JP2009181369A - 分析装置用精度管理システム、管理装置、および情報提供方法 - Google Patents
分析装置用精度管理システム、管理装置、および情報提供方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2009181369A JP2009181369A JP2008020011A JP2008020011A JP2009181369A JP 2009181369 A JP2009181369 A JP 2009181369A JP 2008020011 A JP2008020011 A JP 2008020011A JP 2008020011 A JP2008020011 A JP 2008020011A JP 2009181369 A JP2009181369 A JP 2009181369A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- notification
- user
- determination condition
- determination
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 30
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 claims description 134
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 105
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 31
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 7
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 6
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 55
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 35
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 24
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 24
- 230000008569 process Effects 0.000 description 24
- 231100000136 action limit Toxicity 0.000 description 18
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 210000003743 erythrocyte Anatomy 0.000 description 14
- 230000032258 transport Effects 0.000 description 14
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 13
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 5
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 5
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 5
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- MCSOAHVAIJXNDN-ZTFGCOKTSA-N ram-322 Chemical compound C1C(=O)CC[C@@]2(O)[C@H]3CC4=CC=C(OC)C(O)=C4[C@]21CCN3C MCSOAHVAIJXNDN-ZTFGCOKTSA-N 0.000 description 4
- 238000004820 blood count Methods 0.000 description 3
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 3
- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 description 2
- 229940125368 controlled substance Drugs 0.000 description 2
- 239000000599 controlled substance Substances 0.000 description 2
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 2
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000012742 biochemical analysis Methods 0.000 description 1
- 230000023555 blood coagulation Effects 0.000 description 1
- 238000009534 blood test Methods 0.000 description 1
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000003018 immunoassay Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000000049 pigment Substances 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 description 1
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
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06395—Quality analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/40—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management of medical equipment or devices, e.g. scheduling maintenance or upgrades
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Automatic Analysis And Handling Materials Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
【課題】管理装置が分析装置のトラブル等を使用者に通知するか否かの決定に用いられる条件を決定するために有用な情報を提供することが可能な管理システムを提供する。
【解決手段】複数の分析装置と、前記複数の分析装置にネットワークを介して接続された管理装置とを備える管理システムであって、前記分析装置のそれぞれが、当該分析装置が発生するデータを前記管理装置に前記ネットワークを介して送信するデータ送信手段を備え、前記管理装置が、前記複数の分析装置のデータ送信手段から送信される複数の前記データを受信するデータ受信手段と、前記データ受信手段によって受信された複数の前記データに基づいて、前記分析装置の使用者への通知が必要か否かの判定条件の決定に用いられる集計結果を生成する集計結果生成手段と、前記集計結果生成手段によって生成した前記集計結果を出力する集計結果出力手段と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】複数の分析装置と、前記複数の分析装置にネットワークを介して接続された管理装置とを備える管理システムであって、前記分析装置のそれぞれが、当該分析装置が発生するデータを前記管理装置に前記ネットワークを介して送信するデータ送信手段を備え、前記管理装置が、前記複数の分析装置のデータ送信手段から送信される複数の前記データを受信するデータ受信手段と、前記データ受信手段によって受信された複数の前記データに基づいて、前記分析装置の使用者への通知が必要か否かの判定条件の決定に用いられる集計結果を生成する集計結果生成手段と、前記集計結果生成手段によって生成した前記集計結果を出力する集計結果出力手段と、を備える。
【選択図】図１
Description
本発明は、複数の分析装置とネットワークを介して接続される管理装置とを備える管理システム、管理装置、および情報提供方法に関する。
複数の分析装置がネットワークを介して管理装置に接続されたリモートサポートシステムが知られている。例えば、特許文献１には、管理装置が、精度管理物質を測定することによって得られる精度管理データを複数の分析装置から収集し、分析装置毎および精度管理物質毎に集計することが記載されている。また、上記特許文献１には、管理装置が精度管理データを分析し、精度管理の結果が所定の範囲からはずれた場合や、精度管理データの悪化が予想される場合、ユーザにその旨を知らせることが記載されている。
上記特許文献１のリモートサポートシステムは、上記のように、管理装置が所定の設定に基づいて分析装置のトラブルを検出し、ユーザにその旨を知らせるので、分析装置に生じたトラブルに迅速に対応することができ、非常に有用であった。しかし、上記特許文献１には、分析装置のトラブルを検出するための設定をどのように決定すればよいかについて記載されていなかった。そのため、この設定を決定するために有用な情報を得たいという要望があった。例えば、この設定を緩くしすぎると、通知する必要のないトラブルの情報までユーザに通知してしまい、ユーザに余分な手間を取らせてしまう。一方、この設定を厳しくしすぎると、通知すべきトラブルの情報をユーザに通知することができない。
本発明は、管理装置が分析装置のトラブル等を使用者に通知するか否かの決定に用いられる条件を決定するために有用な情報を提供することが可能な管理システムを提供することを目的とする。
第１の観点から、本発明の管理システムは、複数の分析装置と、前記複数の分析装置にネットワークを介して接続された管理装置とを備える管理システムであって、前記分析装置のそれぞれが、当該分析装置が発生するデータを前記管理装置に前記ネットワークを介して送信するデータ送信手段を備え、前記管理装置が、前記複数の分析装置のデータ送信手段から送信される複数の前記データを受信するデータ受信手段と、前記データ受信手段によって受信された複数の前記データに基づいて、前記分析装置の使用者への通知が必要か否かの判定条件の決定に用いられる集計結果を生成する集計結果生成手段と、前記集計結果生成手段によって生成した前記集計結果を出力する集計結果出力手段と、を備えることを特徴としている。
これにより、複数の分析装置から収集した複数のデータに基づいて生成された集計結果に基づいて、分析装置の使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件を決定することが可能となる。すなわち、集計結果を生成するためのデータの母集団が大きくなるので、前記判定条件を決定するために有用な情報を提供することができる。
これにより、複数の分析装置から収集した複数のデータに基づいて生成された集計結果に基づいて、分析装置の使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件を決定することが可能となる。すなわち、集計結果を生成するためのデータの母集団が大きくなるので、前記判定条件を決定するために有用な情報を提供することができる。
上記発明においては、前記データは、前記分析装置により精度管理物質を測定することにより得られる精度管理データを含むことが好ましい。
データとして精度管理データを用いることにより、分析装置の使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件の決定に用いられる集計結果として、精度管理データに基づく集計結果が得られる。通常、分析装置の使用者は、毎日精度管理物質を測定するものである。このような毎日発生する精度管理データを複数の分析装置から受信し、それらのデータに基づく集計結果を生成することで、データの母集団が大きくなり、信頼性の高い集計結果を生成することが可能となる。
データとして精度管理データを用いることにより、分析装置の使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件の決定に用いられる集計結果として、精度管理データに基づく集計結果が得られる。通常、分析装置の使用者は、毎日精度管理物質を測定するものである。このような毎日発生する精度管理データを複数の分析装置から受信し、それらのデータに基づく集計結果を生成することで、データの母集団が大きくなり、信頼性の高い集計結果を生成することが可能となる。
上記発明においては、前記管理装置は、前記データ受信手段によって受信した前記精度管理データに基づき、前記使用者への通知が必要か否かを判定する判定手段をさらに備え、前記集計結果生成手段は、前記判定手段により前記使用者への通知が必要と判定された回数を集計するように構成されていることが好ましい。
判定手段により分析装置への通知が必要と判定された回数を集計することで、使用者への通知をどの程度行なっているかを知ることができる。精度管理物質は、分析装置での測定結果が所定の値となるようヒト血液を原料として調製された試料である。しかし、測定項目によっては、精度管理をするという目的を十分果たせる性能はあるが、多少のデータ変動のある測定項目もある。例えば、このようなデータ変動のある測定項目について、分析装置の使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件を狭く設定しすぎると、分析装置には異常がないにもかかわらず、精度管理データのばらつきにより通知が必要と判定されてしまう場合がある。上記構成によれば、出力された集計結果を参考にすることで、このような場合の判定条件を見直し、最適化することも可能となる。
判定手段により分析装置への通知が必要と判定された回数を集計することで、使用者への通知をどの程度行なっているかを知ることができる。精度管理物質は、分析装置での測定結果が所定の値となるようヒト血液を原料として調製された試料である。しかし、測定項目によっては、精度管理をするという目的を十分果たせる性能はあるが、多少のデータ変動のある測定項目もある。例えば、このようなデータ変動のある測定項目について、分析装置の使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件を狭く設定しすぎると、分析装置には異常がないにもかかわらず、精度管理データのばらつきにより通知が必要と判定されてしまう場合がある。上記構成によれば、出力された集計結果を参考にすることで、このような場合の判定条件を見直し、最適化することも可能となる。
また、上記発明においては、前記データは、前記分析装置のエラー情報を含むことが好ましい。
データとして分析装置のエラー情報を含むことにより、どのようなエラーがどの程度発生しているかを知ることができる。従って、エラー発生に関して分析装置の使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件の決定のために有用な情報を得ることができる。さらに、データとして分析装置のエラー情報を含むことにより、どのようなエラーがどの程度発生しているかを知ることができるので、次期機種の開発において、エラーの発生頻度が高い機構についての改良を重点的に行うことにより、次期機種の信頼性向上を図ることも可能となる。
データとして分析装置のエラー情報を含むことにより、どのようなエラーがどの程度発生しているかを知ることができる。従って、エラー発生に関して分析装置の使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件の決定のために有用な情報を得ることができる。さらに、データとして分析装置のエラー情報を含むことにより、どのようなエラーがどの程度発生しているかを知ることができるので、次期機種の開発において、エラーの発生頻度が高い機構についての改良を重点的に行うことにより、次期機種の信頼性向上を図ることも可能となる。
上記発明においては、前記集計結果生成手段は、前記データ受信手段によって受信した前記エラー情報の回数を集計するように構成されていることが好ましい。
上記発明においては、前記管理装置は、前記データ受信手段によって受信した前記エラー情報に基づき、前記使用者への通知が必要か否かを判定する判定手段をさらに備え、
前記集計結果生成手段は、前記判定手段により前記使用者への通知が必要と判定された回数を集計するように構成されていることが好ましい。
前記集計結果生成手段は、前記判定手段により前記使用者への通知が必要と判定された回数を集計するように構成されていることが好ましい。
上記発明においては、前記管理装置は、前記データ受信手段によって受信した前記データに基づき、前記使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件を記憶する判定条件記憶手段と、前記判定条件記憶手段に記憶した前記判定条件の更新を行う判定条件更新手段をさらに備えるように構成されていることが好ましい。
上記構成によれば、管理装置の技術者が判定条件の更新を容易に行うことができる。
上記構成によれば、管理装置の技術者が判定条件の更新を容易に行うことができる。
上記発明においては、前記集計結果出力手段は、前記分析装置に前記集計結果を出力し、前記分析装置は、前記集計結果出力手段により出力された集計結果を受信する集計結果受信手段と、前記データ受信手段によって受信された複数の前記データに基づいて、前記管理装置が前記分析装置の使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件を更新する分析装置側判定条件更新手段を備えるように構成されていることが好ましい。
上記構成によれば、複数の分析装置の使用者が、分析装置から管理装置に送信するデータに基づき、管理装置が分析装置の使用者に通知が必要か否かを判定するための判定条件を分析装置毎に設定することができる。例えば、分析装置から管理装置に送信するエラー情報において、分析装置の使用者にとっては、あまり重大でないエラーにも関わらず、管理装置側では重大と判断しているため、頻繁に分析装置の使用者にトラブルの情報が通知されているような場合、分析装置から分析装置に応じた最適な判定条件を更新することで、不要なトラブルの情報の通知を軽減することができる。
