CN107248039B - 基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法，包括：根据检测项目，接收对医疗标本进行所述检测项目的检测而获得的检测结果；将所述检测结果与距离当前时刻最近的N‑1个历史检测结果作为一个批次的实时检测数据；确定所述批次的实时检测数据的监控值，并将所述监控值显示于监控框图中。本发明还公开了一种基于医疗标本检测项目结果的实时质控装置。采用本发明实施例，提高检测项目结果的审核效率和准确率。

Description

基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法及装置
技术领域
本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种基于医疗标检测项目结果的实时质控方法及装置。
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。
发明人在实施本发明时，发现现有的质控方法也存在着以下局限性：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；例如若质控品来源于小牛血清(血浆)且添加了添加剂、抑菌剂，那么其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。
发明内容
本发明实施例提出的一种基于医疗标检测项目结果的实时质控方法及装置，提高检测项目结果的审核效率和准确率。
本发明实施例提供一种基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法，包括：
根据检测项目，接收对医疗标本进行所述检测项目的检测而获得的检测结果；
将所述检测结果与距离当前时刻最近的N-1个历史检测结果作为一个批次的实时检测数据；
确定所述批次的实时检测数据的监控值，并将所述监控值显示于监控框图中。
进一步地，所述确定所述批次的实时检测数据的监控值，具体为：
计算所述批次的实时检测数据的检测结果的算术平均值，作为所述批次的实时检测数据的监控值；或者，
将所述批次的实时检测数据的检测结果的中位数，作为所述批次的实时检测数据的监控值；或者，
根据所述批次的实时检测数据的每一个检测结果对应的加权指数，计算所述每一个检测结果的加权数值，对计算所得的所有加权数值的均值作为所述批次的实时检测数据的监控值；其中，所述批次的实时检测数据的第一个检测结果的加权数值为EWMA1＝a1*x+A*(1-x)；所述批次的实时检测数据的第i 个检测结果的加权数值为EWMAi＝ai*x+EWMAi-1*(1-x)； EWMA1为所述第1个检测结果的加权数值；EWMAi为所述第i个检测结果的加权数值；i为大于1的自然数，a1为所述批次的实时检测数据的第一个检测结果，ai为所述批次的实时检测数据的第i个检测结果；A为所述批次的实时检测数据的检测结果的算术平均值；x为每一个检测结果对应的加权指数。
进一步地，所述将所述监控值显示于监控框图中，具体包括：
判断所述批次的实时检测数据的监控值是否落入失控上限与失控下限之间的区间内；
若是，对所述批次的实时检测数据的监控值以第一颜色描点显示在监控框图中，并对连续失控计数值进行清零；所述监控框图用于显示每一个时间上对应的批次的实时检测数据的监控值，以及用于显示所述失控上限和所述失控下限；
若否，对所述批次的实时检测数据的监控值以第二颜色描点显示在所述监控框图中，并对所述连续失控计数值进行加一；
当判定所述连续失控值达到延滞点的数值时，发出延滞报警信息。
更进一步地，所述延滞点的设置过程，具体为：
根据预设的关键误差，对M个批次的实时检测数据的每一个检测结果进行误差偏移计算，获得M个批次的偏移检测数据；
分别计算每一个批次的偏移检测数据的监控值；
对每一个批次的偏移检测数据的监控值进行判断是否落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间，并统计落入没有落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间的批次数；
根据所述批次数设置所述延滞点。
再进一步地，所述失控上限和所述失控下限的设置过程，具体为：
