WO2023153073A1 - 部品異常検知システム、自動分析装置、及び部品異常検知方法 - Google Patents

部品異常検知システム、自動分析装置、及び部品異常検知方法 Download PDF

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WO2023153073A1
WO2023153073A1 PCT/JP2022/046035 JP2022046035W WO2023153073A1 WO 2023153073 A1 WO2023153073 A1 WO 2023153073A1 JP 2022046035 W JP2022046035 W JP 2022046035W WO 2023153073 A1 WO2023153073 A1 WO 2023153073A1
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abnormality detection
detection system
sensor
component
sample
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Application number
PCT/JP2022/046035
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French (fr)
Inventor
俊輔 佐々木
健太 今井
マイク ロジャー ハドルン
ミハエル キューンル
ダリウス プーカス
ミコワイ ブレジンスキー
ヤヌシ マルケワ
Original Assignee
株式会社日立ハイテク
エフ・ホフマン・ラ・ロッシュ・アー・ゲー
ロッシュ ディアグノスティクス ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング
ロッシュ ディアグノスティクス オペレーションズ インコーポレーテッド
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N35/00—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N35/00—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor
    • G01N35/08—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor using a stream of discrete samples flowing along a tube system, e.g. flow injection analysis

Definitions

  • the present invention relates to a component abnormality detection system, an automatic analyzer, and a component abnormality detection method.
  • An automatic analyzer generally consists of more than 1,000 types of parts. When some parts fail, it is necessary to repair or replace the failed parts as soon as possible in order to reduce the downtime of the autoanalyzer.
  • Patent Document 1 a failure prediction algorithm is generated from data related to the occurrence of failures in an automatic analyzer, and this algorithm is used to detect failures such as breakage of parts based on at least one data of calibration and quality control of the automatic analyzer. is disclosed.
  • Automatic analyzers may be equipped with a liquid transport system that supplies and discharges liquids such as samples, reagents, and cleaning solutions to, for example, sensors (flow cells, etc.) that measure samples.
  • the liquid transport system is composed of parts such as a channel for passing liquid, a plurality of valves for opening and closing the channel, and a syringe for sucking and discharging liquid. These components of the liquid transport system are usually replaced periodically, and a mechanism for positively detecting failures of the components of the liquid transport system is generally not implemented in automatic analyzers.
  • An object of the present invention is to provide a parts abnormality detection system capable of detecting an abnormality in parts of a liquid transport system, an automatic analyzer equipped with this parts abnormality detection system, and a parts abnormality detection method.
  • the present invention provides a parts abnormality detection system for detecting an abnormality in a part of a liquid transport system that draws liquid into and discharges liquid from a sample inspection sensor of an automatic analyzer, wherein the sensor and a processing device for processing the data recorded in the storage device.
  • FIG. 2 is a plan view schematically showing a configuration example of an automatic analyzer to which the component abnormality detection system according to the first embodiment is applied; Schematic diagram of the liquid transfer system provided in the automatic analyzer shown in FIG. Schematic diagram of the sensor used for sample measurement in the automatic analyzer shown in Figure 1 Timing chart representing the measurement cycle in the automatic analyzer shown in FIG. Block diagram showing the data processing flow in the automatic analyzer shown in FIG.
  • Diagram showing an example of time-series data of luminescence intensity measured during sample measurement A diagram showing an example of time-series data of voltage values measured during sample measurement
  • Diagram showing an example of time-series data of resistance values measured during sample measurement Block diagram showing the processing flow of part abnormality detection in the server Flowchart representing the detailed procedure of the flow of FIG.
  • the parts abnormality detection system is a system for detecting an abnormality in a part of a liquid transport system that draws liquid into and discharges liquid from a liquid sample inspection sensor of an automatic analyzer.
  • a liquid sample test sensor provided in an automatic analyzer is, for example, a biochemical analyzer, an immunological analyzer, a blood coagulation time measuring device, an ISE measuring device, or the like, which is used to measure biological sample analysis items.
  • An example of a sensor is a flow cell type sensor for electrochemiluminescence measurements. This flow cell type sensor includes, for example, a flow cell, electrodes (a reference electrode, a counter electrode and a working electrode) provided in the flow cell, and a photoelectric conversion sensor (such as a photomultiplier tube) arranged on the opposite side of the flow cell from the reference electrode.
  • Consists of In this type of sensor in addition to the measured value of the analysis item of the sample (concentration of the component to be analyzed), when a voltage is applied between the reference electrode and the working electrode, an analog electric signal ( current value, voltage value and resistance value) is output as a response value.
  • sensor outputs analog electrical signals output from the sensor are generated at multiple timings during the measurement cycle of the same sample, for example, during sample measurement, sensor cleaning, and electrode conditioning.
  • the components of the liquid transport system that draws in and discharges liquid from the above sensors are the diagnostic targets of the component abnormality detection system.
  • the liquid transport system includes, for example, a channel through which the liquid passes, a plurality of valves that open and close the channel, and a syringe that creates a pressure difference in the channel for sucking and discharging the liquid.
  • the liquid transported by the liquid transport system includes a sample, a reagent, and a washing liquid. Samples include at least one (one or more) of patient specimens (blood, urine, etc.), calibration samples (standard samples), QC (Quality Control) samples, and dummy samples.
  • a calibration sample is a prepared sample that is measured to create a calibration curve when calibrating an automatic analyzer.
  • a QC sample is a prepared sample that is measured during QC on an automated analyzer.
  • a dummy sample is a predetermined sample that is measured as a preparatory operation before measurement of a patient specimen.
  • the component abnormality detection system can be configured, for example, with a computer equipped with an automatic analyzer.
