JP2003114231A - 臨床検査分析装置、臨床検査分析方法および臨床検査分析プログラム - Google Patents
臨床検査分析装置、臨床検査分析方法および臨床検査分析プログラムInfo
- Publication number
- JP2003114231A JP2003114231A JP2002050145A JP2002050145A JP2003114231A JP 2003114231 A JP2003114231 A JP 2003114231A JP 2002050145 A JP2002050145 A JP 2002050145A JP 2002050145 A JP2002050145 A JP 2002050145A JP 2003114231 A JP2003114231 A JP 2003114231A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- analysis
- clinical test
- clinical
- appearance
- items
- 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.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N35/00—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor
- G01N35/00584—Control arrangements for automatic analysers
- G01N35/00594—Quality control, including calibration or testing of components of the analyser
- G01N35/00603—Reinspection of samples
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N35/00—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N35/00—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor
- G01N35/00584—Control arrangements for automatic analysers
- G01N35/00594—Quality control, including calibration or testing of components of the analyser
- G01N35/00693—Calibration
-
- 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
- G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
-
- 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
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
-
- 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
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/80—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics, e.g. flu
-
- 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
- G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
- G16H70/60—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to pathologies
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N35/00—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor
- G01N35/00584—Control arrangements for automatic analysers
- G01N35/00594—Quality control, including calibration or testing of components of the analyser
- G01N35/00693—Calibration
- G01N2035/00702—Curve-fitting; Parameter matching; Calibration constants
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Immunology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Automatic Analysis And Handling Materials Therefor (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合理的に
削減すること。 【解決手段】 臨床検査分析装置１００は、所定の母集
団に対する臨床検査における所定の複数項目の分析結果
についての複数の出現パタンを格納する出現パタン格納
部３０１と、ある被験者に関する臨床検査における所定
の複数項目の分析結果を入力する臨床検査結果入力部３
０２と、臨床検査結果入力部３０２により入力された分
析結果と、出現パタン格納部３０１に格納された複数の
出現パタンとに基づいて、最も近似している出現パタン
に対する分析結果の近似の度合いを算出する近似度算出
部３０３と、を有する。
削減すること。 【解決手段】 臨床検査分析装置１００は、所定の母集
団に対する臨床検査における所定の複数項目の分析結果
についての複数の出現パタンを格納する出現パタン格納
部３０１と、ある被験者に関する臨床検査における所定
の複数項目の分析結果を入力する臨床検査結果入力部３
０２と、臨床検査結果入力部３０２により入力された分
析結果と、出現パタン格納部３０１に格納された複数の
出現パタンとに基づいて、最も近似している出現パタン
に対する分析結果の近似の度合いを算出する近似度算出
部３０３と、を有する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、臨床検査分析装
置、臨床検査分析方法および臨床検査分析プログラムに
関し、特に、複数の分析項目を複数の出現パタンで分析
する臨床検査分析装置、臨床検査分析方法および臨床検
査分析プログラムに関する。
置、臨床検査分析方法および臨床検査分析プログラムに
関し、特に、複数の分析項目を複数の出現パタンで分析
する臨床検査分析装置、臨床検査分析方法および臨床検
査分析プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、臨床検査では、各検体（被験者か
ら提供される検査試料）に対して所定項目の分析が行わ
れ、その分析結果から被験者の容態が判断されていた。
特に近年では、多数の検体を短時間に分析する自動分析
装置が発達し、臨床検査が必要とされる場所、たとえば
病院の検査室に導入されている。臨床検査技術が発展し
たことにより信頼性の高い検査および検査結果に基づく
容態判断が可能となっている。
ら提供される検査試料）に対して所定項目の分析が行わ
れ、その分析結果から被験者の容態が判断されていた。
特に近年では、多数の検体を短時間に分析する自動分析
装置が発達し、臨床検査が必要とされる場所、たとえば
病院の検査室に導入されている。臨床検査技術が発展し
たことにより信頼性の高い検査および検査結果に基づく
容態判断が可能となっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
技術では以下の問題点があった。すなわち、臨床検査の
分析結果の判定が画一的なため、場合によっては再検査
ないし精密検査が必要な検体数が多く検出されてしまう
場合があるという問題点があった。この問題点を具体例
を挙げて説明する。
技術では以下の問題点があった。すなわち、臨床検査の
分析結果の判定が画一的なため、場合によっては再検査
ないし精密検査が必要な検体数が多く検出されてしまう
場合があるという問題点があった。この問題点を具体例
を挙げて説明する。
【０００４】まず、上記問題点が起こりにくい場合を説
明する。現在では定期的に社員に健康診断を受けさせる
企業がある。従業者の大多数は健康であるから、たとえ
ば血液検査で異常値が出る従業者数は少ない。したがっ
て、画一的な判定基準を設けておくことにより再検査な
いし精密検査が必要な者を見分けることが可能である。
換言すると、健康体の母集団に対する臨床検査の場合に
は、各検査項目に対して正常値範囲を設定して、この範
囲を超える項目が一つでもあった場合を再検査対象もし
くは精密検査対象とすれば十分であった。
明する。現在では定期的に社員に健康診断を受けさせる
企業がある。従業者の大多数は健康であるから、たとえ
ば血液検査で異常値が出る従業者数は少ない。したがっ
て、画一的な判定基準を設けておくことにより再検査な
いし精密検査が必要な者を見分けることが可能である。
換言すると、健康体の母集団に対する臨床検査の場合に
は、各検査項目に対して正常値範囲を設定して、この範
囲を超える項目が一つでもあった場合を再検査対象もし
くは精密検査対象とすれば十分であった。
【０００５】次に、前述した問題点が起こりやすい場合
として、病院に入院している患者を考える。入院患者は
処置経過を観察するため、定期的に臨床検査を受ける場
合がある。入院患者には何らかの疾患があるので、前述
した画一的な判定基準を用いると、再検査ないし精密検
査が必要であると検出されてしまう場合がほとんどであ
る。ここで、画一的な判断基準をゆるめて、正常値範囲
を広く設定することは、医療本来の目的を損ね、また、
判定結果の信頼性も低くするのでこの様な選択はできな
い。すなわち、疾患のある母集団に対する臨床検査の場
合には、通常異常値が出力されるが、真に再検査ないし
精密検査が必要な異常値であるのか、とり得べき異常値
であるのかの判断ができないという問題点があった。
として、病院に入院している患者を考える。入院患者は
処置経過を観察するため、定期的に臨床検査を受ける場
合がある。入院患者には何らかの疾患があるので、前述
した画一的な判定基準を用いると、再検査ないし精密検
査が必要であると検出されてしまう場合がほとんどであ
る。ここで、画一的な判断基準をゆるめて、正常値範囲
を広く設定することは、医療本来の目的を損ね、また、
判定結果の信頼性も低くするのでこの様な選択はできな
い。すなわち、疾患のある母集団に対する臨床検査の場
合には、通常異常値が出力されるが、真に再検査ないし
精密検査が必要な異常値であるのか、とり得べき異常値
であるのかの判断ができないという問題点があった。
【０００６】一方、同一患者について、前回の検査結果
と今回の検査結果とを見比べて、とり得べき異常値か否
かを判断する前回値チェックという方法がある。しかし
ながら、患者から出力される異常値は複数項目にわたる
場合が多く、熟練した医師でなければ判断が困難である
という問題点があった。また、前回値チェックによる手
法も、複数の項目毎に軸を持った多次元空間内で一定の
領域に収まるか否かという画一的な判断がなされるの
で、再検査ないし精密検査が必要な検体数が多く検出さ
れてしまう問題点は依然として存在する。
と今回の検査結果とを見比べて、とり得べき異常値か否
かを判断する前回値チェックという方法がある。しかし
ながら、患者から出力される異常値は複数項目にわたる
場合が多く、熟練した医師でなければ判断が困難である
という問題点があった。また、前回値チェックによる手
法も、複数の項目毎に軸を持った多次元空間内で一定の
領域に収まるか否かという画一的な判断がなされるの
で、再検査ないし精密検査が必要な検体数が多く検出さ
れてしまう問題点は依然として存在する。
【０００７】本発明は上記に鑑みてなされたものであっ
て、信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合理的に削減す
ることを目的とする。
て、信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合理的に削減す
ることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、請求項１に記載の臨床検査分析装置は、所定の母
集団に対する臨床検査における所定の複数項目の分析結
果についての複数の出現パタンを格納する出現パタン格
納手段と、ある被験者に関する臨床検査における前記所
定の複数項目の分析結果を入力する臨床検査結果入力手
段と、前記臨床検査結果入力手段により入力された分析
結果と、前記出現パタン格納手段に格納された複数の出
現パタンとに基づいて、最も近似している出現パタンに
対する前記分析結果の近似の度合いを算出する近似度算
出手段と、を具備したことを特徴とする。
めに、請求項１に記載の臨床検査分析装置は、所定の母
集団に対する臨床検査における所定の複数項目の分析結
果についての複数の出現パタンを格納する出現パタン格
納手段と、ある被験者に関する臨床検査における前記所
定の複数項目の分析結果を入力する臨床検査結果入力手
段と、前記臨床検査結果入力手段により入力された分析
結果と、前記出現パタン格納手段に格納された複数の出
現パタンとに基づいて、最も近似している出現パタンに
対する前記分析結果の近似の度合いを算出する近似度算
出手段と、を具備したことを特徴とする。
【０００９】すなわち、請求項１にかかる発明は、出現
パタンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断可能
とする。
パタンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断可能
とする。
【００１０】また、請求項２に記載の臨床検査分析装置
