CN111833009A - 全实验室智能审核软件系统 - Google Patents

全实验室智能审核软件系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111833009A
CN111833009A CN202010516968.5A CN202010516968A CN111833009A CN 111833009 A CN111833009 A CN 111833009A CN 202010516968 A CN202010516968 A CN 202010516968A CN 111833009 A CN111833009 A CN 111833009A
Authority
CN
China
Prior art keywords
audit
auditing
intelligent
laboratory
rule
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
Application number
CN202010516968.5A
Other languages
English (en)
Inventor
温冬梅
曹喆
张俊江
张路路
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Senxu Medical Technology Co ltd
Original Assignee
Shanghai Senxu Medical Technology Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Senxu Medical Technology Co ltd filed Critical Shanghai Senxu Medical Technology Co ltd
Priority to CN202010516968.5A priority Critical patent/CN111833009A/zh
Publication of CN111833009A publication Critical patent/CN111833009A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/25—Integrating or interfacing systems involving database management systems
    • G06F16/254—Extract, transform and load [ETL] procedures, e.g. ETL data flows in data warehouses
    • 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
    • G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Automatic Analysis And Handling Materials Therefor (AREA)

Abstract

本发明公开了全实验室智能审核软件系统，是一种独立的软件系统，包括数据源收集单元、审核规则库、大数据智能分析模块、审核规则验证模块、智能审核报告模块，其中审核规则库：含有若干种审核规则，审核规则覆盖分析全过程的数据要素；用户根据自身需要从审核规则库中选择若干审核规则，在实验室智能审核应用这些被选择的若干审核规则；大数据智能分析模块：通过大数据智能分析模型建立、对患者结果进行大数据智能分析、得出Detal check差值检查限值范围和患者数据移动均值MA质控方法，形成审核规则，并入审核规则库中。它的审核规则丰富，可灵活方便配置审核规则，功能完善，是一个独立的软件系统与不同的设备连接，应用范围广。

Description

全实验室智能审核软件系统
技术领域：
本发明涉及应用在医院实验室的全实验室智能审核软件系统。
背景技术：
实验室的自动审核是在遵循操作规程的前提下，计算机系统按照临床实验室设置的已通过验证的审核规则、标准和逻辑，自动对检测结果进行审核并发布检验报告成为医疗记录的行为。
随着检验医学的发展、诊疗患者的日益增加及国家医改政策的颁布实施，临床实验室日益专注质量、速度及成本三大要点。如何在确保高质量和高速度水平下同时管理成本？即如何提高实验室的精益化管理水平？虽然对硬件和自动化已进行了大量的投资，但是任何一家实验室更高层次的提升都必须来自于软件和管理基础。在最好和最快仪器上的投资只能是以极高的成本提高一定水平的质量和速度。可以使用软件，通过优化员工的利用率以及增加实验室的知识库，进一步提升运营效率。国内外大量的研究结果显示，自动审核的实施具有以下作用及意义：1、减少用于审核和发布患者报告的实验室人力资源；
