CN107358018A - 用于优生优育检验项目的预警方法及装置 - Google Patents

用于优生优育检验项目的预警方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于优生优育检验项目的预警方法，包括步骤接收对优生优育检验项目的阳性率检测指令；根据所述阳性率检测指令，基于所述优生优育检验项目中已选定的样本，计算所述优生优育检验项目的常规阳性率；其中，所述常规阳性率为已选定的样本中病理结果为阳性的样本数和已选定的全体样本数的比例；根据所述优生优育检验项目的常规阳性率和预设的参考阳性率的数值关系，判断所述常规阳性率是否处于异常状态；若判断所述常规阳性率处于异常状态，发出预警信号，上述方案对多个样本的自动统计和预警方法有助于检验人员快速发现问题，节约了人工分析的资源浪费，准确率更高，结果更直观。

Description

用于优生优育检验项目的预警方法及装置
技术领域
本发明涉及医疗检测领域，尤其涉及一种用于优生优育检验项目的预警方法及装置。
背景技术
随着医疗体系的不断健全，作为疾病诊断手段的检验服务也更加专业化和多样化。随着检验项目的增加，标本量的增加，样本周转时间按照原有流程将会延长，但以上的临床需求和法规要求要求实验室尽可能缩短样本周转时间，如何有条不紊地对样本进行分类，合理有效的优化实验室检测流程，实验室信息系统设计的合理便捷性成为了缩短样本周转时间的关键环节。目前独立实验室开展项目的类别主要分：理化质谱检验、基因组检验、病理诊断、生化发光检验、免疫学检验、其它综合检验等，因检测项目多，加上项目推陈出新快，对检测结果审核人员的要求也不断提升。
异常样本，除样本干扰，如脂血、溶血，还包括结果需要人工判断甄别的项目，这部分结果的确认需要进行人工处理，如离心再测、推片镜检或联系临床。这部分样本耗费大量的时间会大幅度延迟其它报告的发出时间；同时在样本周转时间的压力下，实验室人员可能疏忽或者简化应有的处理流程，导致结果的风险大幅增加。现如今，几乎所有的实验室报告单均由人工签发，一个签发报告人员在一个工作日签发报告数量大约为1000张以上，而且这些工作大部分局限在晚上至凌晨(21：00－04：00)进行，该时间段长时间的电脑操作审核数据，极容易造成视觉和身心的双重疲劳，导致错误的发生；同时，若报告的结果涉及学科间的比对及分析，还需要大量的手工历史记录查询、整个数据分析工作将持续6个小时以上。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种用于优生优育检验项目的预警方法及装置，能自动统计分析优生优育检验项目中的多个样本，自动检验病理结果，无需人工计算和分析，更快速有效。
为实现上述目的，本发明实施例提供了一种用于优生优育检验项目的预警方法，包括步骤：
接收对优生优育检验项目的阳性率检测指令；
根据所述阳性率检测指令，基于所述优生优育检验项目中已选定的样本，计算所述优生优育检验项目的常规阳性率；其中，所述常规阳性率为已选定的样本中病理结果为阳性的样本数和已选定的全体样本数的比例；
根据所述优生优育检验项目的常规阳性率和预设的参考阳性率的数值关系，判断所述常规阳性率是否处于异常状态；
若判断所述常规阳性率处于异常状态，发出预警信号。
与现有技术相比，本发明公开的用于优生优育检验项目的预警方法通过根据接收到的阳性率检测指令，对所述优生优育检验项目中已选定的样本进行计算其常规阳性率，将所述常规阳性率和预设的参考阳性率的数值进行比较，即可判断所述优生优育检验项目的常规阳性率是否异常，从而确定是否发出预警信号，这种对多个样本的自动统计和预警方法有助于检验人员快速发现问题，节约了人工分析的耗能，准确率高，结果直观。
作为上述方案的改进，根据所述优生优育检验项目的常规阳性率和预设的参考阳性率的数值关系，判断所述常规阳性率是否处于异常状态具体为：
若所述优生优育检验项目的常规阳性率大于预设的参考阳性率上限阈值或小于预设的参考阳性率下限阈值时，判断所述常规阳性率处于异常状态。自动比较常规阳性率和参考阳性率的数值关系大小，从而判断所述优生优育检验项目是否需要发出预警信号。
作为上述方案的改进，还包括步骤：
基于所述优生优育检验项目中已选定的样本，通过预设的概率统计方法计算所述优生优育检验项目的分布概率；其中，所述概率统计方法根据已选定的全体标本数预先选定；
根据所述优生优育检验项目的分布概率和预设的参考概率的数值关系，判断所述分布概率是否处于异常状态；
若所述分布概率处于异常状态时，发出预警信号。通过概率统计方法获得分布概率作为另一种判断所述优生优育检验项目是否异常的方式，可信度高。
