JP4690286B2 - 管理装置および精度管理方法 - Google Patents

Description

本発明は、臨床検査の精度管理を容易にするための技術に関する。

血液検査などの臨床検査では、血液や尿などを試料として様々な検査項目を分析することが求められている。それらの分析項目はその特性に合わせた測定方法がとられた分析装置によって測定されている。分析装置は、非常に低濃度の物質を高感度に測定したり、微量の試料から１０項目以上の項目を測定したりできるように、高度な機構を備え、検査結果の精度を維持するために各機構部の動作が監視されている。

分析装置は、各機構部の動作にトラブルが発生した場合、その旨の警報を発して分析装置のトラブルをユーザに知らせる。その場合、ユーザは、取扱い説明書に従い、またはサポートセンターなどに電話して状況を説明して技術者の説明に従い、トラブルを解消させる。そして、ユーザが自力で解消できない場合は、サポートセンタから技術者を派遣してもらい、トラブルを解消してもらう。
しかし、臨床検査ではこのような生体成分の検査結果を精度良く管理するためには機構部の監視だけでは不充分で、その生体成分と同じ試料若しくはそれに類似した試料を精度管理物質として測定し、その測定結果を監視する精度管理が行われている。

この精度管理としては、同じ精度管理物質を毎日測定して安定した測定結果が得られるのかを監視する方法（内部精度管理）と、その施設以外で用いられている同じ分析装置で測定した結果と同じような測定結果が得られているのかを監視する方法（外部精度管理）とが用いられている。
ところが外部精度管理を行うためには、集計機関から各施設に同じ精度管理物質を送付し、各施設でその精度管理物質を測定し、各施設からその測定結果（以下、サンプルデータという）を集計機関に送付し、集計機関によりそれらのサンプルデータを集計しなくてはならない。各施設は、その集計結果が集計機関から返送されて初めて、外部精度管理の結果を知ることになる。この精度管理物質の送付から集計結果の返送までは、集計機関がサンプルデータの返送が一定数以上たまるまで待たなくてはならないこともあり、１〜２カ月かかるのが通常である。

外部精度管理は前述のように集計機関による集計結果を待って確認するしかなく、回数も通常は１年に１回、多くても１年に３〜４回位しか行われていない。
精度管理は、本来測定データの信頼性を高めるために、毎日の試料測定前に行ってその結果を確認する性格を有する。つまり精度管理のサンプルデータが所定の範囲から外れることは、エラーの発生とも言え、所定の範囲に入るように分析装置の調整してから、試料の測定を行うべきである。しかし、現状の外部精度管理では集計結果が帰ってくるのが測定後１〜２ヶ月後であり、測定当時の装置状態を事後的に確認するために用いているのに過ぎない。

また、血液など経時変化しやすい物質を分析対象とする場合、サンプルデータの測定に用いる精度管理物質の新鮮さは、外部精度管理に参加する各施設間で同程度でなければならない。しかし、各施設に精度管理物質を送付してサンプルデータを集める場合、どうしても測定日がまちまちになりがちである。これでは、収集されたサンプルデータの元となる精度管理物質の新鮮さがまちまちになるため、集計結果の信頼性が低下してしまう。
本発明は、分析装置の実効ある外部精度管理が可能な技術を提供することを目的とする。

本願発明の第１の局面による管理装置は、臨床検査における精度管理情報を提供する管理装置であって、精度管理物質を分析装置で測定して得られたサンプルデータを、精度管理物質のロット番号、精度管理物質の種類及び分析装置の識別情報と共に、ネットワークを介して受信する受信手段と、受信したサンプルデータを分析装置毎および精度管理物質毎に集計し、分析装置毎および精度管理物質毎の全体平均値および標準偏差を求める統計処理を行ってウエブページ用の精度管理結果を作成する処理手段と、処理手段が作成した精度管理結果を表示したウエブページを、ユーザ端末からＷＷＷブラウザを用いてアクセス可能に提供する提供手段と、を備え、提供手段が、ウエブページにユーザ端末からＷＷＷブラウザを用いてアクセスが生じたときにユーザの認証処理を行い、認証が確立すると、ＷＷＷブラウザによって精度管理結果がユーザ端末に表示され、処理手段は、受信手段がサンプルデータを受信する度に精度管理結果の更新処理を行い、提供手段は処理手段によって更新された精度管理結果を表示したウエブページを提供することを特徴としている。

また、本願発明の第２の局面による精度管理方法は、臨床検査における精度管理方法であって、受信手段が、精度管理物質を分析装置で測定することにより得られたサンプルデータを、精度管理物質のロット番号、精度管理物質の種類及び分析装置の識別情報と共に、ネットワークを介して受信するステップ、処理手段が、サンプルデータを分析装置毎および精度管理物質毎に集計し、分析装置毎および精度管理物質毎の全体平均値および標準偏差を求める統計処理を行ってウエブページ用の精度管理結果を作成するステップ、および提供手段が、処理手段によって作成された精度管理結果を表示したウエブページを、ユーザ端末からＷＷＷブラウザを用いてアクセス可能に提供するステップ、からなり、提供手段が、ウエブページにユーザ端末からＷＷＷブラウザを用いてアクセスが生じたときにユーザの認証処理を行い、認証が確立すると、ＷＷＷブラウザによって精度管理結果がユーザ端末に表示され、処理手段は、受信手段がサンプルデータを受信する度に精度管理結果の更新処理を行い、提供手段は処理手段によって更新された精度管理結果を表示したウエブページを提供することを特徴としている。

本発明の管理装置及び精度管理方法によれば、ユーザが外部精度管理を実質的にリアルタイムで行うことができるようになる。

次に本発明の精度管理方法について、実施形態例を挙げて具体的に説明する。
＜第１実施形態例＞
［概要］
本実施形態例では、本発明の方法を実現するリモートサポートシステムを例に挙げて説明する。リモートサポートシステムはユーザたる施設が所有する分析装置とシステム提供側の管理装置とが、専用ネットワークで接続されて構成される。

分析装置は、所定の履歴情報を所定のタイミングでネットワークを介して管理装置に送信する。履歴情報には、分析装置の可動状況を示す所定の動作情報と、サンプルデータとが含まれる。動作情報とは、各分析装置のエラー情報、動作回数、動作プログラム、設定条件などである。サンプルデータとは、精度管理物質の測定データである。
管理装置は、各分析装置から履歴情報を収集し、履歴情報を分析装置毎に内容に応じて編集して蓄積するサポート処理及びＱＣ（Ｑｕａｌｉｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ）処理を行う。

