Detailansicht

Lab automation: a process-based approach for data collection and conformance checking of testing settings

Jan André Greschner

Art der Arbeit

Masterarbeit

Universität

Universität Wien

Fakultät

Fakultät für Informatik

Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)

Masterstudium Wirtschaftsinformatik

Betreuer*in

Stefanie Rinderle-Ma

Volltext herunterladen
Volltext in Browser öffnen

DOI

10.25365/thesis.76240

URN

urn:nbn:at:at-ubw:1-12894.88076.937286-9

Link zu u:search

(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract

(Deutsch)

Als Reaktion auf die COVID-19-Pandemie stand das globale Gesundheitssystem vor beispiellosen Herausforderungen, insbesondere im Bereich der labordiagnostischen Tests. Der rasante Anstieg in Bezug auf den COVID-19-Testbedarf machte erhebliche Ineffizienzen und Schwachstellen im Laborbetrieb deutlich, wodurch innovative Lösungen zur Verbesserung der Testgenauigkeit, Effizienz und Konformität erforderlich wurden. Diese Masterarbeit untersucht die Integration eines prozessorientierten Systems in bestehende Laborumgebungen, mit dem Ziel, die Prozesseffizienz zu erhöhen, die Fehler zu reduzieren sowie die Datennachverfolgbarkeit zu verbessern. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Reverse-Transkriptase-Polymerase-Kettenreaktion (RT-PCR)-Testprozess für SARS-CoV-2. Als Methodik dient der Design-Science-Ansatz, der sich auf die Schaffung und iterative Verfeinerung von prozessbasierten Artefakten konzentriert. Dies umfasst die Entwicklung und Implementierung einer prozessorientierten Lösung zur Integration und Überwachung von realen Abläufen in einem medizinischen Diagnostiklabor in Wien, um sicherzustellen, dass diese Prozesse vordefinierten Konformitäts- und Qualitätsstandards entsprechen. Ergebnisse dieser Arbeit zeigen signifikante Verbesserungen bezüglich der Prozesseffizienz, Zuverlässigkeit und Konformität. Die Integration der bereitgestellten Lösung mit der Cloud-Processing-Engine (CPEE) sowie den bestehenden Laborinformationssystemen erleichterte die Datenerfassung in Echtzeit, optimierte die Verwaltung der Workflows und ermöglichte eine systematische Konformitätsüberprüfung von zuvor festgelegten Regeln. Der präsentierte Ansatz sorgte nicht nur für eine Verringerung von manuellen Fehlern, sondern auch für eine verbesserte Sichtbarkeit von Echtzeitdaten und bietet Fachleuten Einblicke, die eine bessere Entscheidungsfindung und betriebliche Effizienz während der gesamten Testdauer ermöglichen. Die Untersuchungsergebnisse deuten darauf hin, dass die Integration prozessorientierter Systeme die betriebliche Effizienz und die Einhaltung von Vorschriften in Laborumgebungen erheblich verbessern kann, was über die Pandemie hinaus auch für andere Bereiche der Gesundheitsdiagnostik gelten kann. Die Ergebnisse tragen zum bestehenden Wissensstand im Gesundheitswesen bei, indem praktische Anwendungen prozessorientierter Systeme in hochsensiblen Umgebungen aufgezeigt werden. Somit wird durch diese Masterarbeit ein Beitrag zur Verbesserung der Gesundheitsinfrastruktur sowie der Pandemieversorgung durch die Bewältigung operativer Herausforderungen geleistet.

Abstract

(Englisch)

The global healthcare system faced unprecedented challenges in response to the COVID-19 pandemic, particularly in the domain of diagnostic testing. The rapid escalation in testing demand highlighted significant inefficiencies and vulnerabilities in laboratory operations, necessitating innovative solutions to enhance testing accuracy, efficiency, and compliance. This thesis explores the integration of process-aware information systems for existing laboratory environments (brownfield), specifically aiming to improve process efficiency, reduce errors, and enhance data traceability with a focus on the reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) testing process for SARS-CoV-2. This thesis employs the design science methodology, focusing on the creation and iterative refinement of process-based artifacts. The thesis develops and implements a process-aware solution to integrate and monitor real-world processes within a medical diagnostic laboratory in Vienna, ensuring the processes adhere to predefined compliance and quality standards. Key findings from this work demonstrate significant improvements in process efficiency, reliability, and compliance. The integration of the provided solution with the cloud process execution engine (CPEE) and existing laboratory information systems facilitates real-time data capture, streamlines workflow management, and enables systematic and automatic compliance checking against an established rule base. The solution not only reduces manual errors but also enhances real-time data visibility and provides insights to domain experts, facilitating improved decision-making and operational efficiency throughout the testing process. The results of this thesis suggest that the integration of process-aware information systems can significantly enhance operational efficiency and compliance in laboratory settings, extending beyond pandemic response to other areas of healthcare diagnostics. The findings contribute to the existing body of knowledge in healthcare systems by showcasing the practical applications of process-aware information systems in high-stakes environments. Thus, this thesis supports improved health infrastructure and pandemic preparedness by addressing operational challenges.

Autor*innen

Jan André Greschner

Haupttitel (Englisch)

Lab automation: a process-based approach for data collection and conformance checking of testing settings

Paralleltitel (Deutsch)

Laborautomatisierung: ein prozessbasierter Ansatz für die Datenerfassung und Konformitätsprüfung von Testsettings

Publikationsjahr

2024

Umfangsangabe

xv, 108 Seiten : Illustrationen

Sprache

Englisch

Beurteiler*in

Stefanie Rinderle-Ma

Klassifikation

54 Informatik > 54.99 Informatik. Sonstiges

AC Nummer

AC17239637

Utheses ID

71678

Studienkennzahl

UA | 066 | 926 | |

Detailansicht

Abstracts

Schlagwörter