近日，甘肅天水市麥積區培心幼兒園的“血鉛異常”事件引發社會廣泛關注。經調查證實，該事件系因幼兒園違規使用含鉛彩繪顏料制作食品所致，導致200余名師生健康受損。值得注意的是，事件調查過程中發現天水市第二人民醫院檢驗科存在嚴重質量管理問題，包括實驗室質量控制執行不到位、違規修改檢驗數據等行為。更令人擔憂的是，甘肅省疾控中心在血鉛檢測過程中也暴露出質控體系不完善、檢測操作不規范等系統性缺陷。

一、情況分析

通報中描述“檢測樣本前處理時間過長、操作人員違反操作規程，導致檢測結果與實際值出現巨大差異“，反映出手工操作不規范，難以控制、難以監督、難以溯源。

二、質量控制的難點

1.人員因素導致的系統誤差

檢測人員的專業素養直接影響數據質量，但不同實驗室、機構的技術水平差異較大。

培訓不足可能導致操作不規范，如樣品處理不當、儀器使用錯誤等。即使經驗豐富的檢測人員，也可能因疲勞、注意力分散、環境因素變化等導致數據偏差。

數據記錄錯誤、丟失等均可能影響最終結論，同時也存在巨大的人為篡改風險。

2.樣品前處理的技術瓶頸

樣品代表性不足，采樣、制樣流程不受重視，操作不規范，導致數據無法反映真實情況。

前處理過程復雜，某些檢測（如重金屬、農藥殘留等）需復雜前處理（消解、萃取），步驟繁瑣，易引入誤差。

3.環境與外部干擾

實驗室環境波動，可能影響精密儀器的穩定性。

樣品制備、前處理或者檢測期間引入交叉污染和外源性污染，會嚴重影響檢測結果。

4.成本與效率的平衡

嚴格的質量控制會大大增加時間、物料和人力成本，部分機構會因此簡化流程以提升效率，降低成本。

部分機構可能篡改數據以通過認證或降低成本。

三、智能化質量控制解決方案

沒有嚴格的質量控制，檢測數據就失去了意義。因此，用標準化、智能化的儀器設備替代人工，將是QC技術發展的必然趨勢。

1.樣品前處理自動化操作：樣品制備等前處理，是需要嚴格按照標準化流程進行的重復性工作，更加適合用自動化機械臂/機器人參與，替代人工，確保操作步驟標準化、提升操作一致性，并可實現全流程可追溯。

2.全自動分析檢測：采用全自動分析檢測設備，減少人工干預，人工智能輔助數據判讀與審核，防止數據篡改。也可通過物聯網實時監控人員操作，異常行為自動預警。

3.全流程溯源+自動化的樣品管理：為每一個樣品賦予一個ID，可記錄采集、流轉、制備、前處理、分析、保存與管理的全流程，對每一個樣品進行全生命周期的溯源管理。

四、行業展望

無論環境監測、是食品安全還是醫療診斷，可靠的檢測數據是決策的基礎，而質量控制是數據可靠性的根本保障。目前質量控制的痛點并非無解，可以通過技術創新+管理變革的系統性方案來解決。

作為專業的環境監測與檢測技術提供商，蘭友科技致力于通過技術創新推動行業質量管控水平的提升，并將持續研發智能化的質量控制解決方案，為檢測行業用戶提供應更加標準化、智能化、透明化、自動化的質量控制體系，讓技術真正成為守護安全的“防火墻”。