采供血机构物联网数据应用设想*

——崔玉兰 常 缨 赵凤绵 张 燕 张颖萍 马媛媛 李哲丽 刘晓彦 王丽莎

随着电子工程技术和信息化技术的不断发展，物联网技术已逐步应用到采供血机构。但相关文献显示，物联网技术多停留在过程信息收集层面[1]，对于采供血过程中产生的大量数据未与血液质量监控深度结合。本研究通过分析采供血机构现阶段应用层面的物联网设备、设施监控系统，探讨物联网数据对于血液质量监控、血站系统运行支持的可行性。

1 物联网系统构成

采供血机构现阶段的物联网系统主要由采供血设备和设施监控系统两部分构成。采供血设备包括血液采集环节的自动采血秤，成分血采集环节的全自动血细胞分离机，血液制备环节的血液滤白分析仪、全自动血液成分分离机等。设施监控系统则包括冷链监控系统和设备运行监控系统。

2 物联网数据收集路径

2.1 采供血设备

2.1.1 自动采血秤 目前，部分血站已经开始应用具有联网功能的自动采血秤，通过有线或无线连接，可以将血袋规格、批号、献血者条形码、采集起始和终止时间、采集量等信息传输到采供血网络系统。

2.1.2 全自动血细胞分离机 国内血站通常使用的血细胞分离机(即单采机)主要有3个厂家的不同型号，均具备献血者采集指标录入、采集过程数据收集的联网功能。其主要收集数据有献血者身高、体重、总血容量、HCT、采前血小板计数、采后血小板预估值以及采集过程的目标血量、目标产量、总处理血量、血浆量、抗凝剂量等。

2.1.3 血液滤白分析仪 此设备主要应用在血液白细胞过滤环节。它具有多种功能：一是自动监测每袋血液滤白的全过程，包括滤白时间、血液重量变化、血液流速等；二是自动记录每袋血液滤白过程的信息，包括滤器批号、滤白起止时间、挂袋操作员、献血条码、滤前滤后重量、热合操作员等；三是通过条码扫描器实现自动条码核对；四是智能识别和自动热合血袋导管，热合时间可控，保证了血袋导管分段热合长度，提高了工作效率；五是自动绘制每袋血液过滤血流图，通过滤白时间、血液流速、异常情况等参数对比，可为评估血液滤白过程提供依据；六是自动记录并比较滤白前后的血液目标量，如实反映血液滤白损失水平等。

2.1.4 全自动血液成分分离机 血液成分分离机可以利用光电感应原理对红细胞与血浆分离过程进行有效控制，可以准确识别血袋条码、自动称量、自动热合，有效提高了产品质量和工作效率。目前，国内多数血站已经实现了血液成分分离机群组联网和分离过程数据收集功能。

2.2 设施监控系统

2.2.1 冷链监控系统 由于采供血行业的特殊性，血液成分及关键物料试剂等的冷链监控系统已在采供血机构广泛使用。特别是近年来，射频识别(RFID)技术越来越多地被引进到血站冷链监控系统中[2]，有效地解决了采血车、采血点、血液运输箱等血液温度监控信号多空间、远途通讯传输的问题。目前，多数冷链监控系统的构架和功能都是基于多点温度监测探头的数据收集、有线或无线网络实时传输以及在线实时预警、报警、历史温度回溯等，没有脱离过程监控管理范畴。

2.2.2 设备运行监控系统 基于集成化、多环境、多设备运行的工业生产需要，众多行业开始使用设备运行监控系统。其主要覆盖范围包括：UPS及电池组运行检测，设备电流、谐波、灭弧、缆线等电源环境检测，周边温湿度、烟雾、漏水等检测，所依托的检测元件包括各类感应器、探测器以及信号接收、传输系统、RFID技术也纳入其中。在采供血行业，采供血工作所需基础设施的监控完全能够纳入其监控范畴[3]。

3 物联网数据应用设想

3.1 采供血设备

3.1.1 自动采血秤 现有数据收集应用使血液追溯信息延伸到采集起始端，但未完全将采集过程信息应用到后续环节。根据采血信息分析，可以实现以下拓展应用：通过血站采供血信息管理系统分别提取血液采集量、采集起止时间，识别200ml或400ml规格全血血液，对应采集规格测算采集过程时段，筛选出符合200ml全血采集时间>5分钟、>7分钟以及400ml全血采集时间>10分钟、>13分钟条件的血液；在信息系统成分制备环节增加系统筛选、约束限制，使得200 ml采集时间>5 分钟或400 ml采集时间>10 分钟的全血不能制备浓缩血小板，200ml采集时间>7 分钟或400 ml采集时间>13 分钟的全血不可制备新鲜冰冻血浆。