は、請求項１に記載の臨床検査分析装置において、前記
所定の母集団を、病気を患った者の集団としたことを特
徴とする。
は、請求項１に記載の臨床検査分析装置において、前記
所定の母集団を、病気を患った者の集団としたことを特
徴とする。
【００１１】すなわち、請求項２にかかる発明は、異常
値パタンに基づき、あり得べき異常値パタンであるか真
に再検査が必要な検査結果であるかを判断可能とする。
値パタンに基づき、あり得べき異常値パタンであるか真
に再検査が必要な検査結果であるかを判断可能とする。
【００１２】また、請求項３に記載の臨床検査分析装置
は、請求項１または２に記載の臨床検査分析装置におい
て、前記複数の出現パタンが、前記所定の母集団から算
出された出現パタンであることを特徴とする。
は、請求項１または２に記載の臨床検査分析装置におい
て、前記複数の出現パタンが、前記所定の母集団から算
出された出現パタンであることを特徴とする。
【００１３】すなわち、請求項３にかかる発明は、複数
項目の分析結果について現象論的に相関の強いパタンが
得られ、あり得べきパタンであるか真に再検査が必要な
検査結果であるかを判断可能とする。なお、出現パタン
の算出に当たっては、データマイニングの手法、たとえ
ば、機械学習やニューラルネット、自己組織化マップを
用いることが出来る。
項目の分析結果について現象論的に相関の強いパタンが
得られ、あり得べきパタンであるか真に再検査が必要な
検査結果であるかを判断可能とする。なお、出現パタン
の算出に当たっては、データマイニングの手法、たとえ
ば、機械学習やニューラルネット、自己組織化マップを
用いることが出来る。
【００１４】また、請求項４に記載の臨床検査分析装置
は、請求項１、２または３に記載の臨床検査分析装置に
おいて、前記臨床検査が、尿沈渣顕微鏡検査、血液形態
・機能検査、出血・凝固検査、血液化学検査、内分泌学
的検査、腫瘍マーカー、感染症血清反応、自己抗体検
査、血漿蛋白免疫学的検査のうちの少なくとも一つの検
査または２つ以上を組み合わせた検査であることを特徴
とする。
は、請求項１、２または３に記載の臨床検査分析装置に
おいて、前記臨床検査が、尿沈渣顕微鏡検査、血液形態
・機能検査、出血・凝固検査、血液化学検査、内分泌学
的検査、腫瘍マーカー、感染症血清反応、自己抗体検
査、血漿蛋白免疫学的検査のうちの少なくとも一つの検
査または２つ以上を組み合わせた検査であることを特徴
とする。
【００１５】すなわち、請求項４にかかる発明は、保険
点数に即した臨床検査区分に対応した出現パタンに基づ
いて、真に再検査が必要か否かを判断可能とする。
点数に即した臨床検査区分に対応した出現パタンに基づ
いて、真に再検査が必要か否かを判断可能とする。
【００１６】また、請求項５に記載の臨床検査分析装置
は、請求項１、２または３に記載の臨床検査分析装置に
おいて、前記所定の複数項目が、白血球、赤血球、ヘモ
グロビン、ヘマクリットおよび血小板の数量値または濃
度値であることを特徴とする。
は、請求項１、２または３に記載の臨床検査分析装置に
おいて、前記所定の複数項目が、白血球、赤血球、ヘモ
グロビン、ヘマクリットおよび血小板の数量値または濃
度値であることを特徴とする。
【００１７】すなわち、請求項５にかかる発明は、実際
の医療現場で最も頻繁に行われる血液検査に基づく出現
パタンにより、真に再検査が必要か否かを判断可能とす
る。
の医療現場で最も頻繁に行われる血液検査に基づく出現
パタンにより、真に再検査が必要か否かを判断可能とす
る。
【００１８】また、請求項６に記載の臨床検査分析装置
は、請求項１、２または３に記載の臨床検査分析装置に
おいて、前記所定の複数項目が、電解質中のＮａ、Ｋ、
Ｃｌの濃度値であることを特徴とする。
は、請求項１、２または３に記載の臨床検査分析装置に
おいて、前記所定の複数項目が、電解質中のＮａ、Ｋ、
Ｃｌの濃度値であることを特徴とする。
【００１９】すなわち、請求項６にかかる発明は、実際
の医療現場で最も頻繁に行われる電解質検査に基づく出
現パタンにより、真に再検査が必要か否かを判断可能と
する。
の医療現場で最も頻繁に行われる電解質検査に基づく出
現パタンにより、真に再検査が必要か否かを判断可能と
する。
【００２０】又、請求項７に記載の臨床検査分析装置
は、請求項１〜６のいずれか一つに記載の臨床検査分析
装置において、前記所定の複数項目の分析結果が、前記
所定の母集団の構成員それぞれについて、各項目ごとに
過去の検査と比較された分析結果であることを特徴とす
る。
は、請求項１〜６のいずれか一つに記載の臨床検査分析
装置において、前記所定の複数項目の分析結果が、前記
所定の母集団の構成員それぞれについて、各項目ごとに
過去の検査と比較された分析結果であることを特徴とす
る。
【００２１】すなわち、請求項７にかかる発明は、前回
の臨床検査結果や検査値の経時的推移を考慮した出現パ
タンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断可能と
する。
の臨床検査結果や検査値の経時的推移を考慮した出現パ
タンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断可能と
する。
【００２２】また、請求項８に記載の臨床検査分析装置
は、請求項１〜７のいずれか一つに記載の臨床検査分析
装置において、前記近似度算出手段により算出された近
似の度合いと所定の判定閾値とに基づいて、前記ある被
験者について再検査が必要であるか否かを判断する再検
査判定手段を具備したことを特徴とする。
は、請求項１〜７のいずれか一つに記載の臨床検査分析
装置において、前記近似度算出手段により算出された近
似の度合いと所定の判定閾値とに基づいて、前記ある被
験者について再検査が必要であるか否かを判断する再検
査判定手段を具備したことを特徴とする。
【００２３】すなわち、請求項８にかかる発明は、いず
れの出現パタンに対しても近似の度合いが小さな（すな
わち、異常である可能性が高い）検査結果について真に
再検査が必要か否かを判断する。
れの出現パタンに対しても近似の度合いが小さな（すな
わち、異常である可能性が高い）検査結果について真に
再検査が必要か否かを判断する。
【００２４】また、請求項９に記載の臨床検査分析方法
は、ある被験者に関する臨床検査における所定の複数項
目の分析結果を入力する臨床検査結果入力工程と、所定
の母集団に対する臨床検査における前記所定の複数項目
の分析結果についての複数の出現パタンを読み出す出現
パタン読出工程と、前記出現パタン読出工程で読み出さ
れた複数の出現パタンと、前記臨床検査結果入力工程で
入力された分析結果とに基づいて、当該分析結果が出現
可能性の低い結果であることを検出する異常結果検出工
程と、を含んだことを特徴とする。
は、ある被験者に関する臨床検査における所定の複数項
目の分析結果を入力する臨床検査結果入力工程と、所定
の母集団に対する臨床検査における前記所定の複数項目
の分析結果についての複数の出現パタンを読み出す出現
パタン読出工程と、前記出現パタン読出工程で読み出さ
れた複数の出現パタンと、前記臨床検査結果入力工程で
入力された分析結果とに基づいて、当該分析結果が出現
可能性の低い結果であることを検出する異常結果検出工
程と、を含んだことを特徴とする。
【００２５】すなわち、請求項９にかかる発明は、出現
パタンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断可能
とする。
パタンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断可能
とする。
【００２６】また、請求項１０に記載の臨床検査分析方
法は、請求項９に記載の臨床検査分析方法において、前
記所定の母集団を、病気を患った者の集団としたことを
特徴とする。
法は、請求項９に記載の臨床検査分析方法において、前
記所定の母集団を、病気を患った者の集団としたことを
特徴とする。
【００２７】すなわち、請求項１０にかかる発明は、異
常値パタンに基づき、あり得べき異常値パタンであるか
真に再検査が必要な検査結果であるかを判断可能とす
る。
常値パタンに基づき、あり得べき異常値パタンであるか
真に再検査が必要な検査結果であるかを判断可能とす
る。
【００２８】また、請求項１１に記載の臨床検査分析方
法は、請求項９または１０に記載の臨床検査分析方法に
おいて、前記複数の出現パタンが、前記所定の母集団か
ら算出された出現パタンであることを特徴とする。
法は、請求項９または１０に記載の臨床検査分析方法に
おいて、前記複数の出現パタンが、前記所定の母集団か
ら算出された出現パタンであることを特徴とする。
【００２９】すなわち、請求項１１にかかる発明は、複
数項目の分析結果について現象論的に相関の強いパタン
が得られ、あり得べきパタンであるか真に再検査が必要
な検査結果であるかを判断可能とする。なお、出現パタ
ンの算出に当たっては、データマイニングの手法、たと
えば、機械学習やニューラルネット、自己組織化マップ
を用いることが出来る。
数項目の分析結果について現象論的に相関の強いパタン
が得られ、あり得べきパタンであるか真に再検査が必要
な検査結果であるかを判断可能とする。なお、出現パタ
ンの算出に当たっては、データマイニングの手法、たと
えば、機械学習やニューラルネット、自己組織化マップ
を用いることが出来る。
【００３０】また、請求項１２に記載の臨床検査分析方
法は、請求項９、１０または１１に記載の臨床検査分析
方法において、前記所定の複数項目の分析結果が、前記
所定の母集団の構成員それぞれについて、各項目ごとに
過去の検査と比較された分析結果であることを特徴とす
る。
法は、請求項９、１０または１１に記載の臨床検査分析
方法において、前記所定の複数項目の分析結果が、前記
所定の母集団の構成員それぞれについて、各項目ごとに
過去の検査と比較された分析結果であることを特徴とす
る。
【００３１】すなわち、請求項１２にかかる発明は、前
回の臨床検査結果や検査値の経時的推移を考慮した出現
パタンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断可能
とする。
回の臨床検査結果や検査値の経時的推移を考慮した出現
パタンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断可能
とする。
【００３２】また、請求項１３に記載の臨床検査分析プ
ログラムは、コンピュータに、ある被験者に関する臨床
検査における所定の複数項目の分析結果を入力する臨床
検査結果入力手順と、所定の母集団に対する臨床検査に
おける前記所定の複数項目の分析結果についての複数の
出現パタンを読み出す出現パタン読出手順と、前記出現
パタン読出手順を経て読み出された複数の出現パタン
と、前記臨床検査結果入力手順を経て入力された分析結
果とに基づいて、当該分析結果が出現可能性の低い結果
であることを検出する異常結果検出手順と、を実行させ
ることを特徴とする。
ログラムは、コンピュータに、ある被験者に関する臨床
検査における所定の複数項目の分析結果を入力する臨床
検査結果入力手順と、所定の母集団に対する臨床検査に
おける前記所定の複数項目の分析結果についての複数の
出現パタンを読み出す出現パタン読出手順と、前記出現
パタン読出手順を経て読み出された複数の出現パタン
と、前記臨床検査結果入力手順を経て入力された分析結
果とに基づいて、当該分析結果が出現可能性の低い結果
であることを検出する異常結果検出手順と、を実行させ
ることを特徴とする。
【００３３】すなわち、請求項１３にかかる発明は、出
現パタンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断可
能とする。
現パタンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断可
能とする。
【００３４】また、請求項１４に記載の臨床検査分析プ
ログラムは、請求項１３に記載の臨床検査分析プログラ
ムにおいて、前記所定の母集団を、病気を患った者の集
団としたことを特徴とする。
ログラムは、請求項１３に記載の臨床検査分析プログラ
ムにおいて、前記所定の母集団を、病気を患った者の集
団としたことを特徴とする。
【００３５】すなわち、請求項１４にかかる発明は、異
常値パタンに基づき、あり得べき異常値パタンであるか
真に再検査が必要な検査結果であるかを判断可能とす
る。
常値パタンに基づき、あり得べき異常値パタンであるか
真に再検査が必要な検査結果であるかを判断可能とす
る。
【００３６】また、請求項１５に記載の臨床検査分析プ
ログラムは、請求項１３または１４に記載の臨床検査分
析プログラムにおいて、前記複数の出現パタンが、前記
所定の母集団から算出された出現パタンであることを特
徴とする。
ログラムは、請求項１３または１４に記載の臨床検査分
析プログラムにおいて、前記複数の出現パタンが、前記
所定の母集団から算出された出現パタンであることを特
徴とする。
【００３７】すなわち、請求項１５にかかる発明は、複
数項目の分析結果について現象論的に相関の強いパタン
が得られ、あり得べきパタンであるか真に再検査が必要
な検査結果であるかを判断可能とする。なお、出現パタ
ンの算出に当たっては、データマイニングの手法、たと
えば、機械学習やニューラルネット、自己組織化マップ
を用いることが出来る。
数項目の分析結果について現象論的に相関の強いパタン
が得られ、あり得べきパタンであるか真に再検査が必要
な検査結果であるかを判断可能とする。なお、出現パタ
ンの算出に当たっては、データマイニングの手法、たと
えば、機械学習やニューラルネット、自己組織化マップ
を用いることが出来る。
【００３８】また、請求項１６に記載の臨床検査分析プ
ログラムは、請求項１３、１４または１５に記載の臨床
検査分析プログラムにおいて、前記所定の複数項目の分
析結果が、前記所定の母集団の構成員それぞれについ
て、各項目ごとに過去の検査と比較された分析結果であ
ることを特徴とする。
ログラムは、請求項１３、１４または１５に記載の臨床
検査分析プログラムにおいて、前記所定の複数項目の分
析結果が、前記所定の母集団の構成員それぞれについ
て、各項目ごとに過去の検査と比較された分析結果であ
ることを特徴とする。
【００３９】すなわち、請求項１６にかかる発明は、前
回の臨床検査結果や検査値の経時的推移を考慮した出現
パタンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断可能
とする。
回の臨床検査結果や検査値の経時的推移を考慮した出現
パタンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断可能
とする。
【００４０】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照しながら詳細に説明する。ここでは、病院で臨床
検査分析装置が自動分析装置に接続されている例を用い
て、本発明の臨床検査分析装置、臨床検査分析方法およ
び臨床検査分析プログラムについて説明する。
を参照しながら詳細に説明する。ここでは、病院で臨床
検査分析装置が自動分析装置に接続されている例を用い
て、本発明の臨床検査分析装置、臨床検査分析方法およ
び臨床検査分析プログラムについて説明する。
【００４１】図１は、本発明の臨床検査分析装置が自動
分析装置に接続されている外観構成の一例を示した図で
ある。臨床検査分析装置１００とは、自動分析装置２０
０から随時出力される多数の患者の臨床検査の分析結果
を随時入力し、各患者に再検査が必要であるか否かを判
定する。また、自動分析装置２００は、多数の患者から
の検体に対して臨床検査をおこない、その分析結果を臨
床検査分析装置１００に対して出力する。
分析装置に接続されている外観構成の一例を示した図で
ある。臨床検査分析装置１００とは、自動分析装置２０
０から随時出力される多数の患者の臨床検査の分析結果
を随時入力し、各患者に再検査が必要であるか否かを判
定する。また、自動分析装置２００は、多数の患者から
の検体に対して臨床検査をおこない、その分析結果を臨
床検査分析装置１００に対して出力する。
【００４２】なお、ここでは、臨床検査とは、主として
検体検査を意味し、被験者（本実施の形態では、病院で
の適用例を想定しているので、被験者は患者を意味す
る）から提供された検体に対して、複数の分析項目が含
まれた検査を意味するものとする。検体検査の分類は、
たとえば、保険点数にしたがった分類を採用することが
でき、例としては、Ｄ０００：尿中一般物質定性半定量
検査、Ｄ００１：尿中特殊物質定性定量検査、Ｄ００
２：尿中沈渣顕微鏡検査、Ｄ００３：糞便検査、Ｄ００
４：穿刺・採取液検査、Ｄ００５：血液形態・機能検
査、Ｄ００６：出血・凝固検査、Ｄ００７：血液化学検
査、Ｄ００８：内分泌学的検査、Ｄ００９：腫瘍マーカ
ー、Ｄ０１０：特殊分析、Ｄ０１１：免疫血液学的検
査、Ｄ０１２：感染症血清反応、Ｄ０１３：肝炎ウィル
ス関連検査、Ｄ０１４：自己抗体検査、Ｄ０１５：血漿
蛋白免疫学的検査、Ｄ０１６：細胞機能検査、Ｄ０１
７：排泄物、滲出物又は分泌物の細菌顕微鏡検査、Ｄ０
１８：細菌培養同定検査、Ｄ０１９：細菌薬剤感受性検
査、Ｄ０２０：抗酸菌分離培養検査、Ｄ０２１：抗酸菌
同定検査、Ｄ０２２：抗酸菌薬剤感受性検査、Ｄ０２
３：微生物核酸同定・定量検査、Ｄ０２４：動物使用検
査があげられる。なお、各臨床検査においては複数の分
析項目が含まれる。この分析項目とはたとえば電解質中
のＮａ濃度を測定することをいい、臨床検査を構成する
複数の検査項目ないし分析項目を指すものとする。
検体検査を意味し、被験者（本実施の形態では、病院で
の適用例を想定しているので、被験者は患者を意味す
る）から提供された検体に対して、複数の分析項目が含
まれた検査を意味するものとする。検体検査の分類は、
たとえば、保険点数にしたがった分類を採用することが
でき、例としては、Ｄ０００：尿中一般物質定性半定量
検査、Ｄ００１：尿中特殊物質定性定量検査、Ｄ００
２：尿中沈渣顕微鏡検査、Ｄ００３：糞便検査、Ｄ００
４：穿刺・採取液検査、Ｄ００５：血液形態・機能検
査、Ｄ００６：出血・凝固検査、Ｄ００７：血液化学検
査、Ｄ００８：内分泌学的検査、Ｄ００９：腫瘍マーカ
ー、Ｄ０１０：特殊分析、Ｄ０１１：免疫血液学的検
査、Ｄ０１２：感染症血清反応、Ｄ０１３：肝炎ウィル
ス関連検査、Ｄ０１４：自己抗体検査、Ｄ０１５：血漿
蛋白免疫学的検査、Ｄ０１６：細胞機能検査、Ｄ０１
７：排泄物、滲出物又は分泌物の細菌顕微鏡検査、Ｄ０
１８：細菌培養同定検査、Ｄ０１９：細菌薬剤感受性検
査、Ｄ０２０：抗酸菌分離培養検査、Ｄ０２１：抗酸菌
同定検査、Ｄ０２２：抗酸菌薬剤感受性検査、Ｄ０２
３：微生物核酸同定・定量検査、Ｄ０２４：動物使用検
査があげられる。なお、各臨床検査においては複数の分
析項目が含まれる。この分析項目とはたとえば電解質中
のＮａ濃度を測定することをいい、臨床検査を構成する
複数の検査項目ないし分析項目を指すものとする。
【００４３】次に、自動分析装置２００を概説し、どの
ようにして分析結果が出力されるか説明する。自動分析
装置２００は、図１に示したように、分析部２０１と、
消耗品格納部２０２と、解析部２０３と、表示部２０４
と、臨床検査分析装置１００に分析結果を伝送する通信
線２０５と、を有する。
ようにして分析結果が出力されるか説明する。自動分析
装置２００は、図１に示したように、分析部２０１と、
消耗品格納部２０２と、解析部２０３と、表示部２０４
と、臨床検査分析装置１００に分析結果を伝送する通信
線２０５と、を有する。
【００４４】詳細な説明は省略するが、分析部２０１
は、反応容器に入った検体に試薬を滴下し分光分析、吸
光分析等をおこない、比色分析、比濁分析を介して各項
目の分析結果を出力する。分析部２０１は、このほか、
反応容器を自動搬送し、また、必要に応じて、未使用の
反応容器を分析通路に誘導搬送する。さらに、試験の終
了した反応容器を所定の廃材庫へ仕分け廃棄もする。ま
た、分析部２０１は、予め格納されている洗浄剤を用い
て、プローブ等を洗浄し、次の試験に支障のないように
装置内部を洗浄する。
は、反応容器に入った検体に試薬を滴下し分光分析、吸
光分析等をおこない、比色分析、比濁分析を介して各項
目の分析結果を出力する。分析部２０１は、このほか、
反応容器を自動搬送し、また、必要に応じて、未使用の
反応容器を分析通路に誘導搬送する。さらに、試験の終
了した反応容器を所定の廃材庫へ仕分け廃棄もする。ま
た、分析部２０１は、予め格納されている洗浄剤を用い
て、プローブ等を洗浄し、次の試験に支障のないように
装置内部を洗浄する。
【００４５】消耗品格納部２０２は、臨床検査ないし化
学分析に使用する各種の消耗品を格納する。消耗品に
は、各種の分析をおこなうための試薬類や、洗浄剤類、
容器類、定期交換部品がある。
学分析に使用する各種の消耗品を格納する。消耗品に
は、各種の分析をおこなうための試薬類や、洗浄剤類、
容器類、定期交換部品がある。
【００４６】解析部２０３は、分析部２０１で得られた
分析結果に基づいて、必要に応じて、試験項目の内容を
整理する。たとえば、分析部２０１で、ある試薬Ａ（酵
素標識試薬）に別の試薬Ｂ（発色基質）を滴下したとき
に検体中に存在する抗原と試薬Ａ、試薬Ｂが免疫複合体
を形成し、試薬Ａに結合された酵素の作用で、有色化合
物Ｃが形成され、比色分析で検体中の抗原を定量する。
特に、臨床検査が所定の血液検査である場合は、試験項
目が多く、途中の試薬が共通するような場合もあるの
で、中途の結果を順次格納しておき、解析部２０３が所
定の算出式を用いて複数の分析結果を一括して出力す
る。
分析結果に基づいて、必要に応じて、試験項目の内容を
整理する。たとえば、分析部２０１で、ある試薬Ａ（酵
素標識試薬）に別の試薬Ｂ（発色基質）を滴下したとき
に検体中に存在する抗原と試薬Ａ、試薬Ｂが免疫複合体
を形成し、試薬Ａに結合された酵素の作用で、有色化合
物Ｃが形成され、比色分析で検体中の抗原を定量する。
特に、臨床検査が所定の血液検査である場合は、試験項
目が多く、途中の試薬が共通するような場合もあるの
で、中途の結果を順次格納しておき、解析部２０３が所
定の算出式を用いて複数の分析結果を一括して出力す
る。
【００４７】表示部２０４は、各種の情報を出力表示す
る。表示項目としては、試験名、試験項目、試験日、試
験数（検体数）、試験の進行状況などがあげられる。こ
のほか、試験中にエラー（障害）が発生した場合には、
エラー内容、装置状態、復旧手続のための操作手順も表
示する。
る。表示項目としては、試験名、試験項目、試験日、試
験数（検体数）、試験の進行状況などがあげられる。こ
のほか、試験中にエラー（障害）が発生した場合には、
エラー内容、装置状態、復旧手続のための操作手順も表
示する。
【００４８】通信線２０５は、臨床検査の複数の分析結
果（分析部２０１もしくは解析部２０３から出力された
分析結果）を臨床検査分析装置１００に伝送する。伝送
の方法としては、ＬＡＮ接続、電話回線による接続、Ｕ
ＳＢを経た接続等、様々考えられるが、分析結果が速や
かに臨床検査分析装置１００に出力されればその形態は
特に限定されるものではない。なお、後述するように、
本実施の形態ではＬＡＮによりデータが送信される。
果（分析部２０１もしくは解析部２０３から出力された
分析結果）を臨床検査分析装置１００に伝送する。伝送
の方法としては、ＬＡＮ接続、電話回線による接続、Ｕ
ＳＢを経た接続等、様々考えられるが、分析結果が速や
かに臨床検査分析装置１００に出力されればその形態は
特に限定されるものではない。なお、後述するように、
本実施の形態ではＬＡＮによりデータが送信される。
【００４９】このように、自動分析装置２００からは多
数の患者から複数項目にわたる分析結果が随時出力され
る。ここで、自動分析装置２００は病院に設置されてい
るので、その母集団は何らかの疾患を有する者の集団で
あり、健常者の数値を逸脱する項目を多数含んでいる場
合がほとんどである。したがって、異常値をとるからと
いって単に再検査をおこなうことには意味がなく、異常
値の傾向を把握して真に再検査が必要な異常値であるか
否かを判定する必要がある。
数の患者から複数項目にわたる分析結果が随時出力され
る。ここで、自動分析装置２００は病院に設置されてい
るので、その母集団は何らかの疾患を有する者の集団で
あり、健常者の数値を逸脱する項目を多数含んでいる場
合がほとんどである。したがって、異常値をとるからと
いって単に再検査をおこなうことには意味がなく、異常
値の傾向を把握して真に再検査が必要な異常値であるか
否かを判定する必要がある。
【００５０】また、患者は肝臓に疾患があったり、肺を
患っていたり、様々である。疾患の種類によっては、異
常値を出力する項目にはある傾向、すなわち、複数の項
目に相関が見られる場合がある。次に説明する臨床検査
分析装置１００は、このような相関を現象論的に決定づ
けられたデータベースを参照することにより、異常値が
真に再検査ないし精密検査が必要な異常値であるか否か
の判定をおこなう。
患っていたり、様々である。疾患の種類によっては、異
常値を出力する項目にはある傾向、すなわち、複数の項
目に相関が見られる場合がある。次に説明する臨床検査
分析装置１００は、このような相関を現象論的に決定づ
けられたデータベースを参照することにより、異常値が
真に再検査ないし精密検査が必要な異常値であるか否か
の判定をおこなう。
【００５１】次に、臨床検査分析装置１００についてそ
の構成を詳述する。図２は、臨床検査分析装置１００の
ハードウェア構成の一例を示した説明図である。臨床検
査分析装置１００は、そのハードウェア構成として、Ｃ
ＰＵ１０１と、ＲＡＭ１０２と、ＲＯＭ１０３と、ハー
ドディスク（ＨＤ）１０４と、ネットワークインターフ
ェースカード（ＮＩＣ）１０５と、ビデオカード１０６
と、周辺機器インターフェース（Ｉ／Ｆ）部１０７と、
を有する。また、周辺機器Ｉ／Ｆ部１０７には、マウス
１７１、キーボード１７２が接続されている。また、ビ
デオカード１０６にはＣＲＴ（図１参照）が接続されて
いる。
の構成を詳述する。図２は、臨床検査分析装置１００の
ハードウェア構成の一例を示した説明図である。臨床検
査分析装置１００は、そのハードウェア構成として、Ｃ
ＰＵ１０１と、ＲＡＭ１０２と、ＲＯＭ１０３と、ハー
ドディスク（ＨＤ）１０４と、ネットワークインターフ
ェースカード（ＮＩＣ）１０５と、ビデオカード１０６
と、周辺機器インターフェース（Ｉ／Ｆ）部１０７と、
を有する。また、周辺機器Ｉ／Ｆ部１０７には、マウス
１７１、キーボード１７２が接続されている。また、ビ
デオカード１０６にはＣＲＴ（図１参照）が接続されて
いる。
【００５２】ＨＤ１０４は、プログラム部１４１と、デ
ータベース部１４２とから構成されている。プログラム
部１４１には、臨床検査分析装置１００全体の基本制御
をおこなうプログラムであるＯＳと、後述する通信プロ
グラム、近似度算出プログラム、規格化変更プログラ
ム、判定プログラム、警告表示プログラムなどが格納さ
れている。また、データベース部１４２には、臨床検査
の種別に応じた出現パタン（たとえば、Ｄ００５血液形
態・機能検査用用出現パタンＤＢ、Ｄ００７血液化学検
査用出現パタンＤＢ等）とこの出現パタンに対応した判
定閾値（Ｄ００５血液形態・機能検査用用判定閾値、Ｄ
００７血液化学検査用判定閾値等）が格納されている。
ータベース部１４２とから構成されている。プログラム
部１４１には、臨床検査分析装置１００全体の基本制御
をおこなうプログラムであるＯＳと、後述する通信プロ
グラム、近似度算出プログラム、規格化変更プログラ
ム、判定プログラム、警告表示プログラムなどが格納さ
れている。また、データベース部１４２には、臨床検査
の種別に応じた出現パタン（たとえば、Ｄ００５血液形
態・機能検査用用出現パタンＤＢ、Ｄ００７血液化学検
査用出現パタンＤＢ等）とこの出現パタンに対応した判
定閾値（Ｄ００５血液形態・機能検査用用判定閾値、Ｄ
００７血液化学検査用判定閾値等）が格納されている。
【００５３】次に、臨床検査分析装置１００の機能的構
成を説明し、各機能部と図２に示したハードウェアとの
具体的な関係について説明する。図３は、臨床検査分析
装置１００の機能的構成の一例を示した説明図である。
臨床検査分析装置１００は、その機能的構成として、出
現パタン格納部３０１と、臨床検査結果入力部３０２
と、近似度算出部３０３と、再検査判定部３０４と、を
有する。
成を説明し、各機能部と図２に示したハードウェアとの
具体的な関係について説明する。図３は、臨床検査分析
装置１００の機能的構成の一例を示した説明図である。
臨床検査分析装置１００は、その機能的構成として、出
現パタン格納部３０１と、臨床検査結果入力部３０２