上記構成によれば、複数の分析装置の使用者が、分析装置から管理装置に送信するデータに基づき、管理装置が分析装置の使用者に通知が必要か否かを判定するための判定条件を分析装置毎に設定することができる。例えば、分析装置から管理装置に送信するエラー情報において、分析装置の使用者にとっては、あまり重大でないエラーにも関わらず、管理装置側では重大と判断しているため、頻繁に分析装置の使用者にトラブルの情報が通知されているような場合、分析装置から分析装置に応じた最適な判定条件を更新することで、不要なトラブルの情報の通知を軽減することができる。
上記発明においては、前記判定条件の更新は、前記判定条件を使用するか否かの設定を含むように構成されていることが好ましい。
第２の観点から、管理装置は、複数の分析装置にネットワークを介して接続される管理装置であって、前記複数の分析装置から送信される複数のデータを受信するデータ受信手段と、前記データ受信手段によって受信された複数の前記データに基づいて、前記分析装置の使用者への通知が必要か否かの判定条件の決定に用いられる集計結果を生成する集計結果生成手段と、前記集計結果生成手段によって生成した前記集計結果を出力する集計結果出力手段とを含んでいる。
これにより、複数の分析装置から収集した複数のデータに基づいて生成された集計結果に基づいて、分析装置の使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件を決定することが可能となる。すなわち、集計結果を生成するためのデータの母集団が大きくなるので、前記判定条件を決定するために有用な情報を提供することができる。
これにより、複数の分析装置から収集した複数のデータに基づいて生成された集計結果に基づいて、分析装置の使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件を決定することが可能となる。すなわち、集計結果を生成するためのデータの母集団が大きくなるので、前記判定条件を決定するために有用な情報を提供することができる。
第３の観点から、複数の分析装置から送信されるデータに基づき、使用者への通知が必要か否かの判定条件の決定のための情報を提供する方法であって、前記複数の分析装置から送信されるデータを受信するステップと、前記データ受信したデータに基づいて、前記分析装置の使用者への通知が必要か否かの判定条件の決定に用いられる集計結果を生成するステップと、前記生成した集計結果を出力するステップと、を備えることを特徴としている。
これにより、複数の分析装置から収集した複数のデータに基づいて生成された集計結果に基づいて、分析装置の使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件を決定することが可能となる。すなわち、集計結果を生成するためのデータの母集団が大きくなるので、前記判定条件を決定するために有用な情報を提供することができる。
これにより、複数の分析装置から収集した複数のデータに基づいて生成された集計結果に基づいて、分析装置の使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件を決定することが可能となる。すなわち、集計結果を生成するためのデータの母集団が大きくなるので、前記判定条件を決定するために有用な情報を提供することができる。
本発明の管理システム、管理装置、および情報提供方法によれば、分析装置のトラブルに関する情報をユーザに通知するか否かの決定に用いられる条件を決定するために有用な情報を提供することができる。
以下、本発明の実施の形態に係る管理システムについて、図面を参照しながら具体的に説明する。
図１は、実施の形態に係る管理システムの構成を示す図である。図１に示すように、本実施の形態に係る管理システムは、施設Ａに設置された分析装置１００ａと、施設Ｂに設置された分析装置１００ｂと、施設Ｃに設置された分析装置１００ｃと、インターネット等のネットワーク１０３と、カスタマーサポートセンター２０２に設置された管理装置２００と、ＬＡＮ等のネットワーク２０１と、コールセンター２０３に設置された複数の端末装置３００とから構成される。なお、分析装置１００ａ、分析装置１００ｂ、分析装置１００ｃは１つの施設に複数あってもよい。以降は分析装置１００ａに対する処理を例に説明をする。
カスタマーサポートセンター２０２は、分析装置１００ａのメンテナンスを行う業者の施設であり、管理装置２００の操作を行う技術者２０５を有している。
コールセンター２０３は、カスタマーサポートセンター２０２の内部に設置され、コールセンター２０３の技術者２０４が分析装置１００ａの使用者１０７に電話をし、故障や問い合わせに対応するための施設である。分析装置ａの使用者１０７は、被験者の試料を測定するのに先立ち、分析装置１００ａによって精度管理物質１０６を測定する。精度管理物質１０６は、所定の成分が所定の濃度含まれるようにヒト血液を原料として調製された試料であり、例えば、ｅ−ＣＨＥＣＫ（シスメックス株式会社製）が使用できる。分析装置１００ａによって、精度管理物質１０６が測定されると、その分析結果は、ネットワーク１０３および２０１を介して管理装置２００に送信される。管理装置２００は、分析装置１００ａから送信される精度管理物質１０６の分析結果（精度管理データ）が所定の範囲を超えた場合には、端末装置３００にその旨を通知する。そして、端末装置３００が管理装置２００から通知を受けると、技術者２０４は、分析結果の送信元である施設Ａの使用者１０７に電話し、分析装置１００ａに生じているトラブルを解消する。
分析装置１００ａはまた、測定中にエラーが発生すると、そのエラー情報をネットワーク１０３および２０１を介して管理装置２００に送信する。そのエラー情報が所定の条件に合致した場合には、管理装置２００は、端末装置３００にその旨を通知する。そして、端末装置３００が管理装置２００から通知を受けると、技術者２０４は、分析結果の送信元である分析装置１００ａの使用者１０７に電話をし、分析装置１００ａに生じているトラブルを解消する。分析装置１００ａとしては、生化学分析装置、血球計数装置、血液凝固測定装置、免疫測定装置、および尿分析装置など様々な試料分析装置が適用される。管理装置２００に接続される分析装置１００ａは、１種類には限られず、生化学分析装置と血球計数装置など複数種類を接続してもよいが、ここでは説明を簡単にするため、血球計数装置のみが接続された例を説明する。
図１は、実施の形態に係る管理システムの構成を示す図である。図１に示すように、本実施の形態に係る管理システムは、施設Ａに設置された分析装置１００ａと、施設Ｂに設置された分析装置１００ｂと、施設Ｃに設置された分析装置１００ｃと、インターネット等のネットワーク１０３と、カスタマーサポートセンター２０２に設置された管理装置２００と、ＬＡＮ等のネットワーク２０１と、コールセンター２０３に設置された複数の端末装置３００とから構成される。なお、分析装置１００ａ、分析装置１００ｂ、分析装置１００ｃは１つの施設に複数あってもよい。以降は分析装置１００ａに対する処理を例に説明をする。
カスタマーサポートセンター２０２は、分析装置１００ａのメンテナンスを行う業者の施設であり、管理装置２００の操作を行う技術者２０５を有している。
コールセンター２０３は、カスタマーサポートセンター２０２の内部に設置され、コールセンター２０３の技術者２０４が分析装置１００ａの使用者１０７に電話をし、故障や問い合わせに対応するための施設である。分析装置ａの使用者１０７は、被験者の試料を測定するのに先立ち、分析装置１００ａによって精度管理物質１０６を測定する。精度管理物質１０６は、所定の成分が所定の濃度含まれるようにヒト血液を原料として調製された試料であり、例えば、ｅ−ＣＨＥＣＫ（シスメックス株式会社製）が使用できる。分析装置１００ａによって、精度管理物質１０６が測定されると、その分析結果は、ネットワーク１０３および２０１を介して管理装置２００に送信される。管理装置２００は、分析装置１００ａから送信される精度管理物質１０６の分析結果（精度管理データ）が所定の範囲を超えた場合には、端末装置３００にその旨を通知する。そして、端末装置３００が管理装置２００から通知を受けると、技術者２０４は、分析結果の送信元である施設Ａの使用者１０７に電話し、分析装置１００ａに生じているトラブルを解消する。
分析装置１００ａはまた、測定中にエラーが発生すると、そのエラー情報をネットワーク１０３および２０１を介して管理装置２００に送信する。そのエラー情報が所定の条件に合致した場合には、管理装置２００は、端末装置３００にその旨を通知する。そして、端末装置３００が管理装置２００から通知を受けると、技術者２０４は、分析結果の送信元である分析装置１００ａの使用者１０７に電話をし、分析装置１００ａに生じているトラブルを解消する。分析装置１００ａとしては、生化学分析装置、血球計数装置、血液凝固測定装置、免疫測定装置、および尿分析装置など様々な試料分析装置が適用される。管理装置２００に接続される分析装置１００ａは、１種類には限られず、生化学分析装置と血球計数装置など複数種類を接続してもよいが、ここでは説明を簡単にするため、血球計数装置のみが接続された例を説明する。
図２は、分析装置１００ａの概観構成を示す斜視図である。分析装置１００ａは、血液検査に使用される血球計数装置であり、分析装置本体１０１と、制御装置１０２から構成される。分析装置本体１０１は検体を分析装置本体による吸引位置に搬送する搬送部１１１を備える。精度管理物質１０６を分析装置１００ａにて測定した場合を例にとると、分析装置本体１０１は、搬送部１１１により分析装置本体１０１の検体吸引位置に搬送された精度管理物質１０６を吸引、測定し、得られた測定データを制御装置１０２に送信する。
制御装置１０２は、受信した測定データを本体１０２ｂで解析し、ディスプレイ１０２ａに得られた精度管理データ２４０（図８参照）を表示する。
制御装置１０２は、受信した測定データを本体１０２ｂで解析し、ディスプレイ１０２ａに得られた精度管理データ２４０（図８参照）を表示する。
図３は、分析装置本体１０１のブロック図を示す。
分析装置本体１０１は、搬送部１１１と、検体ＩＤ読取部１１２と、検体到着確認部１１３と、検体吸引部１１４と、試料調製部１１５と、検出部１１６と、制御部１１７と、通信インタフェース１１８とを備える。
検体ＩＤ読取部１１２はバーコードリーダ１１２ａを備える。また、検体到着確認部１１３と検体吸引部１１４はそれぞれセンサ１１３ａと１１４ａを備える。さらに検出部１１６は、白血球検出部１１６ａと、赤血球検出部１１６ｂと、ＨＧＢ検出部１１６ｃを備える。
搬送部１１１は検体を検体ＩＤ読取部１１２、検体吸引部１１４に搬送する。検体ＩＤ読取部１１２は、搬送部１１１により搬送された検体に貼付されたバーコードを、バーコードリーダ１１２ａで読取る。バーコードリーダ１１２ａにて、検体のバーコードを読取り後、搬送部１１１は、検体を検体吸引部１１４に搬送する。検体吸引部１１４は、検体が検体吸引部１１４に到着したことを、検体到着確認部１１３のセンサ１１３ａにて確認した後、検体の吸引を行う。
検体吸引部１１４は、センサ１１４ａにて検体が所定量吸引できたことを監視する。検体吸引部１１４にて吸引された検体は、試料調製部１１５にて測定試薬と混合され、検出部１１６の各検出部で測定データを得る。白血球検出部１１６ａでは白血球数の測定データ、赤血球検出部１１６ｂでは赤血球数の測定データ、ＨＧＢ検出部１１６ｃでは血液中の血色素量の測定データを得ることができる。制御部１１７は得られた測定データを通信インタフェース１１８を介して制御装置１０２に送信する。
分析装置本体１０１は、搬送部１１１と、検体ＩＤ読取部１１２と、検体到着確認部１１３と、検体吸引部１１４と、試料調製部１１５と、検出部１１６と、制御部１１７と、通信インタフェース１１８とを備える。
検体ＩＤ読取部１１２はバーコードリーダ１１２ａを備える。また、検体到着確認部１１３と検体吸引部１１４はそれぞれセンサ１１３ａと１１４ａを備える。さらに検出部１１６は、白血球検出部１１６ａと、赤血球検出部１１６ｂと、ＨＧＢ検出部１１６ｃを備える。
搬送部１１１は検体を検体ＩＤ読取部１１２、検体吸引部１１４に搬送する。検体ＩＤ読取部１１２は、搬送部１１１により搬送された検体に貼付されたバーコードを、バーコードリーダ１１２ａで読取る。バーコードリーダ１１２ａにて、検体のバーコードを読取り後、搬送部１１１は、検体を検体吸引部１１４に搬送する。検体吸引部１１４は、検体が検体吸引部１１４に到着したことを、検体到着確認部１１３のセンサ１１３ａにて確認した後、検体の吸引を行う。
検体吸引部１１４は、センサ１１４ａにて検体が所定量吸引できたことを監視する。検体吸引部１１４にて吸引された検体は、試料調製部１１５にて測定試薬と混合され、検出部１１６の各検出部で測定データを得る。白血球検出部１１６ａでは白血球数の測定データ、赤血球検出部１１６ｂでは赤血球数の測定データ、ＨＧＢ検出部１１６ｃでは血液中の血色素量の測定データを得ることができる。制御部１１７は得られた測定データを通信インタフェース１１８を介して制御装置１０２に送信する。
図４は、制御装置１０２のブロック図を示す。図４に示すように、制御装置１０２はディスプレイ１０２ａと、本体１０２ｂと、入力デバイス１０２ｃとから主として構成されたコンピュータである。
本体１０２ｂは、ＣＰＵ１２０と、ＲＯＭ１２１と、ＲＡＭ１２２と、ハードディスク１２３、入出力インタフェース１２４、読出装置１２５、通信インタフェース１２６、画像出力インタフェース１２７とから主として構成されており、ＣＰＵ１２０、ＲＯＭ１２１、ＲＡＭ１２２、ハードディスク１２３、入出力インタフェース１２４、読出装置１２５、通信インタフェース１２６、画像出力インタフェース１２７は、バス１２８によってデータ通信可能に接続されている。
本体１０２ｂは、ＣＰＵ１２０と、ＲＯＭ１２１と、ＲＡＭ１２２と、ハードディスク１２３、入出力インタフェース１２４、読出装置１２５、通信インタフェース１２６、画像出力インタフェース１２７とから主として構成されており、ＣＰＵ１２０、ＲＯＭ１２１、ＲＡＭ１２２、ハードディスク１２３、入出力インタフェース１２４、読出装置１２５、通信インタフェース１２６、画像出力インタフェース１２７は、バス１２８によってデータ通信可能に接続されている。
ＣＰＵ１２０は、ＲＯＭ１２１に記憶されているコンピュータプログラム及びＲＡＭ１２２にロードされたコンピュータプログラムを実行することが可能である。そして、アプリケーションプログラムを当該ＣＰＵ１２０が実行することにより、後述するような各機能ブロックが実現され、コンピュータが制御装置１０２として機能する。
ＲＯＭ１２１は、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等によって構
成されており、ＣＰＵ１２０に実行されるコンピュータプログラムおよびこれに用いる
データが記録されている。
ＲＯＭ１２１は、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等によって構
成されており、ＣＰＵ１２０に実行されるコンピュータプログラムおよびこれに用いる
データが記録されている。
ＲＡＭ１２２は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ等によって構成されている。ＲＡＭ１２２は、ＲＯＭ１２１及びハードディスク１２３に記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、これらのコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ１２０の作業領域として利用される。
ハードディスク１２３は、オペレーティングシステム、アプリケーションプログラム等、ＣＰＵ１２０に実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いるデータがインストールされている。
ハードディスク１２３は、オペレーティングシステム、アプリケーションプログラム等、ＣＰＵ１２０に実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いるデータがインストールされている。
読出装置１２５は、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ等によって構成されており、可搬型記録媒体１３０に記録されたコンピュータプログラム又はデータを読み出すことができる。
入出力インタフェース１２４は、例えばＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＳ−２３２Ｃ等のシリアルインタフェース、ＳＣＳＩ、ＩＤＥ、ＩＥＥＥ１２８４等のパラレルインタフェース、およびＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器等からなるアナログインタフェースから構成されている。入出力インタフェース１２４には、キーボードおよびマウスからなる入力デバイス１０２ｃが接続されており、操作者が当該入力デバイス１０２ｃを使用することにより、本体１０２ｂにデータを入力することが可能である。
通信インタフェース１２６は、例えばEthernet（登録商標）インタフェースであり、制御装置１０２は、当該通信インタフェース１２６により、所定の通信プロトコルを使用してネットワーク１０４を介して接続された分析装置本体１０１との間でデータの送受信が可能である。
画像出力インタフェース１２７は、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成されたディスプレイ
１０２ａに接続されており、ＣＰＵ１２０から与えられた画像データに応じた映像信号を
ディスプレイ１０２ａに出力するようになっている。ディスプレイ１０２ａは、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
通信インタフェース１２６は、例えばEthernet（登録商標）インタフェースであり、制御装置１０２は、当該通信インタフェース１２６により、所定の通信プロトコルを使用してネットワーク１０４を介して接続された分析装置本体１０１との間でデータの送受信が可能である。
画像出力インタフェース１２７は、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成されたディスプレイ
１０２ａに接続されており、ＣＰＵ１２０から与えられた画像データに応じた映像信号を
ディスプレイ１０２ａに出力するようになっている。ディスプレイ１０２ａは、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
図５は、管理装置２００のブロック図を示す。管理装置２００は本体２００ａと、ディスプレイ２００ｂと、入力デバイス２００ｃとから主として構成されたコンピュータによって構成されている。
本体２００ａは、ＣＰＵ２２０と、ＲＯＭ２２１と、ＲＡＭ２２２と、ハードディスク２２３と、入出力インタフェース２２４と、読出装置２２５と、通信インタフェース２２６と、画像出力インタフェース２２７とから主として構成されており、ＣＰＵ２２０、ＲＯＭ２２１、ＲＡＭ２２２、ハードディスク２２３、入出力インタフェース２２４、読出装置２２５、通信インタフェース２２６、および画像出力インタフェース２２７は、バス２２８によってデータ通信可能に接続されている。