作为上述方案的改进，根据所述优生优育检验项目的分布概率和预设的参考概率的数值关系，判断所述分布概率是否处于异常状态具体为：
若所述分布概率小于预设的参考概率时，判断所述分布概率处于异常状态。自动比较分布概率和参考概率的大小，从而判断所述优生优育检验项目是否需要发出预警信号。
作为上述方案的改进，所述概率分布方法根据所述优生优育检验项目中的全体标本数预先选定具体为：
当已选定的全体标本数大于预设的阈值时，选定泊松分布作为所述概率统计方法；
当已选定的全体标本数小于预设的阈值时，选定二项分布作为所述概率统计方法。系统自动根据已选定的全体样本数选定概率统计方法，使结果更具有参考价值。
作为上述方案的改进，所述发出预警信号具体为：
在所述优生优育检验项目进行发布时弹出预警信息，其中，所述预警信息包括所述优生优育检验项目的名称、参考阳性率、常规阳性率和分布概率。所述预警信息简单直观，以方便检验人员获知该项目的问题。
作为上述方案的改进，还包括步骤：
接收对优生优育检验项目的室内质控指令；
基于所述室内质控指令，检测预定时间段内是否存在所述优生优育检验项目的质控数据；
若在预定时间段内，不存在所述优生优育检验项目的质控数据，则发出预警信号；
若在预定时间段内存在所述优生优育检验项目的质控数据，判断所述优生优育检验项目的质控数据的状态是否为审核通过；
若所述优生优育检验项目的质控数据的状态为审核未通过或未审核，则发出预警信号。本方案除了对项目的阳性率进行预警外，还对项目的室内质控进行预警，预警方式更全面，审核功能更强大。
作为上述方案的改进，所述预定时间段为接收到所述优生优育检验项目的最新病理结果的时刻之前的24小时内。质控数据存在有效时间，该有效时间的设定由所述优生优育检验项目决定。
本发明实施例还提供了一种用于优生优育检验项目的预警装置，包括：
第一接收模块，用于接收对优生优育检验项目的阳性率检测指令；
常规比率计算模块，用于根据所述阳性率检测指令，基于所述优生优育检验项目中已选定的样本，计算所述优生优育检验项目的常规阳性率；其中，所述常规阳性率为已选定的样本中病理结果为阳性的样本数和已选定的全体样本数的比例；
第一判断模块，用于根据所述优生优育检验项目的常规阳性率和预设的参考阳性率的数值关系，判断所述常规阳性率是否处于异常状态；
第一预警模块，用于若判断所述常规阳性率处于异常状态，发出预警信号。
与现有技术相比，本发明公开的通过用于优生优育检验项目的预警装置通过常规比率计算模块根据第一接收模块接收到的阳性率检测指令，将所述优生优育检验项目中已选定的样本计算其常规阳性率，第一判断模块再根据所述常规阳性率和预设的参考阳性率的数值关系，判断所述优生优育检验项目的常规阳性率是否异常，从而第一预警模块若判断所述常规阳性率处于异常时，预警信号，这种对多个样本的自动统计和预警方法有助于检验人员快速发现问题，节约了人工分析的耗能，准确率高，结果直观。
作为上述方案的改进，发所述预警装置还包括：
第二接收模块，用于接收对优生优育检验项目的室内质控指令；
第二判断模块，用于基于所述室内质控指令，判断预定时间段内是否存在所述优生优育检验项目的质控数据；
第二预警模块，用于若在预定时间段内，不存在所述优生优育检验项目的质控数据，则发出预警信号；
第三判断模块，用于若在预定时间段内存在所述优生优育检验项目的质控数据，判断所述优生优育检验项目的质控数据的状态是否为审核通过；
第三预警模块，用于若所述优生优育检验项目的质控数据的状态为审核未通过或未审核，则发出预警信号。
附图说明
图1是本发明其中一实施例提供的一种用于优生优育检验项目的预警方法的流程示意图。
图2是本发明其中一实施例提供的一种用于优生优育检验项目的预警方法的流程示意图。
图3是阳性率预警提示的示意图。
图4是本发明其中一实施例提供的一种用于优生优育检验项目的预警方法的流程示意图。
图5是室内质控不合格的预警提示示意图。
图6是本发明其中一实施例提供的一种用于优生优育检验项目的预警装置的结构示意图。
图7是本发明其中一实施例提供的一种用于优生优育检验项目的预警装置的结构示意图。
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，是本发明其中一实施例提供的一种用于优生优育检验项目的预警方法的流程示意图，包括步骤：
S1、接收对优生优育检验项目的阳性率检测指令；
其中，该阳性率检测指令在一次性选择所述优生优育检验项目的若干样本后发出，由此启动已选定样本的阳性率检测。