3.1.2 全自动血细胞分离机 如果增加献血者采后24小时、7天、14天等血细胞指标追踪(例如血小板直方图)，将之与主要采集过程数据相结合予以综合判断，可以发现或寻找到血小板生长恢复规律，将对长期固定单采献血者的适宜性评估起到一定支持作用。

3.1.3 血液滤白分析仪 相对产品质量控制指标而言，目前采供血机构应用血液滤白分析仪仅在一定程度间接体现“容量”“血细胞比容”等变化，对于关键质量指标“白细胞残留量”没有直接可参考数据，且上述指标变化未与滤白分析仪数据收集系统相关联。为了能够充分发挥滤白分析仪的数据价值，可以结合质控抽检做白细胞滤器效果的评估应用。如，加大产品抽检量，通过信息系统对应关联滤白分析仪数据，通过大数据积累比对，掌握某一类型白细胞滤器对红细胞损失量、白细胞残留量的影响规律，进而合理评判滤器使用效果。

3.1.4 全自动血液成分分离机 血液成分分离过程数据的应用，可以从以下两方面探索拓展：一是利用光电探头的识别收集数据，积累血浆成分的光吸收值，将之与不同血浆的状态相关联，筛选区分诸如溶血血浆、异色血浆，特别是不同程度脂肪浆的吸收值分界区域，为异常血浆的区分提供可量化的指标，进而通过信息系统功能改进，合理设置淘汰界限值，借助读取的血浆光吸收值，自动筛选和识别异常血浆，最终减少甚至消除目视检查的人为因素影响。二是借助成分分离机血浆、红细胞分离精准和自动称量功能，利用离心后红细胞压缩聚集的特性，收集积累压缩红细胞重量、添加保养液后重量等数据，综合借鉴微柱离心法、血细胞分析仪的原理，通过与质控测定数值比对，探索建立成分分离机血细胞比容间接测量折算公式，从而掌握所有红细胞成分的血细胞比容指标，扩大质控检测数据量，同时为了解和掌握不同人群、不同区域的血液指标提供海量信息。

3.2 设施监控系统

3.2.1 冷链监控系统 对于采供血机构而言，冷链系统管理的要素包括所用设备运行的有效性，进而延伸到对储血冰箱、冰柜、运血箱以及血液和试剂冷库等硬件资源的管理。目前，冰箱类设备资源的更新换代多以使用年限、维修频次等作为参照，实际运行中往往缺乏及时性、预见性，主观因素影响大，尤其是缺少对冰箱、冰柜等温控能力的支持数据。如果深度开发并利用好冷链监控系统的数据收集和分析功能，可为设备维护与更新提供有力支持。以血液成品库常用的2℃～8℃储血冰箱为例，日常使用中经常发生血液入库、出库操作，存在定期除霜、消毒、检修等情况，冷链监控系统中的温度曲线会如实记录每次血液存放后升温、冰箱制冷降温等温度变化数据，随着存储量变化、使用次数、年限增长，冰箱制冷效能会逐渐降低，温度曲线的波动幅度和延迟性会有趋势性变化。如果在收集积累同型号、同类工作性质冰箱温度数据的基础上，发现并明确温度变化的规律性，进而测算出制冷效能失控的临界点，再通过设备使用超限系统提示功能，可以为储血冰箱的定时维修、实时更新提供参考。同时，通过比对不同厂家不同类型冰箱的温度趋势，为选择适宜的产品提供依据。

3.2.2 设备运行监控系统 设备运行监控系统数据应用侧重与实际工作相结合。例如，在电力资源保障方面，可以利用监控系统，根据不同工作场所分布，针对性收集采血、检验、制备、存储等设备在不同工作时段的用电峰值，掌握设备用电规律，通过拓展建立电力智能分配功能，合理调配电力资源，有效应对用电高峰期电力资源不足、电压不稳定等情况。在采血场所设备匹配方面，可以建立设备信息单元，借助RFID标签将采血所用采血秤、血压计、半自动生化仪、储血冰箱、空气消毒机等设备的检定校验时效、运行状态信息进行负载，工作人员进入现场后，可将设备数据借助无线网络与采血所用信息系统进行自动匹配关联，既减少了工作人员对现场设备设施的检查频次，又为血液质量过程控制提供了辅助监控数据。

4 小结

物联网技术的引进与应用，为强化采供血过程的质控和血液质量的全过程追溯提供了有力支持。但要发挥好物联网信息数据的深度应用效能，不应仅停留在过程数据收集层面，只有不断发掘物联网数据信息的内在价值，才能真正为完善和改进采供血质量管理体系提供保障。物联网数据在采供血行业的深层次应用有极大空间，只要合理设计、综合利用，就能够为提高采供血全过程质量提供支撑。