と、近似度算出部３０３と、再検査判定部３０４と、を
有する。
【００５４】出現パタン格納部３０１は、所定の母集団
に対する臨床検査における所定の複数項目の分析結果に
ついての複数の出現パタンを格納する。この所定の母集
団とは、本実施の形態では入院患者を意味する。なお、
出現パタンは複数格納されているので、入院患者のう
ち、特定の疾病を持つ者の母集団から求められた出現パ
タンを用意する必要はない。すなわち、出現パタン格納
部３０１は、腎臓疾患の患者に見られる複数の出現パタ
ンも、肺疾患の患者に見られる複数の出現パタンも全て
含んでいる。換言すると、臨床検査分析装置１００のユ
ーザ（臨床検査技師）は、使用する出現パタンの組を意
識する必要はない。但し使用の態様によっては、後述す
る再検査判定部３０４の判断速度を向上させる等のた
め、判定すべき患者に対応した出現パタンを適宜選択す
る構成であってもよい。
に対する臨床検査における所定の複数項目の分析結果に
ついての複数の出現パタンを格納する。この所定の母集
団とは、本実施の形態では入院患者を意味する。なお、
出現パタンは複数格納されているので、入院患者のう
ち、特定の疾病を持つ者の母集団から求められた出現パ
タンを用意する必要はない。すなわち、出現パタン格納
部３０１は、腎臓疾患の患者に見られる複数の出現パタ
ンも、肺疾患の患者に見られる複数の出現パタンも全て
含んでいる。換言すると、臨床検査分析装置１００のユ
ーザ（臨床検査技師）は、使用する出現パタンの組を意
識する必要はない。但し使用の態様によっては、後述す
る再検査判定部３０４の判断速度を向上させる等のた
め、判定すべき患者に対応した出現パタンを適宜選択す
る構成であってもよい。
【００５５】なお、この出現パタンは臨床検査における
「所定の複数項目」の分析結果の出現パタンであり、項
目が異なる場合には異なる出現パタンを使用する必要が
ある。すなわち、分析項目がａ、ｂ、ｃである場合に使
用する出現パタンは患者に関係なくＡ１、Ａ２、…Ａｎ
（Ａ群と称する）を用いればよいが、分析項目がα、
β、γである場合に使用する出現パタンはＡ群とは異な
るＢ群（Ｂ１、Ｂ２、…Ｂｍ）を用いる必要がある。
「所定の複数項目」の分析結果の出現パタンであり、項
目が異なる場合には異なる出現パタンを使用する必要が
ある。すなわち、分析項目がａ、ｂ、ｃである場合に使
用する出現パタンは患者に関係なくＡ１、Ａ２、…Ａｎ
（Ａ群と称する）を用いればよいが、分析項目がα、
β、γである場合に使用する出現パタンはＡ群とは異な
るＢ群（Ｂ１、Ｂ２、…Ｂｍ）を用いる必要がある。
【００５６】具体的な出現パタンの例を説明する。図４
は、血液検査の５項目の分析結果についての６４個の出
現パタンを示した説明図である。図５は、図４に示した
出現パタン群のうちの一つを拡大した説明図である。一
方、図６は、電解質検査の３項目の分析結果についての
２５項目の出現パタンを示した説明図である。図７は、
図６に示した出現パタン群のうちの一つを拡大した説明
図である。
は、血液検査の５項目の分析結果についての６４個の出
現パタンを示した説明図である。図５は、図４に示した
出現パタン群のうちの一つを拡大した説明図である。一
方、図６は、電解質検査の３項目の分析結果についての
２５項目の出現パタンを示した説明図である。図７は、
図６に示した出現パタン群のうちの一つを拡大した説明
図である。
【００５７】図５に示した例では、横軸にＤ００５血液
形態・機能検査における５つの分析項目（白血球（ＷＢ
Ｃ）、赤血球（ＲＢＣ）、ヘモグロビン（ＨＧＢ）、ヘ
マトクリット（ＨＣＴ）、血小板（ＰＬＴ））が記して
あり、縦軸には、出現確率で規格化した各分析項目の値
が記してある。図７に示した例では、横軸にＤ００７血
液化学検査における３つの分析項目（ナトリウム（Ｎ
ａ）、カリウム（Ｋ）、クロル（Ｃｌ））が記してあ
り、縦軸には、出現確率で規格化した各分析項目の値が
記してある。なお、規格化に際しては、縦軸の数値３０
が、２．５パーセンタイル、数値７０が９７．５パーセ
ンタイルとなるように設定してある。
形態・機能検査における５つの分析項目（白血球（ＷＢ
Ｃ）、赤血球（ＲＢＣ）、ヘモグロビン（ＨＧＢ）、ヘ
マトクリット（ＨＣＴ）、血小板（ＰＬＴ））が記して
あり、縦軸には、出現確率で規格化した各分析項目の値
が記してある。図７に示した例では、横軸にＤ００７血
液化学検査における３つの分析項目（ナトリウム（Ｎ
ａ）、カリウム（Ｋ）、クロル（Ｃｌ））が記してあ
り、縦軸には、出現確率で規格化した各分析項目の値が
記してある。なお、規格化に際しては、縦軸の数値３０
が、２．５パーセンタイル、数値７０が９７．５パーセ
ンタイルとなるように設定してある。
【００５８】分析に際しては、自動分析装置２００が上
記５項目を含む血液検査（血液形態・機能検査）の分析
結果を出力する場合には図４に示した血液検査の出現パ
タン群（前述の表記ではＡ群）を使用すればよく、ま
た、自動分析装置２００が上記３項目を含む電解質検査
（血液化学検査）の分析結果を出力する場合には、図６
に示した電解質検査の出現パタン群（前述の表記ではＢ
群）を使用すればよい。
記５項目を含む血液検査（血液形態・機能検査）の分析
結果を出力する場合には図４に示した血液検査の出現パ
タン群（前述の表記ではＡ群）を使用すればよく、ま
た、自動分析装置２００が上記３項目を含む電解質検査
（血液化学検査）の分析結果を出力する場合には、図６
に示した電解質検査の出現パタン群（前述の表記ではＢ
群）を使用すればよい。
【００５９】次に、出現パタンについて説明する。図４
に示した出現パタンは、約４万件の患者の血液検査のデ
ータを用いて、自己組織化マップ（Ｓｅｌｆ Ｏｒｇａ
ｎｉｚａｔｉｏｎ Ｍａｐ：ＳＯＭ）を用いて求めたも
のである。自己組織化マップは、非線形多変量のデータ
に潜む有用な知識を可視化するための効率的な方法とし
て位置づけられ、自動分析装置２００の様に、多項目に
わたる分析結果（非線形多変量）が出力される場合に、
各項目の相関を捉えるのに役立つマップである。なお、
ＳＯＭは、いわゆるデータマイニングの一種であるの
で、データマイニングを用いて、後述する近似度合いが
算出可能な出現パタンを求めることができるのであれ
ば、ＳＯＭ以外であってもよい。データマイニングの手
法を用いることにより、従来では熟練した医者でなけれ
ば判断の困難であった数値の相関を判断できるようにな
る。
に示した出現パタンは、約４万件の患者の血液検査のデ
ータを用いて、自己組織化マップ（Ｓｅｌｆ Ｏｒｇａ
ｎｉｚａｔｉｏｎ Ｍａｐ：ＳＯＭ）を用いて求めたも
のである。自己組織化マップは、非線形多変量のデータ
に潜む有用な知識を可視化するための効率的な方法とし
て位置づけられ、自動分析装置２００の様に、多項目に
わたる分析結果（非線形多変量）が出力される場合に、
各項目の相関を捉えるのに役立つマップである。なお、
ＳＯＭは、いわゆるデータマイニングの一種であるの
で、データマイニングを用いて、後述する近似度合いが
算出可能な出現パタンを求めることができるのであれ
ば、ＳＯＭ以外であってもよい。データマイニングの手
法を用いることにより、従来では熟練した医者でなけれ
ば判断の困難であった数値の相関を判断できるようにな
る。
【００６０】なお、図４では６４パタンを、図６では２
５パタンの出現パタンを示したが、この数は任意であ
り、母集団のデータ数（患者数）や項目数（血液検査で
は５項目）により適宜決定される。
５パタンの出現パタンを示したが、この数は任意であ
り、母集団のデータ数（患者数）や項目数（血液検査で
は５項目）により適宜決定される。
【００６１】以上の例では、出現パタンは、個々の患者
のある一回の検査についての複数項目の分析結果（今回
値結果）から求められたものであった。しかし、出現パ
タンは、これに限ることなく、過去の履歴を考慮して構
築されたものであってもよい。例えば入院患者に対して
定期的に血液検査がおこなわれる場合がある。ここで、
ある項目が前回に比して異常値をとっても、別の項目も
共に或る範囲の異常値であるのであれば、あり得べき出
現パタンとして判断できる場合がある。したがって、今
回値結果としては真に再検査が必要と判断される結果で
あっても、前回の検査と比較した場合にはあり得べき出
現パタンであるとして、無駄な再検査を発生させずに済
むことが可能となる。
のある一回の検査についての複数項目の分析結果（今回
値結果）から求められたものであった。しかし、出現パ
タンは、これに限ることなく、過去の履歴を考慮して構
築されたものであってもよい。例えば入院患者に対して
定期的に血液検査がおこなわれる場合がある。ここで、
ある項目が前回に比して異常値をとっても、別の項目も
共に或る範囲の異常値であるのであれば、あり得べき出
現パタンとして判断できる場合がある。したがって、今
回値結果としては真に再検査が必要と判断される結果で
あっても、前回の検査と比較した場合にはあり得べき出
現パタンであるとして、無駄な再検査を発生させずに済
むことが可能となる。
【００６２】図８は、血液化学検査の６項目の分析結果
についての３６個の出現パタンを示した説明図である。
図９は、図８に示した出現パタン群のうちの一つを拡大
した説明図である。図９に示した例では、横軸にＤ００
７血液化学検査における６つの分析項目（アスパレート
アミノトランスフェラーゼ（ＡＳＴ）、アラニンアミノ
トランスフェラーゼ（ＡＬＴ）、乳酸脱水素酵素（ＬＤ
Ｈ）、アルカリ性ホスファターゼ（ＡＬＰ）、γ−グル
タミルトランスペプチダーゼ（γ−ＧＴＰ）、コリンエ
ステラーゼ（ＣｈＥ））が記してあり、縦軸には、今回
値と前回値との差分が示してある。なお、ここでは今回
値と前回値との差分を用いたが、使用の態様によっては
今回値と前回値の比を用いて出現パタンを構築しても良
い。この様な過去の履歴を考慮するのは、たとえば、薬
事療法の或る段階における使用薬剤の切り替え時に意義
がある。
についての３６個の出現パタンを示した説明図である。
図９は、図８に示した出現パタン群のうちの一つを拡大
した説明図である。図９に示した例では、横軸にＤ００
７血液化学検査における６つの分析項目（アスパレート
アミノトランスフェラーゼ（ＡＳＴ）、アラニンアミノ
トランスフェラーゼ（ＡＬＴ）、乳酸脱水素酵素（ＬＤ
Ｈ）、アルカリ性ホスファターゼ（ＡＬＰ）、γ−グル
タミルトランスペプチダーゼ（γ−ＧＴＰ）、コリンエ
ステラーゼ（ＣｈＥ））が記してあり、縦軸には、今回
値と前回値との差分が示してある。なお、ここでは今回
値と前回値との差分を用いたが、使用の態様によっては
今回値と前回値の比を用いて出現パタンを構築しても良
い。この様な過去の履歴を考慮するのは、たとえば、薬
事療法の或る段階における使用薬剤の切り替え時に意義
がある。
【００６３】出現パタン格納部３０１は、たとえば、Ｈ
Ｄ１０４のデータベース部１４２（図２参照）によりそ
の機能を実現することができる。なお、データベース部
１４２には、前述した保険点数にしたがった分類による
出現パタンがそれぞれ複数格納されている様子が示され
ている。
Ｄ１０４のデータベース部１４２（図２参照）によりそ
の機能を実現することができる。なお、データベース部
１４２には、前述した保険点数にしたがった分類による
出現パタンがそれぞれ複数格納されている様子が示され
ている。
【００６４】次に臨床検査結果入力部３０２（図３参
照）について説明する。臨床検査結果入力部３０２は、
自動分析装置２００から、各患者についての複数項目の
分析結果を逐次入力する。臨床検査結果入力部３０２
は、たとえば、ＮＩＣ１０５（図２参照）、ＣＰＵ１０
１およびＨＤ１０４のプログラム部１４１に格納された
通信プログラムによりその機能を実現することができ
る。
照）について説明する。臨床検査結果入力部３０２は、
自動分析装置２００から、各患者についての複数項目の
分析結果を逐次入力する。臨床検査結果入力部３０２
は、たとえば、ＮＩＣ１０５（図２参照）、ＣＰＵ１０
１およびＨＤ１０４のプログラム部１４１に格納された
通信プログラムによりその機能を実現することができ
る。
【００６５】次に近似度算出部３０３（図３参照）につ
いて説明する。近似度算出部３０３は、臨床検査結果入
力部３０２で入力した分析結果と、出現パタン格納部３
０１が格納している複数の出現パタンとに基づいて、最
も近似している出現パタンに対するその分析結果の近似
の度合いを算出する。図４に示した出現パタンを用いる
場合では、５項目が数値化されているので、臨床検査結
果入力部３０２から入力した数値（５つ）と、比較する
出現パタンの対応した項目の数値との距離の総和を全出
現パタンに対して求め、最も小さな値を近似の度合いと
決定する。
いて説明する。近似度算出部３０３は、臨床検査結果入
力部３０２で入力した分析結果と、出現パタン格納部３
０１が格納している複数の出現パタンとに基づいて、最
も近似している出現パタンに対するその分析結果の近似
の度合いを算出する。図４に示した出現パタンを用いる
場合では、５項目が数値化されているので、臨床検査結
果入力部３０２から入力した数値（５つ）と、比較する
出現パタンの対応した項目の数値との距離の総和を全出
現パタンに対して求め、最も小さな値を近似の度合いと
決定する。
【００６６】具体例で説明する。図１０は、血液検査で
所定の５項目の分析結果と、比較する出現パタンの数値
を示した図表である。なお、説明の便宜のため出現パタ
ンは２パタンのみであるとする。分析結果Ａｉｎと出現
パタンＡ１との近似度Ｋ１は、 Ｋ１＝ｓｑｒｔ（（５１−５０）２＋（６７−６０）２
＋（３２−４７）２＋（４５−５２）２＋（６０−６
１）２）≒１８．０３ 一方、分析結果Ａｉｎと出現パタンＡ２との近似度Ｋ２
は、 Ｋ２＝ｓｑｒｔ（（５１−４２）２＋（６７−４８）２
＋（３２−６２）２＋（４５−５２）２＋（６０−６
３）２）≒３７．５４
所定の５項目の分析結果と、比較する出現パタンの数値
を示した図表である。なお、説明の便宜のため出現パタ
ンは２パタンのみであるとする。分析結果Ａｉｎと出現
パタンＡ１との近似度Ｋ１は、 Ｋ１＝ｓｑｒｔ（（５１−５０）２＋（６７−６０）２
＋（３２−４７）２＋（４５−５２）２＋（６０−６
１）２）≒１８．０３ 一方、分析結果Ａｉｎと出現パタンＡ２との近似度Ｋ２
は、 Ｋ２＝ｓｑｒｔ（（５１−４２）２＋（６７−４８）２
＋（３２−６２）２＋（４５−５２）２＋（６０−６
３）２）≒３７．５４
【００６７】したがって、この例では、分析結果Ａｉｎ
