CN106682432A - 一种定量检测智能化审核用动态监控系统和方法 - Google Patents
一种定量检测智能化审核用动态监控系统和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106682432A CN106682432A CN201611262337.5A CN201611262337A CN106682432A CN 106682432 A CN106682432 A CN 106682432A CN 201611262337 A CN201611262337 A CN 201611262337A CN 106682432 A CN106682432 A CN 106682432A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- real
- point
- control
- average
- time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 142
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 139
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 48
- 238000013508 migration Methods 0.000 claims description 42
- 230000005012 migration Effects 0.000 claims description 42
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 31
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 12
- 210000001835 viscera Anatomy 0.000 claims 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 33
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 25
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 16
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 9
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 7
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 3
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 2
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 2
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 2
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000844 anti-bacterial effect Effects 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 244000309466 calf Species 0.000 description 1
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 1
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000036039 immunity Effects 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 210000002381 plasma Anatomy 0.000 description 1
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06395—Quality analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/40—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for data related to laboratory analysis, e.g. patient specimen analysis
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Automatic Analysis And Handling Materials Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种定量检测智能化审核用动态监控系统，涉及定量检测的技术领域，包括：信息录入模块，用于以检测系统为单位录入检测项目和设备信息；实时监控模块，用于以检测项目和检测系统为单位接收实时检测数据，还用于设置运行参数，运行参数包括自动纳入监控的样本个数，实时监控模块根据运行参数建立起实时监控框架，实时监控模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对实时检测数据进行动态监控，任意一个批次的实时检测数据相对于前一批次的实时检测数据更新了一个实时检测数据。本发明还公开了一种生化检验智能化审核用动态监控方法，本发明可有效增强系统监控的实时性。
Description
技术领域
本发明涉及定量检测的技术领域，具体涉及一种定量检测智能化审核用动态监控系统和方法。
背景技术
质量控制行为是伴随着样本的检测工作一起开展保证样本检测质量的一系列工作。目前绝大部分检验科定量检测使用的质控方法均为Westgard理论的质控理论，依据功效函数图、操作过程规范图进行质控规则的选择，以质控品为媒介，以分析批为单位进行质控确认。方法也存在着部分局限性：该法需要使用质控品，相对小型的实验室由于成本限制，可能无法购买质量尚好的质控品，自制质控品操作复杂，无法囊括所有项目；Westgard质控只能用于分析中质量的监测，不能反映分析前、后过程的质量；由于质控品来源于小牛血清(血浆)且添加了添加剂、抑菌剂，检测结果的表现趋势可能和病人不同，有时在检测中可遇到质控结果异常，但是病人样本测定无异常，该现象很多时候是由于基质效应所导致；传统的Westgard质控仅能够监测到质控物测定后的一段时间的分析系统状态，如果样本量多，而且间隔时间长，那么就需要更多的质控物进行补充，成本、人工复杂度都上升，一旦质控结果出现问题，就必须进行病人样本的回溯测定，直至找到受影响的全部样本；评价指标为Ped(误差检出概率)、Pfr(假失控概率)，该指标没有涉及分析批概念，无法比较两种质控方案的优劣，虽然有量化的方案，但该指标不能反映批长度，导致目前批长度质控方案仅仅停留在理论研究，实验室都还是基于默认的分析批进行质控。