Ａ．サポート処理
管理装置は、収集した履歴情報から動作情報を編集し、蓄積する。また、管理装置は、動作情報に基づいてエラー内容の分析を行い、重要なエラー発生があればその表示を行う。技術者は、エラーが発生した分析装置の履歴情報を管理装置上で確認できるので、ユーザに詳細な説明を求めなくても機器状態を充分に把握することができ、トラブルの原因を究明することができる。
また、管理装置は分析装置を遠隔操作する機能を備えている。従って、技術者は、その施設に訪問しなくても、管理装置から直接分析装置の処置をすることができる。さらに管理装置はエラー情報を分析して分析装置のトラブルを予測し、トラブルを未然に防ぐ処置をとることができる。

Ｂ．ＱＣ処理
管理装置１は、各分析装置２で測定された精度管理物質のサンプルデータを、分析装置２の機種毎、精度管理物質の種類毎に集計する。管理装置１は、サンプルデータを受信する度に、同機種における同種のサンプルデータの集計結果を更新し、最新の集計結果をウェブページ上に提供する。分析装置２は、ウェブページにアクセスすることにより、最新の集計結果を取得する。ウェブページへのアクセスにあたり、管理装置は、分析装置から入力された認証情報に基づいて認証処理を行う。このようにして、ユーザは精度管理物質を測定した後すぐに、外部精度管理の集計結果、それも最新の集計結果をリアルタイムに確認することができる。

［構成］
（１）全体構成
図１は、第１実施形態例に係るリモートサポートシステムの全体構成図の一例である。本実施形態例に係るリモートサポートシステムは、管理装置１と分析装置２とが専用ネットワーク３を介して接続されている。
分析装置２は、ネットワーク通信装置４を介して専用ネットワーク３に接続されている。分析装置２としては、例えば血液分析装置や尿分析装置などを挙げることが出来る。管理装置１としては、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やＷＳ（Ｗｏｒｋ Ｓｔａｔｉｏｎ）などが用られる。ネットワーク通信装置４としては、ダイアルアップルータやモデムなどが用いられる。

専用ネットワーク３としては、例えば本システムの提供者が電話回線を提供している会社と契約することにより占有的に利用可能な専用電話回線を挙げることが出来る。専用ネットワーク以外に、インターネットやイントラネット、ＬＡＮなど各種ネットワークを用いることも可能である。
（２）管理装置
図２は、管理装置及び分析装置の機能構成を示すブロック図である。
管理装置には、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１１、処理部１２、ユーザ管理ＤＢ１４、電子メールサーバ１５、ＷＷＷサーバ１６及びリモートコントロール部（ホスト側）１３が設けられている。

通信Ｉ／Ｆ１１は、分析装置との間でコネクションの確立を行う。
処理部１２は、サポート処理及びＱＣ処理を、ユーザ管理ＤＢ１４を用いて行う。サポート処理により、管理装置上で所定のエラー履歴を表示し、分析装置に発生したトラブルの原因究明を行うことが可能となる。図８〜１１に、処理部により出力されるエラー履歴の表示例を示す。また、ＱＣ処理により、分析装置上で外部精度管理をリアルタイムに行うことが可能となる。図１４及び１５に、ＱＣ処理により作成された集計結果のウェブページの例を示す。これらの表示例についての詳細は後述する。

ユーザ管理ＤＢ１４には、エラー履歴、動作回数、ＱＣデータ、ログ情報などが、分析装置毎に蓄積されている。
電子メールサーバ１５は、分析装置の履歴情報及びサンプルデータを、ＳＭＴＰ（Ｓｉｍｐｌｅ Ｍａｉｌ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）により受信する。通信プロトクルはＳＭＴＰに限定されないが、ＳＭＴＰはファイアウォールなどによる制限を受けないため、将来本システムを各種のネットワーク上で拡張しやすい利点がある。
ＷＷＷサーバ１６は、処理部１２が作成するウェブページを、分析装置上のＷＷＷブラウザに提供する。

リモートコントロール部（ホスト側）１３は、分析装置２上のリモートコントロール部（ユーザ側）と連動することにより、分析装置２の遠隔操作を可能にする。両者が連動することにより、分析装置にリモートログインし、分析装置で表示されるウインドウをリモートコントロール部（ホスト側）１３に表示したり、リモートコントロール部（ホスト側）１３からの入力操作に従い分析装置を操作することが可能となる。
（３）分析装置
分析装置２上のユーザ端末２２は、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２３、電子メール部２４、リモートコントロール部（ユーザ側）２５、ＷＷＷブラウザ２６、患者マスキング部２７及び制御部２８を有している。

通信Ｉ／Ｆ２３は、前記管理装置１における通信Ｉ／Ｆ１１と同様、コネクションを確立する処理を行う。
電子メール部２４は、分析部２１の動作履歴を示す履歴情報及びサンプルデータを、ＳＭＴＰにより管理装置に送信する。
リモートコントロール部（ユーザ側）２５は、リモートコントロール部（ホスト側）１３と共に動作することにより、管理装置１からの分析装置２の操作を可能にする。

ＷＷＷブラウザ２６は、ユーザからの指示に基づいて管理装置上のウェブページを取得する。
患者マスキング部２７は、管理装置１から分析装置２を操作する場合、患者情報が管理装置上で表示されないようにする。
制御部２８は、分析部２１及びユーザ端末２２上の各構成要素の動作を制御する。
＜処理の流れ＞
次に、リモートサポートシステムにおいて、管理装置及び分析装置が行う処理について説明する。

（１）システム全体の処理の流れ
まず、リモートサポートシステム全体の処理の流れについて、具体的に説明する。図３は、リモートサポートシステムにおけるユーザサポートの流れの一例を示す説明図である。
分析装置２は、通常の試料測定を行い（＃１）、その動作情報を所定のタイミングで管理装置１に送信する（＃３）。送信のタイミングは、エラー情報など急性のある動作情報であればリアルタイム、動作回数や試料測定結果など緊急性がない動作情報であればシャットダウン時である。エラー情報は分析装置１にも表示され、ユーザは分析装置１のトラブルを発見する（＃８）。

管理装置１は、分析装置２より送られてきた動作情報をその種類に分けて履歴ＤＢ１３に蓄積する（＃４）。管理装置１は、蓄積された動作情報に重要なエラー情報がある場合か、軽微なエラー情報ではあるが頻度が高い場合やエラー内容が悪化の傾向にある場合など所定の重要なエラー発生が予想される場合、設定に基づいて分析装置のトラブルを検出する（＃７）。
また、分析装置２は、精度管理物質を測定すると、通常の試料測定結果とは異なりリアルタイムにそのサンプルデータを管理装置１に送信する（＃３）。分析装置２は、測定試料の容器に貼られたバーコードを読み取り、その試料が精度管理物質か否かを判断し、判断結果に基づいてサンプルデータの送信を行う。管理装置１は、新たなサンプルデータを元に集計結果を更新する（＃５）。