S2、根据所述阳性率检测指令，基于所述优生优育检验项目中已选定的样本，计算所述优生优育检验项目的常规阳性率；其中，所述常规阳性率为已选定的样本中病理结果为阳性的样本数和已选定的全体样本数的比例；
可以理解的，常规阳性率是简单的病理结果为阳性的样本数和全体样本数的比例，这在某种程度上反应所述优生优育检验项目的样本是否出现异常；
S3、根据所述优生优育检验项目的常规阳性率和预设的参考阳性率的数值关系，判断所述常规阳性率是否处于异常状态；
其中，所述参考阳性率作为是否异常的标准，该标准具有科学的参考意义。可以理解的，若所述优生优育检验项目的常规阳性率大于预设的参考阳性率上限阈值或小于预设的参考阳性率下限阈值时，判断所述常规阳性率处于异常状态。
S4、若判断所述常规阳性率处于异常状态，发出预警信号。
其中，所述发出预警信号可为多种形式，或弹出提醒窗口，或标记该项目的预警提示框。优选地，可在所述优生优育检验项目进行发布时弹出预警信息；其中，所述预警信息包括所述优生优育检验项目的名称、参考阳性率、常规阳性率和分布概率。
具体实施时，先接收对优生优育检验项目的阳性率检测指令，然后根据所述阳性率检测指令，基于所述优生优育检验项目中已选定的样本，计算已选定的样本中病理结果为阳性的样本数和已选定的全体样本数的比例，作为所述优生优育检验项目的常规阳性率，再根据所述优生优育检验项目的常规阳性率和预设的参考阳性率的数值关系，判断所述常规阳性率是否处于异常状态，若判断所述常规阳性率处于异常状态，发出预警信号。通过上述过程，可自动统计样本的阳性率并在异常的情况下自动预警，有助于检验人员快速发现问题，节约了人工分析的耗能，准确度更高，结果更直观。
此外，一些概率统计方法也可作为评判所述样本是否异常的辅助工具，因此，在上述实施例的基础上，如图2所示，还包括步骤：
S5、基于所述优生优育检验项目中已选定的样本，通过预设的概率统计方法计算所述优生优育检验项目的分布概率；其中，所述概率统计方法根据已选定的全体标本数预先选定；
在概率统计学中，事物发生的概率可以预测，因此，该步骤引入概率分布方法计算样本中病理结果为阳性的样本数发生的概率，可作为常规阳性率的辅助工具，进一步预警所述优生优育检验项目的阳性率。
S6、根据所述优生优育检验项目的分布概率和预设的参考概率的数值关系，判断所述分布概率是否处于异常状态；
其中，所述参考概率为统计学上的P值，最常用的0.05，反应某一事件发生的可能性大小。可以理解的，若所述分布概率小于预设的参考概率时，即为小概率事件，判断所述分布概率处于异常状态。
S7、若判断所述分布概率处于异常状态时，发出预警信号。
该实施例除了计算常规阳性率，将常规阳性率和参考阳性率进行比较得到所述优生优育检验项目的样本是否异常的结果，还根据已选定的全体标本数预先选定概率统计方法计算分布概率，再将该分布概率和参考阳性率进行比较以判断所述优生优育检验项目的样本是否异常。所述分布概率作为辅助预警工具，可根据单个样本为阳性的概率计算已选定样本中病理结果为阳性的样本数的概率，从而自动预警所述优生优育检验项目，使结果更可靠，避免人工分析出错率高的问题。
可以理解的，当已选定的全体标本数大于预设的阈值时，选定泊松分布作为所述概率统计方法；当已选定的全体标本数小于预设的阈值时，选定二项分布作为所述概率统计方法。选择泊松分布，选取弓形虫IgG样本个数需大于等于50个；如果选择二项分布，，选取弓形虫IgG样本个数要小于等于50个。
二项分布和泊松分布均是常见的离散型分布，在分类资料的统计推断中有非常广泛的应用。二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，具体的概率分布公式为：
泊松分布是二项分布n很大而p很小时的特殊形式，是两分类资料在n次实验中发生x次某种结果的概率分布，医学领域中有很多稀有疾病(如肿瘤等)资料都符合泊松分布。
因此，已选定的标本量较少，阳性率较高时，适用二项分布的规则；当标本量较大，阳性率较低时，适用泊松分布的规则。
例如，如图3所示，选择25个样本进行风疹IgM抗体项目发布的时候，系统弹出对话框告知违背二项分布，里面展示有P值、阳性个数，常规阳性率、参考阳性率。其中，参考阳性率为10％，计算得到的常规阳性率为26.9％，P值为0.008，小于参考的0.05，弹出预警提示提示实验人员该次实验的结果很大程序上有异常。
在检验项目的预警方式中，除了对其样本的阳性率进行检测外，还可对其室内质控进行检测，在其中一优选实施例中，如图4所示，还包括步骤：
S8、接收对优生优育检验项目的室内质控指令；