对于独立实验室来说，分析前过程是不受控的，样本来源于各地，经过一定时间的运输，除了温度的监控外，样本的质量的监控属于盲区；分析后阶段的结果报告受制于厂家提供的参考区间，但大都来源于国外人群，错误的结果提示存在误导临床的风险。基于阳性率、病人群体参数统计在内的回顾性质控应成为独立实验室完整质控策略的重要组成部分。通过传统的质控方式、实时病人样本监控及早发现问题，回顾性参数分析，聚焦分析前、分析后的不规范操作，促使实验室不断改进，更好的为临床服务。
中国专利申请CN106126958A公开了一种医疗实验室临床生化检验自动审核方法及系统，其利用计算机软硬件系统，将若干种审核规则编程形成多种审核规则执行模块，对各种生化免疫检验项目的检验结果进行自动审核，这些生化检验项目的检验结果通过多种审核规则才能送到自动审核单元进行自动审核，若不能通过以上的审核规则，则转到人工审核单元审核，经过人工审核单元审核或流水线自动采取稀释、复查、添加测试项目、不合格标本回退等处理后再次进行审核才能出具检验报告；若干审核规则主要包括临床信息判断规则、样本状态判断规则、室内质控判断规则、仪器状态判断规则、范围判断规则、差异判断规则、逻辑关系判断规则。然而其对实际操作的指导意义不大，并且实时性有待增强。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的旨在提供一种定量检测智能化审核用动态监控系统和方法，增强系统监控的实时性。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种定量检测智能化审核用动态监控系统，包括有：
信息录入模块，用于以检测系统为单位录入检测项目和设备信息；
实时监控模块，用于以检测项目和检测系统为单位接收实时检测数据，还用于设置运行参数，运行参数包括自动纳入监控的样本个数，实时监控模块根据运行参数建立起实时监控框架，实时监控模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对实时检测数据进行动态监控，任意一个批次的实时检测数据相对于前一批次的实时检测数据更新了一个实时检测数据。
进一步地，运行参数还包括固定均值、固定标准差、失控限、截取限和延滞点，该实时监控模块包括实时运行子模块，实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动均值的计算，实时运行子模块将计算得的移动均值纳入实时监控框架中进行监控：以固定均值为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动均值进行描点，其中落入上下控制线之间的移动均值点定义为在控点，超出上下控制线的移动均值点定义为失控点，实时监控模块将在控点与失控点分别以不同的颜色显示出来，当出现连续失控点的个数达到延滞点的值时，实时运行子模块发出延滞报警信息。
进一步地，实时监控模块还包括模拟偏移子模块，该模拟偏移子模块用于输入关键误差，模拟偏移子模块根据设定的关键误差对实时检测数据进行处理，从而获得偏移检测数据，以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的偏移检测数据进行移动均值的计算，并根据模拟偏移实施点与出现失控点之间的移动均值点数得到系统的误差检出点数，设置不同的关键误差模拟偏移子模块可获得对应的误差检出点数，该误差检出点数为延滞点的设置提供参考。
进一步地，运行参数还包括固定中位数、固定标准差、失控限、截取限和延滞点，实时监控模块包括实时运行子模块，该实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动中位数的计算，实时运行子模块将计算得的移动中位数纳入实时监控框架中进行监控：以固定中位数为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动中位数进行描点，其中落入上下控制线之间的移动中位数点定义为在控点，超出上下控制线的移动中位数点定义为失控点，实时运行子模块将在控点与失控点分别以不同的颜色显示出来；当连续失控点个数达到延滞点时，实时运行子模块发出延滞报警信息。
进一步地，运行参数还包括固定均值、固定标准差、平滑指数、失控限、截取限和延滞点，实时监控模块包括实时运行子模块，该实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动均值的计算，实时运行子模块还根据计算得的移动均值与设定的平滑指数计算移动加权指数均值，同一批次的实时检测数据中每一个实时检测数据对应于一个加权指数：EWMA1＝a1*x+A*(1-x)，EWMAi＝ai*x+EWMAi-1*(1-x)，其中EWMA1为对应于同一批次中第一个实时检测数据的加权指数，a1为第一个实时检测数据，x为设定的平滑指数，A为该批次实时检测数据的移动均值，EWMAi为对应于同一批次中第i个实时检测数据的加权指数，i为大于1的自然数，ai为第i个实时检测数据，EWMAi-1为第i-1个加权指数，该批次实时检测数据的移动加权指数均值由公式计算得出，其中n为自动纳入监控的样本个数；实时运行子模块将计算得的移动加权指数均值纳入实时监控框架中进行监控：以固定均值为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动加权指数均值进行描点，其中落入上下控制线之间的移动加权指数均值点定义为在控点，超出上下控制线的移动加权指数均值点定义为失控点，实时运行子模块将在控点与失控点分别以不同的颜色显示出来；当出现连续失控点的个数达到延滞点的值时，实时运行子模块以提示框的形式形成延滞报警信息。
进一步地，生化检验智能化审核用动态监控系统还包括数据存储模块和参考数据模块，该数据存储模块用于存储历史检测数据；信息录入模块根据录入的检测项目和设备信息从数据存储模块中提取出初步历史检测数据，并将该初步历史检测数据传送至参考数据模块；参考数据模块包括数据提取子模块和数据处理子模块，该数据提取子模块用于设置提取参数和过滤规则、并根据提取参数和过滤规则从初步历史检测数据中提取出目标历史检测数据，提取参数包括送检医院、参考数据时间范围、极端值舍弃上限和极端值舍弃下限，过滤规则包括年龄和性别；该数据处理子模块用于设置处理参数、并根据处理参数对目标历史检测数据进行计算，处理参数包括设备标准差SA、数据处理公式和需要计算的百分位数，数据处理子模块计算得目标参考数据的参考均值、参考标准差SP、参考中位数、SP/SA值和百分位数。
一种定量检测智能化审核用动态监控方法，包含有以下步骤：
S1、在信息录入模块中以检测系统为单位录入检测项目和设备信息；
S21、在实时监控模块中以检测项目和检测系统为单位接收实时检测数据，在实时监控模块中设置运行参数，该运行参数包括自动纳入监控的样本个数，实时监控模块根据运行参数建立起实时监控框架；