ユーザは、サンプルデータを測定後、管理装置１が集計した集計結果を取得し（＃６）、外部精度を確認する。管理装置１は、集計結果の更新に応じてウェブページを更新してゆく。分析装置２がウェブページにアクセスし、アクセスが認証されると、最新の集計結果がサンプルデータとともにウェブページに提供される。
このようにして、ユーザは内部精度管理結果だけではなく、外部精度管理結果もすぐに確認することができ、リアルタイムに分析装置の異常を発見することができる（＃８）。

管理装置１は、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、所定の設定に基づいて分析装置２のトラブルを検出する（＃７）。例えば、データが中央値から離れてゆく傾向にある場合である。管理装置１で分析装置２のトラブルが検出されれば、ユーザにその旨の通知がされる（＃８）。
分析装置のトラブルが発見されれば（＃８）、ユーザは分析装置のトラブル解消の処置を行う（＃１０）。管理装置１は、その分析装置２の編集された動作情報からトラブル内容を分析し（＃９）、ユーザにトラブル解消のための最適な情報を提供する。

ユーザが自力でトラブル解消することが困難な場合、ユーザは分析装置のリモートコントロール部を起動させる（＃１１）。サポートセンタの技術者は、管理装置側のリモートコントロール部により、分析装置２を遠隔操作してトラブル解消操作を行う（＃１２）。その際、分析装置の画面は管理装置側の画面と連動される。このようにして、分析装置の操作によって解消可能なトラブルについては、複雑なトラブルであっても、サポートセンターからの遠隔操作によって解消することができる（＃１４）。これでも処置できないトラブルについては、技術者が訪問して修理が行われる（＃１３，１４）。

（２）管理装置における処理の流れ
次に、リモートサポートシステムにおいて管理装置１が行う処理の流れについて、具体的に説明する。
（２−１）収集処理
図４は、管理装置１が行うメイン処理の流れの一例を示すフローチャートである。メイン処理では、管理装置１は分析装置２から履歴情報を収集し、動作履歴であれば蓄積し、サンプルデータであればＱＣ処理を行う。分析装置２からのダイヤルアップにより、以下の処理が開始される。

ステップＳ１では、通信Ｉ／Ｆ１１が分析装置２とのコネクションを確立する接続処理を行う。
ステップＳ２では、処理部１２は、所定の認証処理を行う。すなわち、分析装置２から送信される認証情報と、ユーザＤＢ内のユーザ情報とが一致するか否かを判断する。
ステップＳ３では、処理部１２は、認証結果に応じた処理を行う。認証情報が一致すると判断すると、ステップＳ４に移行する。一致しない場合、コネクションを切断するなどの処理を行う。

ステップＳ４では、電子メールサーバ１５が分析装置２からデータを受信する。処理部１２は、受信データが所定の動作情報であるか否かを判断する。動作情報とは、サンプルデータ以外の所定の情報であり、例えばエラー情報、動作回数、プログラム履歴、設定情報を挙げることが出来る。Yesと判断すると、ステップＳ５に移行する。Noと判断すると、ステップＳ６に移行する。
ステップＳ５では、処理１２部は、受信した動作情報を、一時的に保存する。後述するサポート処理に用いるためである。サポート処理では、例えば日付が変わる０時０分まで各分析装置２からの動作情報を蓄積し、０時０分になるとその日に受信した動作情報に基づいて、動作履歴を作成する。

ステップＳ６では、通信Ｉ／Ｆ１１は、分析装置２との接続を切断する処理を行う。
ステップＳ７では、処理部１２は、受信データが精度管理物質を測定したサンプルデータであるか否かを判断する。Yesと判断するとステップＳ８に移行し、後述するＱＣ処理に移行する。すなわち、受信したデータを含めてサンプルデータを集計し、各分析装置用ウェブページを更新する。Noと判断すると前記ステップＳ６に移行し、接続を切断する。

（２−２）サポート処理
図５は、管理装置１がメイン処理と独立に行うサポート処理の流れの一例を示すフローチャートである。管理装置１は、日付が変わる度にその日に受信した動作情報を編集して履歴ＤＢに書き込む処理を行う。
ステップＳ２１では、処理部１２は、所定の時刻、例えば０時０分になるのを待機している。
ステップＳ２２では、処理部１２は、ユーザ管理ＤＢ１４に登録されている分析装置２のうちいずれかの分析装置を対象ユーザに決定する。

ステップＳ２３では、処理部１２は、対象ユーザについてその日の稼働状況を示す動作情報を受信したか否かを判断する。Yesと判断すると、ステップＳ２４に移行する。Noと判断すると、後述するステップＳ２５に移行する。
ステップＳ２４では、処理部１２は、動作情報を、分析装置毎及び内容毎に編集し、履歴ＤＢに書き込む。例えば、エラー情報、動作回数、動作プログラム、設定条件を、日時と共にそれぞれテーブル形式に編集し、履歴ＤＢに書き込む。
ステップＳ２５では、処理部１２は、動作情報が取得できなかったことを示す所定のエラー情報を、ユーザ管理ＤＢ１４に書き込む。エラー情報としては、例えば、分析装置名、日付、時刻、生じたエラーを示すエラー番号、エラー番号に対応するエラーメッセージを挙げることが出来る。

ステップＳ２６では、処理部１２は、対象ユーザのエラー情報に基づいて、所定のエラーを検索する。例えば、図１２に示す判定方法に基づいて、エラー種別及び同一のエラーが生じる頻度から図１３に例示するようなエラーレベルを決定する。
ステップＳ２７では、処理部１２は、検索結果に基づいて、対象ユーザの動作情報にエラーが含まれていたか否かを判断する。エラーレベルが０でなければ、Yesと判断される。Yesと判断すると、ステップＳ２８に移行する。Noと判断すると、後述するステップＳ２９に移行する。

ステップＳ２８では、処理部１２は、決定したエラーレベルをユーザ管理ＤＢ１４に書き込む。
ステップＳ２９では、処理部１２は、登録されている全ての分析装置２について、ステップＳ２３〜２８の処理を行ったか否かを判断する。Yesと判断すると、前記ステップＳ２１に戻る。すなわち、次に日付が変わるまで待機する。Noと判断すると前記ステップＳ２２に戻り、別の分析装置を対象ユーザに決定する。