其中，室内质控是是各实验室为了监测和评价本室工作质量，以确定实验结果是否可靠、常规检验报告能否发出所采取的一系列检查、控制手段。实质上，室内质控是评判仪器精密度的方法。
S9、基于所述室内质控指令，检测预定时间段内是否存在所述优生优育检验项目的质控数据；
其中，所述预设的时间段为质控的有效时间，需根据不同的项目分别设定。
S10、若在预定时间段内，不存在所述优生优育检验项目的质控数据，则发出预警信号；
当不存在所述优生优育检验项目的质控数据，则不能确定该项目的实验结果是否可靠，需发出预警信号提醒实验人员。
S11、若在预定时间段内存在所述优生优育检验项目的质控数据，判断所述优生优育检验项目的质控数据的状态是否为审核通过；
当判断存在质控数据时，仍需判断其是否审核通过，才能判断所述优生优育检验项目的实验结果是否可靠并发出报告。
S12、若所述优生优育检验项目的质控数据的状态为审核未通过或未审核，则发出预警信号。
当质控数据状态为审核未通过，发出预警信号并提醒实验人员该项目的实验结果不可靠；当质控数据状态为未审核时，发出预警信号提醒实验人员处理该质控数据。
优选地，所述预设的时间段为接收到所述优生优育检验项目的最新病理结果的时刻之前的24小时内。例如，风疹抗体IgM的质控有效时间为24h，现在为2015－10－10 17：00，提交了该项目的一个结果，则此规则核查，2015－10－9 17：00至2015－10－10 17：00之间，是否未产生质控数据或有未处理的质控数据，若有，则发出预警信号，显示不通过，若无，则通过。如图5所示，当风疹抗体IgM项目未检测到质控数据或检查到所述质控数据为审核未通过时，则发出预警提示；其中①为对应条码的预警提示，可用红色进行显示，②为对应风疹抗体IgM项目的预警提示，可用红色进行标识，并提示风疹室内数据不合格。
本发明实施例还对应提供了一种用于优生优育检验项目的预警装置，如图6所示，包括：
第一接收模块101，用于接收对优生优育检验项目的阳性率检测指令；
常规比率计算模块102，用于根据所述阳性率检测指令，基于所述优生优育检验项目中已选定的样本，计算所述优生优育检验项目的常规阳性率；其中，所述常规阳性率为已选定的样本中病理结果为阳性的样本数和已选定的全体样本数的比例；
第一判断模块103，用于根据所述优生优育检验项目的常规阳性率和预设的参考阳性率的数值关系，判断所述常规阳性率是否处于异常状态；
第二预警模块104，用于若判断所述常规阳性率处于异常状态，发出预警信号。
其中，所述发出预警信号具体为在所述优生优育检验项目进行发布时弹出预警信息，其中，所述预警信息包括所述优生优育检验项目的名称、参考阳性率、常规阳性率和分布概率。
优选地，如图7所示，所述用于优生优育检验项目的预警装置100还包括：
第二接收模块105，用于接收对优生优育检验项目的室内质控指令；
第二判断模块106，用于基于所述室内质控指令，判断预定时间段内是否存在所述优生优育检验项目的质控数据；
第二预警模块107，用于若在预定时间段内，不存在所述优生优育检验项目的质控数据，则发出预警信号；
第三判断模块108，用于若在预定时间段内存在所述优生优育检验项目的质控数据，判断所述优生优育检验项目的质控数据的状态是否为审核通过；
优选地，所述预定时间段为接收到所述优生优育检验项目的最新病理结果的时刻之前的24小时内。
第三预警模块109，用于若所述优生优育检验项目的质控数据的状态为审核未通过或未审核，则发出预警信号。
优选地，所述用于优生优育检验项目的预警装置100还包括：
分布概率计算模块，用于基于所述优生优育检验项目中已选定的样本，通过预设的概率统计方法计算所述优生优育检验项目的分布概率；其中，所述概率统计方法根据已选定的全体标本数预先选定；可以理解的，当已选定的全体标本数大于预设的阈值时，选定泊松分布作为所述概率统计方法；当已选定的全体标本数小于预设的阈值时，选定二项分布作为所述概率统计方法。
第四判断模块，用于根据所述优生优育检验项目的分布概率和预设的参考概率的数值关系，判断所述分布概率是否处于异常状态；其中，若所述分布概率小于预设的参考概率时，判断所述分布概率处于异常状态。
第四预警模块，用于若所述分布概率处于异常状态时，发出预警信号。
综上，本发明公开了一种用于优生优育检验项目的预警方法及装置，根据接收到的阳性率检测指令，对所述优生优育检验项目中已选定的样本进行计算其常规阳性率，将所述常规阳性率和预设的参考阳性率的数值进行比较，即可判断所述优生优育检验项目的常规阳性率是否异常，从而确定是否发出预警信号，这种对多个样本的自动统计和预警方法有助于检验人员快速发现问题，节约了人工分析的耗能，准确率更高，结果更直观。