S22、实时监控模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对实时检测数据进行动态监控，任意一个批次的实时检测数据相对于前一批次的实时检测数据更新了一个实时检测数据。
进一步地，步骤S21中，该运行参数还包括固定均值、固定标准差、失控限、截取限和延滞点；步骤S22中，实时监控模块包括实时运行子模块，该实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动均值的计算，实时运行子模块将计算得的移动均值纳入实时监控框架中进行动态监控：以固定均值为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动均值进行描点，其中落入上下控制线之间的移动均值点定义为在控点，超出上下控制线的移动均值点定义为失控点，实时运行子模块将在控点与失控点分别以不同的颜色显示出来；当出现连续失控点的个数达到延滞点的值时，实时运行子模块发出延滞报警信息。
进一步地，实时监控模块还包括模拟偏移子模块，该模拟偏移子模块用于输入关键误差，模拟偏移子模块根据设定的关键误差对实时检测数据进行处理，从而获得偏移检测数据，以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的偏移检测数据进行移动均值的计算，并根据模拟偏移实施点与出现失控点之间的移动均值点数得到系统的误差检出点数，设置不同的关键误差模拟偏移子模块可获得对应的误差检出点数，该误差检出点数为延滞点的设置提供参考。
进一步地，步骤S21中，该运行参数还包括固定中位数、固定标准差、失控限、截取限和延滞点；步骤S22中，实时监控模块包括实时运行子模块，该实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动中位数的计算，实时运行子模块将计算得的移动中位数纳入实时监控框架中进行监控：以固定中位数为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动中位数进行描点，其中落入上下控制线之间的移动中位数点定义为在控点，超出上下控制线的移动中位数点定义为失控点，实时运行子模块将在控点与失控点分别以不同的颜色显示出来；当出现连续失控点的个数达到延滞点时，实时运行子模块发出延滞报警信息。
进一步地，步骤S21中，该运行参数还包括固定均值、固定标准差、平滑指数、失控限、截取限和延滞点；步骤S22中，实时监控模块包括实时运行子模块，该实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动均值的计算，实时运行子模块还根据计算得的移动均值与设定的平滑指数计算移动加权指数均值，同一批次的实时检测数据中每一个实时检测数据对应于一个加权指数：EWMA1＝a1*x+A*(1-x)，EWMAi＝ai*x+EWMAi-1*(1-x)，其中EWMA1为对应于同一批次中第一个实时检测数据的加权指数，a1为第一个实时检测数据，x为设定的平滑指数，A为该批次实时检测数据的移动均值，EWMAi为对应于同一批次中第i个实时检测数据的加权指数，i为大于1的自然数，ai为第i个实时检测数据，EWMAi-1为第i-1个加权指数，该批次实时检测数据的移动加权指数均值由公式计算得出，其中n为自动纳入监控的样本个数；实时运行子模块将计算得的移动加权指数均值纳入实时监控框架中进行监控：以固定均值为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动加权指数均值进行描点，其中落入上下控制线之间的移动加权指数均值点定义为在控点，超出上下控制线的移动加权指数均值点定义为失控点，实时运行子模块将在控点与失控点分别以不同的颜色显示出来；当出现连续失控点的个数达到延滞点的值时，实时运行子模块发出延滞报警信息。
进一步地，该步骤S21、S22调整为步骤S31、S32，步骤S1中的内容还包括：信息录入模块根据录入的检测项目和设备信息从数据存储模块中提取出初步历史检测数据，并将该初步历史检测数据传送至参考数据模块；在步骤S1与步骤S31之间还包括：
S21、在参考数据模块的数据提取子模块中设置提取参数和过滤规则，该数据提取子模块根据提取参数和过滤规则从初步历史检测数据中提取出目标历史检测数据，提取参数包括送检医院、参考数据时间范围、极端值舍弃上限和极端值舍弃下限，过滤规则包括年龄和性别；
S22、在参考数据模块的数据处理子模块中设置处理参数，该数据处理子模块根据处理参数对目标历史检测数据进行计算，处理参数包括设备标准差SA、数据处理公式和需要计算的百分位数，数据处理子模块计算得目标参考数据的参考均值、参考标准差SP、参考中位数、SP/SA值和百分位数。
本发明的有益效果在于：建立包括病人样本移动均值、中位数、移动加权值在内的多模态实时质控方法，帮助实验室及早发现检测误差，相对于传统的质控方法可监控分析前变异、检出误差快、无基质效应；大大减少质控系统对质控品的依赖性，从而有效降低质检成本；采用大部分数据叠加、每次计算只更新一个数据的方式进行数据处理，则实时监控模块中描点的数据并非彼此独立，可用于反映检测过程，具有追溯意义；通过设置运行参数建立框架，将检测数据以描点方式设置于控制图上，在控点与失控点分别用不同的颜色显示出来，监控过程非常直观，便于操作员进行操作；通过设置不同的模拟偏移进行系统失控模拟，可获得反映系统检出误差能力的误差检出点数，从而完成延滞报警机制，当连续失控点数达到延滞点的值时系统发出延滞报警信息，延滞报警机制的设置可极大提高操作员对误差的重视程度，同时也有效提高了系统检出真误差的能力。
具体实施方式
下面，结合具体实施方式，对本发明做进一步描述：
实施例1
一种定量检测智能化审核用动态监控系统，包括有数据存储模块、信息录入模块、参考数据模块和实时监控模块：
数据存储模块用于存储历史检测数据；信息录入模块用于以检测系统为单位录入检测项目和设备信息，设备信息包括实验室名称、检测试剂、检测仪器名称和检测仪器型号；
信息录入模块根据录入的检测项目和设备信息从数据存储模块中提取出初步历史检测数据；
参考数据模块包括数据提取子模块、数据处理子模块和绘图子模块，其中的数据提取子模块用于设置提取参数和过滤规则、并根据提取参数和过滤规则从初步历史检测数据中提取出目标历史检测数据，提取参数包括送检医院、参考数据时间范围、极端值舍弃上限和极端值舍弃下限，过滤规则包括年龄、性别和住院号；数据处理子模块用于设置处理参数、并根据处理参数对目标历史检测数据进行计算，处理参数包括设备标准差(SA)、数据处理公式和需要计算的百分位数，数据处理子模块计算得目标参考数据的参考均值、参考标准差SP、变异系数、SP/SA、大端数据占比、小端数据占比、排除数据占比、正态分布概率和百分位数，其中的大端数据占比为超过极端值舍弃上限的数据在初步参考数据中的占比，小端数据占比为低于极端值舍弃下限的数据在初步参考数据中的占比，排除数据占比为经极端值舍弃上限、极端值舍弃下限和过滤规则排除掉的数据在初步参考数据中的占比；绘图子模块用于设置频数分布图柱数，并根据频数分布图柱数绘制出经送检医院、参考数据时间范围和过滤条件过滤后初步历史检测数据的第一频数分布图、目标历史检测数据的第二频数分布图和基于过滤规则的第三频数分布图；
