Laboratoire de Pathologie
Construire avec AI Agent
Backend de laboratoire de pathologie

Modèle de backend d'application de laboratoire de pathologie
Suivez les spécimens depuis la collecte jusqu'à l'accusé de réception, l'analyse, la révision et la publication sécurisée des rapports

Un backend de laboratoire de pathologie prêt pour la production sur Back4app pour le suivi des spécimens de la collecte à l'analyse avec livraison sécurisée des résultats. Utilisez-le pour accélérer les portails de pathologie, les systèmes d'opérations de laboratoire et les applications de collecte sur le web et mobile.

Principales conclusions

Ce modèle vous donne un backend prêt pour le laboratoire pour les flux de travail en pathologie : spécimens traçables, transitions de statut claires, dossiers d'analyse et accès protégé aux résultats afin que les équipes puissent se concentrer sur les délais de traitement et la fiabilité.

  1. Cycle de vie des spécimens de bout en boutSuivez chaque échantillon depuis le site de collecte et l'enregistrement jusqu'au traitement, à l'analyse, à la vérification et à la publication finale du rapport.
  2. Visibilité de la chaîne de possessionEnregistrez les transferts, les horodatages, les gestionnaires et les changements de statut afin que chaque mouvement de spécimen soit traçable.
  3. Flux de travail de test structuréModélisez les tests commandés, les étapes de laboratoire et les états de résultats pour soutenir les opérations de pathologie sans conception de backend personnalisée.
  4. Distribution sûre des résultatsRestreindre l'accès aux résultats par rôle et propriété afin que seuls les cliniciens, patients ou membres du laboratoire autorisés puissent consulter les rapports publiés.
  5. Support API multiplateformeUtilisez le même backend avec REST, GraphQL, et Live Queries en option pour les tableaux de bord opérationnels et les applications de collecte.

Qu'est-ce que le modèle de backend de l'application de laboratoire de pathologie ?

Back4app est un backend géré pour une livraison rapide des produits. Le modèle de backend de l'application de laboratoire de pathologie modélise les commandes de pathologie, le mouvement des échantillons, les étapes d'analyse et la distribution des résultats afin que les équipes puissent mettre en œuvre des logiciels de laboratoire sans reconstruire l'infrastructure backend principale.

Idéal pour :

Logiciel de laboratoire de pathologieSystèmes de suivi des échantillonsPortails de résultats diagnostiquesApplications de collecte et d'accusé de réceptionTableaux de bord des opérations cliniquesMVPs de flux de travail de la santé

Aperçu

Les laboratoires de pathologie dépendent d'un suivi précis. Un échantillon doit être collecté correctement, étiqueté, déplacé à travers les étapes de traitement, analysé, révisé, et enfin livré au bon destinataire avec de solides contrôles d'accès.

Ce modèle définit Échantillon, CommandeDeLaboratoire, ÉvénementDeCollecte, EnregistrementDAnalyse et LivraisonDeRésultat avec des règles d'autorisation et optionnel Live Queries afin que les équipes puissent mettre en œuvre des flux de travail en pathologie rapidement et en toute sécurité.

Fonctionnalités clés du laboratoire de pathologie

Chaque carte technologique de ce hub utilise le même schéma de laboratoire de pathologie avec Échantillon, CommandeDeLaboratoire, ÉvénementDeCollecte, DossierDAnalyse et LivraisonDeRésultat.

Enregistrement et suivi des échantillons

Suivez les identifiants des échantillons, les codes-barres, le type d'échantillon, la source, la priorité et l'état actuel du flux de travail.

Gestion des commandes de laboratoire

Les objets LabOrder capturent les détails de la demande, la commande Provider, le lien patient, les panels de tests et les notes cliniques.

Événements de collecte et chaîne de conservation

CollectionEvent enregistre qui a collecté l'échantillon, où il a été collecté, quand il a été remis et les métadonnées de condition.

Les enregistrements de flux de travail d'analyse

AnalysisRecord stocke l'étape de traitement, le pathologiste ou le technicien assigné, les observations, les pièces jointes et l'état d'achèvement.

Livraison sécurisée des résultats

ResultDelivery suit quand un rapport est généré, publié, consulté et par qui sous des permissions contrôlées.

Pourquoi construire votre backend de laboratoire de pathologie avec Back4app ?