  • a single or multiple computers (servers, etc.) connected to the computer provided in the automatic analyzer via a network (local area network, global network, etc.) can constitute the parts abnormality detection system.
  • a computer provided in the automatic analyzer and at least one computer connected thereto may constitute a parts abnormality detection system.
  • the component abnormality detection system includes a storage device (RAM, ROM, HHD, SSD, or other storage medium) that stores the sensor output data, and a processing device (CPU, etc.) that processes the data recorded in the storage device. included. Based on the output of the liquid sample inspection sensor in the automatic analysis device, the processing device detects an abnormality in the components of the liquid transfer system, for example, the valve. In addition to the sensor output data, the storage device stores a part abnormality detection program, various data used in the algorithm of the program, and the like.
  • a set value (threshold value) is set in advance based on the relationship between the sensor output and the component abnormality, and the algorithm simply compares the sensor output with the set value to determine the presence or absence of a component abnormality. can be applied.
  • an algorithm that calculates the statistical value of sensor output data as an index and detects an abnormality in the components of the liquid transfer system, such as a valve, based on this statistical value.
  • sensor output data extracted during a set period is read out from the storage device, the variation in the data during the set period is calculated as the above statistical value, and if the statistical value is greater than or equal to the set value, there is an abnormality in the parts of the liquid transport system.
  • An algorithm for determining that there is The set period is a period set in advance and stored in the storage device, and is, for example, a period ending at the present time (last 24 hours, etc.).
  • At least one of the sensor outputs obtained during the above-described measurement, washing, and conditioning can be used as the sensor output on which the statistical values are based.
  • the timing at which the sensor output is obtained determines which component is abnormal in the liquid transport system or the type of abnormality (abnormality mode).
  • abnormality mode can also be estimated.
  • it can be based on a single sensor output it is possible to estimate an abnormal component or abnormal mode of the liquid transport system based on multiple sensor outputs output from the sensor at multiple timings during the measurement cycle of the same sample. is also conceivable.
  • the type of alarm related to the sensor output to be statistically targeted can be selected and the sensitivity of abnormality detection can be adjusted.
  • the processing unit selects the type of alarm according to the set sensitivity and stats the sensor output related to the selected alarm.
  • a configuration is exemplified in which an abnormality in a part is detected by From the viewpoint of adjusting the anomaly detection sensitivity, a configuration in which the processing device adjusts a set value (a value to be compared with a statistical value for anomaly determination) to adjust the anomaly detection sensitivity is also conceivable.
  • the processing device changes the set value according to the set sensitivity.
  • a configuration in which the sensitivity is adjusted by changing both the type of alarm and the set value is also conceivable.
  • a configuration is exemplified in which data of combinations of alarm types and set values are associated with set sensitivities and stored in a storage device, and the processing device changes the alarm types and set values according to the set sensitivities.
  • component anomaly detection described above is not necessarily limited to computer systems, but can also be embodied as methods.
  • the user it is possible for the user to view the log data of the sensor output and judge the abnormality of the parts of the liquid transport system based on the sensor output picked up by paying attention to the presence or absence of an alarm.
  • the present invention can be applied to automated analyzers.
  • detection units mounted on automatic analyzers include biochemical analyzers and immunological analyzers.
  • applications may include an automatic analyzer equipped with a mass spectrometer used for clinical examination, a coagulation analyzer for measuring blood coagulation time, and the like.
  • the present invention can also be applied to a compound type automatic analyzer equipped with a plurality of types of these various detection units, and an automatic analysis system including at least one automatic analyzer.
  • a specific embodiment of the component abnormality detection system of the present invention will be described below with reference to the drawings.
  • FIG. 1 is a plan view schematically showing a configuration example of an automatic analyzer to which a component abnormality detection system according to the first embodiment is applied.
  • the autoanalyzer 1 shown in FIG. a detection unit 10 , a controller 21 , an operation device 22 and a control device 30 .
  • the transport line 2 is a device that transports the rack R, and transports the rack R to the sample dispensing position by the sample dispensing nozzle 6 .
  • a plurality of sample containers C1 for holding samples can be installed in the rack R.
  • a configuration for line-conveying the sample is exemplified, but a disk-shaped conveying unit that rotates to convey the sample may be provided.
  • the incubator 3 is a rotary table-shaped device in which the reaction containers C2 are installed, and a plurality of reaction containers C2 can be installed in a ring.
  • the incubator 3 is rotationally driven by a driving device (not shown) to rotate, and can move any reaction container C2 to a plurality of predetermined positions such as a dispensing position by the sample dispensing nozzle 6 .
  • the first transport mechanism 4 is a device that transports the sample dispensing tip T and the reaction container C2.
  • the first transport mechanism 4 is operable in three axial directions of XYZ along rails, and between the incubator 3, the stirring mechanism M, the disposal position D, the tip mounting position P and the tray 5, the sample dispensing tip T and the reaction vessel C2.
  • the stirring mechanism M is a device for stirring the sample contained in the reaction vessel C2.
  • the discard position D is a position provided with a discard hole for discarding the used sample pipetting tip T and the reaction container C2.
  • the tip attachment position P is a position for attaching the sample dispensing tip T to the sample dispensing nozzle 6 .
  • the tray 5 is a container that accommodates a plurality of unused sample dispensing tips T and reaction containers C2.
  • An unused reaction container C2 picked up from the tray 5 is placed at a predetermined position in the incubator 3 by the first transport mechanism 4.
  • an unused sample dispensing tip T picked up from the tray 5 is transported to the first transport mechanism 4 and installed at the tip mounting position P. As shown in FIG.
  • the sample dispensing nozzle 6 is a device that aspirates and discharges the sample.