の近似の度合いは、より小さい値１８．０３と算出され
ることとなる。従来では１項目でも、設定した領域外に
データがあれば再検査対象ないし精密検査対象としてい
た。換言すると、従来では項目間の相関関係を考慮しな
い独立の判定方法を採用していた。一方、本方法は、上
述したように、項目間の相関を考慮し、総合的な判断方
法を提供していることがわかる。
の近似の度合いは、より小さい値１８．０３と算出され
ることとなる。従来では１項目でも、設定した領域外に
データがあれば再検査対象ないし精密検査対象としてい
た。換言すると、従来では項目間の相関関係を考慮しな
い独立の判定方法を採用していた。一方、本方法は、上
述したように、項目間の相関を考慮し、総合的な判断方
法を提供していることがわかる。
【００６８】なお、ここでは近似の度合いを項目間の距
離の総和に基づいて求めたが、これに限られない。たと
えば５項目中、距離差が大きな２項目に基づいて近似の
度合いを決定してもよく、さらに、領域の大きさや体積
に基づいて近似の度合いを算出してもよい。すなわち、
近似度算出部３０３では、比較する複数の出現パタンの
うち、最も近似している出現パタンとの近似の度合いが
算出できればよく、その算出方法は限定されるものでは
ない。
離の総和に基づいて求めたが、これに限られない。たと
えば５項目中、距離差が大きな２項目に基づいて近似の
度合いを決定してもよく、さらに、領域の大きさや体積
に基づいて近似の度合いを算出してもよい。すなわち、
近似度算出部３０３では、比較する複数の出現パタンの
うち、最も近似している出現パタンとの近似の度合いが
算出できればよく、その算出方法は限定されるものでは
ない。
【００６９】次に、図４に示した出現パタンと近似の度
合いについて説明する。図１１は、図４に示した出現パ
タンを用いて、図４の出現パタンを求める際に使用した
母集団（約４万件）のデータの近似の度合い（最短距
離）の分布を示した説明図である。図の横軸はデータの
番号を、縦軸は最短距離を示しており、横軸に関しては
距離の小さな順に並べ替えている。図示したように、ほ
とんどの患者は、最短距離が小さいので再検査ないし精
密検査の必要は生じない。一方、図の右端では、グラフ
の立ち上がりが急で、最短距離が非常に大きくなってお
り、再検査ないし精密検査の対象にすべきデータである
と考えられる。なお、この判断については後述する。
合いについて説明する。図１１は、図４に示した出現パ
タンを用いて、図４の出現パタンを求める際に使用した
母集団（約４万件）のデータの近似の度合い（最短距
離）の分布を示した説明図である。図の横軸はデータの
番号を、縦軸は最短距離を示しており、横軸に関しては
距離の小さな順に並べ替えている。図示したように、ほ
とんどの患者は、最短距離が小さいので再検査ないし精
密検査の必要は生じない。一方、図の右端では、グラフ
の立ち上がりが急で、最短距離が非常に大きくなってお
り、再検査ないし精密検査の対象にすべきデータである
と考えられる。なお、この判断については後述する。
【００７０】近似度算出部３０３は、たとえば、ＣＰＵ
１０１と、ＨＤ１０４のプログラム部１４１に格納され
た近似度算出プログラムによりその機能を実現すること
ができる。なお、図４または、図６に示した例では出現
パタンが規格化されているので、近似の度合いを求める
ときは、Ａｉｎも同様のスケールに変換して比較する必
要がある。この変換式もＨＤ１０４のプログラム部１４
１に規格化変換プログラムとして格納されている。
１０１と、ＨＤ１０４のプログラム部１４１に格納され
た近似度算出プログラムによりその機能を実現すること
ができる。なお、図４または、図６に示した例では出現
パタンが規格化されているので、近似の度合いを求める
ときは、Ａｉｎも同様のスケールに変換して比較する必
要がある。この変換式もＨＤ１０４のプログラム部１４
１に規格化変換プログラムとして格納されている。
【００７１】次に、再検査判定部３０４について説明す
る。再検査判定部３０４は、近似度算出部３０３により
算出された近似の度合いと所定の判定閾値とに基づい
て、対象となっている臨床検査結果に対して再検査ない
し精密検査が必要であるか否かを判定する。図１１に示
したように、患者からのデータは、ほとんどの場合、出
現パタンに一致もしくは近似する。しかしながら、ごく
希にあらゆる出現パタンに当てはまらない測定値が検出
される場合がある。図１１に示した例では、判定閾値を
２０とすれば、再検査ないし精密検査が必要な検体を効
率的に検出できることがわかる。
る。再検査判定部３０４は、近似度算出部３０３により
算出された近似の度合いと所定の判定閾値とに基づい
て、対象となっている臨床検査結果に対して再検査ない
し精密検査が必要であるか否かを判定する。図１１に示
したように、患者からのデータは、ほとんどの場合、出
現パタンに一致もしくは近似する。しかしながら、ごく
希にあらゆる出現パタンに当てはまらない測定値が検出
される場合がある。図１１に示した例では、判定閾値を
２０とすれば、再検査ないし精密検査が必要な検体を効
率的に検出できることがわかる。
【００７２】再検査が必要であると判定された場合に
は、臨床検査分析装置１００のＣＲＴ（図１参照）から
警告表示が行われる。図１２は、警告の画面表示の例を
示した説明図である。警告表示プログラムは、図示した
ように異常値である旨の表示をおこなうほか、過去の疾
病歴、日付、臨床検査の区分、分析項目、検体番号、被
験者氏名、今回の数値、前回の数値を出力して、医師ま
たは検査技師の判断に資する画面構成としている。
は、臨床検査分析装置１００のＣＲＴ（図１参照）から
警告表示が行われる。図１２は、警告の画面表示の例を
示した説明図である。警告表示プログラムは、図示した
ように異常値である旨の表示をおこなうほか、過去の疾
病歴、日付、臨床検査の区分、分析項目、検体番号、被
験者氏名、今回の数値、前回の数値を出力して、医師ま
たは検査技師の判断に資する画面構成としている。
【００７３】なお、このような異常値が出力される例と
しては、受診者の取り違え、使用する検体の取り違えが
最も多い。したがって、本発明の臨床検査分析装置１０
０を用いれば、単純な医療ミスを防止できるという効果
も奏する。また、自動分析装置２００は、各種の分析工
程が自動化され、短時間に分析を終了させることができ
るので、たとえば、受診者の取り違えがあったような場
合であっても、その受診者が病院内にいる間に再検査が
可能となり、受診者の負担軽減にもつながる。
しては、受診者の取り違え、使用する検体の取り違えが
最も多い。したがって、本発明の臨床検査分析装置１０
０を用いれば、単純な医療ミスを防止できるという効果
も奏する。また、自動分析装置２００は、各種の分析工
程が自動化され、短時間に分析を終了させることができ
るので、たとえば、受診者の取り違えがあったような場
合であっても、その受診者が病院内にいる間に再検査が
可能となり、受診者の負担軽減にもつながる。
【００７４】再検査判定部３０４は、たとえば、ＣＰＵ
１０１、ＨＤ１０４のプログラム部１４１に格納された
判定プログラムおよび警告表示プログラム、データベー
ス部１４２に格納された判定閾値によりその機能を実現
することができる。
１０１、ＨＤ１０４のプログラム部１４１に格納された
判定プログラムおよび警告表示プログラム、データベー
ス部１４２に格納された判定閾値によりその機能を実現
することができる。
【００７５】最後に、臨床検査分析装置１００の動作例
についてフローチャートを用いて説明する。図１３は、
臨床検査分析装置１００の動作例を示したフローチャー
トである。まず、ユーザ、たとえば検査技師は、どの臨
床検査について分析するかを指定する（ステップＳ４０
１）。たとえば、Ｄ００１：尿中特殊物質定性定量検査
と指定する。この指定にしたがって、対応する出現パタ
ンおよび判定閾値がデータベース部１４２から読み出さ
れ、ＲＡＭ１０２に格納される（ステップＳ４０２）。
についてフローチャートを用いて説明する。図１３は、
臨床検査分析装置１００の動作例を示したフローチャー
トである。まず、ユーザ、たとえば検査技師は、どの臨
床検査について分析するかを指定する（ステップＳ４０
１）。たとえば、Ｄ００１：尿中特殊物質定性定量検査
と指定する。この指定にしたがって、対応する出現パタ
ンおよび判定閾値がデータベース部１４２から読み出さ
れ、ＲＡＭ１０２に格納される（ステップＳ４０２）。
【００７６】続いて、通信プログラム、近似度算出プロ
グラム、規格化変換プログラム、判断プログラムがプロ
グラム部１４１からＲＡＭ１０２およびＣＰＵ１０１の
キャッシュに格納される（ステップＳ４０３）。これ
で、動作準備ができたので、ＣＰＵ１０１は、通信プロ
グラムにしたがって、自動分析装置２００から分析結果
を被験者毎に順次入力する（ステップＳ４０４）。
グラム、規格化変換プログラム、判断プログラムがプロ
グラム部１４１からＲＡＭ１０２およびＣＰＵ１０１の
キャッシュに格納される（ステップＳ４０３）。これ
で、動作準備ができたので、ＣＰＵ１０１は、通信プロ
グラムにしたがって、自動分析装置２００から分析結果
を被験者毎に順次入力する（ステップＳ４０４）。
【００７７】入力された患者毎の分析結果は、適宜規格
化変換プログラムによりデータ変換され出現パタンの全
てと照合される（ステップＳ４０５）。近似度算出プロ
グラムは、この照合工程において最も近似している出現
パタンに対する近似の度合いを算出する（ステップＳ４
０６）。近似の度合いがステップＳ４０２で読み出され
た判定閾値を超える場合には（ステップＳ４０７）、プ
ログラム部１４１の警告表示プログラムを呼び出し、図
１２に示したような警告をおこなう（ステップＳ４０
８）。すなわち、ステップＳ４０５〜ステップＳ４０８
を経ることにより、複数の出現パタンと、患者毎の分析
結果とに基づいて、その分析結果が出現可能性の低い結
果であることを検出し、再検査ないし精密検査が必要で
あるか否かが判断される。なお、全て判定した場合は
（ステップＳ４０９）、処理を終了する。
化変換プログラムによりデータ変換され出現パタンの全
てと照合される（ステップＳ４０５）。近似度算出プロ
グラムは、この照合工程において最も近似している出現
パタンに対する近似の度合いを算出する（ステップＳ４
０６）。近似の度合いがステップＳ４０２で読み出され
た判定閾値を超える場合には（ステップＳ４０７）、プ
ログラム部１４１の警告表示プログラムを呼び出し、図
１２に示したような警告をおこなう（ステップＳ４０
８）。すなわち、ステップＳ４０５〜ステップＳ４０８
を経ることにより、複数の出現パタンと、患者毎の分析
結果とに基づいて、その分析結果が出現可能性の低い結
果であることを検出し、再検査ないし精密検査が必要で
あるか否かが判断される。なお、全て判定した場合は
（ステップＳ４０９）、処理を終了する。
【００７８】以上説明したように、臨床検査分析装置１
００は、あり得べきパタンに基づいて近似の度合いを算
出するので、総合的な判断が可能となり真に再検査ない
し精密検査が必要か否かが容易に判断可能となる。な
お、以上の説明では、入院患者等の母集団を用いたが、
これに限ることなく、健康体の母集団であってもよい。
この応用例としては、地域差や、年齢層に応じた臨床検
査があげられる。
００は、あり得べきパタンに基づいて近似の度合いを算
出するので、総合的な判断が可能となり真に再検査ない
し精密検査が必要か否かが容易に判断可能となる。な
お、以上の説明では、入院患者等の母集団を用いたが、
これに限ることなく、健康体の母集団であってもよい。
この応用例としては、地域差や、年齢層に応じた臨床検
査があげられる。
【００７９】また、臨床検査分析装置１００は、自動分
析装置２００から多量の臨床検査データを入力する。し
たがって、このデータをＨＤ１４２に格納しておき、必
要に応じてＳＯＭを用いて出現パタンを再構築してもよ
い。なお、出現パタンは適当なソフトウェアを用いるこ
とにより構築可能であるのでその説明を省略する。
析装置２００から多量の臨床検査データを入力する。し
たがって、このデータをＨＤ１４２に格納しておき、必
要に応じてＳＯＭを用いて出現パタンを再構築してもよ
い。なお、出現パタンは適当なソフトウェアを用いるこ
とにより構築可能であるのでその説明を省略する。
【００８０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の臨床検査
分析装置（請求項１）は、出現パタン格納手段が、所定
の母集団に対する臨床検査における所定の複数項目の分
析結果についての複数の出現パタンを格納し、臨床検査
結果入力手段が、ある被験者に関する臨床検査における
前記所定の複数項目の分析結果を入力し、近似度算出手
段が、前記臨床検査結果入力手段により入力された分析
結果と、前記出現パタン格納手段に格納された複数の出
現パタンとに基づいて、最も近似している出現パタンに
対する前記分析結果の近似の度合いを算出するので、出
現パタンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断で
き、これにより、信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合
理的に削減することが可能となる。
分析装置（請求項１）は、出現パタン格納手段が、所定
の母集団に対する臨床検査における所定の複数項目の分
析結果についての複数の出現パタンを格納し、臨床検査
結果入力手段が、ある被験者に関する臨床検査における
前記所定の複数項目の分析結果を入力し、近似度算出手
段が、前記臨床検査結果入力手段により入力された分析
結果と、前記出現パタン格納手段に格納された複数の出
現パタンとに基づいて、最も近似している出現パタンに
対する前記分析結果の近似の度合いを算出するので、出
現パタンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断で
き、これにより、信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合
理的に削減することが可能となる。
【００８１】また、本発明の臨床検査分析装置（請求項
２）は、請求項１に記載の臨床検査分析装置において、
前記所定の母集団を、病気を患った者の集団としたの
で、異常値パタンに基づき、あり得べき異常値パタンで
あるか真に再検査が必要な検査結果であるかを判断で