（２−３）ＱＣ処理
図６は、管理装置１が行うＱＣ処理の流れを示すフローチャートである。前記メイン処理において、いずれかの分析装置２からサンプルデータを受信すると、管理装置１は以下のＱＣ処理を行う。すなわち、新たに受信したサンプルデータを含めてサンプルデータの集計を行い、新たな集計結果に基づいて各分析装置用ウェブページを更新する。
ステップＳ３１では、処理部１２は、新たに受信したサンプルデータを含めたサンプルデータの集計を行う。精度管理物質は、同じ測定項目でも、値の高いものと低いもの、値が正常範囲のものと異常範囲のものなど複数種類用いられる場合が多い。また、精度管理物質が生体成分によるものの場合は、通常その製造ロット毎に、すなわち製造時期毎にロット番号が異なる。さらに、測定されたデータの補正値を決定するために、サンプルデータが測定された測定モードにも考慮する必要がある。精度管理物質の種類、ロット番号、測定モードなどは、後述するように分析装置から管理装置に通知される。

集計は分析装置の機種及び精度管理物質の種類等毎に行う。この精度管理物質には血液のように経時変化しやすい物質を用いる場合もあるため、測定日毎に集計して集計結果の信頼性を高める。
本発明では最新の集計結果をリアルタイムに提供するため、午前中の早い時間では測定当日のサンプルデータの総数がまだ十分でなく、集計結果の信頼性を保てないおそれが生じる。そこで測定当日の集計を、例えば過去２４時間以内に受信したサンプルデータに基づいて行う。これにより、同じ経時変化での測定条件のサンプルデータを用いることができ、その総数が時間帯によって著しく変動することを防ぐことができる。日付が変わる時点で、過去２４時間以内の集計結果がその日の集計結果として確定する。

同様に集計結果の信頼性を高めるために、３ＳＤ反復切断法を用い、極端な外れ値を集計の対象から除外することが好ましい。さらに、集計結果としてサンプルデータの平均値を用いる場合であって、２４時間以内のサンプルデータが余りにも少ない場合には、平均値に代えて中央値を用いるとよい。
ステップＳ３２では、処理部１２は、各分析装置用ウェブページを、新たな集計結果に基づいて更新する。その後、前記メイン処理に戻りユーザ端末との接続を切断する。

なお、集計結果を更新するタイミングは、サンプルデータの受信時に限定されず、分析装置に対して最新の集計結果を提供可能なタイミングであればよい。例えば、分析装置からウェブページへのアクセスが生じたときに、集計結果を更新することも考えられる。また、管理装置の負担を考慮し、所定時間間隔で集計結果を更新するようにしても良い。
（２−４）他の処理
前記メイン処理、サポート処理及びＱＣ処理に加え、管理装置１は他の処理も行う。

例えば、ＷＷＷサーバ１６は、分析装置上のＷＷＷブラウザからウェブページにアクセスがあった場合、ウェブページを提供する。この際、ライブラリまたはＣＧＩなどのインターフェースプログラムの形態で、分析装置の認証処理を行うことが好ましい。
また、処理部１２は、管理装置１の操作者からの指示に応じ、ユーザ管理ＤＢ１４に蓄積されたエラー履歴の表示を行う。
（３）分析装置における処理の流れ
図７は、分析装置が行うメイン処理の流れの一例を示すフローチャートである。分析装置２は、エラー情報及びサンプルデータをリアルタイムに、エラー情報以外の動作情報を装置の動作終了時に送信する。なお、図７は、本発明による処理の流れのみ示している。分析装置が起動されることにより、以下の処理が開始される。

ステップＳ４１では、制御部２８は、分析部２１の動作状況を監視しており、エラー情報が発生したか否かを判断する。Yesと判断すると、ステップＳ４２に移行する。Noと判断すると、後述するステップＳ４４に移行する。
ステップＳ４２では、制御部２８は、分析部２１からエラー情報を取得し、電子メール用データに加工する。例えば、電子メールの本文に分析装置の認証情報及びエラー情報を書き込んだ電子メールを作成する。
ステップＳ４３では、制御部２８は、電子メール部２４を起動し、作成した電子メールを送信する。その後、前記ステップＳ４１に戻る。

ステップＳ４４では、制御部２８は、サンプルデータの測定が行われるか否かを判断する。Yesと判断すると、ステップＳ４５に移行する。Noと判断すると、後述するステップＳ４８に移行する。
ステップＳ４５では、制御部２８は、測定の終了を待機し、終了するとステップＳ４６に移行する。
ステップＳ４６では、制御部２８は、分析部２１からサンプルデータを取得し、電子メール用データに加工する。例えば、電子メールの本文に分析装置の認証情報を書き込み、サンプルデータを添付ファイルとして添付した電子メールを作成する。また、添付ファイルには、サンプルデータの集計の際に必要となる他のデータも書き込まれる。例えば、ロット番号、精度管理物質の種類、測定モード、装置ＩＤが挙げられる。装置ＩＤは、本システム上で分析装置を特定するための識別情報であり、サンプルデータを重複して集計しないようにするために用いられる。

ステップＳ４７では、制御部２８は、電子メール部２４を起動し、作成した電子メールを送信する。
ステップＳ４８では、制御部２８は、分析部２１の動作状況を示すエラー情報以外の動作情報を待機している。エラー情報以外の動作情報とは、動作回数、動作プログラム、設定条件などである。動作情報が発生すると、ステップＳ５２に移行する。その他の場合は前記ステップＳ４１に戻る。
ステップＳ４９では、制御部２８は、発生した動作情報を、ログに保存する。

ステップＳ５０では、制御部２８は、分析装置１の終了が指示されたか否かを判断し、Yesと判断するとステップＳ４９に移行する。Noと判断すると、後述するステップＳ５１に移行する。
ステップＳ５１では、制御部２８は、ログから動作情報を取得し、電子メール用データに加工する。例えば、電子メールの本文に分析装置の認証情報及び動作情報を書き込んだ電子メールを作成する。
ステップＳ５２では、制御部２８は、電子メール部２４を起動し、作成した電子メールを送信する。その後、制御部２８は処理を終了する。

［サポート処理により履歴ＤＢに蓄積される動作情報の具体例］
次に、前述のサポート処理により、ユーザ管理ＤＢ１４に蓄積される動作情報について、具体的に説明する。図８〜１１は、分析装置２として血液分析装置を用いた場合に、管理装置１上に表示される動作情報の一例である。図８は動作情報の選択画面、図９はエラー履歴、図１０はプログラム履歴、図１１は動作回数の表示例を、それぞれを示している。
図８の動作情報の選択画面は、エラー履歴、プログラム履歴、設定、動作回数のいずれかの動作情報の選択を受け付ける。また、操作者は、この画面において分析装置の指定及び分析装置の種別を指定可能である。