※提升检测结果的TAT，使临床医生尽快获得患者结果，从而使其能做出更快，更准确的患者诊断；2、均衡不同专业水平工作人员审核报告的能力，提高工作人员对异常或者潜在误差标本的关注度、减少误差、实现报告审核的标准化，提高检测结果的准确性，降低医疗风险；3、通过标准化和自动化决策路径提升实验室检测结果的准确度，通过标准化的高水平质量决策流程发放报告。
目前自动审核的软件系统有2种，其结构如图1所示：
第一：实验室自动化系统(laboratory automation system,LAS)中间件；目前国内外知名品牌的实验室自动化系统制造商在LAS自带的中间件软件系统上持续改进和设计中间件的自动审核功能，如雅培AlinIQ AMS、贝克曼Remisol、罗氏Infinity、西门子Centralink、希森美康的Laboman easyAccess、国产品牌迈瑞的labXpert和安图的iLAS等。不同平台软件有各自的优点，例如雅培AlinIQ AMS是个全开放方案，可以连到超过700个不同国际和国内品牌的仪器和自动化(LAS)产品，而且可以整合全实验室的自动审核要求。LAS中间体建立自动审核优点：1.自动审核规则类别通常包括NS/IS/QS/SS/DS等5大类别，设置规则类别少，不能覆盖分析前、中、后全过程，无基于规则的执行动作，选择有限，不完善，不能满足不同医院的各种需求。2.在LAS中间体设置自动审核规则可进行标本、仪器、质控、检测结果等的实时监控及自动重测。缺点：1.实验室基本依赖各厂家帮忙设置。2.这种模式不能应用于LAS线外的单机检测系统。
第二、实验室信息系统(laboratory information system,LIS)，直接在实验室信息系统LIS建立自动审核，具有的优点：在LIS系统中设置自动审核规则，可适用于LAS及单机检测系统，避免重复设置规则。缺点如下：1.LIS系统的程序框架固定,无法设置复杂的自动审核规则,只能设置NS/DS等两种简单的规则。2.无法对影响实检测质量的所有要素进行全面监控,也无法实现自动重测。即LIS建立自动审核的功能太简单，根本无法满足自动审核的要求。
发明内容：
本发明的目的在于提供一种全实验室智能审核软件系统，解决现有技术中的自动审核软件的审核规则数量有限，设置不灵活，功能单一，适用范围不宽、无法对影响实检测质量的所有要素进行全面监控的技术问题。
上述目的是通过如下技术方案来实现的：
全实验室智能审核软件系统，其特征在于：它是一种独立于医院实验室管理系统LIS和自动化流水线中间体软件体以外的软件系统，包括数据源收集单元、审核规则库、大数据智能分析模块、审核规则验证模块、智能审核报告模块，其中：
数据源收集单元：从实验室管理系统LIS和/或自动化流水线中间体软件体和/或第三方设备获取数据；
审核规则库：含有若干种审核规则，审核规则覆盖分析全过程的数据要素；用户根据自身需要从审核规则库中选择若干审核规则，在实验室智能审核应用这些被选择的若干审核规则；
大数据智能分析模块：通过大数据智能分析模型建立、对患者结果进行大数据智能分析、得出Detal check差值检查限值范围和患者数据移动均值MA质控方法，形成审核规则，并入审核规则库中；
审核规则验证模块：对被选择的若干审核规则进行验证，确定是否可行；
智能审核报告模块：按照临床实验室设置的已通过验证的审核规则、标准和逻辑，自动对检测结果进行审核并发布检验报告，所述的检测结果是从数据源收集单元输送的相关需要审核的数据。
上述大数据智能分析模块包括Detal check差值检查大数据智能分析模块，Detalcheck差值检查大数据智能分析模块是根据特定的标准对同一患者的连续两次检验结果之间的差异进行比较，作为实验室的质量改进措施，形成审核规则。
上述的大数据智能分析模块还包括患者数据移动均值MA大数据智能分析模块，患者数据移动均值MA大数据智能分析模块是使用患者检测结果进行分析质量控制的管理及智能监控，并形成审核规则。
上述系统的结构、流程、规则设置类别和运算法则，首次依据CLSI AUTO-15、CLSI-EP33自动审核国际指南和WS/T 616-2018国家自动审核行业标准设计开发编写而成。
上述的审核规则库对各种规则进行分类，形成通用规则库、个性化规则库和品牌规则库便于用户选择，品牌规则库适用于不同品牌的流水线系统和单机系统。
上述的软件系统它还包括智能审核效果分析模块，智能审核效果分析模块对审核最终数据进行分析，得到自动审核通过率统计表、自动审核规则类别统计表、自动审核结果分析表、自动审核实验室内TAT分析表、危急值报告统计表、浮动均值设置、动态监控图。
上述的软件系统还包括专家辅助报告模块，专家辅助报告模块是各种病例专家利用审核结果和审核报告，对疾病进行诊断出具专家诊断报告。
上述的软件系统还包括云平台运行模块，云平台运行模块将审核结果、审核报告、专家诊断报告放置到云端服务器，并就这些审核结果、审核报告、专家诊断报告进行管理，方便患者获取。