根据所述检测项目和所述医疗标本的设备信息，从数据存储单元中提取出初步历史检测数据；所述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；
根据提取参数和过滤规则，从所述初步历史检测数据中提取出目标检测数据；所述提取参数包括送检医院、参考数据范围、极端值舍弃上限和极端值舍弃下限，所述过滤规则包括医疗标本对应的被检测人的年龄、性别和住院号；
统计所述目标检测数据的正态分布概率，分别获得位于10％概率值的检测结果数值k、位于50％概率值的检测结果数值m和位于90％概率值的检测结果数值h；
根据所述位于50％概率值的检测结果数值m和所述位于90％概率值的检测结果数值h，计算得到所述失控上限其中，1.5＜d＜2.6，n为所述目标检测数据的检测结果数量；
根据所述位于10％概率值的检测结果数值k和所述位于50％概率值的检测结果数值m，计算得到所述失控下取
相应地，本发明还提供一种基于医疗标本检测项目结果的实时质控装置，包括：
信息接收模块，用于根据检测项目，接收对医疗标本进行所述检测项目的检测而获得的检测结果；
数据批次化模块，用于将所述检测结果与距离当前时刻最近的N-1个历史检测结果作为一个批次的实时检测数据；以及，
动态监控模块，用于确定所述批次的实时检测数据的监控值，并将所述监控值显示于监控框图中。
进一步地，所述动态监控模块包括：
第一监控值单元，用于计算所述批次的实时检测数据的检测结果的算术平均值，作为所述批次的实时检测数据的监控值；或者，
第二监控值单元，用于将所述批次的实时检测数据的检测结果的中位数，作为所述批次的实时检测数据的监控值；或者，
第三监控值单元，用于根据所述批次的实时检测数据的每一个检测结果对应的加权指数，计算所述每一个检测结果的加权数值，对计算所得的所有加权数值的均值作为所述批次的实时检测数据的监控值；其中，所述批次的实时检测数据的第一个检测结果的加权数值为EWMA1＝a1*x+A*(1-x)；所述批次的实时检测数据的第i个检测结果的加权数值为EWMAi＝ai*x+EWMAi-1* (1-x)；EWMA1为所述第1个检测结果的加权数值；EWMAi为所述第i个检测结果的加权数值；i为大于1的自然数，a1为所述批次的实时检测数据的第一个检测结果，ai为所述批次的实时检测数据的第i个检测结果；A为所述批次的实时检测数据的检测结果的算术平均值；x为每一个检测结果对应的加权指数。
进一步地，所述动态监控模块还包括：
失控判断单元，用于判断所述批次的实时检测数据的监控值是否落入失控上限与失控下限之间的区间内；
在控处理单元，用于当所述批次的实时检测数据的监控值落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间内时，对所述批次的实时检测数据的监控值以第一颜色描点显示在监控框图中，并对连续失控计数值进行清零；所述监控框图用于显示每一个时间上对应的批次的实时检测数据的监控值，以及用于显示所述失控上限和所述失控下限；
失控处理单元，用于当所述批次的实时检测数据的监控值没有落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间内时，对所述批次的实时检测数据的监控值以第二颜色描点显示在所述监控框图中，并对所述连续失控计数值进行加一；以及，
延滞报警单元，用于当判定所述连续失控值达到延滞点的数值时，发出延滞报警信息。
更进一步地，所述实时质控装置还包括用于设置所述延滞点的延滞点设置模块，所述延滞点设置模块具体包括：
偏移计算单元，用于根据预设的关键误差，对M个批次的实时检测数据的每一个检测结果进行误差偏移计算，获得M个批次的偏移检测数据；
第四监控单元，用于分别计算每一个批次的偏移检测数据的监控值；
误差批次统计单元，用于对每一个批次的偏移检测数据的监控值进行判断是否落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间，并统计落入没有落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间的批次数；以及，
延滞设置单元，用于根据所述批次数设置所述延滞点。
更进一步地，所述实时质控装置还包括用于设置所述失控上限和所述失控下限的失控上下限设置模块，所述失控上下限设置模块具体包括：
初步提取单元，用于根据所述检测项目和所述医疗标本的设备信息，从数据存储单元中提取出初步历史检测数据；所述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；