实时监控模块，包括实时运行子模块和模拟偏移子模块，其中实时运行子模块用于以检测项目和设备参数为单位接收实时检测数据，还用于设置运行参数，并根据运行参数处理实时检测数据，运行参数包括自动纳入监控的样本个数、固定均值、固定标准差、失控限、截取限和延滞点，其中固定均值与固定标准差参考数据处理子模块中计算得的参考均值和参考标准差进行设置，失控限与截取限分别以绝对值或百分数或固定标准差或固定标准误作为单位进行设置，其中固定标准误由固定标准差除以自动计算均值的样本个数的开二次根号值计算得出，延滞点默认设置为关键误差与自动计算均值的样本个数之和，实时运行子模块根据固定均值和失控限建立起实时监控框架，以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动均值的计算，任意一个批次的实时检测数据相对于前一批次的实时检测数据更新了一个实时检测数据，实时运行子模块将计算得的移动均值纳入实时监控框架中进行监控：以固定均值为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动均值进行描点，其中落入上下控制线之间的移动均值点定义为在控点，超出上下控制线的移动均值点定义为失控点，实时运行子模块将在控点与失控点分别以绿色和红色显示出来，当出现第一个失控点时实时运行子模块以提示框的形式发出初次失控报警信息，当出现连续失控点的个数达到延滞点的值时，实时运行子模块以提示框的形式发出延滞报警信息；模拟偏移子模块用于输入关键误差，模拟偏移子模块根据设定的关键误差对实时检测数据进行处理，从而获得偏移检测数据，以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的偏移检测数据进行移动均值的计算，并根据模拟偏移实施点与出现失控点之间的移动均值点数得到系统的误差检出点数(ANPed)，设置不同的关键误差模拟偏移子模块可获得对应的误差检出点数(ANPed)，该误差检出点数(ANPed)为延滞点的设置提供参考，通过系统模拟获得不同关键误差条件下的系统误差检出点数(ANPed)，从而确定最优的延滞点，建议将延滞点的值设定为系统误差检出点数(ANPed)。
实施例2
本实施例提供的另一种定量检测智能化审核用动态监控系统基于实施例1中的定量检测智能化审核用动态监控系统，本实施例中以中位数代替均值进行动态监控：数据处理子模块计算得目标参考数据的参考中位数、参考标准差SP、变异系数、SP/SA、大端数据占比、小端数据占比、排除数据占比、正态分布概率和百分位数，其中计算的百分位数包括10％百分位数、50％百分位数和90％百分位数；实时监控模块中设置的运行参数包括自动纳入监控的样本个数、固定中位数、固定标准差、失控限、截取限和延滞点，其中的失控限上限U的计算公式为：其中m为数据处理子模块中计算得的50％百分位数，d为根据检测经验人为设定的系数(1.5＜d＜2.6)，h为数据处理子模块中计算得的90％百分位数，n为自动纳入监控的样本个数，失控限下限L的计算公式为：其中l为数据处理子模块中计算得的10％百分位数；实时监控模块包括实时运行子模块与模拟偏移子模块，其中实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动中位数的计算，任意一个批次的实时检测数据相对于前一批次的实时检测数据更新了一个实时检测数据，实时运行子模块将计算得的移动中位数纳入实时监控框架中进行监控：以固定中位数为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动中位数进行描点，其中落入上下控制线之间的移动中位数点定义为在控点，超出上下控制线的移动中位数点定义为失控点；模拟偏移子模块用于输入关键误差，模拟偏移子模块根据设定的关键误差对实时检测数据进行处理，从而获得偏移检测数据，以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的偏移检测数据进行移动中位数的计算，并根据模拟偏移实施点与出现失控点之间的移动中位数点数得到系统的误差检出点数(ANPed)，设置不同的关键误差模拟偏移子模块可获得对应的误差检出点数(ANPed)，该误差检出点数(ANPed)为延滞点的设置提供参考，通过系统模拟获得不同关键误差条件下的系统误差检出点数(ANPed)，从而确定最优的延滞点，建议将延滞点的值设定为系统误差检出点数(ANPed)。
实施例3
本实施例提供的另一种定量检测智能化审核用动态监控系统基于实施例1中的定量检测智能化审核用动态监控系统，本实施例中在均值的基础上以移动加权指数均值代替移动均值进行动态监控：实时监控模块中设置的运行参数包括自动纳入监控的样本个数、固定均值、固定标准差、失控限、截取限、平滑指数和延滞点；实时监控模块包括实时运行子模块与模拟偏移子模块，其中实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动均值的计算，实时运行子模块还根据计算得的移动均值与设定的平滑指数计算移动加权指数均值，同一批次的实时检测数据中每一个实时检测数据对应于一个加权指数：EWMA1＝a1*x+A*(1-x)，EWMAi＝ai*x+EWMAi-1*(1-x)，其中EWMA1为对应于同一批次中第一个实时检测数据的加权指数，a1为第一个实时检测数据，x为设定的平滑指数，A为该批次实时检测数据的移动均值，EWMAi为对应于同一批次中第i个实时检测数据的加权指数，i为大于1的自然数，ai为第i个实时检测数据，EWMAi-1为第i-1个加权指数，该批次实时检测数据的移动加权指数均值由公式计算得出，其中n为自动纳入监控的样本个数；实时运行子模块将计算得的移动加权指数均值纳入实时监控框架中进行监控：以固定均值为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动加权指数均值进行描点，其中落入上下控制线之间的移动加权指数均值点定义为在控点，超出上下控制线的移动加权指数均值点定义为失控点；模拟偏移子模块用于输入关键误差，模拟偏移子模块根据设定的关键误差对实时检测数据进行处理，从而获得偏移检测数据，以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的偏移检测数据进行移动加权指数均值的计算，并根据模拟偏移实施点与出现失控点之间的移动加权指数均值点数得到系统的误差检出点数(ANPed)，设置不同的关键误差模拟偏移子模块可获得对应的误差检出点数(ANPed)，该误差检出点数(ANPed)为延滞点的设置提供参考，通过系统模拟获得不同关键误差条件下的系统误差检出点数(ANPed)，从而确定最优的延滞点，建议将延滞点的值设定为系统误差检出点数(ANPed)。
实施例4
一种定量检测智能化审核用动态监控方法，包含有以下步骤：