  • the sample dispensing nozzle 6 is configured to be rotatable and vertically movable. The tip of the nozzle is moved above the tip mounting position P and lowered, and the sample dispensing tip T prepared at the tip mounting position P is moved to the nozzle. Press it into the tip and attach it.
  • the sample pipetting tip T is attached to the tip of the nozzle, the sample pipetting nozzle 6 moves the tip of the nozzle above the sample container C1 placed on the rack R and lowers it, thereby sucking a predetermined amount of sample from the sample container C1.
  • the sample dispensing nozzle 6 moves the tip of the nozzle upward and down the incubator 3 to discharge the sample into an unused reaction container C2 installed in the incubator 3 .
  • the sample pipetting nozzle 6 moves the tip of the nozzle above the disposal position D, and discards the used sample pipetting tip T into the disposal hole.
  • the reagent disk 7 is a rotary table-like device on which a plurality of reagent containers C3 are installed.
  • the reagent disk 7 is covered with a disk cover 7a (partially cut away in FIG. 1) to keep the inside at a predetermined temperature.
  • the disk cover 7a is provided with an opening (not shown) at a reagent suction position 7b set near the incubator 3. As shown in FIG.
  • the reagent dispensing nozzle 8 is a device that aspirates and discharges the reagent.
  • the reagent dispensing nozzle 8 can rotate and move vertically in the same way as the sample dispensing nozzle 6.
  • the tip of the nozzle is moved to the reagent aspirating position 7b of the reagent disk 7 and lowered.
  • a predetermined amount of reagent is sucked from the reagent container C3.
  • the tip of the reagent dispensing nozzle 8 is pulled up from the reagent container C3, moved to a predetermined position in the incubator 3 and lowered, and the reagent is discharged into the sample-containing reaction container C2 transported to this position.
  • the reaction container C2 into which the sample and the reagent are injected is transported to a predetermined position by the rotation of the incubator 3, and transferred to the stirring mechanism M by the first transport mechanism 4.
  • the stirring mechanism M stirs and mixes the sample and the reagent inside the reaction container C2, for example, by rotating the reaction container C2.
  • the reaction container C2 that has been stirred is transferred to a predetermined position in the incubator 3 again by the first transfer mechanism 4. As shown in FIG.
  • the second transport mechanism 9 is a device that transfers the reaction container C2 between the incubator 3 and the detection unit 10, and has a configuration that allows rotation and vertical movement.
  • the second transport mechanism 9 picks up the reaction container C2 containing the reaction liquid after a predetermined reaction time has passed after returning to the incubator 3 after mixing the sample and the reagent, and transfers it to the detection unit 10 .
  • the detection unit 10 is a measuring instrument that measures measurement items such as specific biological components and chemical substances contained in the reaction liquid inside the reaction container C2.
  • An abnormality detection target in the present embodiment is a component of a liquid transport system (described later) used in this detection unit 10 .
  • the controller 21 is a computer (forming a unit with the mechanism section 91) associated with the mechanism section 91 of the automatic analyzer 1 (discuss, transport mechanism, dispensing nozzle, detection unit 10, etc. described above).
  • the controller 21 controls the mechanism section 91 of the automatic analyzer 1 according to signals input from the operation device 22 and signals input from the control device 30 according to user's operations.
  • the control device 30 is a computer configured including a storage device 31 such as RAM, ROM, HDD, SSD, etc., a processing device 32 such as a CPU, etc., and is connected to the mechanism section 91 of the automatic analyzer 1 via the controller 21. It is This control device 30 controls each device of the mechanism section 91 of the automatic analyzer 1, and records and processes data input from the detection unit 10 and the like.
  • the control device 30 may form a unit with the mechanism section 91 and the controller 21 of the automatic analyzer 1, or may be installed separately from the mechanism section 91 of the automatic analyzer 1 and directly connected to the controller 21 by wire or wirelessly. may occur.
  • the control device 30 is connected to the server 40 via the communication interface 33, the network NW, and the communication interface 43.
  • the server 40 is also a computer including a storage device 41 such as RAM, ROM, HDD, SSD, etc., a processing device 42 such as a CPU, and the like.
  • the server 40 is equipped with an abnormality detection function for components of the liquid transport system used in the automatic analyzer 1 .
  • the server 40 records the data of the electrical signal output by the sensor 11 of the automatic analyzer 1 in the storage device 41, processes the data recorded in the storage device 41 in the processing device 42, and processes the data in the automatic analyzer based on the sensor output. 1 detects an abnormality in the parts of the liquid transport system (described later).
  • FIG. 2 is a schematic diagram of a liquid transport system provided in the automatic analyzer shown in FIG.
  • a detection unit 10 of the automatic analyzer 1 includes a flow cell type sensor 11 (described later), a liquid transfer system 12 and a turntable 13 .
  • the configurations of the turntable 13 and the liquid transport system 12 will be described.
  • the turntable 13 is provided with an auxiliary reagent container RG that stores an auxiliary reagent and a detergent container CL that stores a cleaning liquid, and also has a standby position SP and a reaction container setting position SM.
  • the auxiliary reagent is a chemical solution for causing the reaction product in the reaction solution to emit light.
  • the cleaning liquid is a liquid for cleaning the channel of the liquid transport system 12 and the flow cell of the sensor 11 .
  • a reaction container C2 transferred from the incubator 3 is installed at the reaction container installation position SM.
  • the turntable 13 is equipped with a driving device (not shown), and is driven by the driving device controlled by a signal from the controller 21 to rotate and move up and down.
  • the reaction container C2, the detergent container CL, or the auxiliary reagent container RG is transported to the liquid suction position of the liquid transport system 12 in a timely manner, and the standby position SP is adjusted.