Back4app vous offre un contrat backend sécurisé pour les opérations de pathologie, gérant l'authentification, la gestion des schémas et les API, afin que votre équipe puisse se concentrer sur les flux de travail du laboratoire, le temps de réponse et l'expérience utilisateur.

  • Flux de travail de laboratoire pré-modélisés: Commencez avec des entités de base pour les échantillons, les commandes, les événements de collecte, l'analyse et la livraison des résultats au lieu de concevoir la couche de données à partir de zéro.
  • Traçabilité par conception: Capturez les jalons de collecte et de traitement avec des horodatages et des utilisateurs responsables pour soutenir les contrôles de qualité internes et les audits.
  • Accès API flexible: Exposez les flux de travail de pathologie aux portails web, aux outils de collecte mobile et aux systèmes externes via REST, GraphQL, et des mises à jour en temps réel optionnelles.

Standardisez les opérations de pathologie à travers la collecte, le traitement en laboratoire et la livraison des rapports avec un seul contrat backend et réduisez le temps de mise sur le marché.

Avantages principaux

Un backend de pathologie qui vous aide à lancer plus rapidement tout en préservant la traçabilité, le contrôle et l'extensibilité.

Livraison de produits plus rapide

Commencez avec un modèle d'échantillon et de résultat conçu à cet effet afin que votre équipe puisse se concentrer sur les flux d'utilisateurs plutôt que sur la configuration du backend.

Traçabilité claire des échantillons

Suivez les événements de collecte, de transport, de réception, de traitement et de libération dans un modèle de données cohérent.

Accès sécurisé aux rapports

Utilisez des contrôles de rôle et de propriété afin que les résultats sensibles en pathologie ne soient visibles que par des utilisateurs approuvés.

Meilleure visibilité du laboratoire

Surveillez l'état des échantillons et l'avancement des analyses pour réduire les goulets d'étranglement et améliorer le temps de réponse.

APIs prêtes à l'intégration

Connectez les outils de collecte, les portails des cliniciens, les notifications ou les systèmes hospitaliers en utilisant REST ou GraphQL.

Échafaudage assisté par IA

Utilisez l'invite de l'Agent IA pour générer le backend, semer des données réalistes et prototyper des flux de travail plus rapidement.

Prêt à rationaliser les flux de travail en pathologie ?

Laissez l'Agent IA de Back4app échafauder le backend du laboratoire de pathologie et semer des échantillons, des commandes, des données d'analyse et des dossiers de livraison de résultats à partir d'une seule invite.

Gratuit pour commencer — 50 invites d'agent IA/mois, sans carte de crédit requise

Pile Technique

Tout est inclus dans ce modèle de backend de laboratoire de pathologie.

Frontend
13+ technologies
Backend
Back4app
Base de données
MongoDB
Auth
Authentification intégrée + rôles
API
REST et GraphQL
Temps réel
Live Queries

Diagramme ER

Modèle de relation d'entité pour le schéma du laboratoire de pathologie.

Voir la source du diagramme
Mermaid
erDiagram
    Laboratory ||--o{ Specimen : "processes"
    User ||--o{ Specimen : "collects"
    Specimen ||--o{ TestOrder : "has"
    User ||--o{ TestOrder : "orders"
    TestOrder ||--o{ AnalysisRun : "processed_in"
    User ||--o{ AnalysisRun : "performs"
    TestOrder ||--o| ResultReport : "produces"
    AnalysisRun ||--o| ResultReport : "generates"
    User ||--o{ ResultReport : "reviews"
    User ||--o{ AuditLog : "actor_of"

    Laboratory {
        String objectId PK
        String name
        String code
        String location
        String contactEmail
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    Specimen {
        String objectId PK
        String barcode
        String patientId
        String specimenType
        String status
        Date collectedAt
        Date receivedAt
        Pointer laboratory FK
        Pointer collector FK
        String chainOfCustodyNotes
        String priority
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    TestOrder {
        String objectId PK
        Pointer specimen FK
        Pointer orderedBy FK
        String testCode
        String testName
        String clinicalNotes
        String status
        Date requestedAt
        Date dueAt
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    AnalysisRun {
        String objectId PK
        Pointer testOrder FK
        Pointer technician FK
        String instrumentId
        Date startedAt
        Date completedAt
        String runStatus
        String qcStatus
        String observations
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    ResultReport {
        String objectId PK
        Pointer testOrder FK
        Pointer analysisRun FK
        Pointer reviewedBy FK
        String summary
        String resultStatus
        Boolean criticalFlag
        Date deliveredAt
        String deliveryChannel
        String attachmentUrl
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    AuditLog {
        String objectId PK
        Pointer actor FK
        String action
        String targetClass
        String targetId
        String details
        Date timestamp
    }

Flux d'intégration

Flux Auth-to-CRUD pour la connexion au laboratoire de pathologie, le suivi des spécimens, l'enregistrement des analyses et la livraison sécurisée des rapports.