S1、在信息录入模块中以检测系统为单位录入检测项目和设备信息，设备信息包括实验室名称、检测试剂、检测仪器名称和检测仪器型号；信息录入模块根据录入的检测项目和设备信息从数据存储模块中提取出初步历史检测数据，并将初步历史检测数据发送至参考数据模块；
S21、在参考数据模块的数据提取子模块中设置提取参数与过滤规则，数据提取子模块根据提取参数和过滤规则从初步历史检测数据中提取出目标历史检测数据，提取参数包括送检医院、参考数据时间范围、极端值舍弃上限和极端值舍弃下限，过滤规则包括年龄、性别和住院号；
S22、在参考数据模块的数据处理子模块中设置处理参数，数据处理子模块根据处理参数对目标历史检测数据进行计算，处理参数包括设备标准差(SA)、数据处理公式和需要计算的百分位数，数据处理子模块计算得目标参考数据的参考均值、参考标准差SP、变异系数、SP/SA、大端数据占比、小端数据占比、排除数据占比、正态分布概率和百分位数，其中的大端数据占比为超过极端值舍弃上限的数据在初步参考数据中的占比，小端数据占比为低于极端值舍弃下限的数据在初步参考数据中的占比，排除数据占比为经极端值舍弃上限、极端值舍弃下限和过滤规则排除掉的数据在初步参考数据中的占比；
S23、在参考数据模块中的绘图子模块用于设置频数分布图柱数，绘图子模块根据频数分布图柱数绘制出经送检医院、参考数据时间范围和过滤条件过滤后初步历史检测数据的第一频数分布图、目标历史检测数据的第二频数分布图和基于过滤规则的第三频数分布图；
S30、在实时监控模块的实时运行子模块中设置运行参数，运行参数包括截取限和失控限，在实时监控模块的模拟偏移子模块中输入关键误差，模拟偏移子模块根据设定的关键误差对实时检测数据进行处理，从而获得偏移检测数据，以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的偏移检测数据进行移动均值的计算，超出截取限限定范围的移动均值点定义为失控点，根据模拟偏移实施点与出现失控点之间的移动均值点数得到系统的误差检出点数(ANPed)，设置不同的关键误差模拟偏移子模块可获得对应的误差检出点数(ANPed)，通过系统模拟获得不同关键误差条件下的系统误差检出点数(ANPed)，从而确定最优的关键误差和系统误差检出点数(ANPed)；
S31、实时监控模块中的实时运行子模块以检测项目和设备参数为单位接收实时检测数据，实时运行子模块根据运行参数处理实时检测数据，运行参数包括自动纳入监控的样本个数、固定均值、固定标准差、失控限、截取限和延滞点，其中固定均值与固定标准差参考数据处理子模块中计算得的参考均值和参考标准差进行设置，失控限与截取限分别以绝对值或百分数或固定标准差或固定标准误作为单位进行设置，其中固定标准误由固定标准差除以自动计算均值的样本个数的开二次根号值计算得出，延滞点参考系统的误差检出点数(ANPed)进行设置，建议将延滞点的值设定为系统误差检出点数(ANPed)，实时运行子模块根据固定均值和失控限建立起实时监控框架；
S32、实时运行子模块以设定的自动计算均值的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动均值的计算，任意一个批次的实时检测数据相对于前一批次的实时检测数据更新了一个实时检测数据；实时运行子模块将计算得的移动均值纳入实时监控框架中进行监控：以固定均值为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动均值进行描点，其中落入上下控制线之间的移动均值点定义为在控点，超出上下控制线的移动均值点定义为失控点，实时运行子模块将在控点与失控点分别以绿色和红色显示出来，当出现第一个失控点时实时运行子模块以提示框的形式发出初次失控报警信息，当出现连续失控点的个数达到延滞点的值时，实时运行子模块以提示框的形式发出延滞报警信息。
实施例5
本实施例提供的另一种定量检测智能化审核用动态监控方法基于实施例1中的定量检测智能化审核用动态监控方法，本实施例中以中位数代替均值进行动态监控：步骤S22中，数据处理子模块计算得目标参考数据的参考中位数、参考标准差SP、变异系数、SP/SA、大端数据占比、小端数据占比、排除数据占比、正态分布概率和百分位数，其中计算的百分位数包括10％百分位数、50％百分位数和90％百分位数；步骤S30中，模拟偏移子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的偏移检测数据进行移动中位数的计算，超出截取限限定范围的移动中位数点定义为失控点，根据模拟偏移实施点与出现失控点之间的移动中位数点数得到系统的误差检出点数(ANPed)；步骤S31中，实时运行子模块中设置的运行参数包括自动纳入监控的样本个数、固定中位数、固定标准差、失控限、截取限和延滞点，其中的失控限上限U的计算公式为：其中m为数据处理子模块中计算得的50％百分位数，d为根据检测经验人为设定的系数(1.5＜d＜2.6)，h为数据处理子模块中计算得的90％百分位数，n为自动纳入监控的样本个数，失控限下限L的计算公式为：其中l为数据处理子模块中计算得的10％百分位数；步骤S32中，实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动中位数的计算，任意一个批次的实时检测数据相对于前一批次的实时检测数据更新了一个实时检测数据；实时运行子模块将计算得的移动中位数纳入实时监控框架中进行监控：以固定中位数为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动中位数进行描点，其中落入上下控制线之间的移动中位数点定义为在控点，超出上下控制线的移动中位数点定义为失控点。
实施例6
本实施例提供的另一种定量检测智能化审核用动态监控方法基于实施例1中的定量检测智能化审核用动态监控方法，本实施例中在均值的基础上以移动加权指数均值代替移动均值进行动态监控：步骤S30中，模拟偏移子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的偏移检测数据进行移动加权指数均值的计算，超出截取限限定范围的移动加权指数均值点定义为失控点，根据模拟偏移实施点与出现失控点之间的移动加权指数均值点数得到系统的误差检出点数(ANPed)；步骤S31中，实时运行子模块中设置的运行参数包括自动纳入监控的样本个数、固定均值、固定标准差、失控限、截取限、平滑指数和延滞点；步骤S32中，实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动均值的计算，实时运行子模块还根据计算得的移动均值与设定的平滑指数计算移动加权指数均值，同一批次的实时检测数据中每一个实时检测数据对应于一个加权指数：