  • the liquid transport system 12 includes channels F1 to F6 through which the liquid passes, a plurality of valves V1 and V2 that open and close these channels, and a syringe SY that creates a pressure difference in the channels for sucking and discharging the liquid.
  • the channel F ⁇ b>1 is a channel (pipe) for sending the sucked liquid to the sensor 11 , and has a suction nozzle (not shown) attached to its tip and connected to the sensor 11 at the other end.
  • the flow path F2 is connected to the sensor 11 on the side opposite to the flow path F1, and connects the sensor 11 and the valve V1.
  • the flow path F3 connects the valves V1 and V2.
  • the flow path F4 connects the valve V2 and a drain tank (not shown).
  • the flow path F5 branches from the flow path F3 and connects the flow path F3 and the syringe SY.
  • the flow path F6 connects the syringe SY and a system water supply pump (not shown).
  • the valves V1 and V2 are, for example, solenoid valves, and normally open solenoid valves can be used, but in this embodiment, they are normally closed solenoid valves.
  • the valve V1 is opened and the syringe SY is driven for suction.
  • Liquid is aspirated from a container such as C2.
  • the valve V1 is closed and the valve is opened and the syringe SY is driven to discharge, the liquid sucked into the flow paths F3 and F5 is discharged to the drain tank.
  • FIG. 3 is a schematic diagram of a sensor used for sample measurement in the automatic analyzer shown in FIG.
  • a detection unit 10 of the automatic analyzer 1 is provided with a flow cell type sensor 11 .
  • the sensor 11 includes a flow cell FC, three electrodes (a reference electrode E1, a counter electrode E2, and a working electrode E3) provided inside the flow cell FC, and a photoelectric conversion sensor (for example, photomultiplier tube) PT.
  • a photoelectric conversion sensor for example, photomultiplier tube
  • the three electrodes are controlled by the potentiostat 15 to have the target voltage.
  • a specific voltage is applied between the reference electrode E1 and the working electrode E3 by the potentiostat 15 while the reaction product RP of the sample and the reagent in the reaction solution is collected by the reference electrode E1, the reaction product RP emits light.
  • a photoelectric conversion sensor PT is arranged on the opposite side (upper side in FIG. 3) of the reference electrode E1 across the flow cell FC, and the luminescence intensity of the reaction product RP is detected by this photoelectric conversion sensor PT.
  • the luminescence intensity detected by the photoelectric conversion sensor PT is digitized by the A/D converter 18, and is stored in the storage device 31 (or the storage device of the sensor 11) as raw data of the measured values of the measurement items through the raw data recording process P1. is recorded along with the date and time of measurement.
  • the potentiostat 15 measures the current value, voltage value and resistance value generated between the counter electrode E2 and the working electrode E3 by applying a voltage between the reference electrode E1 and the working electrode E3.
  • the current value, the voltage value and the resistance value generated between the counter electrode E2 and the working electrode E3 are used as raw data. It is recorded in the recording process P1.
  • the automatic analyzer 1 is started by turning on the power.
  • the reagent container C3 is installed and the reagent is initially filled, the temperature inside the reagent disk 7 is adjusted, the internal standard solution is continuously measured by applying a constant voltage to the electrode, and the potential of the electrode of the sensor 11 is stabilized. and perform maintenance as necessary.
  • -Measurement cycle- 4 is a timing chart showing a measurement cycle in the automatic analyzer shown in FIG. 1.
  • FIG. 4 As described above, calibration, QC measurement, and patient sample measurement are performed in a timely manner from the time the device is started up until it is shut down. Measurements are performed. As shown in FIG. 4, the measurement operation in each step is performed in a series of cycles of electrode conditioning, sample introduction, measurement, and washing.
  • the auxiliary reagent container RG is transported to the suction position of the liquid transport system 12 by the operation of the turntable 13 .
  • the valve V1 is opened while the valve V2 is closed, the syringe SY is driven to aspirate the auxiliary reagent from the auxiliary reagent container RG, and the auxiliary reagent is introduced into the flow cell FC.
  • the potentiostat 15 applies a voltage of a specific pattern to the electrodes for a certain period of time, and the electrodes are brought into a state suitable for measurement.
  • both the valves V1 and V2 are closed, and the suction operation by the syringe SY and the application of voltage to the electrodes are stopped. Also, the sensor output is recorded while the voltage is applied to the electrodes.
  • the reaction container C2 installed at the reaction container installation position SM is transported to the suction position of the liquid transport system 12 by the operation of the turntable 13.
  • the valve V1 is opened while the valve V2 remains closed, the syringe SY is driven to suck the reaction solution from the reaction container C2, and the reaction solution is introduced into the flow cell FC.
  • the auxiliary reagent container RG is conveyed to the suction position of the liquid conveying system 12 by the operation of the turntable 13 while the valve V1 is open.
  • the syringe SY is driven to aspirate the auxiliary reagent from the auxiliary reagent container RG and introduce the auxiliary reagent into the flow cell FC.
  • the valves V1 and V2 are closed, and the suction operation by the syringe SY is stopped.
  • the standby position SP is moved to the suction position of the liquid transport system 12 by the operation of the turntable 13, and the voltage necessary for the luminescence reaction of the reaction product RP captured by the reference electrode E1 in the sample introduction process is applied to the potentiostat. 15. Also, the sensor output is recorded while the voltage is applied to the electrodes.
  • the valve V2 is opened while the valve V1 is closed, and the syringe SY is driven to discharge the auxiliary reagent and the like into the drain tank.
  • both the valves V1 and V2 are closed, and the detergent container CL is conveyed to the suction position of the liquid conveying system 12 by the operation of the turntable 13 .
  • the valve V1 is opened while the valve V2 remains closed, the syringe SY is driven, the cleaning liquid is sucked from the detergent container CL, and the cleaning liquid is introduced into the flow cell FC.