上述的数据源收集单元是嵌入到功能设置模块里面，功能设置模块里还包括权限设置子程序、仪器组设置子程序、测试项目设置子程序。
本发明与现有技术相比具有如下优点：
1)审核规则库的审核规则数量非常多，审核规则覆盖分析全过程的数据要素，用户根据自身需要从审核规则库中选择若干审核规则，可以适用于不同等级医疗机构的实验室，对检测质量的所有要素进行全面监控。
2)首创的独立软件系统，系统大数据智能分析、建立、验证、实施、管理等功能齐全，不再依赖实验室信息系统LIS和中间软件体可以独立存在并安装在一台计算机上，完成全实验室智能审核功能，使用条件扩宽，且可以与不同品牌的单机检测系统连接，也可以与实验室信息系统LIS或者中间软件体连接，功能更完善，使用更方便。
3)本发明的其它优点在下面具体实施例作详细描述。
附图说明
图1是现有技术中在LAS中间体或者在实验室信息系统LIS中镶嵌实验室智能审核软件模块的方框图；
图2是本发明的应用示意图。
图3是本发明的审核规则设计流程示意图；
图4是本发明的软件的架构示意图；
图5是本发明的数据源收集单元对各种数据处理的示意图；
图6是本发明的对各种数据处理的的操作流程图；
图7是本发明的审核规则选择单元的软件界面图。
具体实施方式：
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图2、图3所示，本发明是一种全实验室智能审核软件系统，其特征在于：它是一种独立于医院实验室管理系统LIS和自动化流水线中间体软件体以外的软件系统，包括数据源收集单元、审核规则库、大数据智能分析模块、审核规则验证模块、智能审核报告模块，其中：
数据源收集单元：从实验室管理系统LIS和/或自动化流水线中间体软件体和/或第三方设备获取数据；数据源收集单元可利用ETL和数据接口从实验室管理系统LIS、中间软件体和第三方设备获取所需的数据形成数据源。
审核规则库：含有若干种审核规则，审核规则覆盖分析全过程的数据要素；用户根据自身需要从审核规则库中选择若干审核规则，在实验室智能审核应用这些被选择的若干审核规则；
大数据智能分析模块：通过大数据智能分析模型建立、对患者结果进行大数据智能分析、得出Detal check差值检查限值范围和患者数据移动均值MA质控方法，形成审核规则，并入审核规则库中；
审核规则验证模块：对被选择的若干审核规则进行验证，确定是否可行；验证的方法可以用虚拟的检测结果验证自动审核规则中的逻辑关系和运算过程；也可以用患者样本和真实结果验证自动审核功能的有效性。当审核规则更新时也需要进行验证，也可以做定期验证。
智能审核报告模块：按照临床实验室设置的已通过验证的审核规则、标准和逻辑，自动对检测结果进行审核并发布检验报告，所述的检测结果是从数据源收集单元输送的相关需要审核的数据。
上述的大数据智能分析模块包括Detal check差值检查大数据智能分析模块，Detal check差值检查大数据智能分析模块是根据特定的标准对同一患者的连续两次检验结果之间的差异进行比较，作为实验室的质量改进措施，形成审核规则。
上述的大数据智能分析模块还包括患者数据移动均值MA大数据智能分析模块，患者数据移动均值MA大数据智能分析模块是使用患者检测结果进行分析质量控制的管理及智能监控，并形成审核规则。
上述软件系统的结构、流程、规则设置类别和运算法则，首次依据CLSI AUTO-15、CLSI-EP33自动审核国际指南和WS/T 616-2018国家自动审核行业标准设计开发编写而成。
本发明首创的独立软件系统，运用大数据智能分析、建立、验证、实施、管理等功能齐全，不再依赖实验室信息系统LIS和中间软件体可以独立存在并安装在一台计算机上，完成全实验室智能审核功能，使用条件扩宽，且可以与不同品牌的单机检测系统连接，也可以与实验室信息系统LIS或者中间软件体连接，功能更完善，使用更方便；核规则库的审核规则数量非常多，审核规则覆盖分析全过程的数据要素，对检测质量的所有要素进行全面监控，用户根据自身需要从审核规则库中选择若干审核规则，可以适用于不同等级医疗机构的实验室，具备LAS中间体及实验室信息系统LIS设置自动审核规则的所有优点。可以适用于不同等级医疗机构的实验室。
审核规则库包括29种规则类别近10000条审核规则，覆盖分析前、中、后全过程要素，审核规则的数量比同类产品至少多出10倍，满足不同用户的需求。AUTO 15指南的应用范围及专业领域，包括生化、免疫、血液、临检、微生物等专业定量和定性检验项目。
上述的审核规则库的各种审核规则还可利用数据源收集单元的数据通过数据分析模块进行分析而形成。
上述的Detal check差值检查大数据智能分析模块是根据特定的标准对同一患者的连续两次检验结果之间的差异进行比较，作为实验室的质量改进措施，形成审核规则，以提高实验室的质量。将两个结果之间的差异与Delta check限值范围进行比较。当差值超过限值时，当前的结果被认为触发了delta检查警报，应该进行调查，形成特点的审核规则。
