一家醫院的前百大實驗室代碼就佔了日常約 92.1% 的檢驗量
當我們面對成千上萬個實驗室檢驗代碼需要進行 LOINC Mapping 時，經常會感到力不從心。但數據告訴我們一個重要的事實：我們不需要一次做完所有代碼的對應。
📊 80/20 法則在 LOINC Mapping 的應用
以某醫學中心為例，我們分析了 2025 年 7 月份的檢驗數據（共 570,931 筆記錄），發現了一個驚人的規律：
- 前 10 大檢驗代碼覆蓋了 25.4% 的檢驗量
- 前 50 大檢驗代碼覆蓋了 76.8% 的檢驗量
- 前 100 大檢驗代碼覆蓋了 92.1% 的檢驗量
這意味著，當我們時間與人力有限時，先把最常用的前 100 個檢驗代碼做好 LOINC 對應，就能解決 90% 以上的實際需求。
🔬 前十大常用檢驗代碼分析
以下是該醫學中心最常執行的前十大檢驗項目：
| 排名 | 代碼 | 檢驗項目（中文） | 檢驗次數 | 佔比 | 累積覆蓋率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | CREB | 肌酸酐 (Creatinine) | 19,421 | 3.40% | 3.40% |
| 2 | EGFR | 腎絲球過濾率 (eGFR) | 19,129 | 3.35% | 6.75% |
| 3 | ALT | 丙胺酸轉胺酶 (GPT) | 15,053 | 2.64% | 9.39% |
| 4 | HGB | 血紅素 (Hemoglobin) | 14,787 | 2.59% | 11.98% |
| 5 | WBC | 白血球 (White Blood Cell) | 13,795 | 2.42% | 14.40% |
| 6 | PLT | 血小板 (Platelet) | 13,016 | 2.28% | 16.68% |
| 7 | HCT | 血比容 (Hematocrit) | 12,698 | 2.22% | 18.90% |
| 8 | RBC | 紅血球 (Red Blood Cell) | 12,672 | 2.22% | 21.12% |
| 9 | MCV | 平均紅血球容積 (Mean Corpuscular Volume) | 12,280 | 2.15% | 23.27% |
| 10 | MCHC | 平均紅血球血紅素濃度 (Mean Corpuscular Hemoglobin Concentration) | 11,934 | 2.09% | 25.36% |
💡 實務建議：階段性推動策略
基於這些數據，我們建議醫院採取「階段性推動策略」：
第一階段：前 10 大代碼（覆蓋率 25%）
- 快速建立基礎框架
- 累積 Mapping 經驗
- 驗證工作流程
第二階段：前 50 大代碼（覆蓋率 77%）
- 擴大覆蓋範圍
- 優化 Mapping 流程
- 建立品質控管機制
第三階段：前 100 大代碼（覆蓋率 92%）
- 達成「黃金覆蓋率」
- 滿足大部分資料交換需求
- 建立「LOINC Top 100 燈塔醫院」標竿
🎯 One Taiwan – One Code 願景
當全台灣的醫院都能完成「前 100 大檢驗代碼」的標準化 LOINC Mapping 時，我們就能實現：
- ✅ 跨院資料交換無障礙 – 92% 的檢驗數據可以直接互通
- ✅ AI 模型訓練更有效 – 標準化數據提升模型準確度
- ✅ 臨床決策支援更精準 – 一致的語義讓系統理解更正確
- ✅ 健保核刪更透明 – 標準代碼讓審查規則更清晰
📈 數據來源說明
本文分析數據來自某醫學中心 2025 年 7 月份完整檢驗記錄：
- 分析期間：2025 年 7 月 1 日 – 7 月 31 日
- 總檢驗次數：570,931 筆
- 不同檢驗代碼數：905 種
- 分析方法：實際檢驗量統計（非檢驗項目目錄統計）
📝 結語
LOINC Mapping 不需要一次做完所有代碼。聚焦在最常用的前 100 個檢驗代碼，就能用最小的投入，達成最大的效益。這就是「One Taiwan – One Code」策略的核心精神。
讓我們一起建立「LOINC Top 100 燈塔醫院」，為台灣醫療數據標準化開創新局！
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