JP5542201B2 - 医療診断プロセスの自動的な品質管理のシステムおよび方法 - Google Patents
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Description
先に簡単に説明したように、図1に示すバイオメトリック・クオリティ・コントロール・プロセス20として実装され実行される図3に示すプロセスが、共になり、図4に示す患者監視アルゴリズム20’を構成する。上記のように、バイオメトリック・クオリティ・コントロール・プロセスと関連して説明がなされたが、本発明の医療診断プロセスの自動品質管理のシステムおよび方法は、他の品質管理プロセスと関連させても同等に使用できる。図3のプロセスについて更に詳しく説明する。示されているように、ルーティーンのQCプロセスおよび患者データをベースにするQCプロセスは、同時に並列に実行される。バイオメトリック・モデルは、使用する前にコンフィギュレーション(設定)が必要である。第1の設定ステップにおいて、各テスト(例えば、検体)に対してのルーティーンQCテストの頻度および特性(例えば、QCテスト・サンプルの数)に対するパラメータがセットされる。第2の設定ステップにおいて、各テストに対してルーティーンQCプロセスにより生成されたデータを監視するために、QC規則(例えば、1ks規則)がセットされる。別の設定ステップは、各テストに対してルーティーンQCテストにより生成されたデータを監視するために、QC規則(例えば、EWMAモデル)を最適化することを含む。また、QC規則(例えば、EWMAモデル)は、各テストに対してルーティーンQCテストにより生成されたデータの分散を監視するために、最適化される。別の設定ステップは、各テストに対して患者データQCプロトコルを確立することを含み、これは、例えば、時間インターバル患者データに対して打切り(トランケーション)を行い、一日の時間毎および一週間の日毎に残りのデータ母集団の平均および標準偏差を求めることにより、なされる。QC規則(例えば、EWMA)は、次に、各テストに対する分析プロセスを監視するために、正規化した患者データを受け入れるために、最適化される。別の設定ステップは、各テストに対する確認テストのためのパラメータをセットすることを含む。
・機器が結果を成し遂げた日付および時間、例えば、日/時間のタイム・スタンプ
・それぞれの検体に対しての最小値および/または最大値の報告可能な結果(例えば、最小値より小さい結果は「<」を用いて報告され、最大値を超える結果は「>」を用いて報告される)
・患者結果が丸められる有効数字の数(nsd)(例えば、1、0.1、0.01など)
1. 患者結果の合計数「Nres」を求める。
2. 全ての結果の標準偏差「SDres」を計算する。(例えば、MATLABにおいて、std(result)という関数は、ベクトルresultの結果の標準偏差を計算する。)
1. 患者結果の全ての一意の値「ures」を求める。
2. 一意の値「ures」を、最小のものから最大のものへとソートする。(例えば、MATLABのunique(result)という関数は、ソートされた順に一意の結果値を返す。)
1. tlo=最小ures値とする。
2. thi=最大ures値とする。
3. pctout=0とセットする。
1. 「tlo」と等しい結果の数「Nrestlo」をカウントする。
2. 「thi」と等しい結果の数「Nresthi」をカウントする。
3. 「tlo」より大きく、「thi」と等しいか又はそれよりも小さい、結果の標準偏差「SDrestlo」を計算する。(tloと等しい結果を、既にに除外したものに含む。)
4. 「tlo」より大きいか又はそれと等しく、「thi」よりも小さい、結果の標準偏差「SDresthi」を計算する。(thiと等しい結果を、既にに除外したものに含む。)
5. (SDres−SDrestlo)/Nrestloの値と、(SDres−SDresthi)/Nresthiの値とを比較する。
(SDres−SDrestlo)/Nrestlo > (SDres−SDresthi)/Nresthi
例えば、(SDres−SDrestlo)/Nrestlo > (SDres−SDresthi)/Nresthi の場合、下のトランケーション・リミットに介入することで、トランケーションにより喪失したサンプル数に相対しての、「SDres」におけるより大きい減少が得られる。
1. 「tlo」を、「tlo」より大きい「ures」の最小値と置き換える。
2. 「SDres」を「SDrestlo」と置き換える。
(SDres−SDrestlo)/Nrestlo < (SDres−SDresthi)/Nresthi
例えば、(SDres−SDrestlo)/Nrestlo < (SDres−SDresthi)/Nresthi の場合、上のトランケーション・リミットに介入することで、トランケーションにより喪失したサンプル数に相対しての、「SDres」におけるより大きい減少が得られる。
1. 「thi」を、「thi」より小さい「ures」の最小値と置き換える。
2. 「SDres」を「SDresthi」と置き換える。
例えば、pctresout=Nresout/Nresは、トランケーション・リミットの外の結果のパーセンテージを与える。「pctresout」が「pctout」よりも大きくなるか又は等しくなると、対応する「tlo」と「thi」の対は、pctresout>pctoutという状態を生じさせ、直前のステップでの「tlo」と「thi」の対は、pctresout<pctoutという関係を与える。下および上のトランケーション・リミットとして、「pctresout」と「pctout」の間の絶対差を最小化する「tlo」と「thi」の対を選択する。これは、第1のtL、tU対を決定することにより行われ、tLは大きい標準偏差の減少を与える。
・ 週の最初のwhlfwdth時間に関して(hrwkは、1からwhlfwdth)、resin(hrwk)が結果となり、ここで、週の時間は、hrwk−whlfwdth+168よりも大きいか、またはhrwk+whlfwdthよりも小さい。(領域の左半分は「ラップ(wrap)」する必要がある。)
・ whlfwdth+1と168−whlfwdthの間の各時間に関して、resin(hrwk)が結果となり、ここで、週の時間は、hrwk−whlfwdthよりも大きいか、またはhrwk+whlfwdthよりも小さい。