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 (10)

1.一种用于优生优育检验项目的预警方法，其特征在于，包括步骤：
接收对优生优育检验项目的阳性率检测指令；
根据所述阳性率检测指令，基于所述优生优育检验项目中已选定的样本，计算所述优生优育检验项目的常规阳性率；其中，所述常规阳性率为已选定的样本中病理结果为阳性的样本数和已选定的全体样本数的比例；
根据所述优生优育检验项目的常规阳性率和预设的参考阳性率的数值关系，判断所述常规阳性率是否处于异常状态；
若判断所述常规阳性率处于异常状态，发出预警信号。
2.如权利要求1所述的用于优生优育检验项目的预警方法，其特征在于，根据所述优生优育检验项目的常规阳性率和预设的参考阳性率的数值关系，判断所述常规阳性率是否处于异常状态具体为：
若所述优生优育检验项目的常规阳性率大于预设的参考阳性率上限阈值或小于预设的参考阳性率下限阈值时，判断所述常规阳性率处于异常状态。
3.如权利要求1所述的用于优生优育检验项目的预警方法，其特征在于，还包括步骤：
基于所述优生优育检验项目中已选定的样本，通过预设的概率统计方法计算所述优生优育检验项目的分布概率；其中，所述概率统计方法根据已选定的全体标本数预先选定；
根据所述优生优育检验项目的分布概率和预设的参考概率的数值关系，判断所述分布概率是否处于异常状态；
若判断所述分布概率处于异常状态时，发出预警信号。
4.如权利要求3所述的用于优生优育检验项目的预警方法，其特征在于，根据所述优生优育检验项目的分布概率和预设的参考概率的数值关系，判断所述分布概率是否处于异常状态具体为：
若所述分布概率小于预设的参考概率时，判断所述分布概率处于异常状态。
5.如权利要求3所述的用于优生优育检验项目的预警方法，其特征在于，所述概率分布方法根据所述优生优育检验项目中的全体标本数预先选定具体为：
当已选定的全体标本数大于预设的阈值时，选定泊松分布作为所述概率统计方法；
当已选定的全体标本数小于预设的阈值时，选定二项分布作为所述概率统计方法。
6.如权利要求1所述的用于优生优育检验项目的预警方法，其特征在于，所述发出预警信号具体为：
在所述优生优育检验项目进行发布时弹出预警信息；其中，所述预警信息包括所述优生优育检验项目的名称、参考阳性率、常规阳性率和分布概率。
7.如权利要求1或2所述的用于优生优育检验项目的预警方法，其特征在于，还包括步骤：
接收对优生优育检验项目的室内质控指令；
基于所述室内质控指令，判断预定时间段内是否存在所述优生优育检验项目的质控数据；
若在预定时间段内，不存在所述优生优育检验项目的质控数据，则发出预警信号；
若在预定时间段内存在所述优生优育检验项目的质控数据，判断所述优生优育检验项目的质控数据的状态是否为审核通过；
若所述优生优育检验项目的质控数据的状态为审核未通过或未审核，则发出预警信号。
8.一种用于优生优育检验项目的预警装置，其特征在于，包括：
第一接收模块，用于接收对优生优育检验项目的阳性率检测指令；
常规比率计算模块，用于根据所述阳性率检测指令，基于所述优生优育检验项目中已选定的样本，计算所述优生优育检验项目的常规阳性率；其中，所述常规阳性率为已选定的样本中病理结果为阳性的样本数和已选定的全体样本数的比例；
第一判断模块，用于根据所述优生优育检验项目的常规阳性率和预设的参考阳性率的数值关系，判断所述常规阳性率是否处于异常状态；
第一预警模块，用于若判断所述常规阳性率处于异常状态，发出预警信号。
9.如权利要求8所述的用于优生优育检验项目的预警装置，其特征在于，发所述预警装置还包括：
分布概率计算模块，用于基于所述优生优育检验项目中已选定的样本，通过预设的概率统计方法计算所述优生优育检验项目的分布概率；其中，所述概率统计方法根据已选定的全体标本数预先选定；
第二判断模块，用于根据所述优生优育检验项目的分布概率和预设的参考概率的数值关系，判断所述分布概率是否处于异常状态；
第二预警模块，用于若判断所述分布概率处于异常状态时，发出预警信号。
10.如权利要求8所述的用于优生优育检验项目的预警装置，其特征在于，发所述预警装置还包括：
第二接收模块，用于接收对优生优育检验项目的室内质控指令；
第三判断模块，用于基于所述室内质控指令，判断预定时间段内是否存在所述优生优育检验项目的质控数据；
第三预警模块，用于若在预定时间段内，不存在所述优生优育检验项目的质控数据，则发出预警信号；
第四判断模块，用于若在预定时间段内存在所述优生优育检验项目的质控数据，判断所述优生优育检验项目的质控数据的状态是否为审核通过；
