Indagine nazionale per valutare l'affidabilità e l'utilità dei middleware nei laboratori di autoimmunologia : National survey to assess the reliability and utility of middleware in autoimmunology laboratory

Background: The introduction of automation in clinical laboratories has revolutionized diagnostic analysis, allowing the manage-ment of high sample volumes with minimal human supervision. This progress necessitated innovations in information systems,including middleware, fundamental tools for optimizing data management, automating result verification, and supporting diag-nostic decisions. Such systems enhance traceability, accuracy, and laboratory processes, adapting to specific needs while ensuring high-quality standards. In the field of autoimmunology, the adoption of middleware has expanded more recently compared to other laboratory sectors, and there is still a lack of published data regarding the distribution and efficiency of these systems, which have been the focus of a study conducted by the Autoimmunology Study Group (GdS-AI SIPMeL).Methods: Data were collected through a questionnarie prepared on platform SurveyMonkey that was filled out by laboratories in which at least one member of GdS AI works.Results: About 90.9% of laboratories use middleware, often implemented for more than five years, while 9.1% don’t have middleware. However, a geographically uneven distribution emerges, with greater adoption in northern Italy compared to the central and southern regions. Among the benefits recognized by middleware users, 84.6% of operators believe it improves work efficiency, partly due to its compatibility with instruments from other manufacturers. Additionally, 54.2% of the laboratories sur-veyed highlight a reduction in diagnostic errors due to anomalous results transmitted by instrumental software. The analysis also revealed challenges, such as insufficient training on middleware (about 20% of operators are not fully familiar with its function-alities) and limited interoperability, which would require targeted interventions.Conclusions: Middleware represents a key element for advanced automation in laboratory diagnostics. Despite progress, there is still room for improvement to enhance its effectiveness and spread, ensuring optimal support for laboratories in a constantly evolving field. Investments in training, interface standardization, and feature enhancements could maximize the potential benefits of this technology.

PREMESSE: In seguito alla introduzione dell’automazione nei laboratori clinici si è assistito ad una rivoluzione che ha permesso la gestione di elevati volumi di campioni riducendo la supervisione umana. Questo progresso ha richiesto innovazioni nei sistemi informatici, tra cui i middleware, strumenti fondamentali per ottimizzare la gestione dei dati, automatizzare le verifiche dei risultati e supportare le decisioni diagnostiche. Tali sistemi migliorano la tracciabilità, l’accuratezza e i processi nei laboratori, adattandosi alle esigenze specifiche e garantendo elevati standard di qualità. Nel settore dell’autoimmunologia, l’uso dei middleware si è diffuso più recentemente rispetto ad altri settori del laboratorio e in letteratura non sono ancora presenti dati relativi alla diffusione e alla efficienza dei sistemi in uso, che costituiscono l’oggetto di questa indagine condotta dal Gruppo di Studio in Autoimmunologia (GdS-AI SIPMeL). METODI: I dati sono stati raccolti tramite un questionario predisposto sulla piattaforma SurveyMonkey che è stato compilato dai Laboratori in cui lavora almeno un membro del GdS-AI. RISULTATI: La quasi totalità dei Laboratori intervistati (90,9%) usa il middleware, spesso da oltre cinque anni, mentre il 9,1% non lo ha. Tuttavia, emerge una distribuzione geografica disomogenea, con una maggiore diffusione al nord rispetto al centro e sud Italia. Tra i vantaggi riconosciuti dagli utilizzatori dei middleware, l’84,6% degli operatori ritiene che migliorino l’efficienza lavorativa anche grazie alla compatibilità con strumenti prodotti da altre aziende. Inoltre il 54,2% dei laboratori intervistati evidenzia una riduzione degli errori dovuti a risultati anomali trasmessi dai software strumentali. La nostra analisi ha anche evidenziato delle criticità come la mancanza di formazione sul middleware (circa il 25% degli operatori non ne conosce pienamente le funzioni) e la limitata interoperabilità. CONCLUSIONI: I middleware rappresentano un elemento chiave per l’automazione avanzata nella diagnostica di laboratorio. Nonostante i progressi, rimangono margini di miglioramento per aumentarne l’efficacia e la diffusione, garantendo un supporto ottimale per i laboratori in un settore in costante evoluzione. Investire in formazione, standardizzazione delle interfacce e miglioramento delle funzionalità potrebbe massimizzare i benefici di questa tecnologia.