上述的患者数据移动均值MA大数据智能分析模块是使用患者检测结果进行分析质量控制的管理及智能监控，并形成审核规则。基于各个医院患者结果大数据分布特征及生物学变异等进行分析形成智能审核规规设置。
上述的审核规则库对各种规则进行分类，形成通用规则库、个性化规则库和品牌规则库便于用户选择，品牌规则库适用于不同品牌的流水线系统和单机系统。如图7所示，将各种审核规则分为通用规则库、个性化规则库和品牌规则库便于用户选择，方便各大医院的选择连接，可与实验室信息系统LIS或者流水线中间软件体LAS连接，也可以对不同品牌的单机检测系统连接。
上述的全实验室智能审核软件系统还包括智能审核效果分析模块，智能审核效果分析模块对审核最终数据进行分析，得到自动审核通过率统计表、自动审核规则类别统计表、自动审核结果分析表、自动审核实验室内TAT分析表、危急值报告统计表、浮动均值设置、动态监控图。
上述的全实验室智能审核软件系统还包括专家辅助报告模块，专家辅助报告模块是各种病例专家利用审核结果和审核报告，对疾病进行诊断出具专家诊断报告。
上述的全实验室智能审核软件系统还包括云平台运行模块，云平台运行模块将审核结果、审核报告、专家诊断报告放置到云端服务器，并就这些审核结果、审核报告、专家诊断报告进行管理，方便患者获取。
上述的数据源收集单元是嵌入到功能设置模块里面，功能设置模块里还包括权限设置子程序、仪器组设置子程序、测试项目设置子程序。权限设置子程序对各类使用者的权限进行设置；仪器组设置子程序是对各仪器组选择和设置；测试项目设置子程序是设置选择不同的检验项目，然后可以为不同的检测项目设置对应的智能审核规则。
数据源收集单元利用的ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据，ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载，ETL的实现有多种方法，常用的有三种。一种是借助ETL工具(如Oracle的OWB、SQL Server 2000的DTS、SQL Server2005的SSIS服务、Informatic等)实现，一种是SQL方式实现，另外一种是ETL工具和SQL相结合。前两种方法各有各的优缺点，借助工具可以快速的建立起ETL工程，屏蔽了复杂的编码任务，提高了速度，降低了难度，但是缺少灵活性。SQL的方法优点是灵活，提高ETL运行效率，但是编码复杂，对技术要求比较高。第三种是综合了前面二种的优点，会极大地提高ETL的开发速度和效率。
如图4所示，本发明的全实验室智能审核软件系统在显示界面上设置有10个功能模块，包括：
功能模块一是功能设置模块，下面有5个子模块，分别为权限设置、基础信息设置、仪器组设置、测试项目设置和报告单格式模板设置，上述所述的数据源收集单元的功能可以由基础信息设置来完成；
功能模块二是自动审核规则库模块，上述所述的审核规则库和审核规则选择单元可以作为子程序嵌入自动审核规则库模块中实现。
功能模块三是上述的Detal check差值检查大数据智能分析模块；Delta检查可用于多种用途，最常见的用途包括:识别病人差错标本的病例；识别其他与标本有关的问题：如标本污染、标本处理不当、标本溶血等干扰、抗凝剂或防腐剂不当；作为病人状态发生重要变化的“哨兵”：监测病人的临床显著变化。确定分析问题：试剂问题、测量程序改变、漂移，以及仪器之间的差异(当使用多个仪器进行测量时)
功能模块四是上述的患者数据移动均值MA大数据智能分析模块；
功能模块五是上述的审核规则验证模块；包括如下内容：1)自动审核规则验证的方法：运行自动审核程序，用程序的运算规则对审核结果进行最终标记(通过/不通过)，并标识不通过原因。同时由人工对程序判断的准确性进行逐个验证,执行验证的操作者主要审核：符合条件应该接受自动审核的样本实际上是否通过了自动审核，以及不符合条件的样本是否没有通过自动审核。AUTO-10A指南未对验证人员资质及验证时间进行建议，各实验室可结合实际情况进行。例如血细胞分析系统的自动审核规则通过选取一定数量的样本结果对规则的假阳性、假阴性及自动审核通过率等指标进行验证，甲状腺激素项目自动审核规则的验证时间近一年时间。本实验室生化免疫自动审核的验证时间为6个月，正式发布自动审核报告后仍继续验证至少3个月，由在2名生化免疫专业工作不少于5年，专业组长及副高以上职称检验人员进行人工审核，具有丰富临床经验的中级以上职称人员进行验证工作。只有自动审核与人工审核的一致性达到100％符合时，验证方可通过，这样可以更好地发现由于审核规则设置不够周全细致而导致的潜在误差。(2)验证工具可以通过软件和常规患者样本对自动审核程序进行验证。(3)首次验证：实验室首次建立自动审核规则和程序时应进行充分的验证。验证可分为两个阶段：第一阶段是用虚拟的检测结果探索自动审核规则中可能的逻辑关系和运算过程。第二阶段是用患者样本和真实的结果来验证自动审核功能的有效性。执行验证的操作者主要审核的内容：符合条件应该通过自动审核的样本实际上是否通过了自动审核，以及不符合条件的样本是否没有通过自动审核。