第四预警模块，用于若所述优生优育检验项目的质控数据的状态为审核未通过或未审核，则发出预警信号。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109872813A (zh) * 2019-01-24 2019-06-11 广州金域医学检验中心有限公司 检测系统阳性率评估方法及装置、计算机可读存储介质
CN110136412A (zh) * 2019-04-04 2019-08-16 杭州金域医学检验所有限公司 尿常规检测结果自动审核预警系统及方法
CN110246552A (zh) * 2019-06-13 2019-09-17 广州宝荣科技应用有限公司 一种基于失效评估的标本管理方法及系统
CN111161868A (zh) * 2019-12-20 2020-05-15 贵州铂肴医学检验实验室有限公司 医学快速检验管理系统

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106529202A (zh) * 2016-12-20 2017-03-22 深圳金域医学检验所有限公司 一种用于医疗标本检测的智能审核系统与方法
CN107358016B (zh) * 2017-05-24 2020-04-28 海南金域医学检验中心有限公司 用于地中海贫血检测的审核方法及装置
CN107239654A (zh) * 2017-05-24 2017-10-10 广州金域医学检验中心有限公司 用于优生优育筛查的数据预警方法及装置
CN107180167B (zh) * 2017-05-24 2019-06-25 海南金域医学检验中心有限公司 用于遗传病基因诊断检测的审核方法及装置
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
CN107066836A (zh) * 2017-06-15 2017-08-18 上海思路迪生物医学科技有限公司 基因检测管理方法及系统
CN107616781B (zh) * 2017-08-08 2020-12-04 石家庄金域医学检验实验室有限公司 疾病指示方法及装置
CN107977918B (zh) * 2017-12-15 2021-03-09 广东迈科医学科技股份有限公司 血浆信息的审核方法、装置和系统
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
CN112334930A (zh) * 2018-08-06 2021-02-05 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种样本检测信息管理方法以及样本检测设备
CN109256183A (zh) * 2018-09-06 2019-01-22 广州金域医学检验中心有限公司 一种病理报告单信息校对方法及其装置
CN111488390A (zh) * 2019-01-25 2020-08-04 中国石油化工股份有限公司 处理样品的分析数据的方法和装置及机器可读存储介质
CN111209027B (zh) * 2019-12-30 2024-04-19 航天信息股份有限公司广州航天软件分公司 一种基于动态核查算法进行业务核查的方法及系统
CN112924661B (zh) * 2021-02-20 2023-09-01 北京中医药大学东方医院 一种数据检测方法、系统、电子设备及存储介质
CN113257380B (zh) * 2021-04-30 2024-01-09 广州金域医学检验中心有限公司 一种差值核查及差值核查规则的制订方法和装置
CN114493380B (zh) * 2022-04-14 2022-07-05 深圳市宝安区石岩人民医院 一种基于大数据的标本生物信息分析验证系统
CN115391431B (zh) * 2022-10-28 2023-01-24 山东蓝客信息科技有限公司 一种标本信息采集验证系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040267480A1 (en) * 2003-06-30 2004-12-30 Day Daniel A Selective control of test-access ports in integrated circuits
CN104939814A (zh) * 2015-06-24 2015-09-30 广州三瑞医疗器械有限公司 一体化孕检装置及其数据处理方法