目标提取单元，用于根据提取参数和过滤规则，从所述初步历史检测数据中提取出目标检测数据；所述提取参数包括送检医院、参考数据范围、极端值舍弃上限和极端值舍弃下限，所述过滤规则包括医疗标本对应的被检测人的年龄、性别和住院号；
正态分布统计单元，用于统计所述目标检测数据的正态分布概率，分别获得位于10％概率值的检测结果数值k、位于50％概率值的检测结果数值m和位于90％概率值的检测结果数值h；
失控上限计算单元，用于根据所述位于50％概率值的检测结果数值m和所述位于90％概率值的检测结果数值h，计算得到所述失控上限其中，1.5＜d＜2.6，n为所述目标检测数据的检测结果数量；以及，
失控下限计算单元，用于根据所述位于10％概率值的检测结果数值k和所述位于50％概率值的检测结果数值m，计算得到所述失控下取
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明实施例提供的一种基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法及装置，通过对接收到的每一个医疗标本的检测结果，均进行分批处理，使得任一次一个批次的实时检测数据相对于其前一批次的实时检测数据仅存在一个检测结果不同，实现大部分数据重叠，监控的每一批次的实时检测数据只更新其中一个检测结果，使得实时监控的每一批次的实时检测数据在显示框图中的描述并非是彼此独立的，可用于检测过程，具有追溯意义，以及无基质效率，大大减少质控装置对质控品的依赖性，有效降低质检成本；另外，将每一批次的实时检测数据的监控值以描点的方式显示在界面中的监控框图内，并将位于失控下限与失控上限之间的监控值与不位于失控下限与失控上限之间的监控值分别用不同颜色显示出来，使监控过程非常直观，便操作员进行操作；以及提供延滞点设置机制和延滞报警机制，提高检测出医疗标本检测结果是否存在误差的能力。
附图说明
图1是本发明提供的基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法的一个实施例的流程示意图；
图2是本发明提供的基于医疗标本检测项目结果的实时质控装置的一个实施例的结构示意图；
图3是本发明提供的基于医疗标本检测项目结果的实时质控装置的动态监控模块的一个实施例的结构示意图
图4是本发明提供的基于医疗标本检测项目结果的实时质控装置的延滞点设置模块的一个实施例的结构示意图；
图5是本发明提供的基于医疗标本检测项目结果的实时质控装置的延滞点设置模块的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，是本发明提供的基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法的一个实施例的流程示意图；该实时质控方法包括步骤S1至S3，具体为：
S1，根据检测项目，接收对医疗标本进行所述检测项目的检测而获得的检测结果；
S2，将所述检测结果与距离当前时刻最近的N-1个历史检测结果作为一个批次的实时检测数据；
S3，确定所述批次的实时检测数据的监控值，并将所述监控值显示于监控框图中。
需要说明的是，上述步骤S1至S3的过程仅对一个检测结果进行批次处理和动态监控的过程，实际在执行本发明实施例的过程对每一个检测结果均执行上述操作，以及每一批次所包含的检测结果的数量相同，其数值可根据操作员需求进行设置。
进一步地，在执行上述步骤S3的过程中，确定所述批次的实时检测数据的监控值，确定该监控值的方式可采用均值、中位数或加权均值中的任一方式，具体实施过程为：
计算所述批次的实时检测数据的检测结果的算术平均值，作为所述批次的实时检测数据的监控值；或者，
将所述批次的实时检测数据的检测结果的中位数，作为所述批次的实时检测数据的监控值；或者，
根据所述批次的实时检测数据的每一个检测结果对应的加权指数，计算所述每一个检测结果的加权数值，对计算所得的所有加权数值的均值作为所述批次的实时检测数据的监控值；其中，所述批次的实时检测数据的第一个检测结果的加权数值为EWMA1＝a1*x+A*(1-x)；所述批次的实时检测数据的第i 个检测结果的加权数值为EWMAi＝ai*x+EWMAi-1*(1-x)； EWMA1为所述第1个检测结果的加权数值；EWMAi为所述第i个检测结果的加权数值；i为大于1的自然数，a1为所述批次的实时检测数据的第一个检测结果， ai为所述批次的实时检测数据的第i个检测结果；A为所述批次的实时检测数据的检测结果的算术平均值；x为每一个检测结果对应的加权指数。