本体２００ａは、ＣＰＵ２２０と、ＲＯＭ２２１と、ＲＡＭ２２２と、ハードディスク２２３と、入出力インタフェース２２４と、読出装置２２５と、通信インタフェース２２６と、画像出力インタフェース２２７とから主として構成されており、ＣＰＵ２２０、ＲＯＭ２２１、ＲＡＭ２２２、ハードディスク２２３、入出力インタフェース２２４、読出装置２２５、通信インタフェース２２６、および画像出力インタフェース２２７は、バス２２８によってデータ通信可能に接続されている。
ＣＰＵ２２０は、ＲＯＭ２２１に記憶されているコンピュータプログラム及びＲＡＭ２２２にロードされたコンピュータプログラムを実行することが可能である。そして、アプリケーションプログラムを当該ＣＰＵ２２０が実行することにより、後述するような各機能ブロックが実現され、コンピュータが管理装置２０１として機能する。
ＲＯＭ２２１は、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等によって構成されており、ＣＰＵ２２０に実行されるコンピュータプログラムおよびこれに用いるデータ等が記録されている。
ＲＯＭ２２１は、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等によって構成されており、ＣＰＵ２２０に実行されるコンピュータプログラムおよびこれに用いるデータ等が記録されている。
ＲＡＭ２２２は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ等によって構成されている。ＲＡＭ２２２は、ＲＯＭ２２１及びハードディスク２２３に記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、これらのコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ２２０の作業領域として利用される。
ハードディスク２２３は、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ２２０に実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いるデータがインストールされている。
ハードディスク２２３は、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ２２０に実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いるデータがインストールされている。
読出装置２２５は、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、又はＤ
ＶＤ−ＲＯＭドライブ等によって構成されており、可搬型記録媒体２３０に記録されたコ
ンピュータプログラム又はデータ２３０ａを読み出すことができる。
ＶＤ−ＲＯＭドライブ等によって構成されており、可搬型記録媒体２３０に記録されたコ
ンピュータプログラム又はデータ２３０ａを読み出すことができる。
なお、前記アプリケーションプログラムは、可搬型記録媒体２３０によって提供されるのみならず、電気通信回線（有線、無線を問わない）によってコンピュータと通信可能に接続された外部の機器から前記電気通信回線を通じて提供することも可能である。例えば、前記アプリケーションプログラムがインターネット上のサーバコンピュータのハードディスク内に格納されており、このサーバコンピュータに管理装置２００がアクセスして、当該コンピュータプログラムをダウンロードし、これをハードディスク２２３にインストールすることも可能である。
また、ハードディスク２２３には、例えば米マイクロソフト社が製造販売するＷｉｎ
ｄｏｗｓ（登録商標）のグラフィカルユーザインタフェース環境を提供するオペレーテ
ィングシステムがインストールされている。以下の説明においては、本実施形態に係るア
プリケーションプログラムは当該オペレーティングシステム上で動作するものとしている。
さらに、ハードディスク２２３は所定の領域に、精度管理結果データデータベース２２３ａと、精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂと、精度管理用集計結果データベース２２３ｃと、エラー情報データベース２２３ｄと、エラー情報判定条件データベース２２３ｅと、エラー情報用集計結果データベース２２３ｆと、アプリケーションプログラム２２３ｇを備える。
アプリケーションプログラム２２３ｇは、通知判定処理プログラム２２３ｈと、グラフ作成処理プログラム２２３ｉと、判定条件更新プログラム２２３ｊとを備える。精度管理結果データデータベース２２３ａは、分析装置１００ａから受信した精度管理データ、および精度管理判定条件により使用者への通知が必要と判定された結果を記憶する。精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂは、分析装置１００ａから受信した精度管理データに対して使用者に通知の必要があるかないかを判定する判定条件を記憶する。精度管理用集計結果データベース２２３ｃは、精度管理結果データベース２２３ａに蓄積された判定結果に対して、グラフ作成処理プログラム２２３ｉが出力した結果を記憶する。エラー情報データベース２２３ｄは、管理装置１００から受信したエラー情報、およびエラー情報判定条件により使用者への通知が必要と判定された結果を記憶する。エラー情報判定条件データベース２２３ｅは、分析装置１００ａから受信したエラー情報に対して使用者に通知の必要があるかないかを判定する判定条件を記憶する。
エラー情報用集計結果データベース２２３ｆは、エラー情報データベース２２３ａに蓄積された判定結果に対して、グラフ作成処理プログラム２２３ｉが出力した結果を記憶する。通知判定処理プログラム２２３ｈは、分析装置１００ａから受信した精度管理データおよびエラー情報に対して、ユーザへの通知が必要かどうかの判定処理を行う。グラフ作成処理プログラム２２３ｉは、精度管理データベース２２３ａおよびエラー情報データベース２２３ｄに蓄積された判定結果のグラフを作成し、出力する。判定条件更新プログラム２２３ｊは、精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂおよびエラー情報判定条件データベース２２３ｅに記憶しているエラー判定条件を更新する。
また、ハードディスク２２３には、例えば米マイクロソフト社が製造販売するＷｉｎ
ｄｏｗｓ（登録商標）のグラフィカルユーザインタフェース環境を提供するオペレーテ
ィングシステムがインストールされている。以下の説明においては、本実施形態に係るア
プリケーションプログラムは当該オペレーティングシステム上で動作するものとしている。
さらに、ハードディスク２２３は所定の領域に、精度管理結果データデータベース２２３ａと、精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂと、精度管理用集計結果データベース２２３ｃと、エラー情報データベース２２３ｄと、エラー情報判定条件データベース２２３ｅと、エラー情報用集計結果データベース２２３ｆと、アプリケーションプログラム２２３ｇを備える。
アプリケーションプログラム２２３ｇは、通知判定処理プログラム２２３ｈと、グラフ作成処理プログラム２２３ｉと、判定条件更新プログラム２２３ｊとを備える。精度管理結果データデータベース２２３ａは、分析装置１００ａから受信した精度管理データ、および精度管理判定条件により使用者への通知が必要と判定された結果を記憶する。精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂは、分析装置１００ａから受信した精度管理データに対して使用者に通知の必要があるかないかを判定する判定条件を記憶する。精度管理用集計結果データベース２２３ｃは、精度管理結果データベース２２３ａに蓄積された判定結果に対して、グラフ作成処理プログラム２２３ｉが出力した結果を記憶する。エラー情報データベース２２３ｄは、管理装置１００から受信したエラー情報、およびエラー情報判定条件により使用者への通知が必要と判定された結果を記憶する。エラー情報判定条件データベース２２３ｅは、分析装置１００ａから受信したエラー情報に対して使用者に通知の必要があるかないかを判定する判定条件を記憶する。
エラー情報用集計結果データベース２２３ｆは、エラー情報データベース２２３ａに蓄積された判定結果に対して、グラフ作成処理プログラム２２３ｉが出力した結果を記憶する。通知判定処理プログラム２２３ｈは、分析装置１００ａから受信した精度管理データおよびエラー情報に対して、ユーザへの通知が必要かどうかの判定処理を行う。グラフ作成処理プログラム２２３ｉは、精度管理データベース２２３ａおよびエラー情報データベース２２３ｄに蓄積された判定結果のグラフを作成し、出力する。判定条件更新プログラム２２３ｊは、精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂおよびエラー情報判定条件データベース２２３ｅに記憶しているエラー判定条件を更新する。
入出力インタフェース２２４は、例えばＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＳ−２３２Ｃ
等のシリアルインタフェース、ＳＣＳＩ、ＩＤＥ、ＩＥＥＥ１２８４等のパラレルインタ
フェース、およびＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器等からなるアナログインタフェースから構成されている。入出力インタフェース２２４には、キーボードおよびマウスからなる入力デバイス２００ｃが接続されており、操作者が当該入力デバイス２００ｃを使用することにより、本体２００ａにデータを入力することが可能である。
通信インタフェース２２６は、例えばEthernet（登録商標）インタフェースであり、管理装置２００は、当該通信インタフェース２２６により、所定の通信プロトコルを使用してネットワーク１０３を介して接続された分析装置１００ａと、また、ネットワーク２０１を介して接続されたコールセンターの端末装置との間でデータの送受信が可能である。
画像出力インタフェース２２７は、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成されたディスプレイ
２００ｂに接続されており、２２０から与えられた画像データに応じた映像信号をディスプレイ２００ｂに出力するようになっている。ディスプレイ２００ｂは、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
等のシリアルインタフェース、ＳＣＳＩ、ＩＤＥ、ＩＥＥＥ１２８４等のパラレルインタ
フェース、およびＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器等からなるアナログインタフェースから構成されている。入出力インタフェース２２４には、キーボードおよびマウスからなる入力デバイス２００ｃが接続されており、操作者が当該入力デバイス２００ｃを使用することにより、本体２００ａにデータを入力することが可能である。
通信インタフェース２２６は、例えばEthernet（登録商標）インタフェースであり、管理装置２００は、当該通信インタフェース２２６により、所定の通信プロトコルを使用してネットワーク１０３を介して接続された分析装置１００ａと、また、ネットワーク２０１を介して接続されたコールセンターの端末装置との間でデータの送受信が可能である。
画像出力インタフェース２２７は、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成されたディスプレイ
２００ｂに接続されており、２２０から与えられた画像データに応じた映像信号をディスプレイ２００ｂに出力するようになっている。ディスプレイ２００ｂは、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
図６は、コールセンター２０３の端末装置３００のブロック図を示す。コールセンター２０３の端末装置３００は本体３００ａと、ディスプレイ３００ｂと、入力デバイス３００ｃとから主として構成されたコンピュータである。
本体３００ａは、ＣＰＵ３２０と、ＲＯＭ３２１と、ＲＡＭ３２２と、ハードディスク３２３と、入出力インタフェース３２４と、読出装置３２５と、通信インタフェース３２６と、画像出力インタフェース３２７とを備えており、ＣＰＵ３２０、ＲＯＭ３２１、ＲＡＭ３２２、ハードディスク３２３、入出力インタフェース３２４、読出装置３２５、通信インタフェース３２６、および画像出力インタフェース３２７は、バス３２８によってデータ通信可能に接続されている。
本体３００ａは、ＣＰＵ３２０と、ＲＯＭ３２１と、ＲＡＭ３２２と、ハードディスク３２３と、入出力インタフェース３２４と、読出装置３２５と、通信インタフェース３２６と、画像出力インタフェース３２７とを備えており、ＣＰＵ３２０、ＲＯＭ３２１、ＲＡＭ３２２、ハードディスク３２３、入出力インタフェース３２４、読出装置３２５、通信インタフェース３２６、および画像出力インタフェース３２７は、バス３２８によってデータ通信可能に接続されている。
ＣＰＵ３２０は、ＲＯＭ３２１に記憶されているコンピュータプログラム及びＲＡＭ２２２にロードされたコンピュータプログラムを実行することが可能である。そして、アプリケーションプログラムを当該ＣＰＵ３２０が実行することにより、後述するような各機能ブロックが実現され、コンピュータがコールセンターの端末装置３００として機能する。
ＲＯＭ３２１は、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等によって構成されており、ＣＰＵ３２０に実行されるコンピュータプログラムおよびこれに用いるデータ等が記録されている。
ＲＯＭ３２１は、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等によって構成されており、ＣＰＵ３２０に実行されるコンピュータプログラムおよびこれに用いるデータ等が記録されている。
ＲＡＭ３２２は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ等によって構成されている。ＲＡＭ３２２は、ＲＯＭ３２１及びハードディスク３２３に記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、これらのコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ３２０の作業領域として利用される。
ハードディスク３２３は、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ３２０に実行させるための種々のコンピュータプログラムの実行に用いるデータがインストールされている。
ハードディスク３２３は、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ３２０に実行させるための種々のコンピュータプログラムの実行に用いるデータがインストールされている。
読出装置３２５は、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、又はＤ
ＶＤ−ＲＯＭドライブ等によって構成されており、可搬型記録媒体３３０に記録されたコ
ンピュータプログラム又はデータ３３０ａを読み出すことができる。
ＶＤ−ＲＯＭドライブ等によって構成されており、可搬型記録媒体３３０に記録されたコ
ンピュータプログラム又はデータ３３０ａを読み出すことができる。
入出力インタフェース３２４は、例えばＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＳ−２３２Ｃ等のシリアルインタフェース、ＳＣＳＩ、ＩＤＥ、ＩＥＥＥ１２８４等のパラレルインタフェース、およびＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器等からなるアナログインタフェースから構成されている。入出力インタフェース３２４には、キーボードおよびマウスからなる入力デバイス３００ｃが接続されており、操作者が当該入力デバイス３００ｃを使用することにより、コンピュータ３００ａにデータを入力することが可能である。
通信インタフェース３２６は、例えばEthernet（登録商標）インタフェースであり、コールセンターの端末装置３００は、当該通信インタフェース３２６により、所定の通信プロトコルを使用してネットワーク２００を介して接続された管理装置２０１との間でデータの送受信が可能である。
画像出力インタフェース３２７は、ＬＣＤ、ＣＲＴ等で構成されたディスプレイ
３００ｂに接続されており、ＣＰＵ３２０から与えられた画像データに応じた映像信号をディスプレイ３００ｂに出力するようになっている。ディスプレイ３００ｂは、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
通信インタフェース３２６は、例えばEthernet（登録商標）インタフェースであり、コールセンターの端末装置３００は、当該通信インタフェース３２６により、所定の通信プロトコルを使用してネットワーク２００を介して接続された管理装置２０１との間でデータの送受信が可能である。
画像出力インタフェース３２７は、ＬＣＤ、ＣＲＴ等で構成されたディスプレイ
３００ｂに接続されており、ＣＰＵ３２０から与えられた画像データに応じた映像信号をディスプレイ３００ｂに出力するようになっている。ディスプレイ３００ｂは、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
図７は、制御装置、管理装置および端末装置のＣＰＵ１２０、２２０および３２０によって実行される処理を示すフローチャートである。図７に示すように、ＣＰＵ１２０は、ステップＳ１００において、分析装置本体１０１でエラーが発生しているか否か、すなわち、分析装置本体１０１からエラー情報を受信したか否かを判断する処理を実行する。
なお、分析装置本体１０１では、例えばバーコードリーダ１１２ａによるバーコード読取りが不可能であったと制御部１１７が判断すると、制御部１１７はバーコード読取りエラーを示す情報を制御装置１０２に送信する。また、検体が到着しているにも関わらず、センサ１１３ａにより検体の到着が検知できなかったと制御部１１７が判断すると、制御部１１７は検体到着の確認エラーを示すエラー情報を制御装置１０２に送信する。また、検体を吸引しているにも関わらず、センサ１１４ａにより検体の吸引を検知することができなかったと制御部１１７が判断すると、制御部１１７は検体吸引のエラーを示すエラー情報を制御装置１０２に送信する。