き、これにより、信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合
理的に削減することが可能となる。
２）は、請求項１に記載の臨床検査分析装置において、
前記所定の母集団を、病気を患った者の集団としたの
で、異常値パタンに基づき、あり得べき異常値パタンで
あるか真に再検査が必要な検査結果であるかを判断で
き、これにより、信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合
理的に削減することが可能となる。
【００８２】また、本発明の臨床検査分析装置（請求項
３）は、請求項１または２に記載の臨床検査分析装置に
おいて、前記複数の出現パタンが、前記所定の母集団か
ら算出された出現パタンであるので、複数項目の分析結
果について現象論的に相関の強いパタンが得られ、あり
得べきパタンであるか真に再検査が必要な検査結果であ
るかを判断でき、これにより、信頼性を維持しつつ無駄
な再検査を合理的に削減することが可能となる。
３）は、請求項１または２に記載の臨床検査分析装置に
おいて、前記複数の出現パタンが、前記所定の母集団か
ら算出された出現パタンであるので、複数項目の分析結
果について現象論的に相関の強いパタンが得られ、あり
得べきパタンであるか真に再検査が必要な検査結果であ
るかを判断でき、これにより、信頼性を維持しつつ無駄
な再検査を合理的に削減することが可能となる。
【００８３】また、本発明の臨床検査分析装置（請求項
４）は、請求項１、２または３に記載の臨床検査分析装
置において、前記臨床検査が、尿沈渣顕微鏡検査、血液
形態・機能検査、出血・凝固検査、血液化学検査、内分
泌学的検査、腫瘍マーカー、感染症血清反応、自己抗体
検査、血漿蛋白免疫学的検査のうちの少なくとも一つの
検査または２つ以上を組み合わせた検査であるので、保
険点数に即した臨床検査区分に対応した出現パタンに基
づいて、真に再検査が必要か否かを判断でき、これによ
り、信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合理的に削減す
ることが可能となる。
４）は、請求項１、２または３に記載の臨床検査分析装
置において、前記臨床検査が、尿沈渣顕微鏡検査、血液
形態・機能検査、出血・凝固検査、血液化学検査、内分
泌学的検査、腫瘍マーカー、感染症血清反応、自己抗体
検査、血漿蛋白免疫学的検査のうちの少なくとも一つの
検査または２つ以上を組み合わせた検査であるので、保
険点数に即した臨床検査区分に対応した出現パタンに基
づいて、真に再検査が必要か否かを判断でき、これによ
り、信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合理的に削減す
ることが可能となる。
【００８４】また、本発明の臨床検査分析装置（請求項
５）は、請求項１、２または３に記載の臨床検査分析装
置において、前記所定の複数項目が、白血球、赤血球、
ヘモグロビン、ヘマクリットおよび血小板の数量値また
は濃度値であるので、実際の医療現場で最も頻繁に行わ
れる血液検査に基づく出現パタンにより、真に再検査が
必要か否かを判断でき、これにより、信頼性を維持しつ
つ無駄な再検査を合理的に削減することが可能となる。
５）は、請求項１、２または３に記載の臨床検査分析装
置において、前記所定の複数項目が、白血球、赤血球、
ヘモグロビン、ヘマクリットおよび血小板の数量値また
は濃度値であるので、実際の医療現場で最も頻繁に行わ
れる血液検査に基づく出現パタンにより、真に再検査が
必要か否かを判断でき、これにより、信頼性を維持しつ
つ無駄な再検査を合理的に削減することが可能となる。
【００８５】また、本発明の臨床検査分析装置（請求項
６）は、請求項１、２または３に記載の臨床検査分析装
置において、前記所定の複数項目が、電解質中のＮａ、
Ｋ、Ｃｌの濃度値であるので、実際の医療現場で最も頻
繁に行われる電解質検査に基づく出現パタンにより、真
に再検査が必要か否かを判断でき、これにより、信頼性
を維持しつつ無駄な再検査を合理的に削減することが可
能となる。
６）は、請求項１、２または３に記載の臨床検査分析装
置において、前記所定の複数項目が、電解質中のＮａ、
Ｋ、Ｃｌの濃度値であるので、実際の医療現場で最も頻
繁に行われる電解質検査に基づく出現パタンにより、真
に再検査が必要か否かを判断でき、これにより、信頼性
を維持しつつ無駄な再検査を合理的に削減することが可
能となる。
【００８６】また、本発明の臨床検査分析装置（請求項
７）は、請求項１〜６に記載の臨床検査分析装置におい
て、前記所定の複数項目の分析結果が、前記所定の母集
団の構成員それぞれについて、各項目ごとに過去の検査
と比較された分析結果であるので、前回の臨床検査結果
や検査値の経時的推移を考慮した出現パタンに基づい
て、真に再検査が必要か否かを判断でき、これにより、
信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合理的に削減するこ
とが可能となる。
７）は、請求項１〜６に記載の臨床検査分析装置におい
て、前記所定の複数項目の分析結果が、前記所定の母集
団の構成員それぞれについて、各項目ごとに過去の検査
と比較された分析結果であるので、前回の臨床検査結果
や検査値の経時的推移を考慮した出現パタンに基づい
て、真に再検査が必要か否かを判断でき、これにより、
信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合理的に削減するこ
とが可能となる。
【００８７】また、本発明の臨床検査分析装置（請求項
８）は、請求項１〜７のいずれか一つに記載の臨床検査
分析装置において、再検査判定手段が、前記近似度算出
手段により算出された近似の度合いと所定の判定閾値と
に基づいて、前記ある被験者について再検査が必要であ
るか否かを判断するので、いずれの出現パタンに対して
も近似の度合いが小さな（すなわち、異常である可能性
が高い）検査結果について真に再検査が必要か否かを判
断でき、これにより、信頼性を維持しつつ無駄な再検査
を合理的に削減することが可能となる。
８）は、請求項１〜７のいずれか一つに記載の臨床検査
分析装置において、再検査判定手段が、前記近似度算出
手段により算出された近似の度合いと所定の判定閾値と
に基づいて、前記ある被験者について再検査が必要であ
るか否かを判断するので、いずれの出現パタンに対して
も近似の度合いが小さな（すなわち、異常である可能性
が高い）検査結果について真に再検査が必要か否かを判
断でき、これにより、信頼性を維持しつつ無駄な再検査
を合理的に削減することが可能となる。
【００８８】また、本発明の臨床検査分析方法（請求項
９）は、臨床検査結果入力工程では、ある被験者に関す
る臨床検査における所定の複数項目の分析結果を入力
し、出現パタン読出工程では、所定の母集団に対する臨
床検査における前記所定の複数項目の分析結果について
の複数の出現パタンを読み出し、異常結果検出工程で
は、前記出現パタン読出工程で読み出された複数の出現
パタンと、前記臨床検査結果入力工程で入力された分析
結果とに基づいて、当該分析結果が出現可能性の低い結
果であることを検出するので、出現パタンに基づいて、
真に再検査が必要か否かを判断でき、信頼性を維持しつ
つ無駄な再検査を合理的に削減することが可能となる。
９）は、臨床検査結果入力工程では、ある被験者に関す
る臨床検査における所定の複数項目の分析結果を入力
し、出現パタン読出工程では、所定の母集団に対する臨
床検査における前記所定の複数項目の分析結果について
の複数の出現パタンを読み出し、異常結果検出工程で
は、前記出現パタン読出工程で読み出された複数の出現
パタンと、前記臨床検査結果入力工程で入力された分析
結果とに基づいて、当該分析結果が出現可能性の低い結
果であることを検出するので、出現パタンに基づいて、
真に再検査が必要か否かを判断でき、信頼性を維持しつ
つ無駄な再検査を合理的に削減することが可能となる。
【００８９】また、臨床検査分析方法（請求項１０）
は、請求項９に記載の臨床検査分析方法において、前記
所定の母集団を、病気を患った者の集団としたので、異
常値パタンに基づき、あり得べき異常値パタンであるか
真に再検査が必要な検査結果であるかを判断でき、これ
により、信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合理的に削
減することが可能となる。
は、請求項９に記載の臨床検査分析方法において、前記
所定の母集団を、病気を患った者の集団としたので、異
常値パタンに基づき、あり得べき異常値パタンであるか
真に再検査が必要な検査結果であるかを判断でき、これ
により、信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合理的に削
減することが可能となる。
【００９０】また、本発明の臨床検査分析方法（請求項
１１）は、請求項９または１０に記載の臨床検査分析方
法において、前記複数の出現パタンが、前記所定の母集
団から算出された出現パタンであるので、複数項目の分
析結果について現象論的に相関の強いパタンが得られ、
あり得べきパタンであるか真に再検査が必要な検査結果
であるかを判断でき、これにより、信頼性を維持しつつ
無駄な再検査を合理的に削減することが可能となる。
１１）は、請求項９または１０に記載の臨床検査分析方
法において、前記複数の出現パタンが、前記所定の母集
団から算出された出現パタンであるので、複数項目の分
析結果について現象論的に相関の強いパタンが得られ、
あり得べきパタンであるか真に再検査が必要な検査結果
であるかを判断でき、これにより、信頼性を維持しつつ
無駄な再検査を合理的に削減することが可能となる。
【００９１】また、本発明の臨床検査分析方法（請求項
１２）は、請求項９、１０または１１に記載の臨床検査
分析方法において、前記所定の複数項目の分析結果が、
前記所定の母集団の構成員それぞれについて、各項目ご
とに過去の検査と比較された分析結果であるので、前回
の臨床検査結果や検査値の経時的推移を考慮した出現パ
タンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断でき、
これにより、信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合理的
に削減することが可能となる。
１２）は、請求項９、１０または１１に記載の臨床検査
分析方法において、前記所定の複数項目の分析結果が、
前記所定の母集団の構成員それぞれについて、各項目ご
とに過去の検査と比較された分析結果であるので、前回
の臨床検査結果や検査値の経時的推移を考慮した出現パ
タンに基づいて、真に再検査が必要か否かを判断でき、
これにより、信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合理的
に削減することが可能となる。
【００９２】また、本発明の臨床検査分析プログラム
（請求項１３）は、コンピュータに、ある被験者に関す
る臨床検査における所定の複数項目の分析結果を入力す
る臨床検査結果入力手順と、所定の母集団に対する臨床
検査における前記所定の複数項目の分析結果についての
複数の出現パタンを読み出す出現パタン読出手順と、前
記出現パタン読出手順を経て読み出された複数の出現パ
タンと、前記臨床検査結果入力手順を経て入力された分
析結果とに基づいて、当該分析結果が出現可能性の低い
結果であることを検出する異常結果検出手順と、を実行
させるので、出現パタンに基いて、真に再検査が必要か
否かを判断でき、これにより、信頼性を維持しつつ無駄
な再検査を合理的に削減することが可能となる。
（請求項１３）は、コンピュータに、ある被験者に関す
る臨床検査における所定の複数項目の分析結果を入力す
る臨床検査結果入力手順と、所定の母集団に対する臨床
検査における前記所定の複数項目の分析結果についての
複数の出現パタンを読み出す出現パタン読出手順と、前
記出現パタン読出手順を経て読み出された複数の出現パ
タンと、前記臨床検査結果入力手順を経て入力された分
析結果とに基づいて、当該分析結果が出現可能性の低い
結果であることを検出する異常結果検出手順と、を実行
させるので、出現パタンに基いて、真に再検査が必要か
否かを判断でき、これにより、信頼性を維持しつつ無駄
な再検査を合理的に削減することが可能となる。
【００９３】また、本発明の臨床検査分析プログラム
（請求項１４）は、請求項１３に記載の臨床検査分析プ
ログラムにおいて、前記所定の母集団を、病気を患った
者の集団としたので、異常値パタンに基づき、あり得べ
き異常値パタンであるか真に再検査が必要な検査結果で
あるかを判断でき、これにより、信頼性を維持しつつ無
駄な再検査を合理的に削減することが可能となる。
（請求項１４）は、請求項１３に記載の臨床検査分析プ
ログラムにおいて、前記所定の母集団を、病気を患った
者の集団としたので、異常値パタンに基づき、あり得べ
き異常値パタンであるか真に再検査が必要な検査結果で
あるかを判断でき、これにより、信頼性を維持しつつ無
駄な再検査を合理的に削減することが可能となる。
【００９４】また、本発明の臨床検査分析プログラム
（請求項１５）は、請求項１３または１４に記載の臨床
検査分析プログラムにおいて、前記複数の出現パタン
が、前記所定の母集団から算出された出現パタンである
ので、複数項目の分析結果について現象論的に相関の強
いパタンが得られ、あり得べきパタンであるか真に再検
査が必要な検査結果であるかを判断でき、これにより、
信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合理的に削減するこ
とが可能となる。
（請求項１５）は、請求項１３または１４に記載の臨床
検査分析プログラムにおいて、前記複数の出現パタン
が、前記所定の母集団から算出された出現パタンである
ので、複数項目の分析結果について現象論的に相関の強
いパタンが得られ、あり得べきパタンであるか真に再検
査が必要な検査結果であるかを判断でき、これにより、
信頼性を維持しつつ無駄な再検査を合理的に削減するこ
とが可能となる。
【００９５】また、本発明の臨床検査分析プログラム
（請求項１６）は、請求項１３、１４または１５に記載
の臨床検査分析プログラムにおいて、前記所定の複数項
目の分析結果が、前記所定の母集団の構成員それぞれに