通过将一个批次所包含的多个检测结果以一个监控值来作为监控该批次的实时检测数据是否存在检测误判的监控值，能够帮助操作及时发现检测误差，以及提高检测效率。
当通过上述操作确定所述批次的实时检测数据的监控值之后，将所述监控值显示于监控框图中的过程包括：
判断所述批次的实时检测数据的监控值是否落入失控上限与失控下限之间的区间内；
若是，对所述批次的实时检测数据的监控值以第一颜色描点显示在监控框图中，并对连续失控计数值进行清零；所述监控框图用于显示每一个时间上对应的批次的实时检测数据的监控值，以及用于显示所述失控上限和所述失控下限；
若否，对所述批次的实时检测数据的监控值以第二颜色描点显示在所述监控框图中，并对所述连续失控计数值进行加一；
当判定所述连续失控值达到延滞点的数值时，发出延滞报警信息。
需要说明的是，上述监控过程仅是描述对一个批次的实时检测数据进行判断监控，在实际操作过程是会对每一个批次都会执行以上操作，则监控框图描点将会时间移动显示每一个批次的实时检测数据对应的描点，方便操作员观看监控结果。所述监控框图还用于显示中心线，该中心线有于表示所述批次的实时检测数据的参考监控值，当所述监控值通过算术平均值的方式设置时，则该参考监控值为历史检测数据的检测结果的均值；当所述监控值通过中位数的方式设置时，则该参考监控值为历史检测数据的检测结果的中位数；当所述监控值通过加权数值的均值的方式设置时，则该参考监控值为历史检测数据的检测结果的均值。
更进一步地，所述延滞点的设置过程，具体为：
根据预设的关键误差，对M个批次的实时检测数据的每一个检测结果进行误差偏移计算，获得M个批次的偏移检测数据；
分别计算每一个批次的偏移检测数据的检测结果的监控值；
对每一个批次的偏移检测数据的监控值进行判断是否落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间，并统计落入没有落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间的批次数；
根据所述批次数设置所述延滞点。
需要说明的是，关键误差可由操作员输入，所统计得到的批次数为误差检出点数，可以根据不同的关键误差可得不同的误差检出点数，可从很中确定最优的批次数来对延滞点设置。
再进一步地，所述失控上限和所述失控下限的设置过程，具体为：
根据所述检测项目和所述医疗标本的设备信息，从数据存储单元中提取出初步历史检测数据；该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；
根据提取参数和过滤规则，从所述初步历史检测数据中提取出目标检测数据；所述提取参数包括送检医院、参考数据范围、极端值舍弃上限和极端值舍弃下限，所述过滤规则包括医疗标本对应的被检测人的年龄、性别和住院号；
统计所述目标检测数据的正态分布概率，分别获得位于10％概率值的检测结果数值k、位于50％概率值的检测结果数值m和位于90％概率值的检测结果数值h；
根据所述位于50％概率值的检测结果数值m和所述位于90％概率值的检测结果数值h，计算得到所述失控上限其中，1.5＜d＜2.6，n为所述目标检测数据的检测结果数量；
根据所述位于10％概率值的检测结果数值k和所述位于50％概率值的检测结果数值m，计算得到所述失控下取
需要说明的是，在上述提取了目标检测数据之后，还包括将计算获得的超过极端值舍弃上限的数据在初步历史检测数据中的占比作为大端数据占比，将计算获得的低于极端值舍弃下限的数据在初步历史检测数据中的占比作为小端数据占比，以及将计算获得经极端值舍弃上限、极端值舍弃下限和过滤规则排除掉的数据在初步历史检测数据中的占比作为排除数据占比。以及还可以对上述初步历史检测数据绘制第一频数分布图，即没有排除极端值舍弃上限和极端值舍弃下限的频数分布图；以及对目标检测数据绘制第二频数分布图，即排除极端舍弃上限和极端舍充下限后的频数分布图和对基于过滤规则过滤后的目标检测数据绘制第三频数分布图，还包括对目标检测数据绘制的年龄频数分布图，以及性别频数分布图，相应的频数分布图还可以显示在界面当中。