図９は、前記図８の画面において、「エラー履歴」が選択された場合に表示される画面例である。エラーが生じた日付、時刻、エラーの内容を示すエラーメッセージ、エラーを特定するエラーコード、詳細コード１及び２が表示されている。このエラー履歴には、例えば履歴ＤＢに保存されているエラー履歴のうち、最新１月分が表示されている。各フィールド毎にソート及びフィルターを設定可能であると好ましい。また、トラブルへの発生原因となる可能性が高い異常レコードを、反転表示などにより区別可能に表示することが好ましい。異常レコードとは、例えば前述したエラーレベルが所定値以上のレコードである。

図１０は、前記図８の画面において、「プログラム履歴」が選択された場合に表示される画面例である。この画面例では、指定された分析装置上で動作したプログラム名、そのバージョン、動作した日付及び時刻が表示されている。
図１１は、前記図８の画面において、「動作回数」が選択された場合に表示される画面例である。この画面例では、分析装置の所定の部位の動作回数が、動作した日付及び時刻と共にそれぞれ表示されている。
また、図示していないが、図８の選択画面において「設定」が選択されると、分析装置の設定条件が表示される。

［ＱＣ処理により作成されるウェブページの具体例］
次に、前述のＱＣ処理により管理装置１が作成するウェブページの具体例を説明する。図１４及び図１５は、処理部１２が作成したウェブページの表示例の一例である。これらは、前記と同様、血液分析装置を用いて精度管理物質を集計した場合の集計結果の表示例である。
分析装置上のＷＷＷブラウザで管理装置１にアクセスすると、図１４の上半分に示すウインドウが表示される。このウインドウでは、集計結果の表示スタイルを選択できるようになっている。ここで、「Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ ｓｔｙｌｅ」としてＳＤＩチャートを選択している場合、図１５に例示するウインドウが表示される。

図１５では、血液中の各成分毎に、所定のグラフが表示されている。このグラフは、分析装置の機種毎及び精度管理物質毎に作成される。このグラフは、毎日測定されるアクセス元ユーザのサンプルデータ及び基準器データを、過去１月分表示可能である。基準器データとは、リモートサポートシステムの提供者側の分析装置で所定の精度管理物質を測定したサンプルデータである。さらにグラフには、平均値からのずれ度合いが１ＳＤごとに示されている。日単位の集計結果は、日付が変わるときに確定される。

内部精度管理としてみる場合は、それらの測定値をそのまま表示することによって、その分析装置におけるサンプルデータの変動を確認することができる。また、外部精度管理としてみる場合は、図１５のようにサンプルデータ測定時における全体平均値を中心として、全体平均値に対するその分析装置におけるサンプルデータの変動を確認することができる。この表示を任意に切換えることによって、ユーザは、分析装置のサンプルデータが全体平均や基準器データからどの程度ずれているかを、ウェブページ上で視覚的に比較できる。しかも、図１４及び図１５のウェブページは、サンプルデータを提供した後、即座に更新される。従って、ユーザは、提供したサンプルデータについての外部精度管理を、タイムラグなくリアルタイムに行うことが可能となる。

図１６は、精度管理物質の集計結果の別の表示例である。この例では、ユーザの分析装置での測定値と、全体平均値と、基準器データとが、直接表示される。ユーザは自身の分析装置での測定値と、全体平均値や基準器データとを直接比較したい場合もあるので、図１５においてチャートとして表示されている各値を直接表示可能にしておくのも好ましい。
＜他の実施形態例＞
（Ａ）図１７及び１８は、リモートサポートシステムの他の構成例を示す図である。ユーザ端末と管理装置とを結ぶネットワークは、必ずしも専用ネットワークである必要はなく、例えばインターネットやＬＡＮであってもよい。但し、インターネットを用いる場合には、送受信する情報のセキュリティーを高めるための暗号化やより厳しい認証システムが必要である。

システム上で管理装置が１つである必要はない。例えば、異なる専用ネットワーク同士を、インターネット及びルーターやゲートウェイと接続し、各専用ネットワーク毎に管理装置を設けてもよい。さらに、管理装置は、専用ネットワーク外の分析装置、例えば専用ネットワークとルーターを介して繋がれているインターネット上の分析装置や、このインターネットからファイアウォールを介してＬＡＮに接続されている分析装置から所定の情報を収集することも可能である。
（Ｂ）前記第１実施形態例では、ＱＣ処理を行う上で、管理装置１と分析装置２との間の時差や分析装置間の時差を考慮に入れていない。そこで、第２実施形態例として、管理装置及び分析装置が異なるタイムゾーンに存在するリモートサポートシステムにおけるＱＣ処理について説明する。

（Ｂ−１）システムの運用
サンプルデータの集計は次のように行う。前記第１実施形態例と同様に、過去４８時間の間に測定されたデータを集計し、その結果をリアルタイムな集計結果とする。また、各日にちの集計結果は、過去４８時間以内のデータのうち、前日に測定されたデータを集計することにより算出する。
各タイムゾーンの分析装置の操作者が集計結果を確認しやすいように、集計結果はそのタイムゾーンでの時刻（ローカルタイム）に対応させて表記する。

しかし、集計の基準時間をローカルタイムに設定すると、基準時間がタイムゾーン毎に異なるため、各タイムゾーン毎に集計を行わなければならない。そのため、同じ日付の集計結果が世界中で２４種類生じることになり、システムの運用が複雑となる。また、１つの国に複数のタイムゾーンがある場合や、複数のタイムゾーンにまたがってグループ病院が存在する場合はなおさらである。
一方、ローカルタイムにかかわらずに、いずれかのタイムゾーンの時間をもとに集計の基準時間を定めると、ローカルタイムと基準時間との差が問題となる。例えば、分析装置を測定している最中にＱＣ処理の日にちが変わってしまい、混乱を招いてしまう。

そこで、ある一日の集計結果がどのタイムゾーンでも同じ結果となるように、各タイムゾーンにおけるサンプルデータの測定日（ローカルタイム）が同じものに基づいて、すなわち同一の測定日を有するサンプルデータに基づいて、その日の集計結果を算出する。
（Ｂ−２）基本
以上の点を考慮し、本実施形態例では、管理装置１の基準時間を、地球上で最も進んでいる時刻、すなわちＧＭＴ（Ｇｒｅｅｎｗｉｃｈ Ｍｅａｎ Ｔｉｍｅ）＋１２：００とする。以下の説明において、時刻の基準は管理装置１が位置するタイムゾーンの時刻、今の場合ＧＭＴ＋１２：００である。各分析装置２は、それ自身が位置するタイムゾーンにおける測定日時を、サンプルデータとともに管理装置１に送信する。管理装置１は、サンプルデータの集計を、過去４８時間以内の測定日時を有するサンプルデータに基づいて行う。サンプルデータの集計を、過去２４時間以内ではなく４８時間以内とする理由は、集計の基礎とするサンプルデータの総数Ｎをある程度確保するためである。