ついて、各項目ごとに過去の検査と比較された分析結果
であるので、前回の臨床検査結果や検査値の経時的推移
を考慮した出現パタンに基づいて、真に再検査が必要か
否かを判断でき、これにより、信頼性を維持しつつ無駄
な再検査を合理的に削減することが可能となる。
（請求項１６）は、請求項１３、１４または１５に記載
の臨床検査分析プログラムにおいて、前記所定の複数項
目の分析結果が、前記所定の母集団の構成員それぞれに
ついて、各項目ごとに過去の検査と比較された分析結果
であるので、前回の臨床検査結果や検査値の経時的推移
を考慮した出現パタンに基づいて、真に再検査が必要か
否かを判断でき、これにより、信頼性を維持しつつ無駄
な再検査を合理的に削減することが可能となる。
【図１】本発明の臨床検査分析装置が自動分析装置に接
続されている外観構成の一例を示した図である。
続されている外観構成の一例を示した図である。
【図２】臨床検査分析装置のハードウェア構成の一例を
示した説明図である。
示した説明図である。
【図３】臨床検査分析装置の機能的構成の一例を示した
説明図である。
説明図である。
【図４】血液検査の５項目の分析結果についての６４個
の出現パタンを示した説明図である。
の出現パタンを示した説明図である。
【図５】図４に示した出現パタン群のうちの一つを拡大
した説明図である。
した説明図である。
【図６】電解質検査の３項目の分析結果についての２５
項目の出現パタンを示した説明図である。
項目の出現パタンを示した説明図である。
【図７】図６に示した出現パタン群のうちの一つを拡大
した説明図である。
した説明図である。
【図８】血液化学検査の６項目の分析結果についての３
６個の出現パタンを示した説明図である。
６個の出現パタンを示した説明図である。
【図９】図８に示した出現パタン群のうちの一つを拡大
した説明図である。
した説明図である。
【図１０】血液検査で所定の５項目の分析結果と、比較
する出現パタンの数値を示した図表である。
する出現パタンの数値を示した図表である。
【図１１】図４に示した出現パタンを用いて、図４の出
現パタンを求める際に使用した母集団（約４万件）のデ
ータの近似の度合い（最短距離）の分布を示した説明図
である。
現パタンを求める際に使用した母集団（約４万件）のデ
ータの近似の度合い（最短距離）の分布を示した説明図
である。
【図１２】警告の画面表示の例を示した説明図である。
【図１３】臨床検査分析装置の動作例を示したフローチ
ャートである。
ャートである。
１００ 臨床検査分析装置
１４１ プログラム部
１４２ データベース部
２００ 自動分析装置
３０１ 出現パタン格納部
３０２ 臨床検査結果入力部
３０３ 近似度算出部
３０４ 再検査判定部
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 片岡 浩巳
高知県高知市潮見台１丁目2713番地
Ｆターム(参考） 2G045 AA02 AA13 AA15 AA26 AA27
BA13 BB41 BB50 CA01 CA26
CB03 DA30 DA44 DA54 DA60
DB09 DB10 DB16 FA11 FA34
FB01 FB03 FB05 GC10 GC18
JA01 JA06
2G058 AA05 AA09 CD24 CE07 GA01
GA11 GD02 GD03 GD05
Claims (16)
- 【請求項１】 所定の母集団に対する臨床検査における
所定の複数項目の分析結果についての複数の出現パタン
を格納する出現パタン格納手段と、 ある被験者に関する臨床検査における前記所定の複数項
目の分析結果を入力する臨床検査結果入力手段と、 前記臨床検査結果入力手段により入力された分析結果
と、前記出現パタン格納手段に格納された複数の出現パ
タンとに基づいて、最も近似している出現パタンに対す
る前記分析結果の近似の度合いを算出する近似度算出手
段と、 を具備したことを特徴とする臨床検査分析装置。 - 【請求項２】 前記所定の母集団を、病気を患った者の
集団としたことを特徴とする請求項１に記載の臨床検査
分析装置。 - 【請求項３】 前記複数の出現パタンは、前記所定の母
集団から算出された出現パタンであることを特徴とする
請求項１または２に記載の臨床検査分析装置。 - 【請求項４】 前記臨床検査が、尿沈渣顕微鏡検査、血
液形態・機能検査、出血・凝固検査、血液化学検査、内
分泌学的検査、腫瘍マーカー、感染症血清反応、自己抗
体検査、血漿蛋白免疫学的検査のうちの少なくとも一つ
の検査または２つ以上を組み合わせた検査であることを
特徴とする請求項１、２または３に記載の臨床検査分析
装置。 - 【請求項５】 前記所定の複数項目が、白血球、赤血
球、ヘモグロビン、ヘマクリットおよび血小板の数量値
または濃度値であることを特徴とする請求項１、２また
は３に記載の臨床検査分析装置。 - 【請求項６】 前記所定の複数項目が、電解質中のＮ
ａ、Ｋ、Ｃｌの濃度値であることを特徴とする請求項
１、２または３に記載の臨床検査分析装置。 - 【請求項７】 前記所定の複数項目の分析結果が、前記
所定の母集団の構成員それぞれについて、各項目ごとに
過去の検査と比較された分析結果であることを特徴とす
る請求項１〜６のいずれか一つに記載の臨床検査分析装
置。 - 【請求項８】 前記近似度算出手段により算出された近
似の度合いと所定の判定閾値とに基づいて、前記ある被
験者について再検査が必要であるか否かを判定する再検
査判定手段を具備したことを特徴とする請求項１〜７の
いずれか一つに記載の臨床検査分析装置。 - 【請求項９】 ある被験者に関する臨床検査における所
定の複数項目の分析結果を入力する臨床検査結果入力工
程と、 所定の母集団に対する臨床検査における前記所定の複数
項目の分析結果についての複数の出現パタンを読み出す
出現パタン読出工程と、 前記出現パタン読出工程で読み出された複数の出現パタ
ンと、前記臨床検査結果入力工程で入力された分析結果
とに基づいて、当該分析結果が出現可能性の低い結果で
あることを検出する異常結果検出工程と、 を含んだことを特徴とする臨床検査分析方法。 - 【請求項１０】 前記所定の母集団を、病気を患った者
の集団としたことを特徴とする請求項９に記載の臨床検
査分析方法。 - 【請求項１１】 前記複数の出現パタンは、前記所定の
母集団から算出された出現パタンであることを特徴とす
る請求項９または１０に記載の臨床検査分析方法。 - 【請求項１２】 前記所定の複数項目の分析結果が、前
記所定の母集団の構成員それぞれについて、各項目ごと
に過去の検査と比較された分析結果であることを特徴と
する請求項９、１０または１１に記載の臨床検査分析方
法。 - 【請求項１３】 コンピュータに、 ある被験者に関する臨床検査における所定の複数項目の
分析結果を入力する臨床検査結果入力手順と、 所定の母集団に対する臨床検査における前記所定の複数
項目の分析結果についての複数の出現パタンを読み出す
出現パタン読出手順と、 前記出現パタン読出手順を経て読み出された複数の出現
パタンと、前記臨床検査結果入力手順を経て入力された
分析結果とに基づいて、当該分析結果が出現可能性の低
い結果であることを検出する異常結果検出手順と、 を実行させることを特徴とする臨床検査分析プログラ
ム。 - 【請求項１４】 前記所定の母集団を、病気を患った者
の集団としたことを特徴とする請求項１３に記載の臨床
検査分析プログラム。 - 【請求項１５】 前記複数の出現パタンは、前記所定の
母集団から算出された出現パタンであることを特徴とす
る請求項１３または１４に記載の臨床検査分析プログラ
ム。 - 【請求項１６】 前記所定の複数項目の分析結果が、前
記所定の母集団の構成員それぞれについて、各項目ごと
に過去の検査と比較された分析結果であることを特徴と
する請求項１３、１４または１５に記載の臨床検査分析
プログラム。
Priority Applications (6)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002050145A JP3823162B2 (ja) | 2001-07-31 | 2002-02-26 | 臨床検査分析装置、臨床検査分析方法および臨床検査分析プログラム |
| CN02814323XA CN1529816B (zh) | 2001-07-31 | 2002-07-30 | 临床测试分析设备 |
| US10/479,702 US20040161851A1 (en) | 2001-07-31 | 2002-07-30 | Clinical examination analyzing device, clinical examination analyzing method and clinical examination analyzing program |
| EP02751815A EP1413888A4 (en) | 2001-07-31 | 2002-07-30 | CLINICAL EXAMINATION ANALYSIS DEVICE, METHOD, AND PROGRAM |
| KR1020037016708A KR100573237B1 (ko) | 2001-07-31 | 2002-07-30 | 임상검사 분석장치, 임상검사 분석방법 및 임상검사 분석 프로그램 |
| PCT/JP2002/007758 WO2003012452A1 (fr) | 2001-07-31 | 2002-07-30 | Dispositif, procede et programme d'analyse d'examen clinique |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001-232604 | 2001-07-31 | ||
| JP2001232604 | 2001-07-31 | ||
| JP2002050145A JP3823162B2 (ja) | 2001-07-31 | 2002-02-26 | 臨床検査分析装置、臨床検査分析方法および臨床検査分析プログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003114231A true JP2003114231A (ja) | 2003-04-18 |
| JP3823162B2 JP3823162B2 (ja) | 2006-09-20 |
Family
ID=26619719
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002050145A Expired - Lifetime JP3823162B2 (ja) | 2001-07-31 | 2002-02-26 | 臨床検査分析装置、臨床検査分析方法および臨床検査分析プログラム |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20040161851A1 (ja) |
| EP (1) | EP1413888A4 (ja) |
| JP (1) | JP3823162B2 (ja) |
| KR (1) | KR100573237B1 (ja) |
| CN (1) | CN1529816B (ja) |
| WO (1) | WO2003012452A1 (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005008254A1 (ja) | 2003-07-18 | 2005-01-27 | A & T Corporation | 臨床検査分析装置、臨床検査分析方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラム |
| JP2009085622A (ja) * | 2007-09-27 | 2009-04-23 | Sysmex Corp | 試料分析装置およびデータ処理装置 |
| JP2010078431A (ja) * | 2008-09-25 | 2010-04-08 | Olympus Corp | 自動分析装置および精度管理結果表示方法 |
| JP2010181276A (ja) * | 2009-02-05 | 2010-08-19 | Oita Univ | 臨床検査値の管理装置、管理方法及び管理プログラム |
| JP2012137947A (ja) * | 2010-12-27 | 2012-07-19 | Oita Univ | 臨床検査値の管理装置、管理方法及び管理プログラム |
| JP2012203841A (ja) * | 2011-03-28 | 2012-10-22 | Fujitsu Ltd | 検査結果管理装置、検査結果管理プログラム及び検査結果管理方法 |
| JP2015010939A (ja) * | 2013-06-28 | 2015-01-19 | シスメックス株式会社 | 検体分析装置、検体分析システム、異常検知装置、及び検体分析装置の異常検知方法 |
| KR20150008462A (ko) * | 2012-05-09 | 2015-01-22 | 모르포 | 사람들에 관한 데이터베이스의 데이터를 검증하는 방법 |
| JP2019060656A (ja) * | 2017-09-25 | 2019-04-18 | アークレイ株式会社 | 測定システム、測定方法及び測定装置 |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2037282A3 (en) * | 2007-06-15 | 2012-09-12 | Ortho-Clinical Diagnostics, Inc. | Clinical diagnostic analyzer performance estimator |
| JP5203889B2 (ja) | 2008-10-28 | 2013-06-05 | シスメックス株式会社 | 検体分析装置及び検体分析方法 |
| US9978044B2 (en) * | 2011-03-04 | 2018-05-22 | Hitachi High-Technologies Corporation | Analyzing device |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3054273B2 (ja) * | 1992-09-11 | 2000-06-19 | オリンパス光学工業株式会社 | 病態型自動判定方法 |
