Однако круглосуточный трехсменный режим работы существенно затрудняет организацию и учет проведенных исследований и увеличивает риск возникновения ошибок.
Цель работы состояла в автоматизации наиболее проблемных этапов выполнения ПЦР-исследований на новую коронавирусную инфекцию и разработке алгоритма отслеживания результатов в режиме реального времени.
Материалы и методы. Разработку собственных программных решений проводили на языке Python 3.8.2.
Результаты и обсуждение. Исходными данными для автоматизации явились файлы xlsx, автоматически генерируемые программным обеспечением амплификатора, и типовые табличные шаблоны, заполняемые на этапах разбора проб и выделения РНК. Разработанное нами программное обеспечение проводило консолидацию данных в единый «файл-реестр» с одновременным выявлением возможных ошибок (наличие дублей, различия в перечнях проб на разных этапах и т.п.). Использование скриптового языка Python обеспечивает кроссплатформенность (возможность работы в любой операционной системе) и позволяет легко и быстро модифицировать систему при изменении каких-либо параметров или структуры входных файлов. Так на разработку и ввод в эксплуатацию данного программного комплекса было затрачено 7 дней, что особенно актуально при работе в условиях ЧС и режима повышенной готовности.
Выводы. Использование разработанного нами подхода обеспечило более быстрое выявление проб, требующих повторного исследования, что в свою очередь сократило время выдачи результатов.
Первыми получайте новости и информацию о событиях