Kan Alma Birimlerinin Pandemi Şartlarına Uygun Yönetimi¹

Hastanelerde ayaktan hastaların dörtte biri kan alma birimlerinden hizmet almaktadırlar. Bu da bu merkezlerde hasta yığılmalarına ve uzun hizmet sürelerine yol açmaktadır. Artan diyagnostik test sayısı ve yaşlanan nüfus bu sayının daha da artmasına neden olacak faktörlerdir.

Diğer yandan, pandemi ile ilişkili olarak, enfeksiyöz hastaların çoğunluğu belirti göstermeyen hastalardan oluştuğu bilinmektedir. Bu nedenle HES kodu veya ateş ölçümleri enfeksiyöz hastaların belirlenmesinde yeterli olamamaktadır. Pandemi sürecinde ve sonrasında büyük ölçekte kan alma hizmetlerinin verilebilmeleri için yeni yaklaşımlar gerekmektedir. Ülkemizde günde ayaktan kan alma hizmeti alan hasta sayısının 200.000 civarında olduğu tahmin edilmektedir.

Bilimsel literatüre göre kan alma hizmetlerinin yeni koşullara göre yeniden yapılandırılmasına ihtiyaç bulunmaktadır:

Kan alma hizmetlerinin Covid-19 şartlarına göre yeniden yapılandırılması

Konvansiyonel olarak hastanede tek merkezde verilen hizmetin zamanda ve mekanda yayılarak kalabalıkların oluşması kontrol altına alınmalıdır.

Hastanın hizmet bekleme süresinin hedeflenen bir üst sınırı olmalıdır. Hastalar hizmet alırken en kalabalık ve en müsait zamanlar bilgilerine ulaşabilmeli ve ona göre karar verebilmelidir.

Hastaların kan verme işlemi tek kişi ile temas edilerek gerçekleştirilmelidir. Hasta karşılaması yapan personele ihtiyaç kalmayacak şekilde organize olunmalıdır.

Pandemi yönetimi açısından okullarımızda 40 kişilik sınıfların bile sorun olabildiği bu dönemde kan alma birimlerinde onlarca hastanın birikmesi ve uzun süre beklemesi durumuna izin verilmemesi büyük önem taşımaktadır. PHLEROBO sistemimiz kan alma biriminin pandemi şartlarına göre yeniden yapılanmasını sağlayan algoritmik, robotik ve mobil unsurlara sahip benzersiz ve çok etkili bir tasarımdır.

Süleyman Sevinç

Sistemin merkezinde bir algoritma bulunmaktadır. Bu algoritma kan alma biriminde bulunan yardımcı robotlara, hastanın kanını almaktan sorumlu hemşirelere ve hastalara uygun kanallarla yapmaları gerekenleri bildirmektedir. Algoritma verdiği işlerin yapılmasını takip etmekte ve performansları da ölçmektedir.

Algoritma, birimde acil haller dışında bir insan kararına ihtiyaç kalmadığından, atadığı işler arasındaki paralellikleri kullanarak akışı optimize etmektedir.

Her hemşirenin yanında hastaya uygun kan tüplerini seçen, etiketleyen ve otomatik olarak hasta geldiğinde hemşireye sunan bir kişisel yardımcı robot bulunmaktadır. Böylece tüp etiketleyen insan personelin zamanlarını başka birimlerde değerlendirmek mümkün hale gelmiştir. Hasta hizmetini tek noktada alabilmektedir.

Bir mobil uygulama ile hastanın birim lokasyonlarındaki anlık ve gelecek yükü görmeleri ve rezervasyonlarını yapabilmeleri sağlanmıştır. Hastane her lokasyon için alanın büyüklüğüne göre alınabilecek rezervasyon sayısını belirleyebilmektedir. Böylece hizmetin zamanda yayılması sağlanmıştır. Cep telefonu kullanmakta sıkıntı yaşayabilecek hastalar için daha konvansiyonel teknolojiler olan kiosk uygulamaları da sağlanmıştır. Hastalar mobil uygulama veya LCD ekranlar ile yönlendirilmektedir. Hasta kan alma birimine kaydını mobil uygulama üzerinden gerçekleştirebilmektedir.

PHLEROBO sistemi yönetici ekranları üzerinden birim lokasyonlarındaki aktiviteleri anlık olarak izleyebilmekte ve yapay zekanın hasta yükü ile ilgili önerilerini görebilmektedirler. Böylece hizmetin tek merkezde verilmesi yerine farklı kat ve lokasyonlara dağıtılarak hastaların daha küçük gruplar halinde hizmet almaları kolayca yapılabilmektedir. Yeni bir birimin açılması aynı gün gerçekleştirilebildiği gibi, artık birimde hemşire dışında insan çalışmasına gerek kalmadığından finansal verimlilik açısından da merkezileşme gereği ortadan kaldırılmıştır. Böylece hizmetin mekanda yayılması gereksiniminin şartları sağlanmış olmaktadır.

Konvansiyonel kan alma hizmetlerinde bazen hastaların tüplerini kendileri taşımaları gerekmekteydi. Enfeksiyöz hastaların bu tüpleri enfekte etmesi ve enfeksiyonun bu yolla laboratuvara kadar gitmesi söz konusuydu. Sistemimiz bu sorunu da kökten çözmüş olmaktadır. Sistemimiz çeşitli hastanelerde uygulamaya girmeye başlamış olup yaptığımız çalışmalarla etkinliği kanıtlanmış; aynı koşullarda hasta süreleri 3,4 misli azalmış, bekleyen hasta sayısının ise yaklaşık üçte bire düştüğü görülmüştür. Çalışan insan sayısının azalması ile finansal tasarruf sağlandığı da görülmüştür.

-----

¹de Jonge, Niels, Herpers, Robert, Roelofs, Myriam and van Dongen, Edmée. "Blood sampling after COVID-19 − How to organize large scale phlebotomy services in the post SARS CoV-2 era" Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM), vol. 58, no. 9, 2020, pp. e155-e157. https://doi.org/10.1515/cclm-2020-0671).