本发明实施例提供的一种基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法，通过对接收到的每一个医疗标本的检测结果，均进行分批处理，使得任一次一个批次的实时检测数据相对于其前一批次的实时检测数据仅存在一个检测结果不同，实现大部分数据重叠，监控的每一批次的实时检测数据只更新其中一个检测结果，使得实时监控的每一批次的实时检测数据在显示框图中的描述并非是彼此独立的，可用于检测过程，具有追溯意义，以及无基质效率，大大减少质控装置对质控品的依赖性，有效降低质检成本；另外，将每一批次的实时检测数据的监控值以描点的方式显示在界面中的监控框图内，并将位于失控下限与失控上限之间的监控值与不位于失控下限与失控上限之间的监控值分别用不同颜色显示出来，使监控过程非常直观，便操作员进行操作；以及提供延滞点设置机制和延滞报警机制，提高检测出医疗标本检测结果是否存在误差的能力。
参见图2，是本发明提供的基于医疗标本检测项目结果的实时质控装置的一个实施例的结构示意图；本发明提供一种基于医疗标本检测项目结果的实时质控装置，包括：
信息接收模块10，用于根据检测项目，接收对医疗标本进行所述检测项目的检测而获得的检测结果；
数据批次化模块20，用于将所述检测结果与距离当前时刻最近的N-1个历史检测结果作为一个批次的实时检测数据；以及，
动态监控模块30，用于确定所述批次的实时检测数据的监控值，并将所述监控值显示于监控框图中。
进一步地，如图3所示，图3是本发明提供的基于医疗标本检测项目结果的实时质控装置的动态监控模块的一个实施例的结构示意图；所述动态监控模块30包括：
第一监控值单元31，用于计算所述批次的实时检测数据的检测结果的算术平均值，作为所述批次的实时检测数据的监控值；或者，
第二监控值单元32，用于将所述批次的实时检测数据的检测结果的中位数，作为所述批次的实时检测数据的监控值；或者，
第三监控值单元33，用于根据所述批次的实时检测数据的每一个检测结果对应的加权指数，计算所述每一个检测结果的加权数值，对计算所得的所有加权数值的均值作为所述批次的实时检测数据的监控值；其中，所述批次的实时检测数据的第一个检测结果的加权数值为EWMA1＝a1*x+A*(1-x)；所述批次的实时检测数据的第i个检测结果的加权数值为EWMAi＝ai*x+EWMAi-1* (1-x)；EWMA1为所述第1个检测结果的加权数值；EWMAi为所述第1个检测结果的加权数值；i为大于1的自然数，a1为所述批次的实时检测数据的第一个检测结果，ai为所述批次的实时检测数据的第i个检测结果；A为所述批次的实时检测数据的检测结果的算术平均值；x为每一个检测结果对应的加权指数。
进一步地，如图3所示，所述动态监控模块30还包括：
失控判断单元34，用于判断所述批次的实时检测数据的监控值是否落入失控上限与失控下限之间的区间内；
在控处理单元35，用于当所述批次的实时检测数据的监控值落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间内时，对所述批次的实时检测数据的监控值以第一颜色描点显示在监控框图中，并对连续失控计数值进行清零；所述监控框图用于显示每一个时间上对应的批次的实时检测数据的监控值，以及用于显示所述失控上限和所述失控下限；
失控处理单元36，用于当所述批次的实时检测数据的监控值没有落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间内时，对所述批次的实时检测数据的监控值以第二颜色描点显示在所述监控框图中，并对所述连续失控计数值进行加一；以及，
延滞报警单元37，用于当判定所述连续失控值达到延滞点的数值时，发出延滞报警信息。
参见图4，是本发明提供的基于医疗标本检测项目结果的实时质控装置的延滞点设置模块的一个实施例的结构示意图；所述实时质控装置还包括用于设置所述延滞点的延滞点设置模块40，所述延滞点设置模块40具体包括：
偏移计算单元41，用于根据预设的关键误差，对历史M个批次的实时检测数据的每一个检测结果进行误差偏移计算，获得M个批次的偏移检测数据；
第四监控单元42，用于分别计算每一个批次的偏移检测数据的检测结果的监控值；
误差批次统计单元43，用于对每一个批次的偏移检测数据的监控值与该批次的实时检测数据监控值，进行判断是否均落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间，并统计只有一者落入的所述失控上限与所述失控下限之间的区间的批次数；以及，
延滞设置单元44，用于根据所述批次数设置所述延滞点。