ステップＳ１００においてエラーが発生したと判断されると（ステップＳ１００においてＮｏ）、ＣＰＵ１２０は、受信したエラー情報を記憶する（ステップＳ１０５）。一方、ステップＳ１００において、エラーが発生していないと判断されると（ステップＳ１００においてＹｅｓ）、ＣＰＵ１２０はステップＳ１０１において、分析装置本体１０１から精度管理物質１０６の測定データを受信したか否かを判断する。
なお、分析装置本体１０１は、精度管理物質１０６を測定すると、検出部１１６から測定データが制御部１１７に送信され、制御部１１７は、この測定データを制御装置１０２に送信する。
ステップＳ１０１において、測定データを受信したと判断すると（ステップＳ１０１においてＹｅｓ）、ＣＰＵ１２０は、ステップＳ１０２において、測定データを解析し、精度管理データ２４０を取得する。そして、ＣＰＵ１２０は、ステップＳ１０３において、ステップＳ１０２で取得した精度管理データ２４０をハードディスク１２３に記憶するとともに、ステップＳ１０４において、精度管理データ２４０を管理装置２００に送信する。
なお、分析装置本体１０１では、例えばバーコードリーダ１１２ａによるバーコード読取りが不可能であったと制御部１１７が判断すると、制御部１１７はバーコード読取りエラーを示す情報を制御装置１０２に送信する。また、検体が到着しているにも関わらず、センサ１１３ａにより検体の到着が検知できなかったと制御部１１７が判断すると、制御部１１７は検体到着の確認エラーを示すエラー情報を制御装置１０２に送信する。また、検体を吸引しているにも関わらず、センサ１１４ａにより検体の吸引を検知することができなかったと制御部１１７が判断すると、制御部１１７は検体吸引のエラーを示すエラー情報を制御装置１０２に送信する。
ステップＳ１００においてエラーが発生したと判断されると（ステップＳ１００においてＮｏ）、ＣＰＵ１２０は、受信したエラー情報を記憶する（ステップＳ１０５）。一方、ステップＳ１００において、エラーが発生していないと判断されると（ステップＳ１００においてＹｅｓ）、ＣＰＵ１２０はステップＳ１０１において、分析装置本体１０１から精度管理物質１０６の測定データを受信したか否かを判断する。
なお、分析装置本体１０１は、精度管理物質１０６を測定すると、検出部１１６から測定データが制御部１１７に送信され、制御部１１７は、この測定データを制御装置１０２に送信する。
ステップＳ１０１において、測定データを受信したと判断すると（ステップＳ１０１においてＹｅｓ）、ＣＰＵ１２０は、ステップＳ１０２において、測定データを解析し、精度管理データ２４０を取得する。そして、ＣＰＵ１２０は、ステップＳ１０３において、ステップＳ１０２で取得した精度管理データ２４０をハードディスク１２３に記憶するとともに、ステップＳ１０４において、精度管理データ２４０を管理装置２００に送信する。
図８は、ステップＳ１０４において、制御装置１０２から管理装置２００に送信される精度管理データ２４０を示す。精度管理データ２４０は、装置情報２４１と、精度管理物質１０６の情報２４２と、精度管理測定日２４３と、精度管理測定の結果２４４とを含む。
装置情報２４１は、分析装置が設置されている装置名２４１ａと、装置名称２４１ｂと、工場出荷時に各分析装置本体１０１に付加されるＰＳ Ｃｏｄｅ２４１ｃと、シリアルＮｏ．２４１ｄとを含む。
精度管理物質１０６の情報２４２は、精度管理物質１０６に貼付されたバーコードがハンディバーコードリーダにより読取られる、または制御装置１０２の入力デバイス１０２ｃを用いて入力され、精度管理物質の名称２４２ａと精度管理物質１０６のレベル２４２ｂとＬｏｔ Ｎｏ．２４２ｃとを含む。
精度管理物質の名称２４２ａは、精度管理物質１０６の名称を示す情報である。レベル２４２ｂは、ＬＯＷ、ＮＯＲＭＡＬなど精度管理物質１０６の濃度を示す情報である。Ｌｏｔ Ｎｏ．２４２ｃは精度管理物質１０６の製造時のロットを示す情報である。
精度管理測定日２４３は、ステップＳ１０１において、測定データを受信した日付２４３ａと時刻２４３ｂを示す情報である。
精度管理測定の結果２４４は、精度管理測定の項目数２４４ａと、各項目の測定結果を示す情報である。例えば、図８においては、精度管理測定の項目数２４４ａは、ＲＢＣ２４４ｂと、ＨＧＢ２４４ｃと、ＷＢＣ２４４ｄを含む３項目であることを示す。また、各項目の測定結果は、ＲＢＣは４４７００００個／μＬ、ＨＧＢは１３．５ｇ／Ｌ、ＷＢＣは３８４個／μＬという測定結果であったことを示す。
装置情報２４１は、分析装置が設置されている装置名２４１ａと、装置名称２４１ｂと、工場出荷時に各分析装置本体１０１に付加されるＰＳ Ｃｏｄｅ２４１ｃと、シリアルＮｏ．２４１ｄとを含む。
精度管理物質１０６の情報２４２は、精度管理物質１０６に貼付されたバーコードがハンディバーコードリーダにより読取られる、または制御装置１０２の入力デバイス１０２ｃを用いて入力され、精度管理物質の名称２４２ａと精度管理物質１０６のレベル２４２ｂとＬｏｔ Ｎｏ．２４２ｃとを含む。
精度管理物質の名称２４２ａは、精度管理物質１０６の名称を示す情報である。レベル２４２ｂは、ＬＯＷ、ＮＯＲＭＡＬなど精度管理物質１０６の濃度を示す情報である。Ｌｏｔ Ｎｏ．２４２ｃは精度管理物質１０６の製造時のロットを示す情報である。
精度管理測定日２４３は、ステップＳ１０１において、測定データを受信した日付２４３ａと時刻２４３ｂを示す情報である。
精度管理測定の結果２４４は、精度管理測定の項目数２４４ａと、各項目の測定結果を示す情報である。例えば、図８においては、精度管理測定の項目数２４４ａは、ＲＢＣ２４４ｂと、ＨＧＢ２４４ｃと、ＷＢＣ２４４ｄを含む３項目であることを示す。また、各項目の測定結果は、ＲＢＣは４４７００００個／μＬ、ＨＧＢは１３．５ｇ／Ｌ、ＷＢＣは３８４個／μＬという測定結果であったことを示す。
管理装置２００のＣＰＵ２２０は、ステップＳ２００において、ネットワーク１０３，２０１を介して分析装置１００ａから受信したデータが精度管理データ２４０であると判断すると（ステップＳ２００においてＹｅｓ）、ステップＳ２０１において、ハードディスク２２３の精度管理結果データベース２２３ａの領域に受信した精度管理データ２４０を記憶する。次にステップＳ２０２において、通知判定処理プログラム２２３ｈを起動し、精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂに記憶している、精度管理エラー判定条件２５０のユーザ用の判定の有無２５５を参照して、分析装置１００ａから受信した精度管理データ２４０に対して、分析装置１００ａの使用者に通知を行うか否かの判定を行う。
図９は、精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂに記憶されている精度管理エラー判定条件２５０を示す模式図である。精度管理エラー判定条件２５０は、精度管理物質１０６を識別するためのマテリアル名２５１と、レベル２５２と、測定項目２５３と、異常判定ルール２５４と、ユーザ用の判定の有無２５５と、外部連携エラーの判定有無２５６とを含んでいる。
マテリアル名２５１は精度管理物質１０６の名称を示す情報である。レベル２５１はＬＯＷ、ＮＯＲＭＡＬなど精度管理物質１０６の濃度を示す情報である。測定項目２５３は、精度管理測定の項目を示す情報である。異常判定ルール２５４は、使用者への通知が必要か否かを判定する判定項目を示す情報である。例えば、アクションリミットオーバー２５４ａは複数の分析装置１００ａから得た精度管理データ２４０の平均値±許容％を超えた場合に使用者への通知が必要と判定し、トレンド２５４ｂは精度管理データ２４０が許容範囲を超えて４回連続同一方向に上昇または下降した場合に使用者への通知が必要と判定する。ユーザ用の判定の有無２５５は、分析装置１００ａの使用者が設定することのできる設定であり、精度管理データ２４０を受信したときに、各異常判定ルール２５４により判定を実施するか否かを示す情報である。
外部連携エラーの判定の有無２５６は、カスタマーサポートセンター２０２の技術者２０５が設定することのできる設定であり、精度管理データ２４０を受信したときに、各異常判定ルール２５４により判定を実施するか否かを示す情報である。
マテリアル名２５１は精度管理物質１０６の名称を示す情報である。レベル２５１はＬＯＷ、ＮＯＲＭＡＬなど精度管理物質１０６の濃度を示す情報である。測定項目２５３は、精度管理測定の項目を示す情報である。異常判定ルール２５４は、使用者への通知が必要か否かを判定する判定項目を示す情報である。例えば、アクションリミットオーバー２５４ａは複数の分析装置１００ａから得た精度管理データ２４０の平均値±許容％を超えた場合に使用者への通知が必要と判定し、トレンド２５４ｂは精度管理データ２４０が許容範囲を超えて４回連続同一方向に上昇または下降した場合に使用者への通知が必要と判定する。ユーザ用の判定の有無２５５は、分析装置１００ａの使用者が設定することのできる設定であり、精度管理データ２４０を受信したときに、各異常判定ルール２５４により判定を実施するか否かを示す情報である。
外部連携エラーの判定の有無２５６は、カスタマーサポートセンター２０２の技術者２０５が設定することのできる設定であり、精度管理データ２４０を受信したときに、各異常判定ルール２５４により判定を実施するか否かを示す情報である。
その後、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ２０３において、精度管理エラー判定条件２５０の外部連携エラー判定の有無２５６を参照して、精度管理データ２４０に対して使用者に通知を行うか否かの判定を行う。
なお、本実施の形態においては、ステップＳ２０２においてユーザ用の判定の有無２５５を参照し、分析装置１００ａの使用者に通知を行うか否かの判定を行い、次にステップＳ２０３において、外部連携エラー判定の有無２５６を参照して、分析装置１００ａの使用者に通知を行うか否かの判定を行う構成について述べたが、どちらか１つの判定条件を選択することができ、選択した判定条件を参照して分析装置１００ａの使用者に通知を行うか否かの判定を行う構成であってもよい。
なお、本実施の形態においては、ステップＳ２０２においてユーザ用の判定の有無２５５を参照し、分析装置１００ａの使用者に通知を行うか否かの判定を行い、次にステップＳ２０３において、外部連携エラー判定の有無２５６を参照して、分析装置１００ａの使用者に通知を行うか否かの判定を行う構成について述べたが、どちらか１つの判定条件を選択することができ、選択した判定条件を参照して分析装置１００ａの使用者に通知を行うか否かの判定を行う構成であってもよい。
ＣＰＵ２２０が、ステップＳ２２０において、上記ステップＳ２０２またはステップＳ２０３の判定処理で使用者への通知が必要と判断した場合（ステップＳ２２０においてＹｅｓ）、ステップＳ２２１において、精度管理結果２６０（図１１参照）をハードディスク２２３の精度管理結果データベース２２３ａに記憶し、コールセンター２０３の複数の端末装置３００から通知先となる端末装置３００を決定し、ステップＳ２２３において、ステップＳ２２２で決定した通知先を参照して、ネットワーク２０１を介してコールセンター２０３の端末装置３００に使用者への通知が必要である旨を通知する。一方、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ２２０において使用者への通知が必要と判断されなかった場合（ステップＳ２２０においてＮｏ）、ステップＳ２２１ないしステップＳ２２３の処理を実行せず、処理をステップＳ２３０に進める。
図１１は、ステップＳ２２３において、管理装置２００のＣＰＵ２２０からコールセンター２０３の端末装置３００に通知される精度管理結果２６０を示す模式図である。精度管理結果２６０は、装置情報２６１と、精度管理物質情報２６２と、測定項目２６３と、ユーザによる判定条件２６４と、技術者による判定条件２６５と、精度管理測定日２６６と、精度管理結果２６７と、エラー名称２６８とを含んでいる。
装置情報２６１は、装置名称２６１ｂと、工場出荷時に各分析装置本体１０１に付加されるＰＳ Ｃｏｄｅ２６１ｃと、シリアルＮｏ．２６１ｄとを含む。
精度管理物質情報２６２は、精度管理物質の名称２６２ａと精度管理物質１０６のレベル２６２ｂとＬｏｔ Ｎｏ．２６２ｃとを含む。
精度管理物質の名称２６２ａは、精度管理物質１０６の名称を示す情報である。レベル２６２ｂは、ＬＯＷ、ＮＯＲＭＡＬなど精度管理物質１０６の濃度を示す情報である。Ｌｏｔ Ｎｏ．２６２ｃは製造時のロットを示す情報である。測定項目２６３は、ＣＰＵ２２０が受信した精度管理データ２４０において、通知判定処理プログラム２２３ｈでユーザへの通知が必要と判定した精度管理測定の項目を示す情報である。ユーザによる判定条件２６４と技術者による判定条件２６５は、各判定条件の使用の有無を示す情報である。精度管理測定日２６６は、精度管理測定が完了した日時を示す情報である。精度管理結果２６７とエラー名称２６８は、ステップＳ２０２またはステップＳ２０３の通知判定処理において、異常と判定された測定項目２６３の測定結果と使用者への通知が必要と判定した異常判定ルール２５４を示す情報である。
装置情報２６１は、装置名称２６１ｂと、工場出荷時に各分析装置本体１０１に付加されるＰＳ Ｃｏｄｅ２６１ｃと、シリアルＮｏ．２６１ｄとを含む。
精度管理物質情報２６２は、精度管理物質の名称２６２ａと精度管理物質１０６のレベル２６２ｂとＬｏｔ Ｎｏ．２６２ｃとを含む。
精度管理物質の名称２６２ａは、精度管理物質１０６の名称を示す情報である。レベル２６２ｂは、ＬＯＷ、ＮＯＲＭＡＬなど精度管理物質１０６の濃度を示す情報である。Ｌｏｔ Ｎｏ．２６２ｃは製造時のロットを示す情報である。測定項目２６３は、ＣＰＵ２２０が受信した精度管理データ２４０において、通知判定処理プログラム２２３ｈでユーザへの通知が必要と判定した精度管理測定の項目を示す情報である。ユーザによる判定条件２６４と技術者による判定条件２６５は、各判定条件の使用の有無を示す情報である。精度管理測定日２６６は、精度管理測定が完了した日時を示す情報である。精度管理結果２６７とエラー名称２６８は、ステップＳ２０２またはステップＳ２０３の通知判定処理において、異常と判定された測定項目２６３の測定結果と使用者への通知が必要と判定した異常判定ルール２５４を示す情報である。
次に、コールセンター２０３の端末装置３００のＣＰＵ３２０がステップＳ３００において、ネットワーク２０１を介して、管理装置２００から受信したデータが、図１１に示す精度管理結果２６０と判断した場合（ステップＳ３００においてＹｅｓ）、ステップＳ３０１において画像出力インタフェース３２７を介してディスプレイ３００ｂに図１１に示す精度管理結果２６０を表示し、使用者への通知が必要であることを知らせる。
その後、ステップＳ３２０において、ＣＰＵ３２０により、コールセンターの端末装置３００のオペレーティングシステム（ＯＳ）であるＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）のスタートメニューからシャットダウンが選択されることによってＯＳのシャットダウンが指示されたか否かを判断する。そして、ステップＳ３２０において、ＯＳのシャットダウンが指示されていないと判断した場合には（ステップＳ３２０においてＮｏ）、ステップＳ３００に戻る。また、ステップＳ３２０において、ＯＳのシャットダウンが指示されたと判断した場合には（ステップＳ３２０においてＹｅｓ）、ステップＳ３２１に進み、ＣＰＵ３２０により、コールセンター２０３の端末装置３００のＯＳであるＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）のシャットダウン処理が行われ、処理を終了する。
一方、ステップＳ３００において、図１０に示す精度管理結果２６０でないと判断した場合（ステップＳ３００においてＮｏ）、ステップＳ３１０の処理を実行する。
その後、ステップＳ３２０において、ＣＰＵ３２０により、コールセンターの端末装置３００のオペレーティングシステム（ＯＳ）であるＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）のスタートメニューからシャットダウンが選択されることによってＯＳのシャットダウンが指示されたか否かを判断する。そして、ステップＳ３２０において、ＯＳのシャットダウンが指示されていないと判断した場合には（ステップＳ３２０においてＮｏ）、ステップＳ３００に戻る。また、ステップＳ３２０において、ＯＳのシャットダウンが指示されたと判断した場合には（ステップＳ３２０においてＹｅｓ）、ステップＳ３２１に進み、ＣＰＵ３２０により、コールセンター２０３の端末装置３００のＯＳであるＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）のシャットダウン処理が行われ、処理を終了する。
一方、ステップＳ３００において、図１０に示す精度管理結果２６０でないと判断した場合（ステップＳ３００においてＮｏ）、ステップＳ３１０の処理を実行する。
次に、図７に沿って、分析装置１００ａからエラー情報２８０がネットワーク１０３、２０１を介して、管理装置２００に送信され、その後、管理装置２００からネットワーク２０１を介して、コールセンター２０３の端末装置３００に通知を行うまでの処理を説明する。
ステップＳ１０６において、使用者により分析装置本体１０１のシャットダウン指示があったと判断した場合（ステップＳ１０６においてＹｅｓ）、ＣＰＵ１２０はステップＳ１０７において、ネットワーク１０３、２０１を介して、管理装置２００に図１５に示すエラー情報２８０を送信する。
一方、ステップＳ１０６において、分析装置本体１０１のシャットダウンが指示されなかった場合（ステップＳ１０６においてＮｏ）、ＣＰＵ１２０は、ステップＳ１００に処理を戻し、これによってステップＳ１００からステップＳ１０５の動作が繰り返される。
ステップＳ１０６において、使用者により分析装置本体１０１のシャットダウン指示があったと判断した場合（ステップＳ１０６においてＹｅｓ）、ＣＰＵ１２０はステップＳ１０７において、ネットワーク１０３、２０１を介して、管理装置２００に図１５に示すエラー情報２８０を送信する。
一方、ステップＳ１０６において、分析装置本体１０１のシャットダウンが指示されなかった場合（ステップＳ１０６においてＮｏ）、ＣＰＵ１２０は、ステップＳ１００に処理を戻し、これによってステップＳ１００からステップＳ１０５の動作が繰り返される。
図１５は、分析装置１００ａから管理装置２００に送信されるエラー情報２８０を示す模式図である。分析装置１００ａから送信されるエラー情報２８０は、連番２８１と、装置情報２８２と、エラー発生日時２８３と、エラーコード２８４とを含んでいる。装置情報２８２は、分析装置１００ａを識別するため、分析装置１００ａが設置されている施設名２８２ａと、分析装置１００ａの名称２８２ｂと、工場出荷時に付加されるＰＳ Ｃｏｄｅ２８２ｃと、シリアルＮｏ．２８２ｄとを示す情報を含んでいる。エラー発生日時２８３は、エラーの発生した日付２８３ａと、エラーの発生した時刻２８３ｂとを含んでいる。エラーＣｏｄｅ２８４は発生したエラーの識別情報を示しており、分析装置１００ａから受信したエラーの種類を一意に識別することができる。