4、自动审核规则改进和程序更新时的验证自动审核程序的建立和改进是一个长期演进的过程，这些过程都可能影响程序的准确性和发放报告的及时性。所有改进的规则和更新的程序均需要全面深入的验证，未作改动的规则不必重新验证，所有更新的过程应作详细记录，包括具体执行人，更新的内容，日期/时间。5、软件升级后的验证当仪器设备，实验室信息系统，或其他自动审核过程涉及的中间设备的软件升级时，新的软件须验证后方可用于患者样本的审核。6、定期验证首次及按需完成自动审核程序的验证后，应按实验室制度规定进行定期验证并与首次的验证结果进行比对和差异分析。另一种方法是抽查被验证的时间范围内自动审核和人工审核的样本是否符合或违反每一条自动审核规则。指南建议应定期通过统计分析的方法对自动审核的性能进行评价。例如自动审核通过率、未通过自动审核原因分析。
功能模块六是上述的智能审核报告模块；
功能模块七是智能审核管理模块，包括四个子模块，即智能审核系统操作指南、自动审核国际指南文件、自动审核卫生部行业标准和智能审核系统使用维护记录表。
功能模块八是上述的智能审核效果分析模块，智能审核效果分析模块对审核最终数据进行分析，得到自动审核通过率统计表、自动审核规则类别统计表、自动审核结果分析表、自动审核实验室内TAT分析表、危急值报告统计表、浮动均值设置、动态监控图，便于使用者阅读分析和数据整理。
功能模块九是专家辅助报告模块，专家辅助报告模块是各种病例专家利用审核结果和审核报告，对疾病进行诊断出具专家诊断报告。
功能模块十是云平台运行模块，云平台运行模块将审核结果、审核报告、专家诊断报告放置到云端服务器，并就这些审核结果、审核报告、专家诊断报告进行管理，方便患者获取。
数据源收集单元采集的数据原包括分析前、分析中和分析后的数据，如图5、图6所示，其中：自动审核系统规则设计包括的数据要素和条件包括但不局限于以下几个部分：
(一)分析前数据规则可包括以下信息，例如患者信息，诊断规则，电子病历，服药史等。1.患者信息对患者的描述信息常作为自动审核规则的标准，包括患者年龄、性别、科别、诊断、服药史、样本采集时间、样本类型、唯一性标识以及任何关乎准确，及时发出检验结果的其他信息。指南指出可依据患者来源科别或诊断进行评估，尤其是危急值的判断，对于某一科别或诊断的患者是危急值结果，需要按危急值处理流程进行处理，但对于另一科别或诊断的患者则不需要进行危急值处理。收集所有可能影响检测结果解释的患者特定信息，包括性别、年龄、怀孕状态、月经周期、临床表现、甲状腺历史结果、垂体和性腺疾病、服药史、初步诊断等进行甲状腺功能和性激素六项自动审核规则的设定。
(二)分析中数据这一规则包括的数据来源包括样本信息、仪器状态和检测结果等。
1.样本信息以下样本信息可作为自动审核规则的标准，包括样本优先级、样本状态(如溶血，黄疸，脂血，凝块等)和医嘱备注等信息。可根据溶血，黄疸和脂血等血清指数信息进行审核规则设计。也可根据自动化流水线的拍照系统对溶血等血清指数进行判断，如遇溶血等不合格标本，则不进入检测流程。也可根据凝血和溶血等标本状态进行血细胞分析自动自动审核规则的设计。
2.仪器状态仪器状态是自动审核规则设计的重要要数，包括室内质控、试剂校准、仪器运行异常报警、方法学特异性干扰和样本稀释倍数等仪器状态信息。仪器状态要数是国外临床实验室设计自动审核规则的常规要数。
室使用计算机自动审核，其中100％的实验室均将室内质控和仪器运行异常报警作为设计自动审核规则的要数但国内建立常规化学、血细胞分析、尿液分析和免疫学检验等专业自动审核系的部分临床实验室未将室内质控和仪器运行异常报警纳入自动审核规则的设计。与实验室对自动审核规则设计要素的了解和自动审核系统基于LIS建立有一定的关系。例如基于西门子AptioTM生化免疫自动化流水线entralink中间件建立的生化免疫自动审核系统根据室内质控、试剂周期校准、仪器运行异常报警、方法学特异性干扰和样本稀释倍数等5个仪器状态要素进行设计。例如仪器状态判断规则(IS)主要依据分析中数据如试剂周期校准状态、方法学特异性干扰、样本稀释倍数、吸光度值异常、反应杯杯空白异常、光源灯灯量异常、重复性异常等错误报警信息进行规则设计。室内质控判断规则(QS)主要依据各检测系统的室内质控检测情况进行设计。若失控得到纠正，则中间体Centralink智能判断失控纠正情况，自动重测失控前的样本，LIS接收到重测结果和“Rerun"信息方可进行人工审核和报告签发。
3.检测结果这一规则包括的数据来源包括检测结果、结果提示信息、测定单位及结果备注信息。可以依据检验项目的生物参考区间、分析测量范围、患者浮动均值及危急值设置范围等设置判断规则，若检测结果超出设置的范围，或检测结果出现非数值型、不可能结果或不合理结果时则检验结果不能通过自动审核。血细胞分析自动审核规则可参考国际血液学复检专家组制定的41条复检规则进行设计。