図１９は、分析装置２から管理装置１に送信されるデータの概念構成図である。このデータには、ロット番号、精度管理物質の種類、測定モード、装置ＩＤ、タイムゾーン、時刻、サンプルデータが含まれている。このうち、タイムゾーン及び時刻以外のデータについては、前記第１実施形態例と同様である。タイムゾーンには、分析装置２が位置するタイムゾーンが記述される。時刻には、各分析装置が位置するタイムゾーンでの測定日時が記述される。管理装置１は、管理装置置が位置するタイムゾーンでの時刻から４８時間以内の測定日時を有するサンプルデータに基づいて、後述するＱＣ処理を行う。

図２０（ａ）は、過去２４時間以内のサンプルデータでは、データの総数Ｎを十分に確保できないことを示す説明図である。説明を容易にするため、異なるタイムゾーンに位置する分析装置Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが毎日００：００にサンプルデータを管理装置に送信すると仮定する。分析装置ＡはＧＭＴ＋１２：００の位置に、分析装置ＥはＧＭＴ−１２：００の位置に、他の分析装置Ｂ、Ｃ、Ｄはその間の位置にある。管理装置はＧＭＴ＋１２：００の位置にある。
図２０中、ｘ日付のサンプルデータはＡ_ｘ、Ｂ_ｘとして表されている。例えば、Ａ_１、Ａ_２及びＡ_３は、それぞれ１日、２日及び３日付の分析装置Ａのサンプルデータである。黒丸はすでに測定されたサンプルデータ、白丸はまだ測定されていないサンプルデータである。

今、管理装置の時間が３日の００：００（時刻Ｔ１）になった場合、過去２４時間以内のサンプルデータには、Ａ_２，Ｂ_２，Ｃ_２，Ｄ_２，Ｅ_２が含まれる。しかし、少し時間が経過して時刻Ｔ２になった場合、過去２４時間以内のサンプルデータに含まれるのは、図中斜線で示した三角形の領域にあるデータ、すなわちＡ_３だけになってしまう。これでは、タイムゾーンがＧＭＴ＋１２：００から離れるほどサンプルデータが集計されない可能性が高くなり、総数Ｎを十分に確保できず、信頼のある集計結果を常時提供することが難しい。

図２０（ｂ）は、過去４８時間以内のサンプルデータを基に、総数Ｎを十分に確保することを示す説明図である。管理装置の時間が３日の００：００（時刻Ｔ１）になった時点では、過去４８時間以内のサンプルデータには、分析装置Ａ〜Ｅの１日付及び２日付のサンプルデータ（Ａ_１，Ｂ_１，Ｃ_１，Ｄ_１，Ｅ_１；Ａ_２，Ｂ_２，Ｃ_２，Ｄ_２，Ｅ_２）が含まれる。ついで、少し時間が経過して時刻Ｔ２になると、図中斜線で示す台形の領域にあるデータ、すなわちＡ_２，Ｂ_２，Ｃ_２，Ｄ_２，Ｅ_２，Ａ_３が集計のための母集団となる。実際には、各分析装置毎に測定時間は異なるものの、過去４８時間以内のサンプルデータを集計の母集団とすることにより、システム内の全ての分析装置数に近い数のサンプルデータを、常に確保することが可能となる。母集団に同一分析装置のサンプルデータが複数あれば、測定時間が最新のサンプルデータ以外を除外すればよい。

なお、管理装置の基準時間は、ＧＭＴ＋１２：００に限定されない。集計対象時間を４８時間ではなくこれよりも長く、あるいはもう少し短くすることも可能であるが、システムの運用上４８時間が簡便である。
（Ｂ−３）処理の流れ
本実施形態例に係る管理装置１が行う処理は、サンプルデータを受信した後に行うＱＣ処理サブルーチン（前記図４のステップＳ８）をのぞき、第１実施形態例と同様である。そこで、以下では、本実施形態例におけるＱＣ処理について詳細に説明する。本実施形態例のＱＣ処理は，（１）本日集計処理と（２）前日集計処理とに大別される。

（Ｂ−３−１）本日集計処理の概念説明
図２１（ａ）は、本日集計処理の概念説明図である。本日集計処理では、管理装置１の時間を基準に、過去４８時間以内の日付を持つサンプルデータからなる第１仮母集団を、逐次作成する。さらに作成される第１仮母集団に基づいてサンプルデータの集計を行い、本日の集計結果を更新する。本実施形態例では、第１仮母集団の更新及び集計処理を、１０分毎に行う。
図２１（ａ−１）中、斜線で示した台形領域Ｓ０は、現在時刻Ｔ１（２日１８：００）における第１仮母集団を示す。時間の経過とともに台形領域Ｓ０は図中右側に移動する。すなわち第１仮母集団が更新される。第１仮母集団の更新に従い、本日（２日）の集計結果も更新されていく。

時間が経過して日付が２日から３日に変わった時点Ｔ２（３日００：００）で、２日付の集計結果を確定するための前日集計処理が起動される。図（ａ−２）中、斜線で示した台形領域、すなわち領域Ｓ１と領域Ｓ２'との和は、時刻Ｔ２での第１仮母集団を表す。領域Ｓ１は１日付のサンプルデータの集合を、領域Ｓ２'はこの時点で得られる２日付のサンプルデータの集合を表している。
前日集計処理が起動されても、その一方で本日集計処理は前述と同様に引き続き行われる。引き続き行われる本日集計処理は、本日（３日）の集計結果を、所定のタイミングで更新する。

（Ｂ−３−２）前日集計処理の概念説明
図２１（ｂ）は、前日集計処理の概念説明図である。この処理が３日００：００に起動された場合、管理装置１は第２仮母集団を作成する。管理装置１は、第２仮母集団を１０分ごとに更新し、更新された第２仮母集団に基づいて前日（２日）の集計結果を更新する。
第２仮母集団の作成及び更新は、次のように行う。管理装置１は、１０分ごとに、過去４８時間以内のサンプルデータからなる第２仮母集団を作成する。時刻がＴ２（３日００：００）から経過するにつれ、タイムゾーンの早い地域で測定される本日付け（３日付）のサンプルデータを、作成した第２仮母集団から削除する。