参见图5，是本发明提供的基于医疗标本检测项目结果的实时质控装置的延滞点设置模块的一个实施例的结构示意图；所述实时质控装置还包括用于设置所述失控上限和所述失控下限的失控上下限设置模块50，所述失控上下限设置模块50具体包括：
初步提取单元51，用于根据所述检测项目和所述医疗标本的设备信息，从数据存储单元中提取出初步历史检测数据；所述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；
目标提取单元52，用于根据提取参数和过滤规则，从所述初步历史检测数据中提取出目标检测数据；所述提取参数包括送检医院、参考数据范围、极端值舍弃上限和极端值舍弃下限，所述过滤规则包括医疗标本对应的被检测人的年龄、性别和住院号；
正态分布统计单元53，用于统计所述目标检测数据的正态分布概率，分别获得位于10％概率值的检测结果数值k、位于50％概率值的检测结果数值m和位于90％概率值的检测结果数值h；
失控上限计算单元54，用于根据所述位于50％概率值的检测结果数值m和所述位于90％概率值的检测结果数值h，计算得到所述失控上限 其中，1.5＜d＜2.6，n为所述目标检测数据的检测结果数量；以及，
失控下限计算单元55，用于根据所述位于10％概率值的检测结果数值k和所述位于50％概率值的检测结果数值m，计算得到所述失控下取
本发明实施例提供的一种基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法，通过对接收到的每一个医疗标本的检测结果，均进行分批处理，使得任一次一个批次的实时检测数据相对于其前一批次的实时检测数据仅存在一个检测结果不同，实现大部分数据重叠，监控的每一批次的实时检测数据只更新其中一个检测结果，使得实时监控的每一批次的实时检测数据在显示框图中的描述并非是彼此独立的，可用于检测过程，具有追溯意义，以及无基质效率，大大减少质控装置对质控品的依赖性，有效降低质检成本；另外，将每一批次的实时检测数据的监控值以描点的方式显示在界面中的监控框图内，并将位于失控下限与失控上限之间的监控值与不位于失控下限与失控上限之间的监控值分别用不同颜色显示出来，使监控过程非常直观，便操作员进行操作；以及提供延滞点设置机制和延滞报警机制，提高检测出医疗标本检测结果是否存在误差的能力。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory， ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法，其特征在于，包括：
根据检测项目，接收对医疗标本进行所述检测项目的检测而获得的检测结果；
将所述检测结果与距离当前时刻最近的N-1个历史检测结果作为一个批次的实时检测数据；
确定所述批次的实时检测数据的监控值，并将所述监控值显示于监控框图中；其中，所述将所述监控值显示于监控框图中，具体包括：
判断所述批次的实时检测数据的监控值是否落入失控上限与失控下限之间的区间内；
若是，对所述批次的实时检测数据的监控值以第一颜色描点显示在监控框图中，并对连续失控计数值进行清零；所述监控框图用于显示每一个时间上对应的批次的实时检测数据的监控值，以及用于显示所述失控上限和所述失控下限；
若否，对所述批次的实时检测数据的监控值以第二颜色描点显示在所述监控框图中，并对所述连续失控计数值进行加一；
当判定所述连续失控值达到延滞点的数值时，发出延滞报警信息。
2.如权利要求1所述的基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法，其特征在于，所述确定所述批次的实时检测数据的监控值，具体为：
计算所述批次的实时检测数据的检测结果的算术平均值，作为所述批次的实时检测数据的监控值；或者，
将所述批次的实时检测数据的检测结果的中位数，作为所述批次的实时检测数据的监控值；或者，
根据所述批次的实时检测数据的每一个检测结果对应的加权指数，计算所述每一个检测结果的加权数值，对计算所得的所有加权数值的均值作为所述批次的实时检测数据的监控值；其中，所述批次的实时检测数据的第一个检测结果的加权数值为EWMA1＝a1*x+A*(1-x)；所述批次的实时检测数据的第i个检测结果的加权数值为EWMAi＝ai*x+EWMAi-1*(1-x)；EWMA1为所述第1个检测结果的加权数值；EWMAi为所述第i个检测结果的加权数值；i为大于1的自然数，a1为所述批次的实时检测数据的第一个检测结果，ai为所述批次的实时检测数据的第i个检测结果；A为所述批次的实时检测数据的检测结果的算术平均值；x为每一个检测结果对应的加权指数。