EWMA1＝a1*x+A*(1-x)，EWMAi＝ai*x+EWMAi-1*(1-x)，其中EWMA1为对应于同一批次中第一个实时检测数据的加权指数，a1为第一个实时检测数据，x为设定的平滑指数，A为该批次实时检测数据的移动均值，EWMAi为对应于同一批次中第i个实时检测数据的加权指数，i为大于1的自然数，ai为第i个实时检测数据，EWMAi-1为第i-1个加权指数，该批次实时检测数据的移动加权指数均值由公式计算得出，其中n为自动纳入监控的样本个数；实时运行子模块将计算得的移动加权指数均值纳入实时监控框架中进行监控：以固定均值为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动加权指数均值进行描点，其中落入上下控制线之间的移动加权指数均值点定义为在控点，超出上下控制线的移动加权指数均值点定义为失控点。
对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种定量检测智能化审核用动态监控系统，其特征在于，包括有：
信息录入模块，用于以检测系统为单位录入检测项目和设备信息；
实时监控模块，用于以检测项目和检测系统为单位接收实时检测数据，还用于设置运行参数，运行参数包括自动纳入监控的样本个数，实时监控模块根据运行参数建立起实时监控框架，实时监控模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对实时检测数据进行动态监控，任意一个批次的实时检测数据相对于前一批次的实时检测数据更新了一个实时检测数据。
2.如权利要求1所述的定量检测智能化审核用动态监控系统，其特征在于，所述运行参数还包括固定均值、固定标准差、失控限、截取限和延滞点，所述实时监控模块包括实时运行子模块，实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动均值的计算，实时运行子模块将计算得的移动均值纳入实时监控框架中进行监控：以固定均值为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动均值进行描点，其中落入上下控制线之间的移动均值点定义为在控点，超出上下控制线的移动均值点定义为失控点，实时监控模块将在控点与失控点分别以不同的颜色显示出来，当出现连续失控点的个数达到延滞点的值时，实时运行子模块发出延滞报警信息。
3.如权利要求2所述的定量检测智能化审核用动态监控系统，其特征在于，所述实时监控模块还包括模拟偏移子模块，所述模拟偏移子模块用于输入关键误差，模拟偏移子模块根据设定的关键误差对实时检测数据进行处理，从而获得偏移检测数据，以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的偏移检测数据进行移动均值的计算，并根据模拟偏移实施点与出现失控点之间的移动均值点数得到系统的误差检出点数，设置不同的关键误差模拟偏移子模块可获得对应的误差检出点数，所述误差检出点数为延滞点的设置提供参考。
4.如权利要求1所述的定量检测智能化审核用动态监控系统，其特征在于，所述运行参数还包括固定中位数、固定标准差、失控限、截取限和延滞点，实时监控模块包括实时运行子模块，所述实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动中位数的计算，实时运行子模块将计算得的移动中位数纳入实时监控框架中进行监控：以固定中位数为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动中位数进行描点，其中落入上下控制线之间的移动中位数点定义为在控点，超出上下控制线的移动中位数点定义为失控点，实时运行子模块将在控点与失控点分别以不同的颜色显示出来；当连续失控点个数达到延滞点时，实时运行子模块发出延滞报警信息。
5.如权利要求1所述的定量检测智能化审核用动态监控系统，其特征在于，所述运行参数还包括固定均值、固定标准差、平滑指数、失控限、截取限和延滞点，实时监控模块包括实时运行子模块，所述实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动均值的计算，实时运行子模块还根据计算得的移动均值与设定的平滑指数计算移动加权指数均值，同一批次的实时检测数据中每一个实时检测数据对应于一个加权指数：EWMA1＝a1*x+A*(1-x)，EWMAi＝ai*x+EWMAi-1*(1-x)，其中EWMA1为对应于同一批次中第一个实时检测数据的加权指数，a1为第一个实时检测数据，x为设定的平滑指数，A为该批次实时检测数据的移动均值，EWMAi为对应于同一批次中第i个实时检测数据的加权指数，i为大于1的自然数，ai为第i个实时检测数据，EWMAi-1为第i-1个加权指数，该批次实时检测数据的移动加权指数均值由公式计算得出，其中n为自动纳入监控的样本个数；实时运行子模块将计算得的移动加权指数均值纳入实时监控框架中进行监控：以固定均值为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动加权指数均值进行描点，其中落入上下控制线之间的移动加权指数均值点定义为在控点，超出上下控制线的移动加权指数均值点定义为失控点，实时运行子模块将在控点与失控点分别以不同的颜色显示出来；当出现连续失控点的个数达到延滞点的值时，实时运行子模块以提示框的形式形成延滞报警信息。
6.一种定量检测智能化审核用动态监控方法，其特征在于，包含有以下步骤：
S1、在信息录入模块中以检测系统为单位录入检测项目和设备信息；
S21、在实时监控模块中以检测项目和检测系统为单位接收实时检测数据，在实时监控模块中设置运行参数，所述运行参数包括自动纳入监控的样本个数，实时监控模块根据运行参数建立起实时监控框架；
S22、实时监控模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对实时检测数据进行动态监控，任意一个批次的实时检测数据相对于前一批次的实时检测数据更新了一个实时检测数据。
7.如权利要求6所述的定量检测智能化审核用动态监控方法，其特征在于，步骤S21中，所述运行参数还包括固定均值、固定标准差、失控限、截取限和延滞点；步骤S22中，实时监控模块包括实时运行子模块，所述实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动均值的计算，实时运行子模块将计算得的移动均值纳入实时监控框架中进行动态监控：以固定均值为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动均值进行描点，其中落入上下控制线之间的移动均值点定义为在控点，超出上下控制线的移动均值点定义为失控点，实时运行子模块将在控点与失控点分别以不同的颜色显示出来；当出现连续失控点的个数达到延滞点的值时，实时运行子模块发出延滞报警信息。
8.如权利要求7所述的定量检测智能化审核用动态监控方法，其特征在于，所述实时监控模块还包括模拟偏移子模块，所述模拟偏移子模块用于输入关键误差，模拟偏移子模块根据设定的关键误差对实时检测数据进行处理，从而获得偏移检测数据，以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的偏移检测数据进行移动均值的计算，并根据模拟偏移实施点与出现失控点之间的移动均值点数得到系统的误差检出点数，设置不同的关键误差模拟偏移子模块可获得对应的误差检出点数，所述误差检出点数为延滞点的设置提供参考。