管理装置２００のＣＰＵ２２０は、ステップＳ２１１において、ネットワーク１０３、２０１を介して分析装置１００ａから受信したデータが図１５に示すエラー情報２８０であると判断すると（ステップＳ２１１においてＹｅｓ）、ステップＳ２１２において受信したエラー情報２８０をハードディスク２２３のエラー情報データベース２２３ｄに記憶する。そして、ステップＳ２１３において、通知判定処理プログラム２２３ｈを実行し、図１６に示すエラー情報判定条件データベース２２３ｅのエラー情報判定条件２９０を参照して、分析装置１００ａの使用者への通知が必要か否かの判定処理を実行する。
図１６は、エラー情報判定条件データベース２２３ｅに記憶されているエラー情報判定条件２９０を示す模式図である。エラー情報判定条件２９０は、装置名２９１と、エラー名称２９２と、エラーＣｏｄｅ２９３と、アクションリミット２９４とを含んでいる。装置名２９１は、分析装置１００ａの名称を示す情報である。エラー名称２９２は、エラーの名称を示す情報である。エラーＣｏｄｅ２９３は、エラー名称２９２に一意に対応した識別情報を示す情報である。アクションリミット２９４は、１日に分析装置１００ａから受信したエラー情報２８０にエラーＣｏｄｅ２９３に示すエラーがアクションリミット２９４で指定した回数を超えて発生していた場合に、使用者に通知が必要と判定する情報である。
例えば、図１６に示すエラー情報判定条件２９０における、エラー名称２９２のショートサンプルを例に挙げる。ショートサンプルは、制御部１１７が検体を吸引しているにも関わらず、センサ１１４ａにより検体の吸引が十分に行えなかったと判断した場合に発するエラーを示す。前記エラーが１日に１０回以上発生した場合に、判定処理は、使用者への通知が必要と判定することを示す。
例えば、図１６に示すエラー情報判定条件２９０における、エラー名称２９２のショートサンプルを例に挙げる。ショートサンプルは、制御部１１７が検体を吸引しているにも関わらず、センサ１１４ａにより検体の吸引が十分に行えなかったと判断した場合に発するエラーを示す。前記エラーが１日に１０回以上発生した場合に、判定処理は、使用者への通知が必要と判定することを示す。
ステップＳ２２０において、上記ステップＳ２１３で実行した通知判定処理プログラム２２３ｈにより、使用者への通知が必要と判定された場合（Ｓ２２０においてＹｅｓ）、ステップＳ２２１において、図１７に示すエラー情報判定結果２９５をハードディスク２２３のエラー情報データベース２２３ｄに記憶する。そして、ステップＳ２２２において、通知先となるコールセンター２０３の端末装置３００を決定し、ステップＳ２２３において、ステップ２２２で決定した通知先を参照して、ネットワーク２０１を介してコールセンター２０３の端末装置３００に使用者への通知が必要である旨を通知する。
一方、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ２２０において使用者への通知が必要と判断されなかった場合（ステップＳ２２０においてＮｏ）、ステップＳ２２１ないしステップＳ２２３の処理を実行せず、ステップ２３０において、所定の時間が経過したか否かを判断する。
一方、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ２２０において使用者への通知が必要と判断されなかった場合（ステップＳ２２０においてＮｏ）、ステップＳ２２１ないしステップＳ２２３の処理を実行せず、ステップ２３０において、所定の時間が経過したか否かを判断する。
図１７は、管理装置２００からコールセンターの端末装置３００に通知されるエラー情報判定結果２９５を示す模式図である。
管理装置２００からコールセンター２０３の端末装置３００に送信されるエラー情報判定結果２９５は、装置情報２９６と、エラー発生日時２９７と、エラー情報２９８と、アクションリミット２９９とを含んでいる。装置情報２９６は、分析装置１００ａが設置されている施設名２９６ａと、分析装置１００ａを識別するため、分析装置１００ａの名称２９６ｂと、工場出荷時に付加されるＰＳ Ｃｏｄｅ２９６ｃと、シリアルＮｏ．２９６ｄとを示す情報を含んでいる。エラー発生日時２９７は、エラーの発生した日付および時刻を示す情報である。エラー情報２９８はエラー名称２９８ａとエラーコード２９８ｂを含んでいる。エラー名称２９８ａは分析装置２００で発生したエラーの名称を示す情報である。エラーＣｏｄｅ２９８ｂは、エラー名称に対応するエラーの識別情報を示す情報である。
アクションリミット２９９は、上記エラー情報２９８のエラーが１日にアクションリミット２９９に設定した回数を越えた場合に、使用者に通知が必要と判定する回数を示す情報である。
管理装置２００からコールセンター２０３の端末装置３００に送信されるエラー情報判定結果２９５は、装置情報２９６と、エラー発生日時２９７と、エラー情報２９８と、アクションリミット２９９とを含んでいる。装置情報２９６は、分析装置１００ａが設置されている施設名２９６ａと、分析装置１００ａを識別するため、分析装置１００ａの名称２９６ｂと、工場出荷時に付加されるＰＳ Ｃｏｄｅ２９６ｃと、シリアルＮｏ．２９６ｄとを示す情報を含んでいる。エラー発生日時２９７は、エラーの発生した日付および時刻を示す情報である。エラー情報２９８はエラー名称２９８ａとエラーコード２９８ｂを含んでいる。エラー名称２９８ａは分析装置２００で発生したエラーの名称を示す情報である。エラーＣｏｄｅ２９８ｂは、エラー名称に対応するエラーの識別情報を示す情報である。
アクションリミット２９９は、上記エラー情報２９８のエラーが１日にアクションリミット２９９に設定した回数を越えた場合に、使用者に通知が必要と判定する回数を示す情報である。
次に、コールセンターの端末装置３００のＣＰＵ３２０は、ステップＳ３１０において、ネットワーク２０１を介して、管理装置２００から受信したデータが図１７に示すエラー情報判定結果２９５と判断した場合（ステップＳ３１０においてＹｅｓ）、ステップＳ３１１において、画像出力インタフェース３２７を介してディスプレイ３００ｂに図１７に示すエラー情報判定結果２９５を表示する。
一方、ステップＳ３１０において、図１７に示す精度管理データの判定結果でないと判断した場合（ステップＳ３１０においてＮｏ）、ＣＰＵ３２０は、ステップＳ３２０の処理を実行する。
ステップＳ３２０において、ＣＰＵ３２０により、コールセンター２０３の端末装置３００のＯＳであるＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）のスタートメニューからシャットダウンが選択されることによってＯＳのシャットダウンが指示されたか否かを判断する。そして、ステップＳ３２０において、ＯＳのシャットダウンが指示されていないと判断した場合（ステップＳ３２０においてＮｏ）、ステップＳ３００に戻る。また、ステップＳ３２０において、ＯＳのシャットダウンが指示されたと判断した場合（ステップＳ３２０においてＹｅｓ）、ステップＳ３２１に進み、ＣＰＵ３２０により、コールセンター２０３の端末装置３００のＯＳであるＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）のシャットダウン処理が行われ、処理を終了する。
一方、ステップＳ３１０において、図１７に示す精度管理データの判定結果でないと判断した場合（ステップＳ３１０においてＮｏ）、ＣＰＵ３２０は、ステップＳ３２０の処理を実行する。
ステップＳ３２０において、ＣＰＵ３２０により、コールセンター２０３の端末装置３００のＯＳであるＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）のスタートメニューからシャットダウンが選択されることによってＯＳのシャットダウンが指示されたか否かを判断する。そして、ステップＳ３２０において、ＯＳのシャットダウンが指示されていないと判断した場合（ステップＳ３２０においてＮｏ）、ステップＳ３００に戻る。また、ステップＳ３２０において、ＯＳのシャットダウンが指示されたと判断した場合（ステップＳ３２０においてＹｅｓ）、ステップＳ３２１に進み、ＣＰＵ３２０により、コールセンター２０３の端末装置３００のＯＳであるＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）のシャットダウン処理が行われ、処理を終了する。
また、ステップＳ２３０において、ＣＰＵ２２０は前回のグラフ作成処理から所定の期間（例えば１ヶ月）が経過すると（ステップＳ２３０においてＹｅｓ）、ステップＳ２３１において、図５に示すグラフ作成処理プログラム２２３ｉを実行して、精度管理結果データベース２２３ａに蓄積されている精度管理結果２６０およびエラー情報データベース２２３ｄに蓄積されているエラー情報判定結果２９５の集計を行い、ハードディスク２２３の所定の領域に出力する。上記グラフ作成処理（ステップＳ２３１）の実行後、ステップＳ２００の処理に戻る。
一方、ステップＳ２３０において、ＣＰＵ２２０は所定の期間が経過していないと判断すると（ステップＳ２３０においてＮｏ）、ステップＳ２３２に進む。
一方、ステップＳ２３０において、ＣＰＵ２２０は所定の期間が経過していないと判断すると（ステップＳ２３０においてＮｏ）、ステップＳ２３２に進む。
次に、ステップＳ２３２において、カスタマーサポートセンター２０２の技術者２０５により図９に示す精度管理エラー判定条件２５０のユーザ用の判定の有無２５５、外部連携エラー判定の有無２５６、またはエラー情報判定条件２９０のアクションリミット２９４のうちいずれかの更新要求があった場合（ステップＳ２３２においてＹｅｓ）、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ２３３において、判定条件更新プログラム２２３ｊを実行し、図５に示すハードディスク２２３の精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂまたはエラー情報判定条件データベース２２３ｅに記憶している判定条件を、受信した判定条件に基づき更新を行う。
図１０は、カスタマーサポートセンター２０２の技術者２０５が図５に示す精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂの更新を行う画面の模式図である。
精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３１０は主にマテリアル名３１１と、レベル３１２と、測定項目３１３と、異常判定ルール３１４と、ユーザ用の判定の有無３１５と、外部連携エラーの判定の有無３１６と、ＯＫボタン３１７と、キャンセルボタン３１８とを含んでいる。
マテリアル名３１１は精度管理物質１０６の名称を示す情報である。レベル３１２はＬＯＷ、ＮＯＲＭＡＬなど精度管理物質１０６の濃度を示す情報である。測定項目３１３は、精度管理測定の項目を示す情報である。異常判定ルール３１４は、使用者への通知が必要か否かを判定する判定項目を示す情報である。ユーザ用の判定の有無３１５は、分析装置１００ａの使用者が設定することのできる設定であり、ユーザ用の判定の有無用チェックボックス３１５ａを含んでいる。ユーザ用の判定の有無用チェックボックス３１５ａは、チェックが選択されている場合は使用者への通知が必要か否かを判定し、チェックが選択されていない場合は、使用者への通知が必要か否かの判定を行わないことを示す情報である。外部連携エラーの判定の有無３１６は、カスタマーサポートセンター２０２の技術者２０５が設定することのできる設定であり、外部連携エラーの判定の有無用チェックボックス３１６ａを含んでいる。外部連携エラーの判定の有無用チェックボックス３１６ａはチェックが選択されている場合は使用者への通知が必要か否かを判定し、チェックが選択されていない場合は、使用者への通知が必要か否かの判定を行わないことを示す情報である。
ＯＫボタン３１７が押されると、精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３１０に表示されている設定内容にて精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂの内容が更新され、精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３１０を閉じる。また、キャンセルボタン３１８が押されると、精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂの内容を更新せず、精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３１０を閉じる。
例えば、図１０に示す精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３１０は、分析装置１００ａから精度管理データ２４０を受信した場合、マテリアル名３１１が精度管理物質Ａ、レベル３１２がＬＯＷ、測定項目３１３がＲＢＣ、異常判定ルール３１４がアクションリミットオーバーについて、ステップＳ２０２では使用者への通知が必要か否かの判定を行うが、ステップＳ２０３では使用者への通知が必要か否かの判定を行わないことを示す。
一方、ステップＳ２３２において、ＣＰＵ２２０は図９に示す精度管理エラー判定条件２５０のユーザ用の判定の有無２５５、外部連携エラーの判定の有無２５６、または図１６に示すエラー情報判定条件２９０のアクションリミット２９４のうち、いずれの更新要求もないと判断すると（ステップＳ２３２においてＮｏ）、ステップＳ２００の処理に戻る。
精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３１０は主にマテリアル名３１１と、レベル３１２と、測定項目３１３と、異常判定ルール３１４と、ユーザ用の判定の有無３１５と、外部連携エラーの判定の有無３１６と、ＯＫボタン３１７と、キャンセルボタン３１８とを含んでいる。
マテリアル名３１１は精度管理物質１０６の名称を示す情報である。レベル３１２はＬＯＷ、ＮＯＲＭＡＬなど精度管理物質１０６の濃度を示す情報である。測定項目３１３は、精度管理測定の項目を示す情報である。異常判定ルール３１４は、使用者への通知が必要か否かを判定する判定項目を示す情報である。ユーザ用の判定の有無３１５は、分析装置１００ａの使用者が設定することのできる設定であり、ユーザ用の判定の有無用チェックボックス３１５ａを含んでいる。ユーザ用の判定の有無用チェックボックス３１５ａは、チェックが選択されている場合は使用者への通知が必要か否かを判定し、チェックが選択されていない場合は、使用者への通知が必要か否かの判定を行わないことを示す情報である。外部連携エラーの判定の有無３１６は、カスタマーサポートセンター２０２の技術者２０５が設定することのできる設定であり、外部連携エラーの判定の有無用チェックボックス３１６ａを含んでいる。外部連携エラーの判定の有無用チェックボックス３１６ａはチェックが選択されている場合は使用者への通知が必要か否かを判定し、チェックが選択されていない場合は、使用者への通知が必要か否かの判定を行わないことを示す情報である。
ＯＫボタン３１７が押されると、精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３１０に表示されている設定内容にて精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂの内容が更新され、精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３１０を閉じる。また、キャンセルボタン３１８が押されると、精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂの内容を更新せず、精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３１０を閉じる。
例えば、図１０に示す精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３１０は、分析装置１００ａから精度管理データ２４０を受信した場合、マテリアル名３１１が精度管理物質Ａ、レベル３１２がＬＯＷ、測定項目３１３がＲＢＣ、異常判定ルール３１４がアクションリミットオーバーについて、ステップＳ２０２では使用者への通知が必要か否かの判定を行うが、ステップＳ２０３では使用者への通知が必要か否かの判定を行わないことを示す。
一方、ステップＳ２３２において、ＣＰＵ２２０は図９に示す精度管理エラー判定条件２５０のユーザ用の判定の有無２５５、外部連携エラーの判定の有無２５６、または図１６に示すエラー情報判定条件２９０のアクションリミット２９４のうち、いずれの更新要求もないと判断すると（ステップＳ２３２においてＮｏ）、ステップＳ２００の処理に戻る。
図１２はステップＳ２３１のグラフ作成処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ２２０は、ステップＳ２７１において、精度管理結果データベース２２３ａから所定の期間の精度管理結果２６０を取得し、ステップＳ２７２において、取得した結果から、装置名２６１ｂ毎に精度管理結果２６０を分類する。
次に、ステップＳ２７３において、ステップＳ２７２で分類した精度管理結果２６０から、精度管理物質の名称２６２ａ毎に精度管理結果２６０を分類し、さらに精度管理物質１０６の濃度を示す２６２ｂ毎に精度管理結果２６０を分類する。さらにステップＳ２７４において、分類した精度管理結果２６０を測定項目２６３毎に分類し、ステップＳ２７５において、分類した精度管理結果２６０をエラー名称２６８毎に分類する。
これにより、対象期間が前回のグラフ作成日から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、精度管理物質名が精度管理物質Ａであり、レベルがＬＯＷであり、測定項目がＲＢＣであり、エラー名称がアクションリミットオーバーであるグループ（これをグループ１とする）、対象期間が前回のグラフ作成から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、精度管理物質名が精度管理物質Ａであり、レベルがＬＯＷであり、測定項目がＲＢＣであり、エラー名称がトレンドであるグループ（これをグループ２とする）、対象期間が前回のグラフ作成から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、精度管理物質名が精度管理物質Ｂであり、レベルがＮＯＲＭＡＬであり、測定項目がＨＧＢであり、エラー名称がアクションリミットオーバーであるグループ（これをグループ３とする）などが生成される。
その後、ステップＳ２７６において、ステップＳ２７５で生成されたグループのそれぞれについて、通知判定率を下記の式（１）を用いて算出する。
通知判定率 ＝ 使用者への通知件数÷総精度管理データ数 ・・・（１）
ここで、使用者への通知件数とは、上記それぞれのグループに含まれる精度管理結果２６０の数である。また、総精度管理データ数とは、対象期間に複数の分析装置１００ａから受信した精度管理物質のレベル毎の精度管理データ２４０の数を示す。
例えば、上記それぞれのグループの通知判定率を算出する場合、グループ１とグループ２の通知判定率算出に際しては、総精度管理データ数とは、対象期間が前回のグラフ作成日から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、精度管理物質名が精度管理物質Ａであり、レベルがＬＯＷであるグループに含まれる精度管理データ２４０の数を示す。また、グループ３の通知判定率算出に際しては、対象期間が前回のグラフ作成から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、精度管理物質名が精度管理物質Ｂであり、レベルがＮＯＲＭＡＬであるグループに含まれる精度管理データ２４０の数を示す。
ステップＳ２７７において、ステップＳ２７６で算出した通知判定率を測定項目２６３毎に積上げ棒グラフに出力する。さらにステップＳ２７８において、ステップＳ２７７で出力したグラフを精度管理用集計結果データベース２２３ｃの所定の領域に記憶する。
次に、ステップＳ２７３において、ステップＳ２７２で分類した精度管理結果２６０から、精度管理物質の名称２６２ａ毎に精度管理結果２６０を分類し、さらに精度管理物質１０６の濃度を示す２６２ｂ毎に精度管理結果２６０を分類する。さらにステップＳ２７４において、分類した精度管理結果２６０を測定項目２６３毎に分類し、ステップＳ２７５において、分類した精度管理結果２６０をエラー名称２６８毎に分類する。
これにより、対象期間が前回のグラフ作成日から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、精度管理物質名が精度管理物質Ａであり、レベルがＬＯＷであり、測定項目がＲＢＣであり、エラー名称がアクションリミットオーバーであるグループ（これをグループ１とする）、対象期間が前回のグラフ作成から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、精度管理物質名が精度管理物質Ａであり、レベルがＬＯＷであり、測定項目がＲＢＣであり、エラー名称がトレンドであるグループ（これをグループ２とする）、対象期間が前回のグラフ作成から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、精度管理物質名が精度管理物質Ｂであり、レベルがＮＯＲＭＡＬであり、測定項目がＨＧＢであり、エラー名称がアクションリミットオーバーであるグループ（これをグループ３とする）などが生成される。
その後、ステップＳ２７６において、ステップＳ２７５で生成されたグループのそれぞれについて、通知判定率を下記の式（１）を用いて算出する。
通知判定率 ＝ 使用者への通知件数÷総精度管理データ数 ・・・（１）
ここで、使用者への通知件数とは、上記それぞれのグループに含まれる精度管理結果２６０の数である。また、総精度管理データ数とは、対象期間に複数の分析装置１００ａから受信した精度管理物質のレベル毎の精度管理データ２４０の数を示す。
例えば、上記それぞれのグループの通知判定率を算出する場合、グループ１とグループ２の通知判定率算出に際しては、総精度管理データ数とは、対象期間が前回のグラフ作成日から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、精度管理物質名が精度管理物質Ａであり、レベルがＬＯＷであるグループに含まれる精度管理データ２４０の数を示す。また、グループ３の通知判定率算出に際しては、対象期間が前回のグラフ作成から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、精度管理物質名が精度管理物質Ｂであり、レベルがＮＯＲＭＡＬであるグループに含まれる精度管理データ２４０の数を示す。
ステップＳ２７７において、ステップＳ２７６で算出した通知判定率を測定項目２６３毎に積上げ棒グラフに出力する。さらにステップＳ２７８において、ステップＳ２７７で出力したグラフを精度管理用集計結果データベース２２３ｃの所定の領域に記憶する。
図１３は、ステップＳ２７７で出力され、コールセンター２０３の端末装置３００に表示されるグラフの一例である。グラフの上部には、集計期間４０１と、分析装置名４０２と、精度管理物質名４０３と、精度管理物質の濃度４０４とを表示する。
グラフ４００には、精度管理データ２４０についての異常判定ルール２５４の各項目の通知判定率を確認するための積上げ棒グラフを表示する。ＲＢＣ４０５は精度管理測定の項目を示す情報である。４０６はＲＢＣ４０５のアクションリミットの通知判定率を示す情報である。４０７はＲＢＣ４０５のトレンドの通知判定率を示す情報である。また、ＨＧＢ４０８は精度管理測定の項目を示す情報である。４０９はＨＧＢ４０８のアクションリミットの通知判定率を示す情報である。４１０はＨＧＢのトレンドの通知判定率を示す情報である。
図１３より、装置Ａを対象に４月度の精度管理測定の集計の結果、精度管理物質Ａの濃度レベル１について、精度管理項目ＲＢＣは、ＨＧＢと比較してトレンドによる通知判定率が高く、例えばその原因が精度管理物質ＡのＲＢＣの保存安定性に由来するものである場合には、精度管理物質１０６自身に問題があり、分析装置１００ａの問題ではないので、ＲＢＣのトレンドに関する判定条件を緩くして、使用者への通知を減らすといった判断を得ることができる。
図１３より、装置Ａを対象に４月度の精度管理測定の集計の結果、精度管理物質Ａの濃度レベル１について、精度管理項目ＲＢＣは、ＨＧＢと比較してトレンドによる通知判定率が高く、例えばその原因が精度管理物質ＡのＲＢＣの保存安定性に由来するものである場合には、精度管理物質１０６自身に問題があり、分析装置１００ａの問題ではないので、ＲＢＣのトレンドに関する判定条件を緩くして、使用者への通知を減らすといった判断を得ることができる。
次に、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ２８１においてハードディスク２２３のエラー情報データベース２２３ｄから所定の期間のエラー情報判定結果２９５を取得し、ステップＳ２８２において、取得したエラー情報判定結果２９５から、分析装置１００ａの名称２９６ｂ毎にエラー情報判定結果２９５を分類する。次に、ステップＳ２８３において、ステップＳ２８２で分類したエラー情報判定結果２９５から、エラー情報２９８毎にエラー情報判定結果２９５を分類する。
これにより、対象期間が前回のグラフ作成日から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、エラー名称がショートサンプルであるグループ（これをグループ４とする）、対象期間が前回のグラフ作成から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、エラー名称が全血吸引用モータ異常停止であるグループ（これをグループ５とする）、対象期間が前回のグラフ作成から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ｂであり、エラー名称がショートサンプルであるグループ（これをグループ６とする）などが生成される。
その後、ステップＳ２８４において、ステップＳ２８３で生成されたグループのそれぞれについて、通知判定率を下記の式（２）を用いて算出する。
通知判定率 ＝ 通知が必要と判定された件数÷管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数 ・・・（２）
ここで、通知が必要と判定された件数は、上記それぞれのグループに含まれるエラー情報判定結果２９５の数である。また、管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数とは、管理装置２００に接続されている同じ装置名称の分析装置１００ａの数を示す。
例えば上記それぞれのグループの通知判定率を算出する場合、グループ４とグループ５の通知判定率算出に際しては、管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数とは、管理装置２００に接続されている分析装置１００ａのうち、分析装置名が装置Ａである分析装置１００ａの数を示す。また、グループ６の通知判定率算出に際しては、管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数とは、管理装置２００に接続されている分析装置１００ａのうち、分析装置名が装置Ｂである分析装置１００ａの数を示す。
ステップＳ２８５において、ステップＳ２８４で算出した通知判定率を装置名２９６ｂ毎に積上げ棒グラフに出力する。さらにステップＳ２８６において、ステップＳ２８５で出力したグラフをエラー情報用集計結果データベース２２３ｆの所定の領域に記憶する。
これにより、対象期間が前回のグラフ作成日から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、エラー名称がショートサンプルであるグループ（これをグループ４とする）、対象期間が前回のグラフ作成から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、エラー名称が全血吸引用モータ異常停止であるグループ（これをグループ５とする）、対象期間が前回のグラフ作成から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ｂであり、エラー名称がショートサンプルであるグループ（これをグループ６とする）などが生成される。
その後、ステップＳ２８４において、ステップＳ２８３で生成されたグループのそれぞれについて、通知判定率を下記の式（２）を用いて算出する。
通知判定率 ＝ 通知が必要と判定された件数÷管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数 ・・・（２）
ここで、通知が必要と判定された件数は、上記それぞれのグループに含まれるエラー情報判定結果２９５の数である。また、管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数とは、管理装置２００に接続されている同じ装置名称の分析装置１００ａの数を示す。
例えば上記それぞれのグループの通知判定率を算出する場合、グループ４とグループ５の通知判定率算出に際しては、管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数とは、管理装置２００に接続されている分析装置１００ａのうち、分析装置名が装置Ａである分析装置１００ａの数を示す。また、グループ６の通知判定率算出に際しては、管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数とは、管理装置２００に接続されている分析装置１００ａのうち、分析装置名が装置Ｂである分析装置１００ａの数を示す。
ステップＳ２８５において、ステップＳ２８４で算出した通知判定率を装置名２９６ｂ毎に積上げ棒グラフに出力する。さらにステップＳ２８６において、ステップＳ２８５で出力したグラフをエラー情報用集計結果データベース２２３ｆの所定の領域に記憶する。
図１４は、ステップＳ２８５で出力され、コールセンター２０３の端末装置３００に表示されるグラフの一例である。グラフの上部には、集計期間４５１と分析装置名４５２を表示する。
４５３は、ショートサンプルエラーの通知判定率を示す情報である。ショートサンプルエラーとは、検体吸引部１１４において、検体吸引時にセンサ１１４ａが検体を十分に吸引できないことを検知したときに発生するエラーを示す。
４５４は、ブランクエラーの通知判定率を示す情報である。ブランクエラーとは、検出部１１６において、前検体の試料が検出部１１６において所定の濃度以上残留していることを示す。
４５５はラック動作異常エラーの通知判定率を示す情報である。ラック動作異常は、搬送部１１１が検体を検体ＩＤ読取部１１２または検体吸引部１１４に搬送しているときに、検体を正常に搬送できなかったときに発生するエラーを示す。
４５６は、検体ＩＤ読取りエラーの通知判定率を示す情報である。検体ＩＤ読取りエラーとは、検体に貼り付けられたバーコードをバーコードリーダ１１２ａにて読取れなかったことを示す。
４５３は、ショートサンプルエラーの通知判定率を示す情報である。ショートサンプルエラーとは、検体吸引部１１４において、検体吸引時にセンサ１１４ａが検体を十分に吸引できないことを検知したときに発生するエラーを示す。
４５４は、ブランクエラーの通知判定率を示す情報である。ブランクエラーとは、検出部１１６において、前検体の試料が検出部１１６において所定の濃度以上残留していることを示す。
４５５はラック動作異常エラーの通知判定率を示す情報である。ラック動作異常は、搬送部１１１が検体を検体ＩＤ読取部１１２または検体吸引部１１４に搬送しているときに、検体を正常に搬送できなかったときに発生するエラーを示す。
４５６は、検体ＩＤ読取りエラーの通知判定率を示す情報である。検体ＩＤ読取りエラーとは、検体に貼り付けられたバーコードをバーコードリーダ１１２ａにて読取れなかったことを示す。
図１４より、搬送部１１１に関するエラー（ラック動作異常）の通知判定率が０．１％であり、例えば、前月と比較して通知判定率が高くなっている場合には、時間経過と共に搬送部１１１のエラーの発生頻度が高くなることが予想される。これにより、次月度は分析装置１００ａのダウンタイムを軽減するため、搬送部１１１に関するエラーのエラー情報判定条件２９０のラック動作異常に対するアクションリミット２９４の設定を小さな値し、通知の必要と判定された施設に判定された施設に対し技術者２０４を派遣して重大な故障を予防することができる。
また、ショートサンプルエラーが発生した分析装置１００ａについて、試験管内の検体量が規定量に満たなかったなど、装置の故障以外の原因により頻繁に使用者への通知が発生していることが判明した場合には、エラー情報判定条件２９０のショートサンプルに対するアクションリミット２９４の設定を大きな値にし、使用者への通知回数を減らすなどの判断も得ることができる。
さらに、エラーの発生頻度の高いユニットが何であるかの情報を得ることができるので、次期装置の開発の際には、優先して改良設計を行わなければならないユニットがどれであるかを知ることができ、分析装置１００ａのダウンタイムを軽減する効率良い装置開発への有効な情報となる。
また、ショートサンプルエラーが発生した分析装置１００ａについて、試験管内の検体量が規定量に満たなかったなど、装置の故障以外の原因により頻繁に使用者への通知が発生していることが判明した場合には、エラー情報判定条件２９０のショートサンプルに対するアクションリミット２９４の設定を大きな値にし、使用者への通知回数を減らすなどの判断も得ることができる。
さらに、エラーの発生頻度の高いユニットが何であるかの情報を得ることができるので、次期装置の開発の際には、優先して改良設計を行わなければならないユニットがどれであるかを知ることができ、分析装置１００ａのダウンタイムを軽減する効率良い装置開発への有効な情報となる。
なお、前述した実施の形態においては、カスタマーサポートセンター２０２の管理装置２００は、分析装置１００ａから受信した精度管理データ２４０およびエラー情報２８０について、使用者に通知が必要と判定された場合、コールセンター２０３の端末装置３００にその旨を通知する構成について述べたが、これに限定されるものではなく、例えば、コールセンター２０３の端末装置３００がなくてもよい。このような場合に、管理装置２００において、使用者への通知が必要と判定された場合、制御装置１０２にその旨の通知を行う構成であってもよい。この通知は、発生したエラーの対処方法をメールにて送信してもよい。このような構成にすることにより、コールセンター２０３の技術者２０４が不在の場合にも使用者にトラブルが発生していることを通知することができ、さらにコールセンター２０３での処理を省くことができるので迅速に分析装置１００ａの使用者にトラブルを通知することができる。
また、本実施の形態においては、カスタマーサポートセンター２０２の管理装置２００がエラー情報２８０を受信したときに、図７に示すフローチャートのステップＳ２１２において、受信したエラー情報２８０をハードディスク２２３のエラー情報データベース２２３ｄに記憶し、ステップＳ２１３において、通知判定処理プログラム２２３ｈを実行し、使用者への通知が必要か否かの判定処理を実行する構成について述べた。しかしながら、ＣＰＵ２２０が、ステップＳ２１３の判定処理を実行しない構成であってもよい。
つまり、管理装置２００のＣＰＵ２２０は、ステップＳ２１１において、ネットワーク１０３、２０１を介して分析装置１００ａから受信したデータが図１５に示すエラー情報２８０であると判断すると（ステップＳ２１１においてＹｅｓ）、ステップＳ２１２において受信したエラー情報２８０をハードディスク２２３のエラー情報データベース２２３ｄに記憶する。
次にステップＳ２３０において、ＣＰＵ２２０は前回のグラフ作成処理から所定の期間（例えば１ケ月）が経過すると（ステップＳ２３０においてＹｅｓ）、ステップＳ２３１において、図５に示すグラフ作成処理プログラム２２３ｉを実行する。
ＣＰＵ２２０は、ステップＳ２８１においてハードディスク２２３のエラー情報データベース２２３ｄから、所定の期間のエラー情報２８０を取得し、ステップＳ２８２において、取得したエラー情報２８０から、分析装置１００ａの名称２８２ｂ毎にエラー情報２８０を分類する。次にステップＳ２８３において、ステップＳ２８２で分類したエラー情報２８０から、エラーＣｏｄｅ２８４毎にエラー情報２８０を分類する。
これにより、対象期間が前回のグラフ作成日から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、エラー名称がショートサンプルであるグループ（これをグループ７とする）、対象期間が前回のグラフ作成から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、エラー名称が全血吸引用モータ異常停止であるグループ（これをグループ８とする）、対象期間が前回のグラフ作成から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ｂであり、エラー名称がショートサンプルであるグループ（これをグループ９とする）などが生成される。
その後、ステップＳ２８４において、ステップＳ２８３で生成されたグループのそれぞれについて、通知判定率を下記の式（３）を用いて算出する。
異常発生率 ＝ 分析装置１００ａから受信したエラー総数 ÷ 管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数 ・・・（３）
ここで、分析装置１００ａから受信したエラー総数とは、上記それぞれのグループに含まれる各エラーＣｏｄｅ２８４の数を示す。
また、管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数とは、管理装置２００に接続されている同じ装置名称の分析装置１００ａの数を示す。
例えば上記それぞれのグループの通知判定率を算出する場合、グループ７とグループ８の通知判定率算出に際しては、管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数とは、管理装置２００に接続されている分析装置１００ａのうち、分析装置名が装置Ａである分析装置１００ａの数を示す。また、グループ９の通知判定率算出に際しては、管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数とは、管理装置２００に接続されている分析装置１００ａのうち、分析装置名が装置Ｂである分析装置１００ａの数を示す。
次に、ステップＳ２８５において、ステップＳ２８４で算出した通知判定率を装置名２９６ｂ毎に積上げ棒グラフに出力する。さらにステップＳ２８６において、ステップＳ２８５で出力したグラフをエラー情報用集計結果データベース２２３ｆの所定の領域に記憶する。
つまり、管理装置２００のＣＰＵ２２０は、ステップＳ２１１において、ネットワーク１０３、２０１を介して分析装置１００ａから受信したデータが図１５に示すエラー情報２８０であると判断すると（ステップＳ２１１においてＹｅｓ）、ステップＳ２１２において受信したエラー情報２８０をハードディスク２２３のエラー情報データベース２２３ｄに記憶する。
次にステップＳ２３０において、ＣＰＵ２２０は前回のグラフ作成処理から所定の期間（例えば１ケ月）が経過すると（ステップＳ２３０においてＹｅｓ）、ステップＳ２３１において、図５に示すグラフ作成処理プログラム２２３ｉを実行する。
ＣＰＵ２２０は、ステップＳ２８１においてハードディスク２２３のエラー情報データベース２２３ｄから、所定の期間のエラー情報２８０を取得し、ステップＳ２８２において、取得したエラー情報２８０から、分析装置１００ａの名称２８２ｂ毎にエラー情報２８０を分類する。次にステップＳ２８３において、ステップＳ２８２で分類したエラー情報２８０から、エラーＣｏｄｅ２８４毎にエラー情報２８０を分類する。
これにより、対象期間が前回のグラフ作成日から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、エラー名称がショートサンプルであるグループ（これをグループ７とする）、対象期間が前回のグラフ作成から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ａであり、エラー名称が全血吸引用モータ異常停止であるグループ（これをグループ８とする）、対象期間が前回のグラフ作成から今回のグラフ作成日までであり、分析装置名が装置Ｂであり、エラー名称がショートサンプルであるグループ（これをグループ９とする）などが生成される。
その後、ステップＳ２８４において、ステップＳ２８３で生成されたグループのそれぞれについて、通知判定率を下記の式（３）を用いて算出する。
異常発生率 ＝ 分析装置１００ａから受信したエラー総数 ÷ 管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数 ・・・（３）
ここで、分析装置１００ａから受信したエラー総数とは、上記それぞれのグループに含まれる各エラーＣｏｄｅ２８４の数を示す。
また、管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数とは、管理装置２００に接続されている同じ装置名称の分析装置１００ａの数を示す。
例えば上記それぞれのグループの通知判定率を算出する場合、グループ７とグループ８の通知判定率算出に際しては、管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数とは、管理装置２００に接続されている分析装置１００ａのうち、分析装置名が装置Ａである分析装置１００ａの数を示す。また、グループ９の通知判定率算出に際しては、管理装置２００に接続されている装置名２９６ｂの総台数とは、管理装置２００に接続されている分析装置１００ａのうち、分析装置名が装置Ｂである分析装置１００ａの数を示す。
次に、ステップＳ２８５において、ステップＳ２８４で算出した通知判定率を装置名２９６ｂ毎に積上げ棒グラフに出力する。さらにステップＳ２８６において、ステップＳ２８５で出力したグラフをエラー情報用集計結果データベース２２３ｆの所定の領域に記憶する。
図１８はステップＳ２８５にて出力され、コールセンター２０３の端末装置３００に表示されるグラフの一例である。グラフの上部には、集計期間４６１と分析装置名４６２を表示する。４６３は、ショートサンプルエラーの異常発生率を示す情報である。４６４は、ブランクエラーの異常発生率を示す情報である。４６５はラック動作異常エラーの異常発生率を示す情報である。４６６は、検体ＩＤ読取りエラーの異常発生率を示す情報である。このような構成にすることにより、分析装置毎に発生頻度の高いエラーを確認することができるので、次期装置の開発の際には、優先して改良設計を行わなければならないユニットを知ることができ、分析装置１００ａのダウンタイムを軽減する効率良い装置開発への有効な情報となる。
また、本実施の形態においては、カスタマーサポートセンター２０２の技術者２０５が精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂの更新を行う構成について述べたが、分析装置１００ａから使用者１０７が精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂの更新を行う構成であってもよい。例えば、分析装置１００ａから管理装置２００への要求により図１９に示す、精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂの更新を行うための分析装置側精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３５０を制御装置１０２のディスプレイ１０２ａに表示してもよい。
分析装置側精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３５０は、主にユーザ用判定条件設定グリッド３５１と、ＯＫボタン３５７と、キャンセルボタン３５８とを含んでいる。
ユーザ用判定条件設定グリッド３５１は、マテリアル名３５２と、レベル３５３と、測定項目３５４と、異常判定ルール３５５と、ユーザ用の判定の有無３５６とを含んでいる。マテリアル名３５２は精度管理物質１０６の名称を示す情報である。レベル３５３はＬＯＷ、ＮＯＲＭＡＬなど精度管理物質１０６の濃度を示す情報である。測定項目３５４は、精度管理測定の項目を示す情報である。異常判定ルール３５５は、使用者への通知が必要か否かを判定する判定項目を示す情報である。ユーザ用の判定の有無３５６は、分析装置１００ａの使用者が設定することのできる設定であり、ユーザ用の判定の有無用チェックボックス３５６ａを含んでいる。ユーザ用の判定の有無用チェックボックス３５６ａは、チェックが選択されている場合は使用者への通知が必要か否かを判定し、チェックが選択されていない場合は、使用者への通知が必要か否かの判定を行わないことを示す情報である。ＯＫボタン３５７が押されると、精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３５０に表示されている設定内容にて精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂの内容が更新され、精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３５０を閉じる。また、キャンセルボタン３５８が押されると、精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂの内容を更新せず、精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３５０を閉じる。
例えば、図１９に示す分析装置側精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３５０は、管理装置２００が、分析装置１００ａから精度管理データ２４０を受信した場合、管理装置２００のＣＰＵ２２０は、ステップＳ２０２において、マテリアル名３５２が精度管理物質Ａ、レベル３５３がＬＯＷ、測定項目３５４がＲＢＣ、異常判定ルール３５５がアクションリミットオーバー、トレンドについて、使用者への通知が必要か否かの判定を行うことを示す。また、マテリアル名３５２が精度管理物質Ａ、レベル３５３がＮＯＲＭＡＬ、測定項目３５４がＨＧＢ、異常判定ルール３５５がアクションリミットオーバーについては、使用者への通知が必要か否かの判定を行わないことを示す。
なお、図１９においては、分析装置側精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３５０は、各異常判定ルール３５５の使用の有無を選択する構成について述べたが、例えば、アクションリミットオーバー３５５ａは、分析装置１００ａから受信した精度管理データ２４０が複数の分析装置１００ａから得た精度管理データ２４０の平均値±許容％を超えた場合に使用者への通知が必要と判定するが、この許容％を変更するような、すなわち異常判定ルール３５５の設定を変更できる構成であってもよい。
分析装置側精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３５０は、主にユーザ用判定条件設定グリッド３５１と、ＯＫボタン３５７と、キャンセルボタン３５８とを含んでいる。
ユーザ用判定条件設定グリッド３５１は、マテリアル名３５２と、レベル３５３と、測定項目３５４と、異常判定ルール３５５と、ユーザ用の判定の有無３５６とを含んでいる。マテリアル名３５２は精度管理物質１０６の名称を示す情報である。レベル３５３はＬＯＷ、ＮＯＲＭＡＬなど精度管理物質１０６の濃度を示す情報である。測定項目３５４は、精度管理測定の項目を示す情報である。異常判定ルール３５５は、使用者への通知が必要か否かを判定する判定項目を示す情報である。ユーザ用の判定の有無３５６は、分析装置１００ａの使用者が設定することのできる設定であり、ユーザ用の判定の有無用チェックボックス３５６ａを含んでいる。ユーザ用の判定の有無用チェックボックス３５６ａは、チェックが選択されている場合は使用者への通知が必要か否かを判定し、チェックが選択されていない場合は、使用者への通知が必要か否かの判定を行わないことを示す情報である。ＯＫボタン３５７が押されると、精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３５０に表示されている設定内容にて精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂの内容が更新され、精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３５０を閉じる。また、キャンセルボタン３５８が押されると、精度管理エラー判定条件データベース２２３ｂの内容を更新せず、精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３５０を閉じる。
例えば、図１９に示す分析装置側精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３５０は、管理装置２００が、分析装置１００ａから精度管理データ２４０を受信した場合、管理装置２００のＣＰＵ２２０は、ステップＳ２０２において、マテリアル名３５２が精度管理物質Ａ、レベル３５３がＬＯＷ、測定項目３５４がＲＢＣ、異常判定ルール３５５がアクションリミットオーバー、トレンドについて、使用者への通知が必要か否かの判定を行うことを示す。また、マテリアル名３５２が精度管理物質Ａ、レベル３５３がＮＯＲＭＡＬ、測定項目３５４がＨＧＢ、異常判定ルール３５５がアクションリミットオーバーについては、使用者への通知が必要か否かの判定を行わないことを示す。
なお、図１９においては、分析装置側精度管理エラー判定条件設定ダイアログ３５０は、各異常判定ルール３５５の使用の有無を選択する構成について述べたが、例えば、アクションリミットオーバー３５５ａは、分析装置１００ａから受信した精度管理データ２４０が複数の分析装置１００ａから得た精度管理データ２４０の平均値±許容％を超えた場合に使用者への通知が必要と判定するが、この許容％を変更するような、すなわち異常判定ルール３５５の設定を変更できる構成であってもよい。
また、本実施の形態においては、分析装置１００ａから受信した精度管理データ２４０の判定処理にて使用者への通知が必要と判定された場合、ステップＳ２２２において通知先としてコールセンター２０３の端末装置３００を決定する構成について述べたが、ユーザ用の判定の有無２５５により、使用者への通知が必要と判定された場合には、通知先を分析装置１００ａとし、外部連携エラーの判定の有無２５６により使用者への通知が必要と判定された場合には、通知先をコールセンター２０３の端末装置３００とする構成としてもよい。
また、本実施の形態においては、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ２３０で前回のグラフ作成処理から所定の期間が経過した場合にステップＳ２３１のグラフ作成処理を実行する構成について述べたが、カスタマーサポートセンター２０２の技術者２０５がグラフ作成処理プログラム２２３ｉの実行を指示したときに、ＣＰＵ２２０がステップＳ２３１のグラフ作成処理を実行する構成としてもよい。
１００ 分析装置
１０１ 分析装置本体
１０２ 制御装置
１０３ インターネットを含むネットワーク
１１１ 搬送部
１０６ 精度管理物質
１０７ 使用者
２００ 管理装置
２０１ ＬＡＮを含むネットワーク
２０２ カスタマーサポートセンター
２０３ コールセンター
２０４ 技術者
２２３ａ 精度管理結果データベース
２２３ｂ 精度管理エラー判定条件データベース
２２３ｃ 精度管理用集計結果データベース
２２３ｄ エラー情報データベース
２２３ｅ エラー情報判定条件データベース
２２３ｆ エラー情報用集計結果データベース
２２３ｈ 通知判定処理プログラム
２２３ｉ グラフ作成処理プログラム
３００ コールセンターの端末装置
１０１ 分析装置本体
１０２ 制御装置
１０３ インターネットを含むネットワーク
１１１ 搬送部
１０６ 精度管理物質
１０７ 使用者
２００ 管理装置
２０１ ＬＡＮを含むネットワーク
２０２ カスタマーサポートセンター
２０３ コールセンター
２０４ 技術者
２２３ａ 精度管理結果データベース
２２３ｂ 精度管理エラー判定条件データベース
２２３ｃ 精度管理用集計結果データベース
２２３ｄ エラー情報データベース
２２３ｅ エラー情報判定条件データベース
２２３ｆ エラー情報用集計結果データベース
２２３ｈ 通知判定処理プログラム
２２３ｉ グラフ作成処理プログラム
３００ コールセンターの端末装置
Claims (11)
- 複数の分析装置と、前記複数の分析装置にネットワークを介して接続された管理装置とを備える管理システムであって、
前記分析装置のそれぞれが、
当該分析装置が発生するデータを前記管理装置に前記ネットワークを介して送信するデータ送信手段を備え、
前記管理装置が、
前記複数の分析装置のデータ送信手段から送信される複数の前記データを受信するデータ受信手段と、
前記データ受信手段によって受信された複数の前記データに基づいて、前記分析装置の使用者への通知が必要か否かの判定条件の決定に用いられる集計結果を生成する集計結果生成手段と、
前記集計結果生成手段によって生成した前記集計結果を出力する集計結果出力手段と、
を備える管理システム。 - 前記データは、前記分析装置により精度管理物質を測定することにより得られる精度管理データを含む請求項１に記載の管理システム。
- 前記管理装置は、前記データ受信手段によって受信した前記精度管理データに基づき、前記使用者への通知が必要か否かを判定する判定手段をさらに備え、
前記集計結果生成手段は、前記判定手段により前記使用者への通知が必要と判定された回数を集計する請求項２に記載の管理システム。 - 前記データは、前記分析装置で発生したエラーに関するエラー情報を含む請求項１に記載の管理システム。
- 前記集計結果生成手段は、前記データ受信手段が前記エラー情報を受信した回数を集計する請求項４に記載の管理システム。
- 前記管理装置は、前記データ受信手段によって受信した前記エラー情報に基づき、前記使用者への通知が必要か否かを判定する判定手段をさらに備え、
前記集計結果生成手段は、前記判定手段により前記使用者への通知が必要と判定された回数を集計する請求項４または５に記載の管理システム。 - 前記管理装置は、前記データ受信手段によって受信した前記データに基づき、前記使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件を記憶する判定条件記憶手段と、前記判定条件記憶手段に記憶した前記判定条件の更新を行う管理装置側判定条件更新手段と、
をさらに備える請求項１に記載の管理システム。 - 前記管理装置は、前記データ受信手段によって受信した前記データに基づき、前記使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件を記憶する判定条件記憶手段をさらに備え、
前記集計結果出力手段は、前記分析装置に前記集計結果を出力し、
前記分析装置は、前記集計結果出力手段により出力された集計結果を受信する集計結果受信手段と、
前記判定条件記憶手段により記憶された前記判定条件の更新を行う分析装置側判定条件更新手段と、
を備える請求項１に記載の管理システム。 - 前記判定条件の更新は、前記判定条件を使用するか否かの設定を含む請求項８に記載の管理システム。
- 複数の分析装置にネットワークを介して接続される管理装置であって、
前記複数の分析装置から送信される複数のデータを受信するデータ受信手段と、
前記データ受信手段によって受信された複数の前記データに基づいて、前記分析装置の使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件の決定に用いられる集計結果を生成する集計結果生成手段と、
前記集計結果生成手段によって生成した前記集計結果を出力する集計結果出力手段と、
を備える管理装置。 - 複数の分析装置から送信されるデータに基づき、使用者への通知が必要か否かの判定条件の決定のための情報を提供する方法であって、
前記複数の分析装置から送信されるデータを受信するステップと、
前記受信したデータに基づいて、前記分析装置の使用者への通知が必要か否かを判定するための判定条件の決定に用いられる集計結果を生成するステップと、
前記生成した集計結果を出力するステップと、
を備える情報提供方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2008020011A JP5148306B2 (ja) | 2008-01-31 | 2008-01-31 | 分析装置用精度管理システム、管理装置、および情報提供方法 |
| US12/322,185 US8996929B2 (en) | 2008-01-31 | 2009-01-30 | Management system, computer system, and method of providing information |
| US14/626,305 US9342807B2 (en) | 2008-01-31 | 2015-02-19 | Management system, computer system, and method of providing information |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2008020011A JP5148306B2 (ja) | 2008-01-31 | 2008-01-31 | 分析装置用精度管理システム、管理装置、および情報提供方法 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2012183104A Division JP5484533B2 (ja) | 2012-08-22 | 2012-08-22 | 管理装置、管理システム、および検体分析装置の精度管理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2009181369A true JP2009181369A (ja) | 2009-08-13 |
| JP5148306B2 JP5148306B2 (ja) | 2013-02-20 |
Family
ID=40932915
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2008020011A Active JP5148306B2 (ja) | 2008-01-31 | 2008-01-31 | 分析装置用精度管理システム、管理装置、および情報提供方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US8996929B2 (ja) |
| JP (1) | JP5148306B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016045004A (ja) * | 2014-08-20 | 2016-04-04 | 株式会社島津製作所 | 分析装置管理システム |
| JP2016106234A (ja) * | 2012-12-28 | 2016-06-16 | パナソニックヘルスケアホールディングス株式会社 | 生体情報測定器における測定手技の解析方法 |
| JP2017187473A (ja) * | 2016-03-31 | 2017-10-12 | シスメックス株式会社 | 診断分析装置において精度管理を行う方法およびシステム |
| JP2018124171A (ja) * | 2017-01-31 | 2018-08-09 | シスメックス株式会社 | 精度管理方法、精度管理システム、管理装置、分析装置および精度管理異常判定方法 |
| JP2019028018A (ja) * | 2017-08-03 | 2019-02-21 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 自動分析システム |
| WO2022181588A1 (ja) * | 2021-02-26 | 2022-09-01 | 京都電子工業株式会社 | 分析装置、分析装置支援システム |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9665956B2 (en) | 2011-05-27 | 2017-05-30 | Abbott Informatics Corporation | Graphically based method for displaying information generated by an instrument |
| JP5696027B2 (ja) * | 2011-12-02 | 2015-04-08 | 株式会社日立製作所 | 作業時間算出装置および作業時間算出方法 |
| JP2016537627A (ja) * | 2013-11-15 | 2016-12-01 | ラジオメーター・メディカル・アー・ペー・エス | 医療分析器ユーザインターフェースのオペレータ固有の適合 |
| PL3101571T3 (pl) * | 2015-06-03 | 2018-09-28 | F. Hoffmann-La Roche Ag | System pomiarowy do mierzenia stężenia analitu za pomocą podskórnego czujnika analitu |
| US11195611B2 (en) | 2016-08-29 | 2021-12-07 | Beckman Coulter, Inc. | Remote data analysis and diagnosis |
| US10185728B2 (en) * | 2016-12-19 | 2019-01-22 | Capital One Services, Llc | Systems and methods for providing data quality management |
| CN116249905A (zh) | 2020-09-21 | 2023-06-09 | 豪夫迈·罗氏有限公司 | 用于检测和报告体外诊断系统中的操作错误的方法以及体外诊断系统 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003279583A (ja) * | 2002-03-20 | 2003-10-02 | Olympus Optical Co Ltd | 分析システムの精度管理方法、費用管理方法、在庫管理方法、並びに運用管理方法 |
| JP2007248090A (ja) * | 2006-03-14 | 2007-09-27 | Hitachi High-Technologies Corp | 臨床検査の精度管理システム |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6192320B1 (en) * | 1991-07-30 | 2001-02-20 | The University Of Virginia Patent Foundation | Interactive remote sample analysis system |
| EP1107159B1 (en) * | 1999-11-30 | 2009-04-29 | Sysmex Corporation | Quality control method and device therefor |
| US6748337B2 (en) * | 2001-03-14 | 2004-06-08 | Wardlaw Partners, Lp | Method and apparatus for providing quality control in an instrument for medical analysis |
| US7467054B2 (en) * | 2003-05-02 | 2008-12-16 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | System and method for integrating the internal and external quality control programs of a laboratory |
| JP4733456B2 (ja) * | 2005-07-26 | 2011-07-27 | シスメックス株式会社 | 前処理の外部精度管理方法、核酸検出処理の外部精度管理方法、検量線作成処理の外部精度管理方法、前処理の外部精度管理コンピュータ、核酸検出処理の外部精度管理コンピュータ、検量線作成処理の外部精度管理コンピュータ、前処理装置、及び核酸検出装置 |
| US20070239377A1 (en) * | 2006-01-30 | 2007-10-11 | Bruce Reiner | Method and apparatus for generating a clinician quality assurance scoreboard |
| US7519492B2 (en) * | 2007-05-02 | 2009-04-14 | General Electric Company | Apparatus and method for fully automated closed system quality control of a substance |
-
2008
- 2008-01-31 JP JP2008020011A patent/JP5148306B2/ja active Active
-
2009
- 2009-01-30 US US12/322,185 patent/US8996929B2/en active Active
-
2015
- 2015-02-19 US US14/626,305 patent/US9342807B2/en active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003279583A (ja) * | 2002-03-20 | 2003-10-02 | Olympus Optical Co Ltd | 分析システムの精度管理方法、費用管理方法、在庫管理方法、並びに運用管理方法 |
| JP2007248090A (ja) * | 2006-03-14 | 2007-09-27 | Hitachi High-Technologies Corp | 臨床検査の精度管理システム |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016106234A (ja) * | 2012-12-28 | 2016-06-16 | パナソニックヘルスケアホールディングス株式会社 | 生体情報測定器における測定手技の解析方法 |
| JP2018049660A (ja) * | 2012-12-28 | 2018-03-29 | パナソニックヘルスケアホールディングス株式会社 | 生体情報測定器における測定手技の解析方法 |
| JP2016045004A (ja) * | 2014-08-20 | 2016-04-04 | 株式会社島津製作所 | 分析装置管理システム |
| JP7291761B2 (ja) | 2016-03-31 | 2023-06-15 | シスメックス株式会社 | 診断分析装置において精度管理を行う方法およびシステム |
| JP2017187473A (ja) * | 2016-03-31 | 2017-10-12 | シスメックス株式会社 | 診断分析装置において精度管理を行う方法およびシステム |
| JP2022009858A (ja) * | 2016-03-31 | 2022-01-14 | シスメックス株式会社 | 診断分析装置において精度管理を行う方法およびシステム |
| US11675341B2 (en) | 2016-03-31 | 2023-06-13 | Sysmex Corporation | Method and system for performing quality control on a diagnostic analyzer |
| JP2018124171A (ja) * | 2017-01-31 | 2018-08-09 | シスメックス株式会社 | 精度管理方法、精度管理システム、管理装置、分析装置および精度管理異常判定方法 |
| WO2018142871A1 (ja) * | 2017-01-31 | 2018-08-09 | シスメックス株式会社 | 精度管理方法、精度管理システム、管理装置、分析装置および精度管理異常判定方法 |
| US11340242B2 (en) | 2017-01-31 | 2022-05-24 | Sysmex Corporation | Quality control method, quality control system, management apparatus, analyzer, and quality control abnormality determination method |
| US11933796B2 (en) | 2017-01-31 | 2024-03-19 | Sysmex Corporation | Quality control method, quality control system, management apparatus, analyzer, and quality control abnormality determination method |
| JP2019028018A (ja) * | 2017-08-03 | 2019-02-21 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 自動分析システム |
| WO2022181588A1 (ja) * | 2021-02-26 | 2022-09-01 | 京都電子工業株式会社 | 分析装置、分析装置支援システム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20150161552A1 (en) | 2015-06-11 |
| US8996929B2 (en) | 2015-03-31 |
| US20090199052A1 (en) | 2009-08-06 |
| JP5148306B2 (ja) | 2013-02-20 |
| US9342807B2 (en) | 2016-05-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5148306B2 (ja) | 分析装置用精度管理システム、管理装置、および情報提供方法 | |
| JP4832121B2 (ja) | 分析システム | |
| JP5484533B2 (ja) | 管理装置、管理システム、および検体分析装置の精度管理方法 | |
| US8790577B2 (en) | Sample analyzer | |
| JP6742396B2 (ja) | 自動分析装置 | |
| JP2017187473A (ja) | 診断分析装置において精度管理を行う方法およびシステム | |
| JP4951216B2 (ja) | 臨床検査情報処理装置及びシステム、分析装置、並びに臨床検査情報処理用のプログラム | |
| JP2011039046A (ja) | 尿の作業領域マネージャーおよび尿の作業領域 | |
| JP5244351B2 (ja) | 検体分析装置 | |
| JP2007033132A (ja) | 分析システム、検査情報処理装置、コンピュータプログラム、および分析装置 | |
| JP6008536B2 (ja) | 分析システム、管理装置、及びコンピュータプログラム | |
| JPH08147396A (ja) | 臨床検査分析装置 | |
| JP2011038918A (ja) | 検体検査装置およびそれに用いる情報管理装置 | |
| WO2019083993A1 (en) | AUTOMATIC GENERATION OF RULES FOR LABORATORY INSTRUMENTS | |
| JP4690284B2 (ja) | 臨床検査用分析装置サポートシステム、管理装置および臨床検査用分析装置 | |
| JP2011081837A (ja) | 臨床検査情報処理装置、システム及び分析装置、並びにそれらのプログラム | |
| JP5069054B2 (ja) | 測定結果管理方法、測定結果管理システム、および測定結果管理装置 | |
| JP2009168731A (ja) | 自動分析結果の承認システム、分析結果の承認処理を可能にする自動分析システム及び自動分析結果の承認方法 | |
| JP5519200B2 (ja) | 検体検査装置 | |
| EP4312221A1 (en) | Consolidation and prioritization of patient critical notifications | |
| EP4235184A1 (en) | Method for applying control refernce value to specimen analyzer, specimen analyzer, and computer program | |
| JP4951595B2 (ja) | 臨床検査情報処理装置、システム及び分析装置、並びにそれらのプログラム | |
| JP4590456B2 (ja) | 臨床検査システム用サーバ | |
| JP2008293406A (ja) | 分析装置管理システム及びサーバ管理装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20110125 |
|
| RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20110812 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20120618 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20120626 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20120822 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20120919 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20120928 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20121018 |
|
| 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: 20121030 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20121128 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5148306 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20151207 Year of fee payment: 3 |
|
| 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 |