako se čini očiglednim da bi analitička i postanalitička faza mogle da budu najvažnija polja primene u laboratorijskoj medicini, pojavio se kaleidoskop novih mogućnosti za proširenje prednosti veštačke inteligencije na mnoge aktivnosti ručnog rada koje pripadaju preanalitičkoj fazi, koje karakteriše povećana ranjivost i veći rizik od grešaka. Ove potencijalne aplikacije uključuju povećanje prikladnosti propisivanja testova (sa kompjuterizovanim unosom naloga lekara ili alatima za upravljanje potražnjom), poboljšano prikupljanje uzoraka (koristeći aktivno prepoznavanje pacijenata, automatsko obeležavanje uzoraka, prepoznavanje vena i pomoć pri prikupljanju krvi, zajedno sa automatskim vađenjem krvi), više efikasan transport uzoraka (omogućen upotrebom pneumatskih transportnih sistema ili dronova, i praćen pametnim epruvetama za krv ili snimačima podataka), sistematsko ocenjivanje kvaliteta uzorka (merenjem indeksa seruma, zapremine punjenja ili za otkrivanje zgrušavanja uzorka), kao i greške otkrivanje i analizu. Stoga, ovaj rad ima za cilj da diskutuje o stanju tehnike i nekim budućim mogućnostima AI u preanalitičkoj fazi.

Keywords: artificial intelligence; errors; preanalytical phase; preanalytical variability; robotics.