真实工作地图 · 12

实验室自动化

评价样本身份、污染控制、检测时序、异常处理与结果发布,而不只看动作。

证据状态临床证据框架 · 须按预期用途、司法辖区与诊疗路径验证最近核验:2026年8月15日
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FUURAA 核心判断

只有每份样本保持可归属、每个异常可恢复,实验室机器人自动化才创造价值。

工程拆解

把标题拆成可以观察、测量与复核的工程对象。

每一层都说明需要建立什么边界,以及什么证据能够支持下一步决定。

01

身份

保持患者、容器、分样、载架、仪器与结果的连接。

02

流程

控制体积、时序、温度、混合、残留与污染。

03

异常

隔离歧义、保留证据并要求授权处置。

验证问题

先把问题写清,再决定需要演示、测试、试点还是长期运行证据。

问题应有明确对象、条件、分母、阈值和负责作出决定的人。

  1. 01

    每个结果能否追溯到原始样本?

  2. 02

    如何隔离部分失效?

  3. 03

    如何防止无声残留污染?

  4. 04

    谁发布恢复后的结果?

应保留的证据

让下一位读者能够重建条件、结果、失效和决定。

只保留结论会丢失复核能力;原始记录、配置与排除项同样重要。

  1. 01

    证据包 1

    保管链与流程图

  2. 02

    证据包 2

    残留、污染与时序验证

  3. 03

    证据包 3

    异常与结果发布记录

适用边界

页面明确说明这组证据仍然不能外推什么。

来源与证据状态

把标准范围、测量证据与应用结论分开阅读。

来源日期与核验状态均公开;外部来源在新窗口打开。