Voir la source du diagramme
Mermaid
sequenceDiagram
  participant User
  participant App as Pathology Lab App
  participant Back4app as Back4app Cloud

  User->>App: Sign in as technician or pathologist
  App->>Back4app: POST /login (username, password)
  Back4app-->>App: Session token + user role

  User->>App: Scan barcode and open today's intake queue
  App->>Back4app: GET /classes/Specimen?where=status in [collected,in_transit,received]
  Back4app-->>App: Matching specimen records

  User->>App: Register a new test order for a received specimen
  App->>Back4app: POST /classes/TestOrder (specimen, orderedBy, testCode, priority)
  Back4app-->>App: TestOrder created

  User->>App: Start analysis and record QC progress
  App->>Back4app: POST /classes/AnalysisRun (testOrder, technician, instrumentId, runStatus)
  Back4app-->>App: AnalysisRun created
  App->>Back4app: PUT /classes/Specimen/{id} (status: processing)
  Back4app-->>App: Specimen updated

  User->>App: Approve and securely deliver result report
  App->>Back4app: POST /classes/ResultReport (testOrder, analysisRun, reviewedBy, resultStatus: approved)
  Back4app-->>App: ResultReport saved
  App->>Back4app: PUT /classes/ResultReport/{id} (resultStatus: delivered, deliveredAt, deliveryChannel)
  Back4app-->>App: Delivery confirmed

  Back4app-->>App: Live Query events (specimen status changes, QC flags, delivered reports)
  App-->>User: Real-time lab workflow updates

Dictionnaire de données

Référence complète au niveau des champs pour chaque classe dans le schéma du laboratoire de pathologie.

ChampTypeDescriptionRequis
objectIdStringAuto-generated unique identifierAutomatique
usernameStringLogin username for lab staff, clinicians, or administrators
emailStringUser email address
passwordStringHashed password (write-only)
roleStringRole (admin, pathologist, technician, collector, clinician, courier)
displayNameStringFull name for display in reports and audit trails
createdAtDateAuto-generated creation timestampAutomatique
updatedAtDateAuto-generated last-update timestampAutomatique

8 champs dans User

Sécurité et autorisations

Comment les stratégies ACL, rôles et CLP sécurisent les spécimens, les enregistrements d'analyses et les résultats de pathologie publiés.

Accès basé sur les rôles

Utilisez des rôles tels que collecteur, technicien, pathologiste, clinicien et administrateur pour contrôler qui peut créer, mettre à jour, examiner et libérer des enregistrements.

Propriété des échantillons et des résultats

Restreindre les mises à jour des échantillons au personnel de laboratoire responsable et limiter la visibilité des résultats publiés aux destinataires autorisés ou aux équipes de soins liées.

Historique de livraison protégé

Les événements de livraison et d'accès aux résultats doivent être étroitement contrôlés afin que les horodatages de publication, les visionneurs et l'état de livraison ne puissent pas être modifiés facilement par les clients.

Schéma (JSON)

Définition de schéma JSON brute prête à être copiée dans Back4app ou utilisée comme référence d'implémentation.

JSON
{
  "classes": [
    {
      "className": "User",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "username": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "email": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "password": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "role": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "displayName": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "Laboratory",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "name": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "code": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "location": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "contactEmail": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "Specimen",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "barcode": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "patientId": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "specimenType": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "status": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "collectedAt": {
          "type": "Date",
          "required": true
        },
        "receivedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "laboratory": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "Laboratory"
        },
        "collector": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "User"
        },
        "chainOfCustodyNotes": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "priority": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "TestOrder",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "specimen": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "Specimen"
        },
        "orderedBy": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "User"
        },
        "testCode": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "testName": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "clinicalNotes": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "status": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "requestedAt": {
          "type": "Date",
          "required": true
        },
        "dueAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "AnalysisRun",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "testOrder": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "TestOrder"
        },
        "technician": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "User"
        },
        "instrumentId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "startedAt": {
          "type": "Date",
          "required": true
        },
        "completedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "runStatus": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "qcStatus": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "observations": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "ResultReport",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "testOrder": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "TestOrder"
        },
        "analysisRun": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "AnalysisRun"
        },
        "reviewedBy": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "User"
        },
        "summary": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "resultStatus": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "criticalFlag": {
          "type": "Boolean",
          "required": false
        },
        "deliveredAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "deliveryChannel": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "attachmentUrl": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "AuditLog",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "actor": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "User"
        },
        "action": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "targetClass": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "targetId": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "details": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "timestamp": {
          "type": "Date",
          "required": true
        }
      }
    }
  ]
}