3.如权利要求1所述的基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法，其特征在于，所述延滞点的设置过程，具体为：
根据预设的关键误差，对M个批次的实时检测数据的每一个检测结果进行误差偏移计算，获得M个批次的偏移检测数据；
分别计算每一个批次的偏移检测数据的监控值；
对每一个批次的偏移检测数据的监控值进行判断是否落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间，并统计落入没有落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间的批次数；
根据所述批次数设置所述延滞点。
4.如权利要求1或3所述的基于医疗标本检测项目结果的实时质控方法，其特征在于，所述失控上限和所述失控下限的设置过程，具体为：
根据所述检测项目和所述医疗标本的设备信息，从数据存储单元中提取出初步历史检测数据；所述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；
根据提取参数和过滤规则，从所述初步历史检测数据中提取出目标检测数据；所述提取参数包括送检医院、参考数据范围、极端值舍弃上限和极端值舍弃下限，所述过滤规则包括医疗标本对应的被检测人的年龄、性别和住院号；
统计所述目标检测数据的正态分布概率，分别获得位于10％概率值的检测结果数值k、位于50％概率值的检测结果数值m和位于90％概率值的检测结果数值h；
根据所述位于50％概率值的检测结果数值m和所述位于90％概率值的检测结果数值h，计算得到所述失控上限其中，1.5＜d＜2.6，n为所述目标检测数据的检测结果数量；
根据所述位于10％概率值的检测结果数值k和所述位于50％概率值的检测结果数值m，计算得到所述失控下取
5.一种基于医疗标本检测项目结果的实时质控装置，其特征在于，包括：
信息接收模块，用于根据检测项目，接收对医疗标本进行所述检测项目的检测而获得的检测结果；
数据批次化模块，用于将所述检测结果与距离当前时刻最近的N-1个历史检测结果作为一个批次的实时检测数据；以及，
动态监控模块，用于确定所述批次的实时检测数据的监控值，并将所述监控值显示于监控框图中；其中，所述动态监控模块还包括：
失控判断单元，用于判断所述批次的实时检测数据的监控值是否落入失控上限与失控下限之间的区间内；
在控处理单元，用于当所述批次的实时检测数据的监控值落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间内时，对所述批次的实时检测数据的监控值以第一颜色描点显示在监控框图中，并对连续失控计数值进行清零；所述监控框图用于显示每一个时间上对应的批次的实时检测数据的监控值，以及用于显示所述失控上限和所述失控下限；
失控处理单元，用于当所述批次的实时检测数据的监控值没有落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间内时，对所述批次的实时检测数据的监控值以第二颜色描点显示在所述监控框图中，并对所述连续失控计数值进行加一；以及，
延滞报警单元，用于当判定所述连续失控值达到延滞点的数值时，发出延滞报警信息。
6.如权利要求5所述的基于医疗标本检测项目结果的实时质控装置，其特征在于，所述动态监控模块包括：
第一监控值单元，用于计算所述批次的实时检测数据的检测结果的算术平均值，作为所述批次的实时检测数据的监控值；或者，
第二监控值单元，用于将所述批次的实时检测数据的检测结果的中位数，作为所述批次的实时检测数据的监控值；或者，
第三监控值单元，用于根据所述批次的实时检测数据的每一个检测结果对应的加权指数，计算所述每一个检测结果的加权数值，对计算所得的所有加权数值的均值作为所述批次的实时检测数据的监控值；其中，所述批次的实时检测数据的第一个检测结果的加权数值为EWMA1＝a1*x+A*(1-x)；所述批次的实时检测数据的第i个检测结果的加权数值为EWMAi＝ai*x+EWMAi-1*(1-x)；EWMA1为所述第1个检测结果的加权数值；EWMAi为所述第i个检测结果的加权数值；i为大于1的自然数，a1为所述批次的实时检测数据的第一个检测结果，ai为所述批次的实时检测数据的第i个检测结果；A为所述批次的实时检测数据的检测结果的算术平均值；x为每一个检测结果对应的加权指数。