  • a voltage pattern different from that in the electrode conditioning step is applied to the electrodes for a certain period of time while the cleaning liquid is flowing through the flow cell FC so that the reaction product RP does not remain in the flow cell FC.
  • the reaction product RP and the like adhering to the electrode are peeled off, and the peeled reaction product RP is washed away with the cleaning liquid and discharged from the flow cell FC.
  • the sensor output is recorded while the voltage is applied to the electrodes, and both the valves V1 and V2 are closed when the suction of the cleaning liquid is completed.
  • valve V1 is closed, the valve V2 is opened, and the cleaning liquid is discharged to the drain tank by the syringe SY. Finally, valve V2 is closed to return to the state prior to the start of the electrode conditioning process.
  • the voltage applied to the electrode is controlled in a complicated manner at multiple timings by the potentiostat 15 during the same measurement cycle. .
  • a complex voltage pattern is precisely and repeatedly applied to the electrodes along with the measurement of the sample (patient sample, standard sample, QC sample, dummy sample, etc.), resulting in voltage, current, An electrical signal such as resistance or a measured value of the concentration of the component to be analyzed is output.
  • the parts abnormality detection system of the present embodiment detects an abnormality of the parts of the liquid transport system 12 based on the output of the sensor 11 during measurement with these alarms.
  • an abnormality in the parts of the liquid transport system 12 is detected based only on the sensor output related to the measurement for which the alarm is given.
  • FIG. 5 is a block diagram showing the processing flow in the automatic analyzer shown in FIG. Data is input to the control device 30 of the automatic analyzer 1 from the sensor 11 , mechanism section 91 , sample data reader 92 , reagent data reader 93 , and UI (user interface) 94 .
  • Data recorded in the raw data recording process P1 is input to the control device 30 at any time as an input from the sensor 11 .
  • the data input from the sensor 11 to the control device 30 includes not only the data of the measurement cycle of the measurement of the patient specimen, but also the data of each type of measurement, such as QC measurement and calibration, as well as the preparatory operation performed immediately before the measurement of the patient specimen. Also included are data from measurement cycles of dummy measurements that are
  • the mechanism unit 91 is a general term for each piece of hardware (the sample dispensing nozzle 6, the incubator 3, etc.) mounted on the automatic analyzer 1.
  • the data input from the mechanism section 91 to the control device 30 include, for example, the operation timing, operation amount and current value of each motor, sensor signals used for controlling each motor, and opening/closing timing of fluid valves (valves V1, V2, etc.). and log data such as current values.
  • the sample data reader 92 is a device (for example, a barcode or RFID reader) that reads sample registration data, and is provided in the automatic analyzer 1 .
  • a storage medium such as a bar code or RFID is attached to the sample container C1, and the sample data reader 92 reads sample data recorded in the storage medium.
  • Data read by the sample data reader 92 and input to the control device 30 is, for example, a sample ID.
  • the reagent data reader 93 is a device (for example, a bar code or RFID reader) that reads reagent registration data, and is provided in the automatic analyzer 1 .
  • a storage medium such as a bar code or RFID is attached to the reagent container C3, and the reagent data reader 93 reads reagent data recorded in the storage medium.
  • the data read by the reagent data reader 93 and input to the controller 30 are, for example, reagent IDs, lot numbers, expiration dates, and the like.
  • the UI 94 consists of a monitor and an input device provided in the automatic analyzer 1, and is used by the user to browse data and input data to the control device 30.
  • Various data can be input to the control device 30 using the UI 94.
  • Examples of data related to reagents and auxiliary reagents include reagent IDs, lot numbers, expiration dates, on-board expiration dates, required remaining amounts, and the like.
  • Examples of sample-related data include a sample ID, a measurement type (patient sample measurement, QC measurement, calibration, dummy measurement, etc.) for the sample ID, measurement items, and the like.
  • processing executed by the processing device 32 includes, for example, sensor output conversion processing P2 and sensor output recording processing P3.
  • processing executed by the processing device 32 includes an operation log recording processing P4, a reagent data recording processing P5, a sample data recording processing P6, an alarm data recording processing P7, and a log file generation processing P8. Each processing will be described in order below.
  • the processing device 32 converts the sensor output (raw data) input from the sensor 11 into a valid value.
  • the sensor output input from the sensor 11 is each raw data of emission intensity, current value, voltage value, and resistance value.
  • FIG. 6 is an example of time-series data of emission intensity measured when measuring a sample
  • FIG. 7 is an example of time-series data of voltage values
  • FIG. 8 is an example of time-series data of current values
  • the horizontal axis of each figure corresponds to time, and the time change of each value is represented.
  • the controller 30 applies a voltage to the electrodes at a specific timing from the start of measurement to obtain data.
  • a predetermined voltage is applied to the reference electrode E1 and the working electrode E3 at the timing of the 41st sensor output from the start of measurement counted in the sensor output period.
  • the processing device 32 converts the sensor output (raw data) input from the sensor 11 for each measurement into the next two data stored in advance in the storage device 31 (for example, ROM). Convert to EV value (effective value) using the formula.
  • the processing device 32 assigns a measurement ID to each measurement, and records the raw data and effective value of the measurement value in the storage device 31 in association with the measurement ID.
  • the processing device 32 records the operation log input from the mechanism section 91 and the sensor 11 in the storage device 31.
  • the operation log input from the mechanical unit 91 or the like includes, for example, the operation timing and operation amount of each motor, the current value of the motor, the signal of the sensor for controlling the operation of the motor, and the operation of the fluid valve (valves V1, V2, etc.). It includes opening/closing timing, current value, and the like.