Construire avec AI Agent

Utilisez l'Agent AI Back4app pour générer une application complète de laboratoire de pathologie à partir de ce modèle, comprenant le frontend, le backend, l'authentification, les workflows d'échantillons et la livraison sécurisée des résultats.

Agent AI Back4app
Prêt à construire
Créez un backend de laboratoire de pathologie sur Back4app avec ce schéma et ce comportement exacts.

Schéma :
1. LabOrder : orderNumber (Chaîne, requis), patientName (Chaîne, requis), patientIdExternal (Chaîne), orderingProvider (Chaîne), requestedTests (Tableau, requis), priority (Chaîne : routine, urgent, stat), clinicalNotes (Chaîne), status (Chaîne : commandé, collecté, en traitement, terminé, publié), objectId, createdAt, updatedAt.
2. Specimen : accessionNumber (Chaîne, requis), barcode (Chaîne, requis), labOrder (Pointeur vers LabOrder, requis), specimenType (Chaîne, requis), sourceSite (Chaîne), collectedAt (Date), receivedAt (Date), currentStatus (Chaîne : en_attente_de_collection, collecté, en_transit, reçu, en_traitement, analysé, vérifié, publié), conditionNotes (Chaîne), objectId, createdAt, updatedAt.
3. CollectionEvent : specimen (Pointeur vers Specimen, requis), collectedBy (Pointeur vers Utilisateur), location (Chaîne), eventType (Chaîne : collection, remise, transport, réception), eventAt (Date, requis), notes (Chaîne), objectId, createdAt, updatedAt.
4. AnalysisRecord : specimen (Pointeur vers Specimen, requis), assignedTo (Pointeur vers Utilisateur), stage (Chaîne : accessionnement, examen_grossier, traitement, examen_microscopique, interprétation, vérification), findings (Chaîne), attachments (Tableau), status (Chaîne : en_attente, en_cours, terminé, approuvé), completedAt (Date), objectId, createdAt, updatedAt.
5. ResultDelivery : specimen (Pointeur vers Specimen, requis), analysisRecord (Pointeur vers AnalysisRecord), reportUrl (Chaîne), releasedBy (Pointeur vers Utilisateur), releasedAt (Date), deliveryChannel (Chaîne : portail, clinicien, api), deliveryStatus (Chaîne : brouillon, publié, vu), viewedAt (Date), objectId, createdAt, updatedAt.

Sécurité :
- CLP et ACL basés sur les rôles : les collecteurs peuvent créer des enregistrements d'événements de collecte, les techniciens peuvent mettre à jour les étapes de traitement, les pathologistes peuvent approuver l'analyse, et seuls les cliniciens/admins autorisés peuvent accéder aux rapports publiés.

Auth :
- Inscription et connexion du personnel via un utilisateur intégré ; rôles attribués par l'admin.

Comportement :
- Authentifier l'utilisateur, lister les commandes de laboratoire ou les échantillons assignés, enregistrer la collecte ou les mises à jour de statut des échantillons, sauvegarder un enregistrement d'analyse et publier un résultat en toute sécurité.

Livrer :
- Application Back4app avec schéma, ACL, CLP, validations de Cloud Code, données d'échantillon pré-remplies et un échafaudage frontend par technologie choisie.

Appuyez sur le bouton ci-dessous pour ouvrir l'Agent avec cet invite de modèle pré-remplie.

Cette invite de base décrit le schéma de pathologie et les comportements de workflow ; vous pouvez sélectionner des suffixes spécifiques à la technologie par la suite.

Déployer en quelques minutes50 invites gratuites / moisPas de carte de crédit requise

API Playground

Essayez les points de terminaison REST et GraphQL contre le schéma du laboratoire de pathologie. Les réponses utilisent des données fictives et ne nécessitent pas de compte Back4app.

Chargement du terrain de jeu…

Utilise le même schéma que ce modèle.