(三)分析后数据这一规则包括的数据来源包括同一患者同一检测项目的历史结果(delta check)、同一样本其它检测项目结果、同一患者其它样本的测定结果、同一仪器测定的其他患者的历史结果(如浮动均值)和校准结果等。目前建立自动审核系统的实验室主要是针对delta check进行规则设置。实验室可自行设定待测物的可接受范围(delta限)和时间间隔，可接受范围以绝对值或之前结果的百分比表示，时间间隔是指算法规定可参考患者多久以前的历史结果。
如图4所示，本发明具备流水线LAS中间体及实验室管理系统LIS设置自动审核规则的所有优点，即兼容流水线LAS中间体及实验室管理系统LIS设置自动审核规则，因为数据源收集单元可利用ETL和数据接口从实验室管理系统LIS、中间软件体LAS和第三方设备获取所需的数据形成数据源。
本发明由于具备Detal check差值检查大数据智能分析模块和患者数据移动均值MA大数据智能分析模块，具备智能深度学习、智能调整自动审核规则的限值范围。利用人工智能技术可以很好实现。

Claims (9)

1.全实验室智能审核软件系统，其特征在于：它是一种独立于医院实验室管理系统LIS和自动化流水线中间体软件体以外的软件系统，包括数据源收集单元、审核规则库、大数据智能分析模块、审核规则验证模块、智能审核报告模块，其中：
数据源收集单元：从实验室管理系统LIS和/或自动化流水线中间体软件体和/或第三方设备获取数据；
审核规则库：含有若干种审核规则，审核规则覆盖分析全过程的数据要素；用户根据自身需要从审核规则库中选择若干审核规则，在实验室智能审核应用这些被选择的若干审核规则；
大数据智能分析模块：通过大数据智能分析模型建立、对患者结果进行大数据智能分析、得出Detal check差值检查限值范围和患者数据移动均值MA质控方法，形成审核规则，并入审核规则库中；
审核规则验证模块：对被选择的若干审核规则进行验证，确定是否可行；
智能审核报告模块：按照临床实验室设置的已通过验证的审核规则、标准和逻辑，自动对检测结果进行审核并发布检验报告，所述的检测结果是从数据源收集单元输送的相关需要审核的数据。
2.据权利要求1所述的全实验室智能审核软件系统，其特征在于：大数据智能分析模块包括Detal check差值检查大数据智能分析模块，Detal check差值检查大数据智能分析模块是根据特定的标准对同一患者的连续两次检验结果之间的差异进行比较，作为实验室的质量改进措施，形成审核规则。
3.据权利要求2所述的全实验室智能审核软件系统，其特征在于：大数据智能分析模块还包括患者数据移动均值MA大数据智能分析模块，患者数据移动均值MA大数据智能分析模块是使用患者检测结果进行分析质量控制的管理及智能监控，并形成审核规则。
4.根据权利要求1或2或3所述的全实验室智能审核软件系统，其特征在于：该系统的结构、流程、规则设置类别和运算法则，首次依据CLSI AUTO-15、CLSI-EP33自动审核国际指南和WS/T 616-2018国家自动审核行业标准设计开发编写而成。
5.根据权利要求1或2或3所述的全实验室智能审核软件系统，其特征在于：审核规则库对各种规则进行分类，形成通用规则库、个性化规则库和品牌规则库便于用户选择，品牌规则库适用于不同品牌的流水线系统和单机系统。
6.根据权利要求1或2或3所述的全实验室智能审核软件系统，其特征在于：它还包括智能审核效果分析模块，智能审核效果分析模块对审核最终数据进行分析，得到自动审核通过率统计表、自动审核规则类别统计表、自动审核结果分析表、自动审核实验室内TAT分析表、危急值报告统计表、浮动均值设置、动态监控图。
7.根据权利要求1或2或3所述的全实验室智能审核软件系统，其特征在于：它还包括专家辅助报告模块，专家辅助报告模块是各种病例专家利用审核结果和审核报告，对疾病进行诊断出具专家诊断报告。
8.根据权利要求1或2或3所述的全实验室智能审核软件系统，其特征在于：还包括云平台运行模块，云平台运行模块将审核结果、审核报告、专家诊断报告放置到云端服务器，并就这些审核结果、审核报告、专家诊断报告进行管理，方便患者获取。
9.根据权利要求1或2或3所述的全实验室智能审核软件系统，其特征在于：数据源收集单元是嵌入到功能设置模块里面，功能设置模块里还包括权限设置子程序、仪器组设置子程序、测试项目设置子程序。
CN202010516968.5A 2020-06-09 2020-06-09 全实验室智能审核软件系统 Pending CN111833009A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010516968.5A CN111833009A (zh) 2020-06-09 2020-06-09 全实验室智能审核软件系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010516968.5A CN111833009A (zh) 2020-06-09 2020-06-09 全实验室智能审核软件系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111833009A true CN111833009A (zh) 2020-10-27