  • the processing device 32 compares the reagent data input from the reagent data reading device 93 with the condition data recorded in advance in the storage device 31, and if the condition data is matched, The reagent is recorded in the storage device 31 as a usable reagent.
  • the condition data for matching the reagent data includes reagent ID, lot number, expiration date, on-board expiration date, required remaining amount, etc., and is input by the UI 94 or another computer and sent to the control device via the communication interface 33. 30 and recorded in the storage device 31 .
  • the processing device 32 records the history of the used reagent in the storage device 31 for each measurement ID. As a result, the raw data and effective values of the measurement values and the data of the reagent used for the measurement are linked via the measurement ID.
  • sample data recording process P6 the processing device 32 compares the sample data input from the sample data reading device 92 with the condition data recorded in advance in the storage device 31, and if the condition data is matched, The sample is recorded in the storage device 31 as a measurable sample, and the measurement is performed as appropriate.
  • the condition data for comparing the sample data includes the sample ID, measurement type (QC measurement, patient sample measurement, etc.), measurement items, etc., which are input by the UI 94 or another computer and sent to the control device 30 via the communication interface 33. , and recorded in the storage device 31 .
  • Alarm data recording process the processing device 32 determines whether there is an abnormality in the measurement each time the measurement is performed (each time a control voltage is applied between the reference electrode E1 and the working electrode E3 of the sensor 11). . If there is an abnormality in the measurement, alarm data is added to the data set related to the measurement determined to be abnormal and recorded in the storage device 31 .
  • the presence or absence of an abnormality in measurement can be determined, for example, by presetting the measured value (concentration of the component to be analyzed), the EV value of the current generated when the control voltage is applied to the electrode, and the EV value of the luminescence amount of the reaction product. It is determined by comparing with the value.
  • the An alarm is applied to the data set of the sensor 11 output.
  • the EV value of the current value generated between the counter electrode E2 and the working electrode E3 is higher than the set value, and when the luminescence amount of the reaction product RP is lower than the set value, it is determined that there is an abnormality in the measurement, An alarm is attached to the data set of sensor outputs acquired in this measurement.
  • the alarm data includes information on the content of the abnormality (excessive measured value/excessive measured value/excessive current EV value/excessive light emission amount EV value).
  • the processing device 32 In the log file generation processing P8, the processing device 32 generates data necessary for detecting an abnormality in the parts of the liquid transport system, such as raw data output from the sensor 11, among the data stored in the storage device 31. , alarm data, measurement type, etc. are aggregated for each measurement (each measurement timing in the measurement cycle) to generate a log file. Also, the processing device 32 transmits the log file to the server 40 via the communication interface 33 and the network NW. A log file is created for each measurement, uploaded sequentially, and accumulated in the server 40 .
  • FIG. 10 is a block diagram showing a processing flow of part abnormality detection by the server.
  • the component abnormality detection function is executed by the server 40 , and the server 40 configures the component abnormality detection system of the liquid transport system 12 .
  • the processing device 42 Upon receiving the log file from the automatic analyzer 1, the processing device 42 records the log file in the storage device 41 in the log file storage process P21.
  • the processing device 42 extracts diagnostic data, which is the basis for detecting an abnormality in the components of the liquid transfer system 12, from the log file stored in the storage device 41. Extract data.
  • the processing device 42 sequentially stores the extracted diagnostic data in the storage device 41.
  • the processing device 42 counts the number of alarms during the set period based on the extracted diagnostic data.
  • the set period is a period ending at the present (for example, the most recent 24 hours).
  • the set number is a preset value (eg, 20).
  • the processing device 42 diagnoses the state of the parts of the liquid transfer system 12 based on the diagnostic data for the set period in the component abnormality diagnosis process P25.
  • the diagnosis result (presence or absence of component abnormality) is transmitted to the automatic analyzer 1 via the communication interface 43 and the network NW, and notified to the user or the like via the display of the UI 94 . It is also possible to display the diagnostic results on the UI (user interface) 44 of the server 40 .
  • the UI 44 of the server 40 is similar to the UI 94 of the control device 30 of the automatic analyzer 1.
  • FIG. 11 is a flow chart showing detailed procedures of the flow of FIG.
  • the processing device 42 acquires sensor output data sets from the automatic analyzer 1 and sequentially records the acquired data sets in the storage device 41 (step S11).
  • the procedure of step S11 corresponds to the log file storage process P21 described with reference to FIG.
  • the processing device 42 determines whether the data set contains alarm data (step S12). If the alarm data is provided, the processing device 42 extracts the data as diagnostic data and stores it in the storage device 41 (step S13).
  • the procedures of steps S12 and S13 correspond to the diagnostic data extraction process P22 and the diagnostic data storage process P23 described with reference to FIG.
  • the processing device 42 counts the number of alarms generated during the set period (last 24 hours) based on the extracted diagnostic data, and determines whether the number of alarms during the set period has reached the set number (20) or more. (Step S14). If the number of alarms generated during the set period is less than the set number and the components of the liquid transport system 12 are estimated to be normal, the processing device 42 continues to repeat the processing of steps S11 to S14. Conversely, if the number of alarms generated during the set period reaches the set number or more and an abnormality in the components of the liquid transfer system 12 is suspected, the processing device 42 proceeds to the procedure for diagnosing the components of the liquid transfer system 12 .
  • the procedure of step S14 corresponds to the data counting process P24 described with reference to FIG.
  • the processing device 42 When moving to the procedure for diagnosing the parts of the liquid transport system 12, the processing device 42 first calculates statistical values for evaluating the state of the parts based on the sensor output data.
  • This statistical method can be changed as appropriate, but in the present embodiment, sensor output data extracted during a set period is read from the storage device 42, and variations in the data during the set period are calculated as statistical values.
  • an algorithm is used in which the extracted diagnostic data during the set period are statistically collected (step S15), and the variation coefficient CV is calculated as the statistical value (variation) based on the values (step S16). exemplified.
  • step S15 the standard deviation of the sensor output (current EV value in FIG. 8) is obtained using the following equation.
  • the processing device 42 divides the calculated standard deviation by the average value of the EV values to calculate the variation coefficient CV (the following equation).
  • the processing device 42 After obtaining the statistical value (variation coefficient CV in this embodiment) for evaluating the state of the parts, the processing device 42 detects an abnormality in the parts of the liquid transport system 12 based on the statistical value.
  • the variation coefficient CV is compared with a preset set value to determine whether the variation count CV is equal to or greater than the set value (step S17). If the statistical value is less than the set value, it is assumed that the parts of the liquid transfer system 12 are functioning normally, but if the variation coefficient CV is equal to or greater than the set value, the parts of the liquid transfer system 12 are suspected to be abnormal. .
  • the component abnormality detection system is configured in consideration of this point, and when the variation coefficient CV is equal to or greater than the set value, the processing device 42 transmits display data to the UI 44 or UI 94, and the component abnormality of the liquid transport system 12 is The user is notified of the suspicion (step S18), and the flow ends. If the variation coefficient CV is less than the set value, the processing device 42 returns to step S11 and continues the processing of steps S11-S17.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of an abnormality detection condition setting screen.
  • the setting screen illustrated in the figure is displayed on the UI 44 (FIG. 10) of the server 40, and the UI 44 can set and save abnormality detection conditions for the parts of the liquid transport system 12.
  • FIG. The setting screen can be displayed on the UI of a computer that can access the server 40, such as the UI 94 of the control device 30 of the automatic analyzer 1, so that the abnormality detection conditions can be set from the UI 94 or the like.
  • the setting screen of FIG. 12 is an example, and it is also possible to set condition items other than the items illustrated in the figure.
  • the setting screen of FIG. 12 can be shared by all automatic analyzers connected to the server 40, or can be prepared for each ID of the automatic analyzer.
  • an abnormality detection target component of the liquid transport system 12 can be set in an area displayed as "abnormality detection target".
  • One or more of the three items of "flow path”, "solenoid valve”, and “syringe” can be selected as the component to be subjected to abnormality detection.
  • "Flow path” corresponds to flow paths F1 to F6
  • "solenoid valve” corresponds to valves V1 and V2
  • "syringe” corresponds to syringe SY.
  • Detection mode One or more of the two items of "abnormal mode detection” and “abnormal location detection” can be selected as an abnormality detection method.
  • Abnormal mode detection is a method for detecting what kind of abnormality the detected abnormality is
  • abnormal location detection is a method for detecting which part of the liquid transport system 12 is abnormal.
  • Abnormality mode refers to the mode of abnormality (what kind of abnormality).
  • the automatic analyzer 1 can acquire sensor output data at multiple timings (electrode conditioning/measurement/washing) during the measurement cycle of the same sample. It is possible to estimate the component in which an abnormality is observed and the abnormality mode depending on which of these multiple timings the acquired data is given an alarm.
  • valve V1 in one measurement cycle, when an alarm is given to the measurement during electrode conditioning, the valve V1 is not opened and the inside of the flow cell FC is not replaced with the auxiliary reagent (while being filled with the cleaning solution). is suspected to have taken place. Even when an alarm is issued during concentration measurement, it is suspected that the measurement was performed without opening the valve V1 and introducing the reaction liquid into the flow cell FC. In these cases, an abnormality is found in the valve V1, and a failure in the opening operation of the valve V1 is suspected as the abnormality mode.
  • valve V2 When an alarm is given to the measurement during washing, the valve V2 does not open and the syringe SY operates with the auxiliary reagent or reaction liquid enclosed between the valves V1 and V2, resulting in a pressure rise between the valves V1 and V2. , there is a possibility that the liquid flowed back when the valve V1 was opened and the cleaning liquid was not sucked. In this case, an abnormality is found in the valve V2, and it is suspected that the valve V2 fails to open properly as the abnormality mode. If liquid leakage occurs in the flow paths F1-F6, or if the syringe SY malfunctions, the replacement operation of the liquid inside the flow cell FC may not be performed normally, which may affect the sensor output.
  • Experiments, simulations, or the like are used to identify patterns that can affect data acquired at what timing when an abnormality occurs in which component of the liquid transport system 12 . 41 can be stored.
  • the processing device 42 determines an abnormal component of the liquid transport system 12 and its abnormal mode based on sensor output data acquired at least one of a plurality of timings. can do.
  • the sensitivity of abnormality detection can be set in the area labeled "Detection Sensitivity".
  • the sensitivity of abnormality detection can be set alternatively from three levels of "high”, “middle” and "low".
  • the processing device 42 adjusts the anomaly detection sensitivity by changing the set period for counting the number of alarms in step S14 of FIG. In this case, the longer the set period, the higher the detection sensitivity. For example, when setting the setting period of the detection sensitivity “high” to 48 hours, the setting period of the detection sensitivity “medium” to 24 hours, and the setting period of the detection sensitivity “low” to 12 hours, the processing device 42 sets the detection sensitivity.
  • the setting period is alternatively selected from among 48 hours, 24 hours and 12 hours depending on the situation.