・ 週の最後のwhlfwdth時間に関して(hrwkは、168−whlfwdth+1から168)、resin(hrwk)が結果となり、ここで、週の時間は、whlfwdth−hrwkよりも大きいか、またはwhlfwdth+hrwk−168よりも小さい。(領域の右半分は「ラップ(wrap)」する必要がある。)
3. 「resin(hrwk)」により定められる結果の平均値「avgresin(hrwk)」を計算する。
4. 偏差「devavgresin(hrwk)」(=resin(hrwk)−avgresin(hrwk))を計算する。
・ トランケーション・リミット、tloおよびthi。
・ 週のそれぞれの時間に関してのトランケーション・リミット内の患者結果の平均値、avgresin(hrwk)。
・ 週のそれぞれの時間に関してのトランケーション・リミット内の患者結果の総合標準偏差、SDTresin(hrwk)
・ トランケーション・リミット内の、平均のための連続する患者サンプルの数、Npat。
・ QC規則を定める2つのパラメータ、例えば、
・ EWMA規則に関するwおよびq、
・ CUSUM規則に関するhおよびkなど。
留意点: 或る構成では、EWMA規則のみが実装されるが、CUSUM規則を追加的に実装したり、代わりに実装したりすることができる。
・ ANPfr(誤った拒絶(false rejections)の間の患者結果の平均数)、
・ ANPed(SE,RE),SE≠0,RE>1(シフト=SEと安定分析不正確性(stable analytic imprecision)=REにおける増加とを伴う管理はずれエラー状態が存在するときの、エラー検出に対する患者結果の平均数)、
・ ANPTE(SE,RE),SE≠0,RE>1(シフト=SEと安定分析不正確性=REにおける増加とを伴う管理はずれエラー状態の間に生成される、「悪い」結果の平均数)
を含む。
2. Npat=Iに設定する。
3. SE=TEaの検出に最適であるEWMAのパラメータwを選択する。
4. 患者結果のパーセンテージ、0.5%、1%、2%、5%、および10%のうちの1つ以上のものを除去するトランケーション・リミットを見つける。
a. avgresin(hrwk)およびSDTresin(hrwk)を計算する、
b. ターゲットANPfrを与えるEWMAのパラメータqを見つける(シミュレーションを用いる)、
c. Peak=(ANPTE(−TEa)+ANPTE(TEa))/2を計算する(シミュレーションを用いる)。
6. Peakの値を最小にするトランケーション・リミットを選択する。
この手法は、SEエラーを検出するためのトランケーション・リミットを最適化するが、REエラー状態の影響を無視する。TEaは、絶対値またはパーセンテージで与えられ得る。発行されたリコス制限(Ricos limits)を使用することもできる。
1. 患者データにわたっての日付および時間の間隔内でランダムの日付および時間を生成する。ランダムの日付/時間のすぐ後ろに続く患者データベースにおける最初の日付/時間スタンプは、シミュレーションの開始点のマークとなる。
2. 例えば、W分(例えば、120分)を超えない範囲でこの時点に進む又は続く全ての結果を見つける。
3. 現在の結果の±w分内の結果の数が10よりも少ない場合、10の結果を特定するまで、時間的に前方および後方へのサーチを継続する。
4. ±w分のブロック内の結果の1つをランダムにサンプルする。これが、第1のシミュレーションされた患者結果である。
6. このような様式で、QC規則の拒絶まで、継続する。
この実施形態では、シミュレーションが、患者データの最初のデータまたは最後のデータの近くで行われるとき、1つの「巧妙な(tricky)」部分が発生する。なぜなら、シミュレーションは、データベースの最後の日付/時間点から最初の日付/時間点へ「ラップ・アラウンド(wrap around、回り込み)」する必要があるからである。これが、データベースが完全な日および完全な週のデータを含むことが好ましい理由であり、それにより、シミュレーションがラップ・アラウンドしたときに一日の正しい時間および一週の正しい日に対してラップすることになる。
2. 次に、SE(xT)をxTに付加する。ここで、SE(xT)は、コンセントレーションxTでの管理はずれエラー状態の大きさである。
3. 次に、その結果をnsdディジットに丸める。管理はずれ結果が最小または最大の報告可能結果の外側にある場合、それを、最小−1*nsdまたは最大+1*nsdとそれぞれ置換する。
1. 上記のように丸めないようにする。
2. 次に、丸められなかった結果を、平均=0および分散=(RE2 1)*SD(xT)である正常に分布されたランダム数により乗算する。ここで、SD(xT)は、コンセントレーションxTでの安定分析不正確性であり、REは、複数の安定分析標準偏差において与えられる不正確性の増加の大きさである。
3. 次に、SD(xT)を付加し、以前のようにnsdディジットへと丸める。
1つの実施形態によると、
Claims (8)
- 医療診断プロセスの自動品質管理を提供する、コンピュータを用いて実施される方法であって、前記コンピュータは、患者監視アルゴリズムを備え、前記患者監視アルゴリズムは、
1以上のラボラトリ機器から、患者データを含むテスト・データを得るステップと、
バイオメトリック・クオリティ・コントロール・プロセス、1ks規則、EWMA規則、CUSUM規則、またはこれらの組み合わせを含む監視規則を、前記テスト・データに適用することにより、前記テスト・データを分析するステップと、
前記テスト・データが、前記監視規則により計算された所定のエラー閾値を超えるときに、内部アラート信号を生成するステップと、
前記内部アラート信号が有効な場合に、外部オペレータ・アラート信号を生成するステップと、
を備えた方法。 - 請求項1に記載の方法であって、前記内部アラート信号の有効性を確認するために、前記内部アラート信号に応じて前記テスト・データへ確認規則を適用するステップを更に備え、確認規則を適用する前記ステップは、
前記エラー閾値を超える結果を作り出したラボラトリ機器を特定するステップと、
特定された前記ラボラトリ機器に、品質管理試料をテストすること、およびテスト結果を生成することを命令するステップと、
生成された前記テスト結果を、最初の前記内部アラート信号を生成したイベントに基づき予め定めた品質管理規則のグループから選択されたイベント関連の品質管理規則を使用することによって、チェックするステップと
を備える方法。 - 請求項2に記載の方法であって、生成された前記テスト結果を待つステップを更に備える方法。
- 請求項2に記載の方法であって、生成された前記テスト結果をチェックする前記ステップは、前記品質管理規則によって、前記ラボラトリ機器が期待された許容範囲内で動作しているかを判定し、外部オペレータ・アラート信号を生成する前記ステップは、前記ラボラトリ機器が前記期待された許容範囲内で動作していない場合に、前記外部オペレータ・アラート信号を生成する方法。
- 医療診断プロセスの自動品質管理を提供するシステムであって、
患者データを含むテスト・データを得るように動作する1以上のラボラトリ機器と、
前記ラボラトリ機器と通信し、前記ラボラトリ機器から前記テスト・データを受信するように動作するコンピュータ・システムと
を備え、
前記コンピュータ・システムはプロセッサを備え、前記プロセッサは、
バイオメトリック・クオリティ・コントロール・プロセス、1ks規則、EWMA規則、CUSUM規則、またはこれらの組み合わせを含む監視規則を、前記テスト・データに適用することにより、前記テスト・データを分析し、
前記テスト・データが、前記監視規則により計算された所定のエラー閾値を超えるときに、内部アラート信号を生成し、
前記内部アラート信号が有効な場合に、外部オペレータ・アラート信号を生成する、
ように動作する、
システム。 - 請求項5に記載のシステムであって、
前記プロセッサは更に、前記内部アラート信号の有効性を確認するために、前記内部アラート信号に応じて前記テスト・データへ確認規則を適用するように動作し、確認規則を適用することは、
前記エラー閾値を超える結果を作り出したラボラトリ機器を特定することと、
特定された前記ラボラトリ機器に、品質管理試料をテストすること、およびテスト結果を生成することを命令することと、
生成された前記テスト結果を、最初の前記内部アラート信号を生成したイベントに基づき予め定めた品質管理規則のグループから選択されたイベント関連の品質管理規則を使用することによって、チェックすることと
を含む、
システム。 - 請求項6に記載のシステムであって、
前記外部オペレータ・アラート信号は、可視光、可聴音、ディスプレイ・スクリーン上のテキスト、ディスプレイ・スクリーン上の画像、またはこれらの組み合わせを含む、システム - 請求項5に記載のシステムであって、
前記プロセッサは更に、前記品質管理規則によって、前記ラボラトリ機器が期待された許容範囲内で動作しているかを判定し、前記ラボラトリ機器が前記期待された許容範囲内で動作していない場合に、前記外部オペレータ・アラート信号を生成するように動作する、
システム。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP4312221A1 (en) * | 2022-07-25 | 2024-01-31 | F. Hoffmann-La Roche AG | Consolidation and prioritization of patient critical notifications |
Families Citing this family (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8738548B2 (en) | 2011-06-23 | 2014-05-27 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | System and method for determining an optimum QC strategy for immediate release results |
US11985075B1 (en) | 2013-02-04 | 2024-05-14 | C/Hca, Inc. | Data stream processing for dynamic resource scheduling |
US10425355B1 (en) * | 2013-02-04 | 2019-09-24 | HCA Holdings, Inc. | Data stream processing for dynamic resource scheduling |
US10404784B2 (en) * | 2013-02-22 | 2019-09-03 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and system for transmitting result of examination of specimen from medical device to destination |
EP2770452A1 (en) * | 2013-02-22 | 2014-08-27 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and system for transmitting result of examination of specimen from medical device to destination through mobile device |
CN103676712B (zh) * | 2013-11-22 | 2016-06-08 | 广东招润投资发展有限公司 | 一种医学临床实验室检验质量的智能控制系统及其智能控制方法 |
US9992292B2 (en) * | 2014-04-01 | 2018-06-05 | Noom, Inc. | Wellness support groups for mobile devices |
US20170017538A1 (en) * | 2014-05-07 | 2017-01-19 | Siemens Healthcare Diagnostics Inc. | Intelligent Service Assistant - Instrument Side Software Client |
US20160012191A1 (en) * | 2014-07-10 | 2016-01-14 | Bio-Rad Laboratories, Inc, | System and method for spot checking small out-of-control conditions in a clinical diagnostic process |
US20160034653A1 (en) * | 2014-07-31 | 2016-02-04 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | System and method for recovering from a large out-of-control condition in a clinical diagnostic process |
US10161947B2 (en) | 2015-05-01 | 2018-12-25 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | Using patient risk in analysis of quality control strategy for lab results |
CN105045220B (zh) * | 2015-05-08 | 2018-03-23 | 上海质晟生物科技有限公司 | 一种用于实验室诊断领域或工业生产领域的基于多变量z分数质量控制图的质量控制方法 |
US10197993B2 (en) * | 2016-03-31 | 2019-02-05 | Sysmex Corporation | Method and system for performing quality control on a diagnostic analyzer |
US11846616B2 (en) * | 2018-08-07 | 2023-12-19 | Beckman Coulter, Inc. | Automatic calibration of laboratory instruments |
CN107728974B (zh) * | 2017-09-11 | 2020-08-11 | 北京匠数科技有限公司 | 一种个人电子设备及不良信息过滤方法 |
WO2020142874A1 (zh) * | 2019-01-07 | 2020-07-16 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 样本分析设备和试剂分配的评估方法 |
CN110672864B (zh) * | 2019-06-26 | 2023-05-02 | 北京华视诺维医疗科技有限公司 | 临床医疗体液检测质控方法、设备及系统 |
CN111833009A (zh) * | 2020-06-09 | 2020-10-27 | 温冬梅 | 全实验室智能审核软件系统 |
CN111696655B (zh) * | 2020-06-12 | 2023-04-28 | 上海市血液中心 | 一种基于互联网的实时共享的血液筛查室内质控系统和方法 |
US20220036979A1 (en) * | 2020-07-31 | 2022-02-03 | Sysmex Corporation | Test result auto verification |
CN112431726A (zh) * | 2020-11-22 | 2021-03-02 | 华能国际电力股份有限公司 | 一种风电机组齿轮箱轴承状态监测方法 |
US20230063441A1 (en) * | 2021-09-01 | 2023-03-02 | Emed Labs, Llc | Image processing and presentation techniques for enhanced proctoring sessions |
WO2024020390A1 (en) * | 2022-07-21 | 2024-01-25 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | System and method for designing quality control (qc) ranges for multiple clinical diagnostic instruments testing the same analyte |
CN115620886B (zh) * | 2022-12-19 | 2023-04-28 | 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) | 一种数据审核方法和装置 |
Family Cites Families (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS61180140A (ja) * | 1985-02-06 | 1986-08-12 | Hitachi Ltd | 血液自動分析におけるオンラインリアルタイム精度管理方法 |
US5233545A (en) * | 1989-09-19 | 1993-08-03 | Hewlett-Packard Company | Time interval triggering and hardware histogram generation |
US5411031A (en) * | 1993-11-24 | 1995-05-02 | Incontrol, Inc. | Implantable cardiac patient monitor |
US5633166A (en) * | 1995-01-19 | 1997-05-27 | Mds Health Group Limited | Method of analyzing medical specimens with improved length of analytical run determination |
US5937364A (en) * | 1996-05-07 | 1999-08-10 | Westgard Quality Corporation | Automatic selection of statistical quality control procedures |
US6063028A (en) * | 1997-03-20 | 2000-05-16 | Luciano; Joanne Sylvia | Automated treatment selection method |