| US5946220A (en) * | 1993-08-25 | 1999-08-31 | Lemelson; Jerome H. | Computer operated material processing systems and method |
| US5692220A (en) * | 1993-09-02 | 1997-11-25 | Coulter Corporation | Decision support system and method for diagnosis consultation in laboratory hematopathology |
| JPH07120471A (ja) * | 1993-10-25 | 1995-05-12 | Hitachi Ltd | 自動分析装置 |
| JP2828609B2 (ja) * | 1994-09-22 | 1998-11-25 | 株式会社エイアンドティー | 臨床検査分析装置 |
| US5628984A (en) * | 1995-07-31 | 1997-05-13 | University Of North Carolina At Chapel Hill | Method of detecting lung disease |
| US6058322A (en) * | 1997-07-25 | 2000-05-02 | Arch Development Corporation | Methods for improving the accuracy in differential diagnosis on radiologic examinations |
-
2002
- 2002-02-26 JP JP2002050145A patent/JP3823162B2/ja not_active Expired - Lifetime
- 2002-07-30 EP EP02751815A patent/EP1413888A4/en not_active Withdrawn
- 2002-07-30 WO PCT/JP2002/007758 patent/WO2003012452A1/ja active Application Filing
- 2002-07-30 CN CN02814323XA patent/CN1529816B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2002-07-30 US US10/479,702 patent/US20040161851A1/en not_active Abandoned
- 2002-07-30 KR KR1020037016708A patent/KR100573237B1/ko not_active IP Right Cessation
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8676510B2 (en) | 2003-07-18 | 2014-03-18 | A&T Corporation | Clinical-result confirming device, clinical-result confirming method, and computer program therefor |
| EP1703283A1 (en) * | 2003-07-18 | 2006-09-20 | A & T Corporation | Clinical examination analyzing device, clinical examination analyzing method, and program for allowing computer to execute the method |
| EP1703283A4 (en) * | 2003-07-18 | 2011-11-23 | A & T Corp | ANALYSIS DEVICE AND ANALYSIS METHOD FOR A CLINICAL INVESTIGATION AND A COMPUTER PROGRAM PROGRAMMING THE PROCESS |
| KR101106201B1 (ko) * | 2003-07-18 | 2012-01-20 | 고치 유니버시티 | 임상검사분석장치, 임상검사분석방법 및 그 방법을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 |
| WO2005008254A1 (ja) | 2003-07-18 | 2005-01-27 | A & T Corporation | 臨床検査分析装置、臨床検査分析方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラム |
| JP2009085622A (ja) * | 2007-09-27 | 2009-04-23 | Sysmex Corp | 試料分析装置およびデータ処理装置 |
| JP2010078431A (ja) * | 2008-09-25 | 2010-04-08 | Olympus Corp | 自動分析装置および精度管理結果表示方法 |
| JP2010181276A (ja) * | 2009-02-05 | 2010-08-19 | Oita Univ | 臨床検査値の管理装置、管理方法及び管理プログラム |
| JP2012137947A (ja) * | 2010-12-27 | 2012-07-19 | Oita Univ | 臨床検査値の管理装置、管理方法及び管理プログラム |
| JP2012203841A (ja) * | 2011-03-28 | 2012-10-22 | Fujitsu Ltd | 検査結果管理装置、検査結果管理プログラム及び検査結果管理方法 |
| KR20150008462A (ko) * | 2012-05-09 | 2015-01-22 | 모르포 | 사람들에 관한 데이터베이스의 데이터를 검증하는 방법 |
| CN104520846A (zh) * | 2012-05-09 | 2015-04-15 | 摩福公司 | 检验数据库中与人相关的数据的方法 |
| JP2015521314A (ja) * | 2012-05-09 | 2015-07-27 | モルフォ | 人に関するデータベースのデータを確認する方法 |
| KR101709765B1 (ko) | 2012-05-09 | 2017-02-23 | 사프란 아이덴티티 앤드 시큐리티 | 사람들에 관한 데이터베이스의 데이터를 검증하는 방법 |
| CN104520846B (zh) * | 2012-05-09 | 2019-03-19 | 摩福公司 | 检验数据库中与人相关的数据的方法 |
| JP2015010939A (ja) * | 2013-06-28 | 2015-01-19 | シスメックス株式会社 | 検体分析装置、検体分析システム、異常検知装置、及び検体分析装置の異常検知方法 |
| JP2019060656A (ja) * | 2017-09-25 | 2019-04-18 | アークレイ株式会社 | 測定システム、測定方法及び測定装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR100573237B1 (ko) | 2006-04-24 |
| CN1529816B (zh) | 2010-04-14 |
| WO2003012452A1 (fr) | 2003-02-13 |
| EP1413888A1 (en) | 2004-04-28 |
| JP3823162B2 (ja) | 2006-09-20 |
| US20040161851A1 (en) | 2004-08-19 |
| CN1529816A (zh) | 2004-09-15 |
| EP1413888A4 (en) | 2011-08-10 |
| KR20040012959A (ko) | 2004-02-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4150044B2 (ja) | 臨床検査分析装置、臨床検査分析方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラム | |
| Lippi et al. | Preanalytical quality improvement: in quality we trust | |
| US11521706B2 (en) | Testing and representing suspicion of sepsis | |
| US20210011005A1 (en) | Systems and methods for evaluating immune response to infection | |
| JP3823162B2 (ja) | 臨床検査分析装置、臨床検査分析方法および臨床検査分析プログラム | |
| JP2002022748A (ja) | 臨床検査システム | |
| Duhalde et al. | Point-of-care hemolysis detection in blood gas specimens directly at the emergency department | |
| JP6791170B2 (ja) | 分析装置、分析方法、および、分析システム | |
| JP6768688B2 (ja) | 検査オーダー処理装置およびそれを用いた検査システム | |
| Belsey et al. | Laboratory test analysis near the patient: Opportunities for improved clinical diagnosis and management | |
| Coffin et al. | Pediatric laboratory medicine: current challenges and future opportunities | |
| Pope et al. | A Novel Device for the Rapid In‐clinic Measurement of Haemoglobin A1c | |
| US20230005566A1 (en) | Testing and representing suspicion of sepsis | |
| Marlar et al. | Sources and solutions for spurious test results in coagulation | |
| 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 | |
| Rifai | Tietz Fundamentals of Clinical Chemistry and Molecular Diagnostics-E-Book: Tietz Fundamentals of Clinical Chemistry and Molecular Diagnostics-E-Book | |
| Tambwekar | Handbook of Quality Assurance in Laboratory Medicine | |
| Speer et al. | Reference ranges of coagulation tests | |
| JP2008197091A (ja) | 分析装置 | |
| JP4871761B2 (ja) | 生体サンプルの分析方法、及び自動分析装置 | |
| Rifai | Tietz Fundamentals of Clinical Chemistry and Molecular Diagnostics-E-Book: Tietz Fundamentals of Clinical Chemistry and Molecular Diagnostics-E-Book | |
| CN116125054A (zh) | 样本分析仪的检测方法和样本分析仪 | |
| Weiser et al. | Quality control recommendations and procedures for in-clinic laboratories | |
| Elvitigala | Essentials in clinical biochemistry for health care delivery Q & A approach | |
| Board | 1st Congress |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20040623 |
|
| RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20040818 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20040818 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20060516 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20060602 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20060602 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Ref document number: 3823162 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120707 Year of fee payment: 6 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120707 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130707 Year of fee payment: 7 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |