JP2010266271A - 異常原因推定方法、分析システム、情報管理サーバ装置 - Google Patents

Abstract

【課題】検査結果に異常が生じた場合に、各種の原因を正しく推定等でき、また、測定項目等による原因の場合や、流路等による原因の場合も含めて、原因を正しく推定等できる技術を提供する。
【解決手段】本分析システム及び異常原因推定方法では、情報管理サーバ（１３）等により、検査に係わる、検体、装置、工程、機構、消耗品、測定項目、及び検査結果等の情報を統合管理し、検査結果の異常を検出した場合、異常の原因、当該原因に関係する装置、工程、機構、消耗品、測定項目、他の検体、等を特定して情報を抽出し、各装置（１１，１２）により算出する装置毎、工程毎の個別の推定値を、演算により統合することで、原因毎の推定値を算出する。
【選択図】図５

Description

本発明は、異常原因推定方法、分析システム、情報管理サーバ装置に関し、特に、臨床検査におけるこれらの方法、システム、装置に関する。

特開２００３−２７９５８３号公報（特許文献１）の技術（分析システムの制度管理方法等）によれば、検査の各工程の機構状況と、精度管理情報に対し、論理演算と数値演算を施すことによって、検査結果の異常を導いた原因（装置、試薬）を切り分けて推定することができる旨が記載されている。

特開２００３−２７９５８３号公報

臨床検査業務では、早く正確に検査を行うことが求められている。例えば、血液や尿を検査する生化学検査では、検体が到着してから、３０分から１時間以内に検査結果を報告することを目標としている。この検査業務において、検査結果に異常がある場合には、迅速に異常の原因を突き止め、原因に応じた対策を行う必要がある。

検査結果の異常を導く原因は、（ａ）検査する対象の検体に関わる原因と、（ｂ）検査で用いる試薬や洗浄液等（消耗品）に関わる原因と、（ｃ）検査で用いる装置に関わる原因とがある。以下にその具体例を述べる。

（１）患者の容態が急変した場合、検査結果が異常となる（（ａ）検体の原因）。

（２）緊急の検体を検査する場合、作業者が依頼を入力し、検体を分析装置へ投入する。そのため、検体の取り違い（検体を入れるラックの並び順の間違い等）が起こり、前回値と比較した際に検査結果が異常となる（（ａ）検体の原因）。

（３）更に、検査で用いる試薬の使用期限が切れていた場合、装置に不具合が無くとも、検査結果が異常となる（（ｂ）試薬等の原因）。

（４）この他、分注機を吸引するポンプの圧力が低下した場合、吸引した試薬や洗浄液が分注機のノズル内に残ってしまい、汚染（コンタミ）が発生して検査結果が異常となる（（ｃ）装置の原因）。

しかしながら、前述した臨床検査の現場では、各種の原因を突き止めるために、作業者が検査結果を確認するが、検査結果が定められた基準値に入っているかどうかしか分からない。そのため、従来技術では、前述した（ａ）検体、（ｂ）試薬等（消耗品）、（ｃ）装置、等のどれに起因する原因であるかを推定することは困難である。

前記特許文献１等の従来技術では、検査の各工程の機構状況と精度管理情報を論理演算および数値演算することで、ある原因が異常な検査結果を導いているかどうかを判別しているに過ぎない。そのため、異常があった検体を検査するために使われた機構の情報だけを勘案して原因を突き止めることには限界があった。つまり、無関係な機構状況を推定時に含んでしまうため、全機構状況に対する異常な傾向を示した機構状況の割合などで推定すると、異常な機構状況の数に対して、正常な機構状況の数が相対的に増加してしまうため、異常かどうかの判別が困難となる。

なお、特許文献１の技術では、各機構状況から得られる正常や異常に関する情報を論理演算や数値演算する具体的な方法は述べられていない。これに対し、例えば、ある原因が異常な検査結果を導いているかどうかを確かめるために、ある原因に関係する複数の機構状況について、全機構状況に対する異常な機構状況の割合として算出する方法が考えられる。

ここで、上記検査の各工程の機構状況と精度管理情報を論理演算および数値演算するだけでは異常かどうか判別が困難となる場合（従来技術では推定が困難となる原因の場合）として、以下がある。即ち、（１）第１に、装置の工程内で使われる機構が測定項目に応じて複数存在し（測定項目に応じて異なる機構が選択的に使用される）、その一部の機構に問題が生じて異常を導くような原因（第１の原因：「機構原因」、「測定項目原因」などと称する）の場合がある。ここで、測定項目とは、大きく比色、免疫、電解質等に分類され、測定する物質が指定されるものである。（２）第２に、工程間の共通部を通じて、複数の工程にわたって広範囲かつ微量・少量に悪影響を与えることで異常を導くような原因（第２の原因：「共通部原因」などと称する）によって異常を生じた場合がある。以下にその具体例を述べる。

（１）（第１の原因） 例えば電解質分析を行う工程の場合、分析するイオンによって、消耗品である測定用電極が異なる。即ち、測定項目（イオン）に応じて、使用（選択）される電極が異なる。当該測定用電極（消耗品）は、装置の工程のうちの一部の機構に関係付けられる。ところが、この測定用電極の劣化は、電極全体の経過日数等で管理されているに過ぎず、一つ一つの電極を定期的に劣化していないかどうか確認しているわけではない。そのため、どれか一つの電極が先に劣化した場合、その特定の電極を使う検体の検査項目に対してのみ検査結果が異常となり、他の電極を使った検査結果は正常となる。そのため、電解質分析を行う工程としては、異常が顕在化しないため、本原因を突き止めることが困難である。

（２）（第２の原因） 試薬の取り違いや、試薬または洗浄液等の劣化によって、複数の検体が共通して用いる流路や反応セルといった共通部が汚染された場合、その汚染された共通部を複数の検体が共通して用いるため、その影響が複数の検体にわたって広範囲に及ぶ。ここで、流路とは、試薬や洗浄液等のボトルから分注機までのチューブ（管）や弁であり、反応セルは、検体と試薬を混合し反応させるための器である。これら流路や反応セルといった共通部は、分注や洗浄といった複数の工程で使用される。共通部の汚染の影響が大きい場合、検査結果や各工程の稼働状態を監視していた場合には原因を突き止めることができる。ところが、成分の似た試薬を取り違えていたり、洗浄液が劣化していたりする場合、影響範囲は広いものの、一つ一つの検体が受ける影響は小さいため、検査結果や各工程の稼働状態を一つ一つ監視していたとしても、本原因を突き止めることが困難である。

前記特許文献１等の従来技術では、前記（ａ）〜（ｃ）の原因を分けて推定することは困難であり、特に、前記第１、第２の原因の場合については、推定等ができない。

本発明の主な目的は、検査結果が異常となった原因を推定する際に、前述の各種の原因（（ａ）〜（ｃ）等）を、分析により正しく、精度良く、推定、通知等ができる技術を提供することである。詳しくは、前述した従来技術では推定等が困難な場合である、第１の原因（測定項目原因、機構原因）の場合や、第２の原因（共通部原因）の場合についても、正しく、精度良く、推定、通知等ができる技術を提供することである。

本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次の通りである。本発明の代表的な実施の形態は、臨床検査に関する分析システム、異常原因推定方法などの技術であって、以下に示す構成を有することを特徴とする。

本形態では、検査結果に関する異常原因推定の際、検査で使用された装置、工程、機構、消耗品等に関する異常・正常に関する複数の情報を勘案することにより、前述の各種の原因（（ａ）検体、（ｂ）消耗品や機構、（ｃ）装置など）を分けて推定しつつ、前述の従来技術では推定が困難であった原因（第１、第２の原因）の場合であっても、正しく、精度良く推定、通知等ができる手段として以下を備える。

本形態の異常原因推定方法は、例えば、検査の処理に際し、情報管理サーバ等により、分析システムを構成する前処理装置及び分析装置等の各装置について、例えば処理工程単位に、検体の情報（検体の識別子等）、処理時刻の情報、装置の情報（装置名等）、工程の情報（工程名等）、装置・工程内の機構の情報、装置・工程内の消耗品の情報、工程の測定項目の情報、及び検査結果の情報、といったこれらの一部またはすべてを含んで成る履歴情報などの情報を管理（生成及び蓄積等）する処理ステップを有する。

また本方法は、情報管理サーバ等により、例えば一連の検査の処理が終了する度に、履歴情報に含まれる検査結果を監視し、予め定められた許容範囲の値と照合することで異常の検出の判定をする処理ステップを有する。

また本方法は、情報管理サーバ等により、過去に発生した異常と、当該異常の原因がどの装置や工程で生じたかを表す情報に基づいて、当該原因が関与する装置の工程等を特定する処理ステップを有する。

また本方法は、情報管理サーバ等により、当該特定した装置の工程で、異常が検出された検体と近い時間帯に処理された他の検体についても悪影響が及んでいる可能性を考慮して、当該他の検体を含む各検体の履歴情報を抽出する処理ステップを有する。

また本方法は、情報管理サーバ等により、異常の原因が、工程の測定項目によって依存するかを判断し、依存する場合には、抽出した履歴情報のうち、異常が検出された検体と同じ測定項目で処理された他の検体を選別する処理ステップを有する。

また本方法は、情報管理サーバ及び各装置等により、装置の工程毎に抽出された履歴情報を、予め設定された異常パターン情報との照合により、原因に関する装置毎、工程毎の個別の推定値を算出し、個別の推定値を数値演算により統合することで、原因毎の推定値を算出する処理ステップを有する。

また本方法は、上記原因毎の推定値による推定された原因、及びその対応策の情報等を含む情報を、作業者用の表示端末等に出力し提示する処理ステップと、当該対応策が当該作業者により対応が不可能と判断した場合に、通信ネットワークを介してサービスセンタへ通知する処理ステップと、を有する。

本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下の通りである。本発明によれば、検査結果が異常となった原因を推定する際に、前述の各種の原因を、分析により正しく、精度良く、推定、通知等ができる。詳しくは、前述した従来技術では推定等が困難な場合である、第１の原因の場合や、第２の原因の場合についても、正しく、精度良く、推定、通知等ができる。

本発明の一実施の形態における分析システムの構成を示す図である。 本実施の形態における前処理装置のハードウェア及びソフトウェア（機能）の構成例を示す図である。 本実施の形態における分析装置のハードウェア及びソフトウェア（機能）の構成例を示す図である。 本実施の形態における情報管理サーバ及び表示端末のハードウェア及びソフトウェア（機能）の構成例を示す図である。 本実施の形態における分析システムの各処理部及び情報データ等の関係を説明するための図である。 （ａ）〜（ｄ）は、本実施の形態における履歴情報の構造（その１）を示す図である。 （ａ），（ｂ）は、本実施の形態における履歴情報の構造（その２）を示す図である。 （ａ），（ｂ）は、本実施の形態における結果異常パターン情報、工程異常パターン情報の構造を示す図である。 （ａ），（ｂ）は、本実施の形態における対応策情報、工程特定情報の構造を示す図である。 本実施の形態における処理フロー全体を示す図である。 本実施の形態における異常原因推定処理フローを示す図である。 本実施の形態における異常原因推定の具体例（その１）（第１の原因の場合）を説明するための図である。 本実施の形態における異常原因推定の具体例（その２）（第２の原因の場合）を説明するための図である。 本実施の形態における、結果（推定原因等）を表示するＧＵＩ（画面）の例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態（異常原因推定方法および分析システム）を図面（図１〜図１４）に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

＜概要＞
本実施の形態の概要（特徴）は以下である（符号は図５等を参照）。臨床検査（検体の検査処理）に際し、本分析システム１０を構成する前処理装置１１及び分析装置１２を含む各装置は、履歴収集部（６１４，６２４）により、工程（処理工程）毎の機構（機器）や消耗品の情報を検体毎に履歴情報（Ｄ１）として蓄積し、情報管理サーバ１３は、それらの情報を履歴収集部６３４により収集して蓄積する。情報管理サーバ１３の監視部６３９は、一連の検査の処理が終了する度（例えば処理工程単位）に、収集した履歴情報（Ｄ１）に含まれる検査結果における異常を、パターン等（結果異常パターンＤＢ６３２）の照合により判定することで検出する。異常を検出した場合、その原因を推定する処理が実行される。統合推定値算出部６３５は、結果に異常があった検体の情報、及び当該異常に対して考えられる、可能性がある原因（例えば測定用電極の劣化、試薬流路汚染など）の情報などをもとに、まず各装置の工程毎推定値を算出させる。

各装置の工程毎推定値算出部（６１５，６２５）は、結果に異常があった検体が処理された工程のうち、原因が関与する装置の工程を工程特定情報をもとに特定し、当該検体と近い時間帯に処理された他の検体の履歴情報（Ｄ１）も抽出して用いる。そして、これら検体の履歴情報（Ｄ１）が、予め設定された異常パターン等（工程毎異常パターンＤＢ６１２）に合致しているかの照合をもとに、工程毎の推定値を算出する。

統合推定値算出部６３５は、上記各装置の工程毎推定値を演算により統合することで、原因毎の推定値を算出する。即ち異常の原因を推定する。推定した結果については、ＵＩ部や通知部６３６により、表示端末１４等へ表示したり、作業者やサービスセンタ４０へ通知したりする。

上記により、本分析システム１０では、装置の処理工程で測定項目（機構）による異常の発生傾向が異なる場合（第１の原因の場合）や、試薬流路汚染のような共通部の工程を通る複数の検体に渡って悪影響を与える場合（第２の原因の場合）も含めて、異常原因の推定を行うことができる。

＜用語等＞
「装置」に対しては「工程（処理工程）」が関係付けられ、更に「装置」及び「工程」に対しては「機構」が関係付けられる。「機構」は、例えばロボットアームや分注機など各種があり、各機構は、所定の物かつ処理ステップ（「工程」よりも詳細な工程）に関係付けられる。また「工程」や「機構」に対しては、１つ以上の「測定項目（分析項目）」が関係付けられる。

装置（機構）の工程（処理ステップ）に対しては、１つ以上の「消耗品」（消耗や劣化などの性質を持つ物）が関係付けられる。「消耗品」としては、当該装置（機構）に対して適用される、試薬等の化学物質や、電極等の物品などがある。工程の測定項目の違いは、適用される機構や消耗品などの違いと関係付けられる。

「共通部」となるものとしては、工程、流路、反応セル、分注機などがある。共通部となる工程は、検査シーケンス（過程）全体のうちの１つの工程または複数の工程の連なりなどである。流路は、工程内または工程間をつなぐ路であり、例えば試薬等が適用される路である。反応セルは、試薬を入れる器など、工程で使用されるものである。分注機は、前処理装置１１での分注機と、分析装置１２での分注機とがある。

＜システム＞
図１において、本実施の形態における異常原因推定方法を適用した検体（血液）の分析システムの全体構成例を示している。本システムは、例えば病院に設置され、臨床検査の分析、及び異常検出時の異常原因推定の機能を備える。主となる分析システム１０は、前処理装置１１、分析装置１２、情報管理サーバ１３、表示端末１４等から構成される。これらの装置は、各装置間でデータの送受信を相互に可能とする装置ネットワーク９０（ＬＡＮ等）を介して接続される。検査・分析等を行う作業者は例えば表示端末１４を操作する。システムの管理者は例えば情報管理サーバ１３等を管理する。

情報管理サーバ１３は、病院内のネットワークを介して電子カルテシステム２０と接続される。電子カルテシステム２０は、病院全体の検査を取りまとめ、患者の検査依頼や結果を統合処理する。また、情報管理サーバ１３は、インターネットもしくは専用回線等の通信ネットワーク３０を介して、製品サポート、保守管理等を行うサービスセンタ４０に接続される。なお、前処理装置１１、分析装置１２、表示端末１４等の装置の台数は、限定されず、臨床検査の規模に応じて、それぞれが１台であっても複数台であってもよい。

検査機能自体を構成する装置としては、大きく、前処理装置１１（１つ以上）と、分析装置１２（１つ以上）とがある。前処理装置１１及び分析装置１２は、それぞれ、１つ以上の工程が関係付けられる。前処理装置１１が備える複数のモジュール（２２０等）は、それぞれ、所定の工程（１つ以上の機構）に関係付けられる。分析装置１２が備える複数のモジュール（３２０等）は、それぞれ、所定の工程（１つ以上）に関係付けられる。各工程は、１つ以上の測定項目に関係付けられる。なお、各装置の各モジュール内には、アクチュエータ（２２５等）に接続されるハードウェア（例えばロボットアーム等）を有する。当該ハードウェアは装置内部の接続としても外部接続としてもよい。

なお、本分析システム１０は、上記構成例に限らず、例えば、装置ネットワーク９０を介して、検体を冷蔵保管しておくストッカといった後処理装置や、作業者が手作業で扱う分析作業機器などが接続されていても構わない。また、本分析システム１０の構成要素の各装置は、装置ネットワーク９０を介さずに直接接続されていても構わない。

＜前処理装置＞
図２を用いて、前処理装置１１のハードウェア構成例を詳しく説明する。前処理装置１１は、管理モジュール２１０、遠心分離モジュール２２０、ラベラモジュール２３０、分注モジュール２４０、及び搬送モジュール２５０等から構成される。管理モジュール２１０と、遠心分離モジュール２２０等の各モジュールとは、前処理装置１１の内部ネットワーク９１を介して接続される。

なお、本実施の形態では、前処理（それを構成する処理ステップ（機構））として、遠心分離、ラベラ（検体へのバーコード付与を行うラベリング）、分注（依頼に応じて検体をカップやチップに分ける分注）、及び搬送（前処理後の検体を分析装置１２に運ぶ搬送等）を、モジュールとして記載しているが、これに限らず、例えば仕分け、一次退避などの他のモジュールを追加してもよい。

管理モジュール２１０は、管理ＣＰＵ２１１に結合された、装置間通信Ｉ/Ｆ２１２（装置ネットワーク９０に接続し、装置間通信するためのＩ/Ｆ（インタフェース））と、外部記憶装置２１３（ＨＤＤなどの二次記憶装置）と、メモリ２１４（ＲＡＭなどの一次記憶装置）と、キーボート２１５（入力装置）と、タッチディスプレイ２１６（入出力装置）と、内部通信Ｉ/Ｆ２０１７（内部ネットワーク９１に接続し、各モジュールと通信するためのＩ/Ｆ）とを有して構成される。

遠心分離モジュール２２０は、遠心分離制御ＣＰＵ２２１に結合された、外部記憶装置２２２（フラッシュメモリやＳＤカードなどの二次記憶装置）と、メモリ２２３（ＲＡＭなどの一次記憶装置）と、内部通信Ｉ/Ｆ２２４（内部ネットワーク９１に接続するためのＩ/Ｆ）と、遠心分離を行うためのアクチュエータ２２５及びセンサ２２６とを有して構成される。

同様に、ラベラモジュール２３０は、ラベラ制御ＣＰＵ２３１に結合された、外部記憶装置２３２、メモリ２３３、内部通信Ｉ/Ｆ２３４、ラベリングを行うためのアクチュエータ２３５及びセンサ２３６等を有して構成される。

同様に、分注モジュール２４０は、分注制御ＣＰＵ２４１に結合された、外部記憶装置２４２、メモリ２４３、内部通信Ｉ/Ｆ２４４、分注を行うためのアクチュエータ２４５及びセンサ２４６等を有して構成される。

同様に、搬送モジュール２５０は、搬送制御ＣＰＵ２５１に結合された、外部記憶装置２５２、メモリ２５３、内部通信Ｉ/Ｆ２５４、搬送を行うためのアクチュエータ２５５及びセンサ２５６等を有して構成される。

＜分析装置＞
図３を用いて、分析装置１２のハードウェア構成例を詳しく説明する。分析装置１１は、管理モジュール３１０、比色分析モジュール３２０、電解質分析モジュール３３０、免疫分析モジュール３４０、及び搬送モジュール３５０等から構成される。管理モジュール３１０と、比色分析モジュール３２０等の各モジュールとは、分析装置１２の内部ネットワーク９２を介して接続される。

なお、本実施の形態では、分析処理（それを構成する処理ステップ（機構））として、比色分析、電解質分析、免疫分析、及び搬送処理（前処理装置１１から運ばれた検体を各分析モジュールに配送する搬送処理）を、モジュールとして記載しているが、これに限らず、その他の分析、退避用のモジュールを追加してもよい。

管理モジュール３１０は、管理ＣＰＵ３１１に結合された、装置間通信Ｉ/Ｆ３１２（装置ネットワーク９０に接続するためのＩ/Ｆ）と、外部記憶装置３１３と、メモリ３１４と、キーボート３１５と、タッチディスプレイ３１６と、内部通信Ｉ/Ｆ３１７（分析装置１２の内部ネットワーク９２に接続するためのＩ/Ｆ）とを有して構成される。

比色分析モジュール３２０は、比色分析制御ＣＰＵ３２１に結合された、外部記憶装置３２２と、メモリ３２３と、内部通信Ｉ/Ｆ３２４（内部ネットワーク９２に接続するためのＩ/Ｆ）と、比色分析を行うためのアクチュエータ３２５及びセンサ３２６とを有して構成される。

同様に、電解質分析モジュール３３０は、電解質分析制御ＣＰＵ３３１に結合された、外部記憶装置３３２、メモリ３３３、内部通信Ｉ/Ｆ３３４、電解質分析を行うためのアクチュエータ３３５及びセンサ３３６等を有して構成される。

同様に、免疫分析モジュール３４０は、比色分析制御ＣＰＵ３４１に結合された、外部記憶装置３４２、メモリ３４３、内部通信Ｉ/Ｆ３４４、免疫分析を行うためのアクチュエータ３４５及びセンサ３４６等を有して構成される。

同様に、搬送モジュール３５０は、搬送制御ＣＰＵ３５１に結合された、外部記憶装置３５２、メモリ３５３、内部通信Ｉ/Ｆ３５４、搬送を行うためのアクチュエータ３５５及びセンサ３５６等を有して構成される。

なお、上記前処理装置１１や分析装置１２に関しては、臨床検査の規模に応じて、各モジュールが１つでも複数でもよい。また、１つのモジュールが複数の機能（処理ステップ（機構）等）を有していてもよい。また、図示した以外の他の入出力機器、例えばマウスなどが接続されていても構わない。また、各アクチュエータは、対応する駆動対象のハードウェア（例えばロボットアーム等）を接続しているが、図示省略している。また、各センサは、対応する測定対象のハードウェア等を有するが、図示省略している。

＜情報管理サーバ及び表示端末＞
図４を用いて、情報管理サーバ１３及び表示端末１４のハードウェア構成例を示す。情報管理サーバ１３は、ＣＰＵ４１１に結合された、外部通信Ｉ/Ｆ４１２（電子カルテシステム２０との接続、及び、通信ネットワーク３０を介したサポートセンタ４０等との接続を可能とするＩ/Ｆ）と、外部記憶装置４１３（ＨＤＤなどの二次記憶装置）と、メモリ４１４（ＲＡＭなどの一次記憶装置）と、キーボード４１５及びマウス４１６（入力装置）と、ディスプレイ４１７（出力装置）と、装置間通信Ｉ/Ｆ４１８（装置ネットワーク９０に接続するＩ/Ｆ）とを有して構成される。

図４を用いて、表示端末１４のハードウェア構成例を示す。表示端末１４は、ＣＰＵ５１１に結合された、外部記憶装置５１２と、メモリ５１３と、キーボード５１４及びマウス５１５と、ディスプレイ５１６と、装置間通信Ｉ/Ｆ５１７とを有して構成される。

＜分析システム（機能）＞
次に、図２〜図５を用いて、本分析システム１０の機能（処理部）の構成例を詳しく説明する。図５には、本システムの各処理部や情報データ等（図２〜図４）の関係を一部示している。

図２で、前処理装置１１は、前処理部６１３、履歴収集部６１４、工程毎推定値算出部６１５、ＵＩ部６１６（ＵＩ：ユーザインタフェース）、通信部６１７、装置毎履歴情報ＤＢ６１１（ＤＢ：データベース）、工程毎異常パターンＤＢ６１２等を有して成る。これらの各部は、管理モジュール２１０等の各モジュールのＣＰＵ（２１１，２２１等）が、各メモリ（２１４，２２３等）または外部記憶装置（２１３，２２２等）に格納されたプログラムを実行し、各ハードウェアを制御すること等によって実現される（図２中では代表として管理モジュール２１０による処理部として図示している）。

前処理部６１３は、検査依頼に応じてハードウェア（アクチュエータ等）を制御し、検体に前処理（例えば遠心分離、ラベリング、分注、搬送の組み合わせによる）を行う。

履歴収集部６１４は、前処理部６１３による前処理の履歴情報（図５、履歴情報Ｄ１）を、前処理が行われる度に収集し、装置毎履歴情報ＤＢ（ＤＢ１）６１１に格納する。また、収集した履歴情報Ｄ１を、通信部６１７を介して、情報管理サーバ１３に送信・提供する。この装置毎の履歴情報Ｄ１（図５）は、例えば、前処理部６１３で制御されたハードウェアの動作をセンサにより測定したセンサ値（動作情報）や、消耗品の経年情報などの情報（消耗品情報）や、検査結果・精度管理情報などを含むの分析情報、などを含む情報である（後述、図６等）。

工程毎推定値算出部６１５は、情報管理サーバ１３（統合推定値算出部６３５）から、検査結果の異常が発見（通知）された際に、結果異常パターンＤＢ６３２に格納された工程特定情報Ｄ１０（後述、図９（ｂ））を使って、関連する工程を特定し、その工程で異常のあった検体に関係する履歴情報Ｄ１を、装置毎履歴情報ＤＢ６１１から取得する。そして、工程毎推定値算出部６１５は、その取得した履歴情報Ｄ１を、工程毎異常パターンＤＢ６１２に格納された異常時の履歴情報のパターンである工程異常パターン情報Ｄ８（後述、図８（ｂ））と比較することによって、異常を生じさせたと考えられる原因の推定（工程毎の推定値の算出）を行う。

ＵＩ部６１６は、前処理装置１１のパラメータ設定等の入力処理や装置状態の表示等の出力処理を管理する。

通信部６１７は、前処理装置１１と、本分析システム１０の他の構成要素とで相互にデータを送受信するための通信処理を行う。

図３で、分析装置１２は、分析部６２３、履歴集主部６２４、工程毎推定値算出部６２５、ＵＩ部６２６、通信部６２７、装置毎履歴情報ＤＢ（ＤＢ１）６２１、工程毎異常パターンＤＢ６２２等を有して成る。これらの各部は、各モジュールのＣＰＵ（３１１，３２１等）が、各メモリ（３１４，３２３等）または外部記憶装置（３１３，３２２等）に格納されたプログラムを実行し、各ハードウェアを制御すること等によって実現される。

分析部６２３は、検査依頼に応じてハードウェアを制御し、検体に分析処理（例えば比色分析）を行う。

履歴収集部６２４は、分析部６２３で制御されたハードウェアの履歴情報を、分析が行われる度に収集し、装置毎履歴情報ＤＢ６２１に格納する。また、収集した履歴情報を、通信部６２７を介して情報管理サーバ１３に送信・提供する。

工程毎推定値算出部６２５は、情報管理サーバ１３から、検査結果の異常が発見（通知）された際に、結果異常パターンＤＢ６３２に格納された工程特定情報Ｄ１０を使って、関連する工程を特定し、その工程で異常のあった検体に関係する履歴情報Ｄ１を、装置毎履歴情報ＤＢ６２１から取得する。そして、工程毎推定値算出部６２５は、その取得した履歴情報Ｄ１を、工程毎異常パターンＤＢ６２２に格納された異常時の履歴情報のパターンである工程異常パターン情報Ｄ８と比較することによって、異常を生じさせたと考えられる原因の推定（工程毎の推定値の算出）を行う。

ＵＩ部６２６は、分析装置１２のパラメータ設定等の入力処理や装置状態の表示等の出力処理を管理する。通信部６２７は、分析装置１２と、本分析システム１０の他の構成要素とで相互にデータを送受信するための通信処理を行う。

図４で、情報管理サーバ１３は、履歴収集部６３４、統合推定値算出部６３５、通知部６３６、ＵＩ部６３７、通信部６３８、監視部６３９、履歴情報ＤＢ（ＤＢ２）６３１、結果異常パターンＤＢ６３２、対応策ＤＢ６３３等を有して成る。これらの各部は、ＣＰＵ４１１が、メモリ４１４または外部記憶装置４１３に格納されたプログラムを実行し、各ハードウェアを制御すること等によって実現される。

履歴収集部６３４は、各前処理装置１１及び分析装置１２が処理毎に収集して送信した、装置毎の履歴情報Ｄ１を収集して、履歴情報ＤＢ（ＤＢ２）６３１に蓄積する。即ち、情報管理サーバ１３（ＤＢ２）は、全装置（例えば、ｍ個の前処理装置１１（＃１〜＃ｍ）、ｎ個の分析装置１２（＃１〜＃ｎ））の装置毎の履歴情報Ｄ１を保持する（図５）。なお、情報管理サーバ１３の履歴情報ＤＢ（ＤＢ２）６３１の中には、本システムでの検査（分析）結果情報なども保存される。

監視部６３９は、上記ＤＢ２の履歴情報Ｄ１が更新される度に、当該収集された履歴情報Ｄ１に含まれる検査結果について、結果異常パターンＤＢ６３２に保持される検査結果の許容範囲（後述、結果異常パターン情報Ｄ７内の結果許容範囲Ｄ７０３）を超えていないかを監視（異常検出判定）する。許容範囲を超えるような検査結果が発見された場合には、その検体を、検査結果が異常とみなし、統合推定値算出部６３５に、異常原因推定を依頼する（Ａ０１）。監視部６３９による照合・判定の際は、パターンと許容範囲との両方を判断する。

統合推定値算出部６３５は、検査結果の異常が発見され監視部６３９から異常原因推定を依頼された際に、関連する前処理装置１１及び分析装置１２に対し、異常のあった検体の情報などを伝え、考えられる原因毎に、工程毎推定値を算出するように依頼する（Ａ０２）。そして、当該前処理装置１１及び分析装置１２が算出した工程毎推定値を受け取り、四則演算することによって統合し、原因毎の推定値を算出することで、異常の原因を推定する。

通知部６３６は、統合推定値算出部６３５により推定した原因（推定異常原因）の情報と、対応策ＤＢ６３３に保持される対応策の情報とを、情報管理サーバ１３及び表示端末１４の少なくとも一方の表示装置に出力する。例えば通知部６３６は、履歴情報（検査結果異常のパターン）、推定した原因の情報、対応策などの情報を、表示端末１４に送信して画面に表示させる（Ａ０３）。また、通知部６３６は、その対応策が、当該作業者に対応できないと判断される場合（対応策情報Ｄ９の参照により判断可能）には、サービスセンタ４０に、履歴情報（検査結果異常のパターン）、推定した原因の情報、などの情報を送信することで、対応（対応策の実行等）を依頼する（Ａ０４）。

ＵＩ部６３７は、履歴情報Ｄ１の閲覧、推定した異常、対応策の表示等に関わる入出力処理を管理する。通信部６３８は、情報管理サーバ１３と、本分析システム１０の他の構成要素とで相互にデータを送受信するための通信処理を行う。

表示端末１４は、ＵＩ部６４１、通知部６４２等を有して成る。各部は、ＣＰＵU５１１が、メモリ５１３または外部記憶装置５１２に格納されたプログラムを実行し、各ハードウェアを制御すること等によって実現される。

ＵＩ部６４１は、情報管理サーバ１３から通知された履歴情報Ｄ１などの閲覧、推定した異常の原因、対応策などの情報の表示等に関わる入出力処理を管理する。通信部６４２は、表示端末１４と、本分析システム１０の他の構成要素とで相互にデータを送受信するための通信処理を行う。

＜情報データ（履歴情報）＞
図６〜図９を用いて、本実施の形態で用いる各種の情報データ（Ｄ１〜Ｄ１０）の構造の例について説明する。

図６（ａ）〜（ｄ），図７を用いて、前処理装置１１（装置毎履歴情報ＤＢ（ＤＢ１）６１１）、分析装置１２（装置毎履歴情報ＤＢ（ＤＢ１）６２１）、及び情報管理サーバ１３（履歴情報ＤＢ（ＤＢ２）６３１）で管理される、履歴情報Ｄ１の構造を示す。

図６（ａ）で、履歴情報Ｄ１は、各履歴情報を一意に識別する履歴情報識別子Ｄ１０１と、各検体を一意に識別する検体識別子Ｄ１０２と、工程の処理（当該履歴情報を生成した処理工程）が終了した時刻である処理時刻Ｄ１０３と、当該工程を実施した装置名Ｄ１０４と、当該工程を識別する工程名Ｄ１０５と、当該処理工程に関わる機構情報Ｄ２（図６（ｂ））を保持する配列である機構情報配列Ｄ１０６と、当該処理工程に関わる消耗品情報Ｄ５（図７（ａ））を保持する配列である消耗品情報配列Ｄ１０７と、反応工程で得た反応過程の推移と検査結果の情報から成る分析情報Ｄ１０８（Ｄ８、図８（ｂ））とを有して構成される。ここで、反応工程とは、測定項目に応じた試薬を混合し、反応させ、分析する工程であり、最終的な反応した光や温度データといった結果だけでなく、反応注の結果（反応過程）も得ることができる。履歴情報Ｄ１は、処理工程単位に、生成及び蓄積される。

図６（ｂ）で、上記機構情報配列Ｄ１０６における機構情報Ｄ２は、分注機や反応セルといった装置内の機構を識別する機構識別子Ｄ２０１と、動作情報Ｄ３（図６（ｃ））を保持する動作情報配列Ｄ２０２と、処理工程中で発生したアラーム情報Ｄ４（図６（ｄ））を保持するアラーム情報配列Ｄ２０３とを有して構成される。

図６（ｃ）で、上記動作情報配列Ｄ２０２における動作情報Ｄ３は、対象（機構の動作部分）を識別する対象識別子Ｄ３０１と、機構が動作した際に測定された電子回路中の電流量やアームの角度、温度、光源の光量、吸引機構の圧力、検体の画像などの機器の異常を検知するために有用な情報である動作内容Ｄ３０２とを有して構成される。動作情報Ｄ３の測定は前述のセンサ等を用いる。

図６（ｄ）で、上記アラーム情報配列Ｄ２０３におけるアラーム情報Ｄ４は、アラームを識別するアラーム識別子Ｄ４０１と、アラームの重要度を表すアラームレベルＤ４０２と、アラームの発生時刻を表す発生時刻Ｄ４０３とを有して構成される。

また、図７（ａ）で示すように、上記履歴情報Ｄ１の消耗品情報配列Ｄ１０７における消耗品情報Ｄ５は、処理工程で利用した消耗品を識別するための消耗品名Ｄ５０１と、当該消耗品の製造日時や製造ロットなどを表す製造情報Ｄ５０２と、当該消耗品の利用を開始した日時を示す利用開始日時Ｄ５０３と、当該消耗品が利用できる期限を表す利用期限Ｄ５０４とを有して構成される。

上記消耗品は、具体例としては、チップやカップ（器）、純水や薬品（試薬、標準液、キャリブレータ）、電解質分析用電極（測定用電極）、光源（ランプ）などがある。

また、図７（ｂ）で示すように、上記履歴情報Ｄ１における分析情報Ｄ１０８（Ｄ６）は、分析装置１２における検体と試薬の反応過程Ｄ６０１（キャリブレーションの結果（項目名と結果））と、各項目と結果（コントロール結果）から構成される検査結果Ｄ６０２と、分析精度を保証する制度管理情報Ｄ６０３とを有して構成される。精度管理情報Ｄ６０３としては、従来技術でも用いている一般的なものを本システムでも扱う。

＜情報データ（異常パターン情報）＞
図８（ａ）を用いて、情報管理サーバ１３（結果異常パターンＤＢ６３２）で管理される結果異常パターン情報Ｄ７の構造を示す。結果異常パターン情報Ｄ７は、検査結果の異常パターンの情報を識別する結果異常パターン識別子Ｄ７０１と、患者（検体元）の性別、年齢、病状の分類を表す患者パターンＤ７０２と、結果の各項目に関する許容範囲（上限や下限値）を表す結果許容範囲Ｄ７０３とを有して構成される。

図８（ｂ）を用いて、前処理装置１１（工程毎異常パターンＤＢ６１２）及び分析装置１２（工程毎異常パターンＤＢ６２２）で管理される、工程異常パターン情報Ｄ８の構造を示す。工程異常パターン情報Ｄ８は、工程の機構の異常パターンの情報を識別する工程異常パターン識別子Ｄ８０１と、機構の動作データの基準値の上限値と下限値を示す機構許容範囲Ｄ８０２と、消耗品の期限の上限値を示す消耗品許容範囲Ｄ８０３と、反応工程における温度などの基準値の上限値と下限値を示す分析許容範囲Ｄ８０４とを有して構成される。

上記異常パターン情報（Ｄ７，Ｄ８）は、それぞれ、機構に関する情報（機構許容範囲Ｄ８０２等）を含んでいる。これら情報（Ｄ７，Ｄ８）は、管理者等により、適宜、各装置の各ＵＩ部を介して、当該装置のＤＢ（６１２，６２２，６３２，）へ登録（設定）が可能となっている。

＜情報データ（対応策情報）＞
図９（ａ）を用いて、情報管理サーバ１３（対応策ＤＢ６３３）で管理される対応策情報Ｄ９の構造を示す。対応策情報Ｄ９は、原因を識別する原因識別子Ｄ９０１と、原因のテキストを表す原因情報Ｄ９０２と、異常の原因を取り除き解決するための対応策のテキスト情報を表す対応策情報Ｄ９０３と、作業者が直接原因を取り除くための対応が可能かどうかを表す作業者対応情報Ｄ９０４とを有して構成される。作業者対応情報Ｄ９０４については、予め作成（設定）されているものを参照することで、対応が可能かどうかを判断が可能である。

＜情報データ（工程特定情報）＞
図９（ｂ）を用いて、情報管理サーバ１３（結果異常パターンＤＢ６３２）、または前処理装置１１及び分析装置１２で管理される、工程特定情報Ｄ１０の構造を示す。工程特定情報Ｄ１０は、原因を識別する原因識別子Ｄ１００１と、原因によって影響を受ける（受けた）可能性がある工程の識別子の列である被影響工程列Ｄ１００２と、その被影響工程列Ｄ１００２（被影響工程）に対応して、その工程がどのくらい寄与しているか（受ける影響の度合いを表す重み）を表す影響重み列Ｄ１００３と、原因の履歴情報に対する影響が測定項目によって変化するかどうかの真偽（測定項目によって結果が依存するかどうかを表す真偽値情報）を表す測定項目依存情報Ｄ１００４とを有して構成される。

本実施の形態では、情報管理サーバ１３（結果異常パターンＤＢ６３２）に保持している工程特定情報Ｄ１０を、各装置（工程毎推定値算出部６１５，６２５）が通信により取得して利用する。

＜処理フロー＞
次に、図１０を用いて、本実施の形態のシステムにおける異常の原因を推定する処理（異常原因推定処理）を含む処理全体のフロー概略を説明する（Ｓは処理ステップを表す）。

Ｓ１０１： まず、履歴情報Ｄ１の収集処理において、それぞれの前処理装置１１及び分析装置１２で生成された履歴情報Ｄ１が、各装置内の装置毎履歴情報ＤＢ（ＤＢ１）（６１１，６２１）、及び通信を介して情報管理サーバ１３の履歴情報ＤＢ（ＤＢ２）６３１に、収集、蓄積される。

Ｓ１０２: 次に、検査結果の異常が起こっているかを判別する処理（Ｓ１０２）において、情報管理サーバ１３（監視部６３９）では、各装置から送信された履歴情報Ｄ１の中で、検査結果Ｄ６０２（分析情報Ｄ６）を含むものを監視し、その検査結果Ｄ６０２が、結果異常パターンＤＢ６３２内の異常のパターン（結果異常パターン識別子Ｄ７０１）に合致する場合、即ち、検査結果の各項目に関する許容範囲（Ｄ７０３）に収まっていないものとなっている場合、異常があると判断し（Ｓ１０２−Ｙ）、異常原因を推定する処理（Ｓ１０３）に移る。異常でない場合は（Ｓ１０２−Ｎ）、次の履歴情報の監視に備えるためにフローを終了する。

Ｓ１０３： 次に、異常原因を推定する処理において、統合推定値算出部６３５、及び工程毎推定値算出部（６１５，６２５）では、考えられる原因すべてについて、どのくらい原因としてもっともらしいかを表す推定値を算出する。そして、その結果を通知する処理（Ｓ１０４）に移る。

Ｓ１０４： 最後に、結果を通知する処理において、通知部６３６により、上記推定した、異常の起こった原因と結果などの情報を、作業者（作業者が用いる表示端末１４）あるいはサービスセンタ４０に通知し、フローを終了する。なお、終了したフローをすぐに再実行することで、随時監視することができる。

上記履歴情報Ｄ１の収集処理（Ｓ１０１）について詳しくは以下である。

Ｓ２０１： 前処理装置１１及び分析装置１２では、処理が行われる度に、工程毎の履歴情報Ｄ１を生成する。例えば、検体を検査項目毎に小分けする分注工程では、分注機と呼ばれる機器が使われる。この機器では、検体（液体）を吸い上げて、新しいチップやカップに小分けするので、吸引機構とロボットアームを含んでいる。その動作情報Ｄ３として、吸引機構の圧力やロボットアームの角度や電流量などが、履歴情報Ｄ１として収集されることとなる。

Ｓ２０２： 上記生成された履歴情報Ｄ１は、各装置の履歴収集部６１４，６２４により、生成された装置の装置毎履歴情報ＤＢ（ＤＢ１）（６１１，６２１）に蓄積される。

Ｓ２０３： そして、前処理装置１１及び分析装置１２は、蓄積した履歴情報Ｄ１を、通信部６１７，６２７を介して、情報管理サーバ１３に送信する。ここで、送信するタイミングは、前処理装置１１及び分析装置１２のハードウェア制御を損なわないように調節することが可能である。

一方、情報管理サーバ１３は、前処理装置１１及び分析装置１２から送信された各履歴情報Ｄ１を受信し（Ｓ２０４）、履歴情報ＤＢ（ＤＢ２）６３１内に蓄積する（Ｓ２０５）。

前記検査結果の異常判定の処理（Ｓ１０２）について詳しく以下である。検査結果が異常かどうかは、基本的に、検査項目（値）が、定められた上限値と下限値の間（結果許容範囲Ｄ７０３）に入っているかどうかを使って判定される。これに加え、患者の性別、年齢、病状（患者パターンＤ７０２）と、過去の検査結果（前回値）とによっても、異常であるかどうかの判定は異なる場合がある。本実施の形態における異常判定処理（Ｓ１０２）でも、結果異常パターン情報Ｄ７で示したように、まず患者の前回値を履歴情報ＤＢ６３１（分析情報Ｄ１０８）から取得する。そして、患者パターンＤ７０２に応じた上限値と下限値（結果許容範囲Ｄ７０３）を使い、前回値及び今回の検査結果とその許容値とを比較して、許容範囲に入っているか離れているかに基づいて、異常を判定する。

上記結果の通知処理（前記Ｓ１０４）について詳しくは以下である。情報管理サーバ１３は、前述の算出した推定値が高い順に上位例えば１０個について、当該原因の対応策を、対応策ＤＢ６３３から取得する（Ｓ５０１）。なお、上位１０個の中で推定値が０となったものは、原因と考えられないので除外する。そして、ＵＩ部（６３７，６４２）を介して、作業者（表示端末１４の画面）に対し、推定値が高い順に、原因と対応策と原因の影響を被ったと考えられる検体とを含む情報を、後述する通知用インタフェースＧ１０１（図１４）上に提示する（Ｓ５０２）。さらに、推定値が最も高い原因について、その対応策が作業者に対応可能かどうかを確認し、対応可能であれば、フローを終了する（Ｓ５０３−Ｙ）。対応不可能な場合（Ｓ５０３−Ｎ）は、サービスセンタ４０に対し、異常があった検体の情報及び異常を推定するために使った履歴情報Ｄ１と、推定した原因とを含む情報を、通知する（Ｓ５０４）。なお、通信やセキュリティの点で、患者の個人情報などが問題となる場合には、患者名などを除いて通知してもよい。

＜異常原因推定処理（詳細）＞
次に、図１１を用いて、異常原因推定処理（Ｓ１０３）について詳しく説明する。

検査結果の異常が発見された場合（Ｓ１０２−Ｙ）、情報管理サーバ１３（統合推定値算出部６３５）は、異常があった検体の検体識別子Ｄ１０２を、本分析システム１０内のすべての前処理装置１１及び分析装置１２に送信（Ａ０２）する（Ｓ４０１）。前処理装置１１及び分析装置１２は、送信された検体識別子Ｄ１０２を受信（Ａ０２）する（Ｓ４０２）。そして、前処理装置１１及び分析装置１２（各工程毎推定値算出部６１５，６２５）は、考えられるすべての異常の原因（Ｎ個）について、それぞれ、以下の処理を行う（ループ１開始）（Ｓ４０３）。

（１）Ｓ４０４: 第一に、原因に対して、影響を受けた可能性がある、結果が異常であった検体の検査に関わったすべての装置の工程（Ｍ個）を、各装置に予め設定された工程特定情報Ｄ１０をもとに特定する（関与装置工程の特定）。なお、工程特定情報Ｄ１０については、過去に発生した異常の原因に対して、工程の履歴情報が高い相関を示した場合、異常に関与する工程であると判断して生成することができる。

（２）Ｓ４０５： 第二に、上記で特定された工程（Ｍ個）に対して、同じ工程で、例えば前後１５分以内に処理された検体の履歴情報（Ｌ個）を抽出する。上記Ｓ４０４，Ｓ４０５の処理（特にＳ４０５）は、本実施の形態における大きな特徴である。

（３）Ｓ４０６： 第三に、原因が測定項目に影響を受ける場合、即ち、測定項目依存情報Ｄ１００３が真（依存する）である場合、上記抽出した各工程の履歴情報Ｄ１（Ｍ個×Ｌ個）のうち、測定項目が同じ履歴情報Ｄ１のみに選別（Ｌ個からＰ個に選別）する。即ち、Ｍ個×Ｐ個の履歴情報Ｄ１となる。Ｓ４０６の処理は、第１の原因（機構原因）に対応するための処理である。

（４）Ｓ４０７： 第四に、上記で選別した履歴情報Ｄ１（Ｍ個×Ｐ個）が、工程異常パターン情報Ｄ８に合致しているかどうか、即ち、許容範囲内で機器が動作しているかを調べる。これにより、その比率、[合致数]／[Ｐ個]を、工程毎の推定値（Ｍ個）として算出する。即ち、異常パターンに合致すればするほど高い推定値となる。

（５）Ｓ４０８： 第五に、上記で算出した工程毎の推定値を、各装置から、情報管理サーバ１３に送信（Ａ０２）する。

なお、本実施の形態では、上記工程毎の推定値の算出を、[合致数]／[Ｐ個]としたが、より簡単に、一定の合致数を超えた場合には１、そうでない場合は０といったようにする算出方法や、数が多くなった場合の変化を小さく見積もるために、本実施の形態における推定値に対数をとったものを利用する方法などを用いてもよい。

さらに、本実施の形態では、工程異常パターンと履歴情報とを比較する際に、合致するか否かのみを扱ったが、工程異常パターンとどのくらい似ているかを表す類似度または距離尺度を用いてもよい。その場合、前記合致数は、類似度または距離尺度の総和とする。

次に、情報管理サーバ１３（統合推定値算出部６３５）は、上記の工程毎の推定値（Ｎ個×Ｍ個）の情報を受信する（Ｓ４０９）。そして、異常の原因（Ｎ個）毎に、次の処理を行う（ループ２開始）（Ｓ４１０）。

Ｓ４１１の推定値の統合の処理において、工程毎の推定値（Ｍ個）と影響重み列Ｄ１００３（Ｍ個）との重み付き平均を計算し、原因の推定値（Ｎ個）を算出する。Ｓ４１１では、Ｓ４０７による各装置・各工程の個別の推定値を統合する処理をしている。すべての原因の推定値（Ｎ個）を算出すると、フローを終了する。なお、Ｓ４１１では単純に重み付き平均のみで推定値を算出しているが、他に、分散値などを併用してもよい。

＜推定の具体例（第１の原因の場合）＞
次に、図１２を用いて、異常原因推定の具体例（その１）として、特に、第１の原因（測定項目に応じた機構原因）の場合の推定であって、検体Ａ（Ｃ１０１）の検査結果が異常となった場合における推定値を算出する過程を説明する。なお、検査結果が異常であると判定された時点で、登録されたすべての原因について推定値が算出されるが、ここでは、そのうち、消耗品である測定用電極の劣化（原因）Ｃ１０２に関する例を述べる。なお以下の処理主体は主に前述の統合推定値算出部６３５や工程毎推定値算出部６１５，６２５である。

結果異常パターンＤＢ６３２に、工程特定情報Ｄ１０として、「測定用電極の劣化」Ｃ１０２に関する情報が記憶されている。原因識別子Ｄ１００１が「測定用電極の劣化」であり、被影響工程列Ｄ１００２が「イオン測定」（イオン測定工程）であり、影響重み列Ｄ１００３が｛１．０｝であり、測定項目依存情報Ｄ１００４が「依存する」である。

装置の処理工程として、前処理装置１１及び分析装置１２（特に電解質分析モジュール３３０）における、測定用電極を用いるイオン測定工程（Ｘとする）Ｃ１０３を有する。イオン測定工程（Ｘ）Ｃ１０３は、測定項目として例えば測定項目Ｓ，Ｔを有し、Ｓ，Ｔでそれぞれ異なる機構（測定用電極）を用いる。例えば測定項目に応じて異なるモジュールが選択使用される。検体として例えばＡ（Ｃ１０１）、Ｂ（Ｃ１０４）〜Ｄ（Ｃ１０６）を有する。イオン測定工程（Ｘ）の各測定項目（Ｓ，Ｔ）における各検体（Ａ〜Ｄ）の測定工程の履歴情報（Ｄ１）は、装置毎履歴情報ＤＢ（ＤＢ１）６１１，６１２に格納される。イオン測定工程（Ｘ）で、検体Ａ〜Ｃは、測定項目Ｓが行われ、検体Ｄは、測定項目Ｔが行われる。図１２中、例えば検体Ａの測定工程の履歴情報（Ｄ１）を、Ａ−Ｘ（Ｓ）−Ｄ１とする。

まず、異常となった対象の検体Ａ（Ｃ１０１）が関わった工程のうち、「測定用電極の劣化」（原因）Ｃ１０２が影響を与える工程（被影響工程）を抽出する（前記Ｓ４０４）。即ち、Ｄ１０に示すように、「測定用電極の劣化」Ｃ１０２では、その被影響工程として、イオン測定工程（Ｘ）（Ｃ１０３）のみが抽出される。

次に、イオン測定工程（Ｘ）（Ｃ１０３）において、対象の検体Ａの測定工程の履歴情報（Ａ−Ｘ（Ｓ）−Ｄ１）だけでなく、検体Ａ（Ｃ１０１）と近い時刻に処理された他の検体、即ち、検体Ｂ（Ｃ１０４）、検体Ｃ（Ｃ１０５）、検体Ｄ（Ｃ１０６）の各履歴情報（Ｂ−Ｘ（Ｓ）−Ｄ１，Ｃ−Ｘ（Ｓ）−Ｄ１，Ｄ−Ｘ（Ｔ）−Ｄ１）がＤＢ１をもとに抽出される（前記Ｓ４０５）。

次に、測定項目依存情報Ｄ１００４を用いて、原因が測定項目によって左右される場合（「依存する」）、対象の検体Ａの測定項目Ｓとは異なる測定項目を検査した検体の情報については取り除く。本例では、先の抽出した履歴情報の中から、異なる測定項目Ｔの検体Ｄ（Ｃ１０６）に関する情報を取り除く（前記Ｓ４０６）。

次に、各工程の履歴情報（Ａ〜Ｃ−Ｘ（Ｓ）−Ｄ１）を、工程異常パターン情報Ｄ８と照合する。即ち、工程の機構状況が、定められた範囲内で推移しているかどうかを確認する。そして、その機構状況に関する照合結果をもとに、イオン測定工程（Ｘ）の推定値（Ｃ１０７）（Ａ〜Ｃを利用したもの）を算出する（前記Ｓ４０７）。本例では、当該原因（Ｃ１０２）に関わる他の工程は無いため、この算出された推定値（Ｃ１０７）が、「測定用電極の劣化」（Ｃ１０２）が原因となる可能性を表した推定値（Ｃ１０８）となる。

上記の結果、第１の原因（測定項目に応じた機構原因）の場合に対応した異常原因の推定値（Ｃ１０８）が得られる。

＜推定の具体例（第２の原因の場合）＞
次に、図１３を用いて、異常原因推定の具体例（その２）として、特に、第２の原因（共通部原因）の場合の推定であって、検体Ｅ（Ｃ２０１）の検査結果が異常となった場合における推定値を算出する過程を説明する。なお、上記具体例（その１）と同様に、ここでは、複数あり得る原因のうち、「試薬流路汚染」（原因）Ｃ２０２に関する例を述べる。試薬流路汚染は、試薬が流れる路が汚染されることである。

結果異常パターンＤＢ６３２に、工程特定情報Ｄ１０として、「試薬流路汚染」（原因）Ｃ２０２に関する情報が記憶されている。原因識別子Ｄ１００１が「試薬流路汚染」であり、被影響工程列Ｄ１００２が「希釈」、「溶血」、「反応」であり、影響重み列Ｄ１００３が｛０．３，０．４，０．３｝であり、測定項目依存情報Ｄ１００４が「依存しない」である。

装置の処理工程として、前処理装置１１及び分析装置１２における、希釈工程（Ｐ）（Ｃ２０３）、溶血工程（Ｑ）（Ｃ２０４）、反応工程（Ｒ）（Ｃ２０５）を有する。検体として例えばＥ（Ｃ２０１）、Ｆ（Ｃ２０６）〜Ｈ（Ｃ２０８）を有する。希釈工程（Ｐ）（Ｃ２０３）を通る検体としてＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈがある。同様に、溶血工程（Ｑ）（Ｃ２０４）を通る検体としてＥ，Ｆ，Ｈがあり、反応工程（Ｒ）（Ｃ２０５）を通る検体としてＥ，Ｆ，Ｇがある。検体Ｅ，Ｆの検査のシーケンス（工程等の連なり）では、工程Ｐ，Ｑ，Ｒを通る。同様に、検体Ｇでは、工程Ｐ，Ｒを通り、検体Ｈでは、工程Ｐ，Ｑを通る。各検体の各工程の履歴情報（例えば検体Ｅにつき工程順に、Ｅ−Ｐ−Ｄ１，Ｅ−Ｑ−Ｄ１，Ｅ−Ｒ−Ｄ１）は、それぞれ装置毎履歴情報ＤＢ（ＤＢ１）６１１，６１２に格納される。検体Ｅの検査のシーケンスにおいて、他の検体の検査のシーケンスとの共通部となる流路上に、工程Ｐ，Ｑ，Ｒがあり、これらに関わる他の検体として、Ｆ，Ｇ，Ｈが存在する。

まず、異常となった対象の検体Ｅ（Ｃ２０１）が関わった工程のうち、「試薬流路汚染」（原因）Ｃ２０２が影響を与える工程（被影響工程）を抽出する（前記Ｓ４０４）。Ｄ１０に示すように、「試薬流路汚染」Ｃ２０２では、希釈工程（Ｐ）（Ｃ２０３）と、溶血工程（Ｑ）（Ｃ２０４）と、反応工程（Ｒ）（Ｃ２０５）とが抽出される。これらの工程に関与する他の検体Ｆ，Ｇ，Ｈがあり、それら各検体の履歴情報（Ｅ−Ｐ−Ｄ１，Ｇ−Ｐ−Ｄ１，Ｈ−Ｐ−Ｄ１等）を抽出する（前記Ｓ４０５）。

次に、測定項目依存情報Ｄ１００４を用いて、原因が測定項目によって左右される場合、異なる測定項目を検査した検体の情報については取り除くが、本例では、「依存しない」であるので、ここで取り除く検体の情報は無い（前記Ｓ４０６）。

次に、各工程（Ｐ，Ｑ，Ｒ）の履歴情報を、工程異常パターン情報Ｄ８と照合する。即ち、工程の機構状況が、定められた範囲内で推移しているかどうかを確認する。この場合、上記照合結果をもとに、各工程（Ｐ，Ｑ，Ｒ）毎の推定値（Ｃ２０９，Ｃ２１０，Ｃ２１１）を算出する（前記Ｓ４０７）。希釈工程（Ｐ）Ｃ２０３の推定値Ｃ２０９は、検体Ｅ〜Ｈを利用したものであり、溶血工程（Ｑ）Ｃ２０４の推定値Ｃ２１０は、検体Ｅ，Ｆ，Ｈを利用したものであり、反応工程（Ｒ）Ｃ２０４の推定値Ｃ２１１は、検体Ｅ，Ｆ，Ｇを利用したものである。

最後に、影響重み列Ｄ１００３の値｛０．３，０．４，０．３｝の演算に従って、各工程（Ｐ，Ｑ，Ｒ）の推定値（Ｃ２０９，Ｃ２１０，Ｃ２１１）を統合した、「試薬流路汚染」Ｃ２０２の推定値Ｃ２１２を算出する（前記Ｓ４１１）。

上記の結果、第２の原因（共通部原因）の場合に対応した異常原因の推定値（Ｃ２１２）が得られる。

なお、検査シーケンス（処理工程の連なり）は、全体的には概ねコンピュータ制御により自動的に実現されるが、一部、人間による介入部分がある。例えば、検体や消耗品を、装置（工程）の機構に対してセット、投入する動作などがある。この際、前述のように、取り違いなどの人的ミスが発生し得る。人的ミスが発生した場合、検査結果の異常につながる。この人的ミスについては、前述した（ａ）検体、（ｂ）消耗品（試薬等）、（ｃ）装置などの原因に影響・関連するが、本システムにより、それらの原因を分けて推定することができるので、当該原因が判明した場合、そこから当該人的ミスの発生についても遡及することができる。

＜表示例＞
図１４を用いて、本実施の形態における作業者に対する結果の通知用インタフェースＧ１０１（画面）を説明する。通知用インタフェースＧ１０１は、異常のあった検体を提示する異常検体コンポーネントＧ１０２と、推定した原因の上位１０個をリスト表示する推定原因リストＧ１０３と、推定原因リストＧ１０３で選択した原因に該当する原因情報Ｄ９０２を提示する推定原因コンポーネントＧ１０４と、推定原因リストＧ１０３で選択した原因に該当する対応策情報Ｄ９０３を提示する対応策コンポーネントＧ１０５と、推定原因リストＧ１０３で選択した原因に影響を受けた可能性がある検体をリスト表示する影響範囲リストＧ１０６とを有して構成される。

異常検体コンポーネントＧ１０２と影響範囲リストＧ１０６は、内部にデータボタン（Ｇ１０２１，Ｇ１０６１）を含んでいる。作業者は、このボタンを押すことで、過去及び今回の検査結果（履歴、詳細情報）を表示して確認することができる。

また、異常検体コンポーネントＧ１０２と影響範囲リストＧ１０６は、内部に再検ボタン（Ｇ１０２２，Ｇ１０６２）を含んでいる。作業者は、このボタンを押すことで、容易に検体の再検査（同じ患者の同じ検査）を実施（自動的に開始）することができる。

対応策コンポーネントＧ１０５は、「装置一時停止」ボタンＧ１０５１と「サービスに連絡」ボタンＧ１０５２を含んでいる。作業者は、「装置一時停止」ボタンＧ１０５１を押すことで、任意の装置を一時停止することができる。さらに、作業者は、「サービスに連絡」ボタンＧ１０５２を押すことで、原因に関する検体、及び、異常を推定するために使った履歴情報Ｄ１００と、推定した原因とを含む情報を、サービスセンタへ通知することができる。

＜実施の形態の効果等＞
以上説明したように、本実施の形態の異常原因推定方法及び分析システムによれば、次のような効果がある。

検体の検査結果が異常であった際に、同じ測定項目で処理された検体を用いて推定するので（図１２等）、測定項目によって異常の発生傾向が異なる原因（第１の原因）の場合でも、正しく、精度良く、異常の原因を推定して作業者に通知することができる。

また、検体の検査結果が異常であった際に、異常の起こった検体と近い時刻に同じ工程（共通部の工程、流路等）で処理された他の検体を用いて推定するので（図１３等）、試薬流路汚染のような広範囲に微量の悪影響を与えるような原因（第２の原因）の場合でも、正しく、精度良く、異常の原因を推定して作業者に通知することができる。

また、異常の原因を解決するための対応策が、作業者だけで実施可能かどうかを判別できるので（図９（ａ）等）、サポートセンタ４０に連絡すべきかどうか等を迷うことなく迅速に対応可能である。

さらに、異常原因推定処理を工程毎の推定値算出処理と、それを統合した原因毎の推定値算出処理とに分けているので（図１１等）、前処理装置１１、分析装置１２、及び情報管理サーバ１３に処理を振り分けることができ、システムの構成要素の一部に負荷が偏ることがなく原因の推定が可能である。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。

本発明は、臨床検査システム等に利用可能である。

１０…分析システム、１１…前処理装置、１２…分析装置、１３…情報管理サーバ、１４…表示端末、２０…電子カルテシステム、３０…通信ネットワーク、４０…サービスセンタ、９０…装置ネットワーク、９１，９２…内部ネットワーク、２１０，３１０…管理モジュール、２１１，３１１…管理ＣＰＵ、２１２，３１２…装置間通信Ｉ/Ｆ、２１３，３１３…外部記憶装置、２１４，３１４…メモリ、２１５，３１５…キーボード、２１６，３１６…タッチディスプレイ、２１７，３１７…内部通信Ｉ/Ｆ、２２０…遠心分離モジュール、２２１…遠心分離制御ＣＰＵ、２２２，２３２，２４２，２５２…外部記憶装置、２２３，２３３，２４３，２５３…メモリ、２２４，２３４，２４４，２５４…内部通信Ｉ/Ｆ、２２５，２３５，２３５，２４５…アクチュエータ、２２６，２３６，２４６，２５６…センサ、２３０…ラベラモジュール、２３１…ラベラ制御ＣＰＵ、２４０…分注モジュール、２４１…分注制御ＣＰＵ、２５０…搬送モジュール、２５１…搬送制御ＣＰＵ、３２０…比色分析モジュール、３２２，３３２，３４２，３５２…外部記憶装置、３２３，３３３，３４３，３５３…メモリ、３２４，３３４，３４４，３５４…内部通信Ｉ/Ｆ、３２５，３３５，３３５，３４５…アクチュエータ、３２６，３３６，３４６，３５６…センサ、３３０…電解質分析モジュール、３４０…免疫分析モジュール、３５０…搬送モジュール、４１１，５１１…ＣＰＵ、４１２…外部通信Ｉ/Ｆ、４１３，５１２…外部記憶装置、４１４，５１３…メモリ、４１５，５１４…キーボード、４１６，５１５…マウス、４１７，５１６…ディスプレイ、４１８，５１７…通信間通信Ｉ/Ｆ、６１１，６２１…装置毎履歴情報ＤＢ（ＤＢ１）、６１２，６２２…工程毎異常パターンＤＢ、６１３…前処理部、６１４，６２４…履歴収集部、６１５，６２５…工程毎推定値算出部、６１６，６２６…ＵＩ部、６１７，６２７…通信部、６２３…分析部、６３１…履歴情報ＤＢ、６３２…結果異常パターンＤＢ、６３３…対応策ＤＢ、６３４…履歴収集部、６３５…統合推定値算出部、６３６…通知部、６３７…ＵＩ部、６３８…通信部、６４１…ＵＩ部、６４２…通信部、Ｄ１…履歴情報、Ｄ２…機構情報、Ｄ３…動作情報、Ｄ４…アラーム情報、Ｄ５…消耗品情報、Ｄ６（Ｄ１０８）…分析情報、Ｄ７…結果異常パターン情報、Ｄ８…工程異常パターン情報、Ｄ９…対応策情報、Ｄ１０…工程特定情報。

Claims (11)

1. 臨床検査における検体の検査に関する、前処理を行う前処理装置、分析処理を行う分析装置、情報を統合管理する情報管理サーバ、及び情報を表示する表示端末を有する分析システムにおける、検査結果の異常の原因を推定する処理を行う異常原因推定方法であって、
   前記情報管理サーバ、または前記前処理装置及び分析装置を含む各装置により、前記検査の処理に関する前記各装置での処理の履歴情報を管理する処理ステップを有し、
   前記履歴情報は、前記検体、前記各装置、前記処理を構成する工程、前記各装置を構成する機構、適用される消耗品、及び検査結果、を管理する情報を含み、
   前記情報管理サーバまたは前記各装置により、前記履歴情報に対する、前記検査結果の異常のパターンまたは許容範囲を含む異常パターン情報と、前記異常に対する原因と前記工程とを関係付けて管理する工程特定情報と、を管理する処理ステップを有し、
   前記情報管理サーバまたは前記各装置により、前記検査結果を前記異常パターン情報と照合することにより当該検査結果の異常を検出する処理ステップと、前記異常の原因を推定する異常原因推定処理を行う処理ステップと、前記推定した原因を含む情報を前記表示端末へ出力する処理ステップと、を行い、
   前記異常原因推定処理の処理ステップでは、前記情報管理サーバまたは前記各装置により、前記異常が検出された検体と、可能性がある原因と、当該検体及び原因に関係付けられる装置、工程、機構、消耗品、及び他の検体と、を含む情報を抽出する処理ステップと、前記異常の原因の可能性を表す、装置毎、工程毎の個別の推定値を算出する処理ステップと、前記個別の推定値を演算により統合することで、原因毎の推定値を算出する処理ステップと、を行うこと、を特徴とする異常原因推定方法。
2. 請求項１記載の異常原因推定方法において、
   前記各装置により、前記装置毎の処理の履歴情報を生成及び蓄積する処理ステップと、
   前記情報管理サーバにより、前記装置毎の履歴情報を収集して蓄積する処理ステップと、
   前記情報管理サーバにより、前記履歴情報の前記検査結果の情報を監視して、当該検査結果を前記異常パターン情報と照合することにより、当該検査結果の異常を検出する処理ステップと、前記異常の検出に基づき、当該異常の原因を推定する異常原因推定処理を行う処理ステップと、前記推定した原因を含む情報を、前記表示端末へ出力、または、作業者もしくはサービスセンタへ通知する処理ステップと、を有し、
   前記異常原因推定処理の処理ステップでは、
   前記情報管理サーバにより、前記異常が検出された検体と、可能性がある原因と、当該検体及び原因に関係付けられる装置、工程、機構、消耗品、及び他の検体と、を含む情報を抽出し、関係する各装置へ当該情報を送信して前記個別の推定値の算出を依頼する処理ステップと、
   前記各装置により、装置毎、工程毎の異常のパターンまたは許容範囲を含む情報との照合により、当該異常の原因の可能性を表す、装置毎、工程毎の個別の推定値を算出し、前記情報管理サーバへ送信する処理ステップと、
   前記情報管理サーバにより、前記個別の推定値を演算により統合することで、前記原因毎の推定値を算出する処理ステップと、を有すること、を特徴とする異常原因推定方法。
3. 請求項１記載の異常原因推定方法において、
   前記情報管理サーバにより統合管理する情報として、
   前記履歴情報として、前記処理の時刻、前記検体、前記各装置、前記工程、前記機構、前記消耗品、前記工程の測定項目、及び前記検査結果、を関係付けて管理する情報を含み、
   前記異常パターン情報として、前記機構の異常のパターン、前記機構の許容範囲、及び前記消耗品の許容範囲を含み、
   前記工程特定情報として、前記異常に対して考えられる原因、当該原因に影響を受ける可能性のある工程、当該影響の度合いの重み値、及び前記工程の測定項目に対する依存性を表す情報、を含むこと、を特徴とする異常原因推定方法。
4. 請求項１記載の異常原因推定方法において、
   前記異常原因推定処理の処理ステップでは、前記情報管理サーバにより、前記抽出の際に、前記統合管理の情報に基づき、前記異常が検出された検体が処理された装置及び工程に関係して近い時間帯に処理された他の検体も含めた前記履歴情報を抽出して、前記個別の推定値を算出すること、を特徴とする異常原因推定方法。
5. 請求項１記載の異常原因推定方法において、
   前記異常原因推定処理の処理ステップでは、前記情報管理サーバにより、前記抽出の際に、前記統合管理の情報に基づき、前記異常の原因が前記工程の測定項目に依存するか否かを判断し、当該測定項目に依存する場合は、前記異常が検出された検体が処理された工程の測定項目に関係する検体の前記履歴情報を抽出して、前記個別の推定値を算出すること、を特徴とする異常原因推定方法。
6. 請求項１記載の異常原因推定方法において、
   前記異常原因推定処理の処理ステップでは、前記情報管理サーバにより、前記抽出の際に、前記統合管理の情報に基づき、前記異常が検出された検体が処理された１つ以上の装置及び工程を共通部として処理された他の検体も含めた前記履歴情報を抽出して、当該工程毎に当該工程で処理された１つ以上の検体を利用した前記個別の推定値を算出すること、を特徴とする異常原因推定方法。
7. 請求項１記載の異常原因推定方法において、
   前記情報管理サーバにより統合管理する情報として、前記異常の原因に対する対応策の情報を含み、
   前記情報管理サーバにより、前記推定した原因、及び当該原因に対する対応策を含む情報を、前記表示端末へ出力、または、作業者もしくはサービスセンタへ通知する処理を行うこと、を特徴とする異常原因推定方法。
8. 請求項７記載の異常原因推定方法において、
   前記情報管理サーバにより、前記推定した原因を含む情報を出力する際、複数の原因のうち、当該原因の推定値が高いものから順に、当該原因及び推定値の情報を画面に表示すること、を特徴とする異常原因推定方法。
9. 請求項７記載の異常原因推定方法において、
   前記異常の原因に対する対応策の情報は、予め設定される、当該対応策が作業者により対応が可能か否かを表す情報を含み、
   前記情報管理サーバにより、前記推定した原因、及び当該原因に対する対応策を含む情報を、前記表示端末へ出力、または、作業者もしくはサービスセンタへ通知する処理を行う際に、当該対応策が当該作業者により対応が可能か否かを、前記対応策の情報に基づき判断し、可能な場合は当該作業者へ通知し、否の場合は前記サービスセンタへ自動的に通知する処理を行うこと、を特徴とする異常原因推定方法。
10. 臨床検査における検体の検査に関する、前処理を行う前処理装置、分析処理を行う分析装置、情報を統合管理する情報管理サーバ、及び情報を表示する表示端末を有する分析システムであって、
    前記情報管理サーバ、または前記前処理装置及び分析装置を含む各装置により、前記検査の処理に関する前記各装置での処理の履歴情報を管理する処理を行い、
    前記履歴情報は、前記検体、前記装置、前記処理を構成する工程、前記装置を構成する機構、適用される消耗品、及び検査結果、を管理する情報を含み、
    前記情報管理サーバまたは前記各装置により、前記履歴情報に対する、前記検査結果の異常のパターンまたは許容範囲を含む異常パターン情報と、前記異常に対する原因と前記工程とを関係付けて管理する工程特定情報と、を管理する処理を行い、
    前記情報管理サーバまたは前記各装置により、前記検査結果を前記異常パターン情報と照合することにより当該検査結果の異常を検出する処理と、前記異常の原因を推定する異常原因推定処理を行う処理と、前記推定した原因を含む情報を前記表示端末へ出力する処理と、を行い、
    前記異常原因推定処理では、前記情報管理サーバまたは前記各装置により、前記異常が検出された検体と、可能性がある原因と、当該検体及び原因に関係付けられる装置、工程、機構、消耗品、及び他の検体と、を含む情報を抽出する処理と、前記異常の原因の可能性を表す、装置毎、工程毎の個別の推定値を算出する処理と、前記個別の推定値を演算により統合することで、原因毎の推定値を算出する処理と、を行うこと、を特徴とする分析システム。
11. 臨床検査における検体の検査に関する、前処理を行う前処理装置、分析処理を行う分析装置、情報を統合管理する情報管理サーバ装置、及び情報を表示する表示端末を有する分析システムにおける前記情報管理サーバ装置であって、
    前記情報管理サーバ装置により、前記検査の処理に関する前記前処理装置及び分析装置を含む各装置での処理の履歴情報を管理する処理を行い、
    前記履歴情報は、前記検体、前記装置、前記処理を構成する工程、前記装置を構成する機構、適用される消耗品、及び検査結果、を管理する情報を含み、
    前記情報管理サーバにより、前記履歴情報に対する、前記検査結果の異常のパターンまたは許容範囲を含む異常パターン情報と、前記異常に対する原因と前記工程とを関係付けて管理する工程特定情報と、を管理する処理を行い、
    前記情報管理サーバにより、前記検査結果を前記異常パターン情報と照合することにより当該検査結果の異常を検出する処理と、前記異常の原因を推定する異常原因推定処理を行う処理と、前記推定した原因を含む情報を前記表示端末へ出力する処理と、を行い、
    前記異常原因推定処理では、前記情報管理サーバにより、前記異常が検出された検体と、可能性がある原因と、当該検体及び原因に関係付けられる装置、工程、機構、消耗品、及び他の検体と、を含む情報を抽出する処理と、前記各装置により、前記異常の原因の可能性を表す、装置毎、工程毎の個別の推定値を算出させる処理と、前記個別の推定値を演算により統合することで、原因毎の推定値を算出する処理と、を行うこと、を特徴とする情報管理サーバ装置。

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