越南首个母乳库数字监测系统的开发与应用：提升新生儿营养安全的创新实践

本研究针对越南新生儿营养安全需求，开发了首个基于DMADV模型的母乳库(HMB)数字监测系统。研究人员通过定义、测量、分析、设计和验证五个阶段，构建了包含供体管理、母乳处理和实时数据追踪功能的开放获取平台。该系统在岘港妇女儿童医院成功实施，显著降低了40%的母乳废弃率，并支持了越南全国4个母乳库的标准化运营。该成果为资源有限地区建立母乳库监测体系提供了可复制的技术方案，相关技术已发表于《International Breastfeeding Journal》。

　　

在全球范围内，每年约有1500万早产儿出生，其中低出生体重(LBW)婴儿面临更高的发病和死亡风险。世界卫生组织(WHO)明确指出，当母亲自身母乳不可获得时，来自母乳库(Human Milk Bank, HMB)的捐赠母乳(Donor Human Milk, DHM)是早产儿的最佳替代营养来源。然而在资源有限地区，如何确保DHM的安全性和可追溯性成为重大挑战。越南作为新生儿死亡率较高的国家，其首个母乳库的建立面临着质量控制与运营管理的双重压力。

为解决这一难题，岘港妇女儿童医院与Alive & Thrive全球营养组织合作，开发了创新的数字监测系统。这项发表在《International Breastfeeding Journal》的研究，详细阐述了该系统的设计原理和实施效果。研究人员采用DMADV(定义、测量、分析、设计和验证)模型，构建了包含供体管理、母乳处理和实时数据追踪三大核心功能的开放获取平台。

研究团队运用了以下关键技术方法：1)基于ASP.NET框架开发web系统，采用Microsoft SQL Server 2008 R2数据库；2)设计QR码追踪系统实现从供体到受体的全链条追溯；3)建立微生物检测数据自动录入机制；4)开发多层级用户权限管理系统。研究对象包括岘港医院2017-2024年间的母乳供体数据和5000余例新生儿使用记录。

系统开发与验证
通过DMADV模型分阶段实施，将原有12种纸质表格数字化。系统包含供体筛查、母乳处理审批和受配管理等模块，特别设计了阈值预警功能，当DHM存量低于安全水平时自动触发补充提醒。

运营效果评估
实施后数据显示：微生物污染率从40%降至10%，供体招募范围从住院产妇扩展至社区群体，DHM日均处理量提升至8升。通过连接医院信息系统，实现了与新生儿科、检验科的数据实时共享。

区域推广实践
该系统已成功复制至越南其他三家医院，并衍生出财务管理和耗材追踪等新功能。基于运营数据制定的《东南亚母乳库最低标准》，已被区域网络采纳为规范指南。

这项研究证实，数字监测系统能显著提升母乳库运营效率与安全性。特别值得注意的是，系统创新的"荣誉供体卡"设计，通过赋予供体专属ID和优先使用权，有效提升了社区捐赠积极性。研究建立的成本模型显示，该数字系统建设费用仅占母乳库总投入的1%，具有显著的成本效益优势。

这些发现为资源有限地区建立母乳库提供了重要参考。未来研究可探索区块链技术在跨国母乳共享中的应用，以及人工智能在供体筛查中的预测价值。该成果不仅推动了越南新生儿营养改善，也为全球母乳库标准化建设贡献了可复制的技术方案。