Family

ID=72898577

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010516968.5A Pending CN111833009A (zh) 2020-06-09 2020-06-09 全实验室智能审核软件系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111833009A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112489809A (zh) * 2020-12-18 2021-03-12 内蒙古卫数数据科技有限公司 一种基于人工智能算法的检验科异常数据监控方法
CN113257380A (zh) * 2021-04-30 2021-08-13 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
CN113921128A (zh) * 2021-09-16 2022-01-11 博奥赛斯(重庆)生物科技有限公司 对医疗检测数据软件自动的审核方法及电子设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040030578A1 (en) * 2002-08-07 2004-02-12 Cerner Corporation Automated clinical system to facilitate secondary review and authentication of clinical laboratory result values
CN102439459A (zh) * 2009-05-22 2012-05-02 比奥-雷德实验室股份有限公司 临床诊断过程的自动质量控制系统和方法
CN108538350A (zh) * 2018-04-09 2018-09-14 广东省中医院（广州中医药大学第二附属医院、广州中医药大学第二临床医学院、广东省中医药科学院） 临床检验报告的审核管理系统与方法
CN110600098A (zh) * 2019-08-09 2019-12-20 广州中医药大学第一附属医院 一种临床化学自动审核方法、系统、装置和存储介质
CN110660462A (zh) * 2019-09-26 2020-01-07 复旦大学附属中山医院 基于大数据的检验报告自动审核方法、系统和存储介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040030578A1 (en) * 2002-08-07 2004-02-12 Cerner Corporation Automated clinical system to facilitate secondary review and authentication of clinical laboratory result values
CN102439459A (zh) * 2009-05-22 2012-05-02 比奥-雷德实验室股份有限公司 临床诊断过程的自动质量控制系统和方法
CN108538350A (zh) * 2018-04-09 2018-09-14 广东省中医院（广州中医药大学第二附属医院、广州中医药大学第二临床医学院、广东省中医药科学院） 临床检验报告的审核管理系统与方法
CN110600098A (zh) * 2019-08-09 2019-12-20 广州中医药大学第一附属医院 一种临床化学自动审核方法、系统、装置和存储介质
CN110660462A (zh) * 2019-09-26 2020-01-07 复旦大学附属中山医院 基于大数据的检验报告自动审核方法、系统和存储介质

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112489809A (zh) * 2020-12-18 2021-03-12 内蒙古卫数数据科技有限公司 一种基于人工智能算法的检验科异常数据监控方法
CN113257380A (zh) * 2021-04-30 2021-08-13 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
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
CN113921128A (zh) * 2021-09-16 2022-01-11 博奥赛斯(重庆)生物科技有限公司 对医疗检测数据软件自动的审核方法及电子设备