CN105989232A (zh) * 2015-02-17 2016-10-05 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 样本检验结果自动审核系统及方法
CN106126958A (zh) * 2016-07-06 2016-11-16 温冬梅 医疗实验室临床生化检验自动审核方法及系统
CN106339569A (zh) * 2015-07-09 2017-01-18 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 判断样本检验结果异常的方法及装置
CN106529202A (zh) * 2016-12-20 2017-03-22 深圳金域医学检验所有限公司 一种用于医疗标本检测的智能审核系统与方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120020489A (ko) * 2010-08-30 2012-03-08 현대제철 주식회사 연주공정의 조업 상태 경고 방법
CN103892795A (zh) * 2012-12-27 2014-07-02 北京超思电子技术股份有限公司 一种生理参数提示方法及其装置
CN103700020A (zh) * 2013-12-20 2014-04-02 杭州艾迪康医学检验中心有限公司 检验过程实时监控的方法及其应用
CN105320974A (zh) * 2014-06-25 2016-02-10 朱建军 医学信息采集应用系统及方法
CN104459172B (zh) * 2014-11-28 2016-08-17 武汉兰丁医学高科技有限公司 一种自动化骨髓样本处理装置及其自动化分析、阅片方法
CN106156502B (zh) * 2016-07-05 2018-11-06 东软集团股份有限公司 一种报告单审核的评估方法及装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040267480A1 (en) * 2003-06-30 2004-12-30 Day Daniel A Selective control of test-access ports in integrated circuits
CN105989232A (zh) * 2015-02-17 2016-10-05 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 样本检验结果自动审核系统及方法
CN104939814A (zh) * 2015-06-24 2015-09-30 广州三瑞医疗器械有限公司 一体化孕检装置及其数据处理方法
CN106339569A (zh) * 2015-07-09 2017-01-18 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 判断样本检验结果异常的方法及装置
CN106126958A (zh) * 2016-07-06 2016-11-16 温冬梅 医疗实验室临床生化检验自动审核方法及系统
CN106529202A (zh) * 2016-12-20 2017-03-22 深圳金域医学检验所有限公司 一种用于医疗标本检测的智能审核系统与方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
雷和月等: "免疫学检验结果自动审核程序的建立及其应用", 《临床检验杂志》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109872813A (zh) * 2019-01-24 2019-06-11 广州金域医学检验中心有限公司 检测系统阳性率评估方法及装置、计算机可读存储介质
CN110136412A (zh) * 2019-04-04 2019-08-16 杭州金域医学检验所有限公司 尿常规检测结果自动审核预警系统及方法
CN110246552A (zh) * 2019-06-13 2019-09-17 广州宝荣科技应用有限公司 一种基于失效评估的标本管理方法及系统
CN111161868A (zh) * 2019-12-20 2020-05-15 贵州铂肴医学检验实验室有限公司 医学快速检验管理系统

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