Choisissez votre technologie

Développez chaque carte pour les étapes d'intégration, les modèles d'état, des exemples de modèle de données et des notes hors ligne.

Laboratoire de pathologie Flutter Backend

Laboratoire de pathologie React Backend

Laboratoire de pathologie React Native Backend

Laboratoire de pathologie Next.js Backend

Laboratoire de pathologie JavaScript Backend

Laboratoire de pathologie Android Backend

Laboratoire de pathologie iOS Backend

Laboratoire de pathologie Vue Backend

Laboratoire de pathologie Angular Backend

Laboratoire de pathologie GraphQL Backend

Laboratoire de pathologie REST API Backend

Laboratoire de pathologie PHP Backend

Laboratoire de pathologie .NET Backend

Ce que vous obtenez avec chaque technologie

Chaque pile utilise le même schéma de backend de laboratoire de pathologie et les contrats API.

Gestion unifiée des données laboratoire de pathologie

Structure de données centralisée pour gérer les commandes, échantillons et résultats.

Partage sécurisé pour laboratoire de pathologie

Partage confidentiel des résultats des patients et des données de laboratoire avec les utilisateurs autorisés.

Suivi des échantillons en temps réel

Surveillez le mouvement des échantillons à travers toutes les étapes de l'analyse sans interruption.

REST/GraphQL APIs pour laboratoire de pathologie

APIs flexibles pour s'intégrer avec des applications et services front-end.

Contrôle d'accès pour laboratoire de pathologie

Gérez les rôles et permissions des utilisateurs pour assurer la sécurité des données.

Flux de travail d'analyse automatisés

Optimisez les processus de laboratoire avec des étapes automatisées de la commande à la livraison des résultats.

Comparaison du cadre du laboratoire de pathologie

Comparez la vitesse de configuration, le style SDK et le support AI à travers toutes les technologies supportées.

FrameworkTemps de configurationAvantage du laboratoire de pathologieType de SDKSoutien à l'IA
~5 minCode source unique pour le laboratoire de pathologie sur mobile et web.Typed SDKComplet
Environ 5 minTableau de bord web rapide pour le laboratoire de pathologie.Typed SDKComplet
Moins de 5 minutesApplication mobile multiplateforme pour le laboratoire de pathologie.Typed SDKComplet
~3–7 minApplication web rendue côté serveur pour le laboratoire de pathologie.Typed SDKComplet
Moins de 5 minIntégration web légère pour le laboratoire de pathologie.Typed SDKComplet
~5 minApplication native Android pour le laboratoire de pathologie.Typed SDKComplet
Environ 5 minApplication native iOS pour le laboratoire de pathologie.Typed SDKComplet
Moins de 5 minutesInterface utilisateur web Reactive pour le laboratoire de pathologie.Typed SDKComplet
~3–7 minApplication web d'entreprise pour le laboratoire de pathologie.Typed SDKComplet
~2 minAPI GraphQL flexible pour le laboratoire de pathologie.GraphQL APIComplet
Moins de 2 minIntégration REST API pour le laboratoire de pathologie.REST APIComplet
~3–5 minBackend PHP côté serveur pour le laboratoire de pathologie.REST APIComplet
Moins de 5 minutesBackend .NET pour le laboratoire de pathologie.Typed SDKComplet

Le temps de configuration reflète la durée prévue, du démarrage du projet jusqu'à la première vue de spécimen ou de commande de laboratoire remplie avec des données réelles.

Questions Fréquemment Posées

Questions courantes sur la création d'un backend de laboratoire de pathologie avec ce modèle.

Qu'est-ce qu'un backend de laboratoire de pathologie ?
Que contient ce modèle de laboratoire de pathologie ?
Comment Live Queries aide-t-il les tableaux de bord de pathologie ?
Comment puis-je empêcher un échantillon de sauter des étapes de flux de travail requises ?
Quels champs devrais-je capturer pour la traçabilité des échantillons ?
Puis-je prendre en charge plusieurs tests sur un seul échantillon ?
Comment l'Agent IA aide-t-il à la collecte de données en pathologie ?
Quelles options de sauvegarde sont disponibles pour les rapports de pathologie et les journaux de livraison ?
Comment puis-je soutenir des spécimens urgents ou stat ?

Approuvé par des équipes construisant des flux de travail en santé

Rejoignez des équipes utilisant des modèles Back4app pour lancer des applications diagnostiques traçables, sécurisées et évolutives.

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