9.如权利要求6所述的定量检测智能化审核用动态监控方法，其特征在于，步骤S21中，所述运行参数还包括固定中位数、固定标准差、失控限、截取限和延滞点；步骤S22中，实时监控模块包括实时运行子模块，所述实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动中位数的计算，实时运行子模块将计算得的移动中位数纳入实时监控框架中进行监控：以固定中位数为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动中位数进行描点，其中落入上下控制线之间的移动中位数点定义为在控点，超出上下控制线的移动中位数点定义为失控点，实时运行子模块将在控点与失控点分别以不同的颜色显示出来；当出现连续失控点的个数达到延滞点时，实时运行子模块发出延滞报警信息。
10.如权利要求6所述的定量检测智能化审核用动态监控方法，其特征在于，步骤S21中，所述运行参数还包括固定均值、固定标准差、平滑指数、失控限、截取限和延滞点；步骤S22中，实时监控模块包括实时运行子模块，所述实时运行子模块以设定的自动纳入监控的样本个数为一个批次对满足截取限条件的实时检测数据进行移动均值的计算，实时运行子模块还根据计算得的移动均值与设定的平滑指数计算移动加权指数均值，同一批次的实时检测数据中每一个实时检测数据对应于一个加权指数：EWMA1＝a1*x+A*(1-x)，EWMAi＝ai*x+EWMAi-1*(1-x)，其中EWMA1为对应于同一批次中第一个实时检测数据的加权指数，a1为第一个实时检测数据，x为设定的平滑指数，A为该批次实时检测数据的移动均值，EWMAi为对应于同一批次中第i个实时检测数据的加权指数，i为大于1的自然数，ai为第i个实时检测数据，EWMAi-1为第i-1个加权指数，该批次实时检测数据的移动加权指数均值由公式计算得出，其中n为自动纳入监控的样本个数；实时运行子模块将计算得的移动加权指数均值纳入实时监控框架中进行监控：以固定均值为中心线、失控限为上下控制线、按时间顺序对移动加权指数均值进行描点，其中落入上下控制线之间的移动加权指数均值点定义为在控点，超出上下控制线的移动加权指数均值点定义为失控点，实时运行子模块将在控点与失控点分别以不同的颜色显示出来；当出现连续失控点的个数达到延滞点的值时，实时运行子模块发出延滞报警信息。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201611262337.5A CN106682432A (zh) | 2016-12-30 | 2016-12-30 | 一种定量检测智能化审核用动态监控系统和方法 |
| CN201710434180.8A CN107248039B (zh) | 2016-12-30 | 2017-06-09 | 基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201611262337.5A CN106682432A (zh) | 2016-12-30 | 2016-12-30 | 一种定量检测智能化审核用动态监控系统和方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106682432A true CN106682432A (zh) | 2017-05-17 |
Family
ID=58849864
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201611262337.5A Pending CN106682432A (zh) | 2016-12-30 | 2016-12-30 | 一种定量检测智能化审核用动态监控系统和方法 |
| CN201710434180.8A Active CN107248039B (zh) | 2016-12-30 | 2017-06-09 | 基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法及装置 |
Family Applications After (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710434180.8A Active CN107248039B (zh) | 2016-12-30 | 2017-06-09 | 基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (2) | CN106682432A (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107247871A (zh) * | 2017-05-24 | 2017-10-13 | 重庆金域医学检验所有限公司 | 项目检测时间核查预警方法及装置 |
| CN107247870A (zh) * | 2017-05-24 | 2017-10-13 | 杭州金域医学检验所有限公司 | 基于医疗标本检测项目结果的自动预警方法及装置 |
| CN110379143A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-10-25 | 中铁工程机械研究设计院有限公司 | 一种用于机械设备的报警系统阈值确定方法 |
| CN110569409A (zh) * | 2018-05-18 | 2019-12-13 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 数据补差显示方法、系统、设备和存储介质 |
| CN111551757A (zh) * | 2019-06-26 | 2020-08-18 | 金寓润泽(北京)科技有限责任公司 | 个性化临床检验质控方法和设备 |
| CN112102903A (zh) * | 2020-08-25 | 2020-12-18 | 中国医学科学院北京协和医院 | 基于临床实验室检测结果的质量控制系统 |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108062977A (zh) * | 2017-12-18 | 2018-05-22 | 广东祥岳生物技术有限公司 | 一种新生儿地中海贫血筛查结果自动判断系统 |
| CN109030803B (zh) * | 2018-06-15 | 2021-07-27 | 浙江省人民医院 | 生化检测质控方法 |
| CN109870566B (zh) * | 2019-03-14 | 2022-06-10 | 柳州市柳铁中心医院 | 临床样本批间比值质控检测方法及其应用 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10074057B2 (en) * | 2004-05-21 | 2018-09-11 | Pressco Technology Inc. | Graphical re-inspection user setup interface |
