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King’s Biobank 生物样本库管理系统:智能的样本管理解决方案

提供者:成都青软青之软件有限公司   发布时间:2024/12/6 16:18:51  阅读次数:204次  进入该公司店铺

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郭**
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近年来,生物样本资源已成为生物医药产业和国家生物安全战略的核心基石,在病因研究、临床诊疗及疾病预防等多个关键域发挥着不可替代的作用。然而,科研机构、检测中心和医院在样本管理方面普遍面临以下挑战:

重复记录,效率低下:传统的人工管理方式难以应对海量样本数据,导致信息错配和管理效率低下。

分析困难,缺乏隐私性:样本信息缺乏有效的整合和分析手段,且存在信息泄露风险。

查询统计分析困难:统计信息呈现出多样性,如何高 效地记录必要信息,并实现每个样本的准确溯源、多维度记录和统计筛选?

为推动精 准医学研究和个体化临床诊疗技术的发展,迫切需要构建新一代智能化、自动化的生物样本库管理系统,以满足产、学、研、用各界对生物样本资源开发与应用的需求。

青软青之自主研发的King’s Biobank 生物样本库管理系统,正是为了解决这一迫切需求而提供的一个综合性、高 效能的解决方案。该系统严格遵循法规要求,全程审计追踪,旨在实现样本管理的智能化、高 效率和零差错,以应对生物样本管理的各种挑战。

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King’s Biobank 生物样本库管理系统是门针对复杂的样本采集、处理、存储过程进行样本维度和信息维度的全 面管理。面对海量的样本数据, 大程度降低样本信息错配的问题,达到了样本定位准确、信息实时交流的目的。软件涵盖样本库全业务流程,包括样本源管理、项目管理、样本采集、转运、样本接收、样本处理、样本质控、样本入库、存储管理、样本取用等关键环节。

精益流程覆盖,全 方位提升样本管理效率

King’s Biobank 系统能够为您的实验室精心搭建样本中央数据库,将生物样本库全业务流程尽皆涵盖在内,实现对样本信息维度的全 面把控与管理:

样本源信息管理:展示样本源基本信息、关联样本信息、其他问卷信息以及样本源相关文件信息管理病人基本信息,支持和HIS、LIS系统对接,字段可以自定义并可以统一管理。

信息模板自定义:系统具有较强灵活性,根据不同类型的样本库需要,通过设置页面的简单操作实现流程、样本源信息和样本信息字段的自定义,以适应不同科研的需要。

采样管理:可根据需求提出多种采样计划,制定不同的采样要求,关联多种采样sop,直观获取样本采集进度,对于采样任务可以进行全局把控。

项目管理:系统管理科研项目,分类收集科研资料,方便查找科研相关数据信息,可快速检索定位项目相关样本及样本源信息。

可视化分装工具:低自动化的环节同样有信息配对的需要(手动样本分装),样本分装工具很好的满足了这部分需要, 大程度降低了样本分装环节信息错配的可能性。

兼容自动化设备:针对自动化设备特点,增加了任务管理队列功能,便于实现自动化设备的调度,以及过程数据测记录,强化冻存盒层概念,更好兼容自动化设备。

符合样本库存、取习惯:“整存零取”设计符合样本出入库习惯,支持按照关键字段进行的高 搜索功能,可以对出库样本进行多条件组合筛选,精 确定位需要的样本。

库存管理可视化界面:直观显示设备品牌、型号、设备利用率、库存情况(冻存盒)、设备物理位置,直观显示从库区—设备—冻存盒的位置关系,便于进行库存管理。

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创造多重价值,助力科研工作

加速样本管理流程:实现数据的即时查询和检索,提高样本管理效率和准确性。

强化样本安全保护:采用数据加密技术和权限控制,保障样本信息机密性和完整性。

数据可追溯:为每个样本分配唯 一识别码,简化样本流转过程追踪。

多样化样本支持:兼容血液、组织、细胞等各类生物样本,满足广泛研究需求。

数据分析与报告:积累丰富数据资源用于深入分析和统计,助力科研人员获得科学且精 确的研究结果。

维护样本质量标准:实施样本质量检测,记录质控信息,确保样本准确性和可信度。

支持多用户共享和协作:支持多用户共享和协作,促进团队合作和信息交流。

可扩展性和定制化:提供灵活的系统配置和个性化定制选项,满足不同用户需求。

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面向生物药场景而设计,适合各细分域

在现代生物研究域,生物样本库管理系统已然成为一种为重要的高 效且智能化的信息管理工具,发挥着不可或缺的关键作用。它犹如一位得力的助手,能够助力实验室、医疗机构以及各类研究机构轻松且高 效地对海量的生物样本进行妥善管理。

而 King’s Biobank 生物样本库管理系统更是其中的佼佼者,它能够为用户提供全 方位的整体解决方案。该系统严格遵守生物样本库实验室安全通用要求,深度融合丰富的综合行业经验,致 力于在项目规划、初步建设、管理走向成熟以及生物样本库后续扩建等各个不同阶段,精 准地为用户提供贴合需求的服务内容以及科学合理的方案,全 方位满足用户在生物样本管理方面的多样化需求,有力推动生物研究工作不断向迈进。

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