7.如权利要求5所述的基于医疗标本检测项目结果的实时质控装置，其特征在于，所述实时质控装置还包括用于设置所述延滞点的延滞点设置模块，所述延滞点设置模块具体包括：
偏移计算单元，用于根据预设的关键误差，对M个批次的实时检测数据的每一个检测结果进行误差偏移计算，获得M个批次的偏移检测数据；
第四监控单元，用于分别计算每一个批次的偏移检测数据的监控值；
误差批次统计单元，用于对每一个批次的偏移检测数据的监控值进行判断是否落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间，并统计落入没有落入所述失控上限与所述失控下限之间的区间的批次数；以及，
延滞设置单元，用于根据所述批次数设置所述延滞点。
8.如权利要求5或7所述的基于医疗标本检测项目结果的实时质控装置，其特征在于，所述实时质控装置还包括用于设置所述失控上限和所述失控下限的失控上下限设置模块，所述失控上下限设置模块具体包括：
初步提取单元，用于根据所述检测项目和所述医疗标本的设备信息，从数据存储单元中提取出初步历史检测数据；所述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；
目标提取单元，用于根据提取参数和过滤规则，从所述初步历史检测数据中提取出目标检测数据；所述提取参数包括送检医院、参考数据范围、极端值舍弃上限和极端值舍弃下限，所述过滤规则包括医疗标本对应的被检测人的年龄、性别和住院号；
正态分布统计单元，用于统计所述目标检测数据的正态分布概率，分别获得位于10％概率值的检测结果数值k、位于50％概率值的检测结果数值m和位于90％概率值的检测结果数值h；
失控上限计算单元，用于根据所述位于50％概率值的检测结果数值m和所述位于90％概率值的检测结果数值h，计算得到所述失控上限其中，1.5＜d＜2.6，n为所述目标检测数据的检测结果数量；以及，
失控下限计算单元，用于根据所述位于10％概率值的检测结果数值k和所述位于50％概率值的检测结果数值m，计算得到所述失控下取
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109030803A (zh) * 2018-06-15 2018-12-18 浙江省人民医院 生化检测质控方法

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107247871B (zh) * 2017-05-24 2018-05-15 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
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
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
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
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
CN110672864B (zh) * 2019-06-26 2023-05-02 北京华视诺维医疗科技有限公司 临床医疗体液检测质控方法、设备及系统
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

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005114422A2 (en) * 2004-05-21 2005-12-01 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

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109030803A (zh) * 2018-06-15 2018-12-18 浙江省人民医院 生化检测质控方法

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