図２１（ｂ−１）は、時刻Ｔ２から１０時間経過後の時刻Ｔ３（３日１０：００）における第２仮母集団を表す。領域Ｓ１'は、１日付サンプルデータの集合のうち、時刻Ｔ３から４８時間以内の測定時刻を有するデータの集合である。領域Ｓ２'は、測定日が２日のサンプルデータであって、すでに測定されたデータの集合である。領域Ｓ３'は、時刻Ｔ３から過去４８時間以内のサンプルデータのうち、第２仮母集団から削除される３日付のサンプルデータである。時刻Ｔ３では、管理装置は、領域Ｓ１'及び領域Ｓ２'のサンプルデータに基づいて、前日（２日）の集計結果を算出する。

図２１（ｂ−２）は、時刻Ｔ２から２４時間経過した時刻Ｔ４（４日００：００）の時点での第２仮母集団である。斜線で示す領域Ｓ２は、この時点での第２仮母集団を表す。この時点の第２仮母集団は、リモートサポートシステムに参加している全ての分析装置からの２日付サンプルデータの集合となる。この時点で、管理装置１は、前々日（２日）の集計のための母集団を確定する。そして、この母集団から得られる集計結果を、前々日（２日）の最終的な集計結果とする。
（Ｂ−４）フローチャート
本実施形態例では、管理装置１は、ＱＣ処理として、収集処理、本日集計処理及び前日集計処理の３つをそれぞれ独立に行う。

（Ｂ−４−１）収集処理
図２２は、管理装置１が行うサンプルデータの収集処理である。この処理は、管理装置１が行うメイン処理（図４）において、ステップＳ８（ＱＣ処理サブルーチン）に移行することにより開始される。すなわち、本実施形態例においては、管理装置１はサンプルデータを受信するたびに、そのデータをベースＤＢ（図示せず）に蓄積する。このベースＤＢには、管理装置１が受信するサンプルデータが削除されることなく蓄積されていく。

（Ｂ−４−２）本日集計処理
図２３は、管理装置１が行う本日集計処理の流れを示すフローチャートである。以下の説明において、本日集計処理の基礎となる第１仮母集団を形成するための作業領域をバッファ１とする。
ステップＳ１０１、Ｓ１０２：管理装置１は、日付が変わったか否かを判断し（Ｓ１０１）、変わっている場合には前日集計処理を起動する（Ｓ１０２）（図２１（ａ−２）参照）。

ステップＳ１０３、Ｓ１０４、Ｓ１０５、Ｓ１０６：管理装置１は、所定時間、すなわち１０分が前回の集計から経過したか否かを判断する（Ｓ１０３）。経過していない場合は、集計を行うことなく、再び前記ステップＳ１０１に戻る。経過している場合、第１仮母集団を更新し、本日の集計を更新する。
具体的には、まずベースＤＢから過去４８時間以内の日時を持つサンプルデータを取得し、バッファ１に格納する（Ｓ１０４）。ついで、バッファ１に格納したデータの中に、同一の分析装置からのデータが重複して存在するか否かを判断し（Ｓ１０５）、あれば最新のデータ以外をバッファ１から除外する（Ｓ１０６）（図２１（ａ−１）参照）。

ステップＳ１０７：管理装置１は、更新された第１仮母集団に基づいて集計を行う。この集計結果はこの時点での本日の集計結果となる。
以上の処理をサンプルデータの収集処理とは独立に行い、過去４８時間以内の日時を持つサンプルデータを基に、本日の集計結果を１０分ごとに更新する。
（Ｂ−４−２）前日集計処理
図２４は、管理装置１が行う前日集計処理の流れを示すフローチャートである。以下の説明において、前日集計処理の基礎となる第２仮母集団を形成するための作業領域をバッファ２とする。前記本日集計処理のステップＳ１０２に移行することにより、以下の処理が起動される。いま、前記図２１と同様に、時刻Ｔ２（３日００：００）において本処理が起動されたとする。

ステップＳ１１１：管理装置１は、再び日付が変更されているか否かを判断し、日付が変わっていなければステップＳ１１２以降の処理を行う。すなわち、時刻が３日００：００から４日００：００になるまで、第２仮母集団の更新及び集計の更新が行われる（後述するＳ１１２〜Ｓ１１７）。時刻が４日００：００になると、前々日、すなわち２日の集計結果を確定する（後述するステップＳ１１８〜Ｓ１２０）。
ステップＳ１１２：管理装置１は、前回の集計から１０分が経過したか否かを判断する。Yesと判断すると、ステップＳ１１３に移行し、第２仮母集団を更新する。Noと判断すると、仮母集団を更新することなく、再びステップＳ１１１に戻る。

ステップＳ１１３、Ｓ１１４、Ｓ１１５、Ｓ１１６：管理装置１は、ベースＤＢから過去４８時間以内の時刻を持つサンプルデータを取得し、バッファ２に格納する（Ｓ１１３）。ついで、管理装置１は、取得したサンプルデータの中から、本日付け（３日付）のデータを削除する（Ｓ１１４）。ついで、バッファ２に格納したデータの中に、同一の分析装置からのデータが重複して存在する否かを判断し（Ｓ１１５）、あれば最新のデータ以外をバッファ１から除外する（Ｓ１１６）。これにより、第２仮母集団が更新される（図２１（ｂ−１）参照）。

ステップＳ１１７：管理装置１は、更新された第２仮母集団に基づいて、前日、すなわち２日の集計結果を新たに算出する。以上のようにして、１０分ごとに２日（前日）の集計結果が更新される（Ｓ１１２〜Ｓ１１７）。
ステップＳ１１８：前記ステップＳ１１１で日付が変わったと判断されると、すなわち時刻が４日００：００になると、管理装置１は２日の集計結果の基礎となる母集団を確定する。すなわち、この時点での第２仮母集団を、前々日（２日）の集計結果のための母集団とする。確定された母集団には２日付のサンプルデータのみが含まれている（前記図２１（ｂ−２）参照）。

ステップＳ１１９：管理装置１は、確定した母集団に基づいて、前々日（２日）の集計結果を算出する（Ｓ１１９）。
前記集計結果が掲載されたウェブページの表示は、分析装置から入力された認証情報に基づいて実行される。さらに、ウェブページを表示する場合、管理装置１は、分析装置のタイムゾーンを認識する。なぜなら、そのタイムゾーンでのローカルタイムがＧＭＴ＋１２：００と異なる日付、すなわちローカルタイムがまだその日付になっていない場合も考えられる。この場合、管理装置１は、ＧＭＴ＋１２：００での本日の集計結果の表示を行わず、前日集計処理の集計結果のみを表示する。

以上の処理により、世界各地に存在する分析装置から収集されるサンプルデータに基づいて、本日集計処理では本日の集計結果を、前日集計処理では前日の集計結果を、逐次更新する。また、各一日の集計結果は、前日集計処理により最終的に確定する。集計はある程度以上のサンプルデータ数を基に行われるので、集計結果の信頼性を向上することができる。また、各タイムゾーンで測定されたサンプルデータはその日の集計結果に反映されるので、ユーザは時差を感じることがなく本システムを使うことができる。

