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Astelia

A natureza proativa do controlo de qualidade bayesiano da Werfen destaca a capacidade desta tecnologia para antecipar possíveis anomalias antes que ocorram.

"No vasto mar de dados e resultados que os laboratórios navegam todos os dias, o Astelia transforma o controlo de qualidade num guia seguro que antecipa desvios, traz clareza e conduz à fiabilidade e à precisão"

Cada resultado de laboratório tem um único propósito: orientar os cuidados ao doente. Por detrás de cada valor comunicado está uma decisão clínica que pode confirmar um diagnóstico, orientar um tratamento ou monitorizar a evolução de uma doença. Por isso, garantir a exatidão, a precisão e a fiabilidade dos sistemas analíticos não é apenas um requisito técnico, mas sim a base de uma prática médica segura e eficaz.

Os avanços nas metodologias de controlo de qualidade devem ser sempre avaliados em função do seu impacto clínico: de que forma contribuem para a fiabilidade dos resultados e, consequentemente, para a confiança da equipa de saúde na tomada de decisões.

Navegar na complexidade do laboratório

Em qualquer laboratório clínico, o controlo de qualidade assenta numa base estatística simples. A média representa o valor central de um conjunto de medições de controlo de qualidade (QC). O desvio padrão (SD) indica o grau de dispersão dessas medições em relação à média: um SD pequeno significa que os valores se mantêm próximos dela; um SD grande indica maior variabilidade.
Quando representados ao longo do tempo, estes resultados tendem a formar uma distribuição normal — também conhecida como distribuição gaussiana — na qual a maioria dos valores (cerca de 95%) se encontra dentro de dois desvios padrão em relação à média.

De sistemas reativos a controlo preditivo. Uma nova forma de compreender o controlo de qualidade no laboratório.

O método Astelia de controlo de qualidade: o Astelia aplica a abordagem estatística bayesiana para transformar o controlo de qualidade, passando de um processo estático para um sistema dinâmico e preditivo. Em vez de avaliar cada resultado de QC de forma isolada, integra o conhecimento prévio — valores de referência do fabricante, dados históricos de QC e experiência do utilizador — com a medição mais recente, para calcular o intervalo esperado do resultado seguinte. Desta forma, o sistema pode antecipar possíveis desvios antes que se tornem problemas persistentes.

Esta lógica preditiva é amplamente aplicada noutros domínios. Na área da saúde, por exemplo, os índices de risco evoluem à medida que são incorporados novos resultados. Em todos os casos, o modelo aprende ao longo do tempo, mantendo a fiabilidade com cada novo dado.

Como funciona o Astelia

No núcleo do Astelia encontra-se um conjunto de três ferramentas estatísticas que atuam de forma integrada: o triplo bayesiano. Este sistema vai além de identificar pontos fora de controlo: aprende continuamente com os dados e deteta padrões que podem antecipar desvios antes de se manifestarem.

Gráfico de Controlo Preditivo (PCC)

Deteta valores atípicos (outliers) que indicam erros transitórios, sem necessidade de informação adicional. Utiliza dados históricos de QC e valores de referência do fabricante para prever o intervalo esperado do resultado seguinte.
Location Predictive Residual Cusum (Loc-PRC)

Foca-se em detetar desvios sustentados em relação à média. Ao contrário do PCC, que assinala resultados fora de controlo, o Loc-PRC monitoriza a tendência dos valores ao longo do tempo.
Scale Predictive Residual Cusum (Scale-PRC)

Supervisiona a variabilidade do sistema, refletida no desvio padrão e na variância. O Scale-PRC realiza um acompanhamento contínuo, ajudando a prevenir problemas antes que afetem o desempenho do laboratório.
Integrado en HemoHub

Todos os dados de QC são processados em tempo real, com alertas codificadas por cores e rastreabilidade completa.