| CN101303340A (zh) * | 2007-05-08 | 2008-11-12 | 佘鸥 | 一种用病人标本检测结果差值进行质量控制的方法 |
| CN102043896A (zh) * | 2009-12-28 | 2011-05-04 | 中国人民解放军第二军医大学东方肝胆外科医院 | 临床组织样本库信息管理方法 |
| JP5668436B2 (ja) * | 2010-12-01 | 2015-02-12 | ソニー株式会社 | 検体領域検出方法、検体領域検出装置及び検体領域検出プログラム |
| CN102978283B (zh) * | 2012-11-20 | 2015-09-23 | 天昊生物医药科技（苏州）有限公司 | 用于生物样本核酸检测的分子内标质控方法及其试剂盒 |
| CN103853936A (zh) * | 2013-11-27 | 2014-06-11 | 上海丰核信息科技有限公司 | 染色质免疫共沉淀高通量测序数据处理方法 |
-
2016
- 2016-12-30 CN CN201611262337.5A patent/CN106682432A/zh active Pending
-
2017
- 2017-06-09 CN CN201710434180.8A patent/CN107248039B/zh active Active
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107247871A (zh) * | 2017-05-24 | 2017-10-13 | 重庆金域医学检验所有限公司 | 项目检测时间核查预警方法及装置 |
| CN107247870A (zh) * | 2017-05-24 | 2017-10-13 | 杭州金域医学检验所有限公司 | 基于医疗标本检测项目结果的自动预警方法及装置 |
| CN107247870B (zh) * | 2017-05-24 | 2018-06-22 | 杭州金域医学检验所有限公司 | 基于医疗标本检测项目结果的自动预警方法及装置 |
| CN110569409A (zh) * | 2018-05-18 | 2019-12-13 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 数据补差显示方法、系统、设备和存储介质 |
| CN110569409B (zh) * | 2018-05-18 | 2024-04-05 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 数据补差显示方法、系统、设备和存储介质 |
| CN111551757A (zh) * | 2019-06-26 | 2020-08-18 | 金寓润泽(北京)科技有限责任公司 | 个性化临床检验质控方法和设备 |
| CN110379143A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-10-25 | 中铁工程机械研究设计院有限公司 | 一种用于机械设备的报警系统阈值确定方法 |
| CN110379143B (zh) * | 2019-07-12 | 2021-10-26 | 中铁工程机械研究设计院有限公司 | 一种用于机械设备的报警系统阈值确定方法 |
| CN112102903A (zh) * | 2020-08-25 | 2020-12-18 | 中国医学科学院北京协和医院 | 基于临床实验室检测结果的质量控制系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107248039B (zh) | 2018-02-13 |
| CN107248039A (zh) | 2017-10-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106682432A (zh) | 一种定量检测智能化审核用动态监控系统和方法 | |
| CN107862338B (zh) | 基于双检验法的海洋环境监测数据质量管理方法及系统 | |
| CN104573850A (zh) | 一种火电厂设备状态评估方法 | |
| CN112379070A (zh) | 一种基于大数据的河道水环境环保治理污染源监测管理系统 | |
| CN102662048B (zh) | 一种尿液分析方法及尿液分析装置 | |
| CN110141219A (zh) | 基于导联融合深度神经网络的心肌梗死自动检测方法 | |
| CN105046957B (zh) | 一种用于事故分析与安全评价的平衡采样方法 | |
| CN103345654A (zh) | 一种基于形态学分类计数白细胞的方法 | |
| CN112884724A (zh) | 一种用于肺癌组织病理分型的智能判断方法及系统 | |
| CN116520236B (zh) | 一种智能电表的异常检测方法和系统 | |
| CN109740890A (zh) | 一种质量影响因素相关性分析方法 | |
| CN111126759A (zh) | 一种基于异常事件故障关联度的电能表状态评估方法 | |
| CN110070128A (zh) | 一种基于随机森林模型的慢性肝病风险评估系统 | |
| CN113341087A (zh) | 一种河道水质污染源智能监测分析方法、系统及计算机存储介质 | |
| CN112185468A (zh) | 一种用于基因数据分析和处理的云端管理系统及方法 | |
| CN111833009A (zh) | 全实验室智能审核软件系统 | |
| CN103914630A (zh) | 建筑能耗监管系统 | |
| CN117170303A (zh) | 一种基于多元时间序列预测的plc故障智能诊断维护系统 | |
| CN112184415A (zh) | 数据处理方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN107247871A (zh) | 项目检测时间核查预警方法及装置 | |
| CN113642820B (zh) | 一种基于大数据对人员数据信息评估管理的方法及系统 | |
| Riebling et al. | Six Sigma project reduces analytical errors in an automated lab. | |
| CN114944208A (zh) | 质量控制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN113033845B (zh) | 一种电力传输资源共建共享的建设方法及装置 | |
| CN102608303B (zh) | 一种橡胶硬度的在线测量方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20170517 |