CN113921128B (zh) * 2021-09-16 2022-07-26 天津流水线医疗器械有限公司 对医疗检测数据软件自动的审核方法及电子设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106126958B (zh) 医疗实验室临床生化检验自动审核系统
Plebani et al. Quality indicators for the total testing process
Westgard Internal quality control: planning and implementation strategies
CN111833009A (zh) 全实验室智能审核软件系统
Westgard Managing quality vs. measuring uncertainty in the medical laboratory
Badrick Integrating quality control and external quality assurance
Randell et al. Autoverification of test results in the core clinical laboratory
JP2002022748A (ja) 臨床検査システム
CN109030803B (zh) 生化检测质控方法
Wang et al. Analytical comparison between two hematological analyzer systems: Mindray BC‐5180 vs Sysmex XN‐1000
JP2013538408A (ja) ネットワーク化された検査室における分析の質を管理する方法及びシステム
Čičak et al. Verification of automatic analysers Roller 20PN and iSED for measuring erythrocyte sedimentation rate
CN113921128B (zh) 对医疗检测数据软件自动的审核方法及电子设备
Peng et al. Hemolytic specimens in complete blood cell count: red cell parameters could be revised by plasma free hemoglobin
CN114944208A (zh) 质量控制方法、装置、电子设备及存储介质
Ahmed El‐Neanaey et al. Evaluation of Sigma metric approach for monitoring the performance of automated analyzers in hematology unit of Alexandria Main University Hospital
Steindel et al. Quality control practices for calcium, cholesterol, digoxin, and hemoglobin: a College of American Pathologists Q-probes study in 505 hospital laboratories
Tambwekar Handbook of Quality Assurance in Laboratory Medicine
Handorf Quality control and quality management of alternate-site testing
Cembrowski Hematology quality practices
DeVries et al. Quality Assurance in Hematology and Hemostasis Testing
Mahzari et al. The Performance And Reliability Of Different Laboratory Instruments And Equipment
CN115699207B (zh) 医学验证模型的联邦学习
Marlar Hemostasis test validation, performance, and reference intervals: international recommendations and guidelines
Qurba Management Accounting System Dimensions as Mediating The Effect of Decentralization and Environmental Uncertainty on Managerial Performance

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