（Ｃ）上述したような本発明のプログラムを記録した記録媒体は、本発明に含まれる。ここで記録媒体とは、コンピュータが読み書き可能なフレキシブルディスク、ハードディスク、半導体メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、光磁気ディスク（ＭＯ）、その他のものが想定できる。
（Ｄ）また、上述したような本発明のプログラムを伝送する伝送媒体についても本発明に含まれる。ここで伝送媒体とは、プログラム情報を搬送波として伝搬させて供給するためのコンピュータネットワーク（ＬＡＮ、インターネット、無線通信ネットワーク）システムにおける通信媒体（光ファイバ、無線回線、その他）を含む。

第１実施形態例に係るリモートサポートシステムの全体構成図の一例。 機能構成を示すブロック図。 リモートサポートシステムにおける処理の流れの一例。 管理装置が行うメイン処理の流れの一例を示すフローチャート。 管理装置が行うサポート処理の流れの一例を示すフローチャート。 管理装置が行うＱＣ処理の流れの一例を示すフローチャート。 分析装置が行うメイン処理の流れの一例を示すフローチャート。 エラー情報の選択画面の一例。 エラー履歴の表示例。 プログラム履歴の表示例。 動作回数の表示例。 エラー判定パターンの例。 エラー判定テーブルの一例。 ＱＣ処理により作成されるウェブページの表示例（メニュー画面）。 ＱＣ処理により作成されるウェブページの表示例（集計結果）。 ＱＣ処理により作成されるウェブページの別の表示例（集計結果）。 他の実施形態例に係るリモートサポートシステムの全体構成例。 他の実施形態例に係るリモートサポートシステムの全体構成例。 分析装置から管理装置に送られるデータの概念構成図。 （ａ）過去２４時間を集計対象とする場合。（ｂ）過去４８時間を集計対象とする場合。 （ａ）本日集計処理の概念説明図。（ｂ）前日集計処理の概念説明図。 収集処理の流れの一例を示すフローチャート。 本日集計処理の流れの一例を示すフローチャート。 前日集計処理の流れの一例を示すフローチャート。

符号の説明

１；管理装置
２；分析装置
３；ネットワーク

Claims (11)

1. 臨床検査における精度管理情報を提供する管理装置であって、
   精度管理物質を分析装置で測定して得られたサンプルデータを、精度管理物質のロット番号、精度管理物質の種類及び分析装置の識別情報と共に、ネットワークを介して受信する受信手段と、
   受信したサンプルデータを分析装置毎および精度管理物質毎に集計し、分析装置毎および精度管理物質毎の全体平均値および標準偏差を求める統計処理を行ってウエブページ用の精度管理結果を作成する処理手段と、
   処理手段が作成した精度管理結果を表示したウエブページを、ユーザ端末からＷＷＷブラウザを用いてアクセス可能に提供する提供手段と、を備え、
   提供手段が、ウエブページにユーザ端末からＷＷＷブラウザを用いてアクセスが生じたときにユーザの認証処理を行い、認証が確立すると、ＷＷＷブラウザによって精度管理結果がユーザ端末に表示され、
   処理手段は、受信手段がサンプルデータを受信する度に精度管理結果の更新処理を行い、提供手段は処理手段によって更新された精度管理結果を表示したウエブページを提供することを特徴とする管理装置。
2. 処理手段は、日付が変わるときに日単位の精度管理結果を確定する、請求項１に記載の管理装置。
3. 処理手段は、精度管理結果を複数の表示スタイルで作成し、ウエブページにＷＷＷブラウザを用いてアクセスしたときに、提供手段は、複数の表示スタイルのいずれかを選択可能としたウエブページを提供する、請求項１または請求項２に記載の管理装置。
4. 処理手段は、精度管理結果として、サンプルデータの標準偏差の経時変化を表示したグラフを作成する、請求項１〜３の何れか１項に記載の管理装置。
5. 分析装置が血液分析装置で且つ精度管理物質が血液分析装置用精度管理物質であり、処理手段は、精度管理結果として、血液中の成分毎にサンプルデータの標準偏差の経時変化を表示したグラフを作成する、請求項１〜４の何れか１項に記載の管理装置。
6. サンプルデータの標準偏差の経時変化を表示したグラフは、サンプルデータの分析装置毎および精度管理物質毎の全体平均値の経時変化を表示する、請求項４または請求項５に記載の管理装置。
7. 臨床検査における精度管理方法であって、
   受信手段が、精度管理物質を分析装置で測定することにより得られたサンプルデータを、精度管理物質のロット番号、精度管理物質の種類及び分析装置の識別情報と共に、ネットワークを介して受信するステップ、
   処理手段が、サンプルデータを分析装置毎および精度管理物質毎に集計し、分析装置毎および精度管理物質毎の全体平均値および標準偏差を求める統計処理を行ってウエブページ用の精度管理結果を作成するステップ、および
   提供手段が、処理手段によって作成された精度管理結果を表示したウエブページを、ユーザ端末からＷＷＷブラウザを用いてアクセス可能に提供するステップ、からなり、
   提供手段が、ウエブページにユーザ端末からＷＷＷブラウザを用いてアクセスが生じたときにユーザの認証処理を行い、認証が確立すると、ＷＷＷブラウザによって精度管理結果がユーザ端末に表示され、
   処理手段は、受信手段がサンプルデータを受信する度に精度管理結果の更新処理を行い、提供手段は処理手段によって更新された精度管理結果を表示したウエブページを提供することを特徴とする臨床検査における精度管理方法。
8. 処理手段は、精度管理結果を複数の表示スタイルで作成し、ウエブページにＷＷＷブラウザを用いてアクセスしたときに、提供手段は、複数の表示スタイルのいずれかを選択可能としたウエブページを提供する、請求項７に記載の精度管理方法。
9. 処理手段は、精度管理結果として、サンプルデータの標準偏差の経時変化を表示したグラフを作成する、請求項７または請求項８に記載の精度管理方法。
10. 分析装置が血液分析装置で且つ精度管理物質が血液分析装置用精度管理物質であり、処理手段は、精度管理結果として、血液中の成分毎にサンプルデータの標準偏差の経時変化を表示したグラフを作成する、請求項７〜９の何れか１項に記載の精度管理方法。
11. サンプルデータの標準偏差の経時変化を表示したグラフは、サンプルデータの分析装置毎および精度管理物質毎の全体平均値の経時変化を表示する、請求項９または請求項１０に記載の精度管理方法。

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