Laboratorium klinis memiliki peran penting dalam pengujian spesimen dari tubuh manusia untuk mendukung diagnosis dan terapi. Namun, kesalahan dalam fase pra-analitik, yang mencakup proses pengambilan dan penanganan sampel, sering terjadi, mempengaruhi kualitas hasil. Data menunjukkan bahwa sekitar 65% kesalahan laboratorium terjadi pada tahap ini. Penerapan Machine Learning (ML) menawarkan solusi inovatif dengan meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam mendeteksi kesalahan pra-analitik, seperti hemolisis dan salah identifikasi.

Algoritma seperti neural networks dan decision trees telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dengan akurasi tinggi dalam mengidentifikasi masalah pada spesimen. Dengan pendekatan yang tepat, ML berpotensi meningkatkan efisiensi dan keselamatan pasien dalam layanan laboratorium klinis. Meskipun demikian, tantangan seperti keterbatasan data dan kompleksitas model masih
ada.