US5861548A (en) * | 1997-05-23 | 1999-01-19 | Benthos, Inc. | Apparatus and method utilizing signal modulation detection for analyzing the internal pressure of containers |
US6556951B1 (en) | 1997-11-26 | 2003-04-29 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Department Of Health And Human Services | System and method for intelligent quality control of a process |
US8099257B2 (en) * | 2001-08-24 | 2012-01-17 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | Biometric quality control process |
CA2456296C (en) * | 2001-08-24 | 2019-09-24 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | Biometric quality control process |
JP3772125B2 (ja) * | 2002-03-20 | 2006-05-10 | オリンパス株式会社 | 分析システムの精度管理方法 |
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 |
US6938026B2 (en) * | 2003-07-21 | 2005-08-30 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | System and method for implementing quality control rules formulated in accordance with a quality control rule grammar |
EP1658578B1 (en) * | 2003-08-20 | 2009-04-22 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | A system and method for detecting signal artifacts |
US8013602B2 (en) | 2004-04-01 | 2011-09-06 | Liposcience, Inc. | NMR clinical analyzers and related methods, systems, modules and computer program products for clinical evaluation of biosamples |
WO2006003636A1 (en) * | 2004-06-30 | 2006-01-12 | Koninklijke Philips Electronics, N.V. | A system and method to quantify patients clinical trends and monitoring their status progression |
JP4951216B2 (ja) * | 2005-07-05 | 2012-06-13 | シスメックス株式会社 | 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 |
US8364499B2 (en) | 2005-11-14 | 2013-01-29 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Medical information validation system |
US20070294090A1 (en) * | 2006-06-20 | 2007-12-20 | Xerox Corporation | Automated repair analysis using a bundled rule-based system |
JP4817251B2 (ja) * | 2006-09-22 | 2011-11-16 | シスメックス株式会社 | 精度管理システム |
US8112232B2 (en) | 2007-02-02 | 2012-02-07 | Beckman Coulter, Inc. | System and method for autoverifying laboratory test results |
CN101303340A (zh) * | 2007-05-08 | 2008-11-12 | 佘鸥 | 一种用病人标本检测结果差值进行质量控制的方法 |
WO2009036429A2 (en) | 2007-09-13 | 2009-03-19 | Zelin Michael P | Improved quality assurance system and method for point-of-care testing |
-
2009
- 2009-05-22 US US12/471,042 patent/US8059001B2/en active Active
-
2010
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP4312221A1 (en) * | 2022-07-25 | 2024-01-31 | F. Hoffmann-La Roche AG | Consolidation and prioritization of patient critical notifications |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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EP2433142A1 (en) | 2012-03-28 |
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