  • the detection sensitivity can also be adjusted according to the type of alarm related to the sensor output targeted for statistics. 6 to 9, in the automatic analyzer 1, at the same measurement opportunity, a plurality of types of electrical signals such as light emission amount, current value, voltage value, resistance value, etc. are output from the sensor 11, A predetermined judgment is made based on these values, and alarm data is provided when an abnormality is found. Specifically, as exemplified above, when the measured value is higher than the appropriate value, when the measured value is lower than the appropriate value, when the EV value of the current generated in the electrode is higher than the appropriate value, the luminescence amount of the reaction product An alarm is recorded if the EV value of is lower than the correct value. For example, in step S13 of FIG.
  • the examination sensitivity also changes depending on which of the plurality of types of alarms is given and the data to be extracted as diagnostic data. For example, all 4 types of alarms are set for "high” detection sensitivity, 2 or 3 types of predetermined alarms are set for “medium” detection sensitivity, and 1 or 2 types of predetermined alarms are set for "low” detection sensitivity.
  • a configuration is conceivable in which an alarm is selected and the detection sensitivity is adjusted according to the setting of the detection sensitivity. It is also possible to combine the type of alarm with the set period, and adjust the detection sensitivity by selecting the alarm and the set period by the processing device 42 according to the setting of the detection sensitivity.
  • diagnostic data can be extracted from the measurement of at least one type of specimen, calibration sample, QC sample, or dummy sample, but sensitivity adjustment is performed by selecting the type of sample related to diagnostic data. It is also possible.
  • the components of the liquid transport system 12 are diagnosed after statisticizing sensor outputs extracted as diagnostic data, erroneous detection of abnormalities is suppressed and the automatic analyzer 1 is stopped unnecessarily. can reduce the chances of
  • the variation in sensor output data (in this example, the CV value) extracted from the set period is calculated as a statistical value, and if the statistical value is equal to or greater than the set value, there is an abnormality in the parts of the liquid transport system 12.
  • the diagnostic data will vary widely. In the present embodiment, by diagnosing components using variations in the diagnostic data as an indicator, it is possible to detect an abnormality in the components of the liquid transport system 12 at an early stage.
  • the automatic analyzer 1 can be flexibly operated, for example, by setting the test sensitivity to be low.
  • it is possible to set anomaly detection targets and detection modes it is possible to detect anomalies and anomaly modes by targeting specific parts that are particularly concerned about their condition, investigate the durability of each part, and optimize regular inspection intervals. You can also
  • the output of the sensor 11 can be included in the diagnostic data. can be secured and the accuracy of anomaly detection can be improved. Further, as described above, it is possible to determine the component in which an abnormality has occurred and the abnormality mode depending on the timing at which the alarm was given.
  • This embodiment differs from the first embodiment in that the automatic analyzer 1 is provided with an abnormality detection system for the parts of the liquid transport system 12 .
  • the processing displayed in the abnormality detection function F in the drawing is a series of processing related to the functions that the server 40 (FIG. 10) was responsible for in the first embodiment.
  • Data and processes assigned to the storage device 41 and the processing device 42 in the first embodiment regarding the abnormality detection function are assigned to the storage device 31 and the processing device 32 of the control device 30 in the present embodiment.
  • the diagnostic algorithm for detecting an abnormality in the components of the liquid transport system 12 is the same as in the first embodiment, and the user or the like is notified of the detection result through the UI 94 .
  • this embodiment is the same as the first embodiment, and can obtain the same effects as the first embodiment.
  • the set period for extracting diagnostic data does not necessarily have to be the period ending at the present. If there is a period of particular interest, it is conceivable to designate a predetermined period up to a certain point in the past as the set period so that anomaly detection can be executed based on sensor output log data.
  • the functions for setting anomaly detection targets, detection modes, and detection sensitivity are not necessarily required to obtain the basic effect (1), and unnecessary functions can be omitted as appropriate.
  • diagnostic data including all data obtained at multiple timings during the measurement cycle has been described, but this setting can also be changed as appropriate.
  • diagnostic data may be extracted from only data relating to one or two of the time of sample measurement, the time of sensor 11 cleaning, and the time of electrode conditioning.
  • sample measurement opportunity data as diagnostic data without distinguishing between patient samples, calibration samples, QC samples, and dummy samples
  • this setting can also be changed as appropriate.
  • the configuration may be such that the data of one, two, or three sample measurement occasions specified among the patient sample, calibration sample, QC sample, and dummy sample are extracted as diagnostic data.

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Abstract

自動分析装置の試料検査用のセンサに対して液体を吸入し排出する液体搬送系の部品の異常を検知する部品異常検知システムであって、上記センサが出力する電気信号のデータを記憶する記憶装置と、上記記憶装置に記録されたデータを処理する処理装置とを備え、上記処理装置は、上記電気信号に基づいて上記液体搬送系の部品の異常を検知する部品異常検知システムを提供する。

Description

部品異常検知システム、自動分析装置、及び部品異常検知方法
　本発明は、部品異常検知システム、自動分析装置、及び部品異常検知方法に関する。
　自動分析装置は、一般に千種類を超える部品から構成される。一部の部品が故障した場合、自動分析装置のダウンタイムを抑制するために早急に故障部品を修理又は交換する必要がある。
　特許文献１には、自動分析装置の故障発生に関するデータから故障予測のアルゴリズムを生成し、このアルゴリズムを用いて自動分析装置の較正及び品質管理の少なくとも一方のデータを基に部品の破損等の故障を予測する技術が開示されている。
特開２０１９－５３６０４９号公報
　自動分析装置には、例えば試料を測定するセンサ（フローセル等）に対し、試料、試薬、洗浄液等の液体を供給したり排出したりする液体搬送系が備わっている場合がある。液体搬送系は、液体を通す流路、流路を開閉する複数のバルブ、液体を吸引及び吐出するシリンジ等の部品で構成される。これら液体搬送系の部品は通常は定期交換部品であり、液体搬送系の部品の故障を積極的に検知する仕組みは自動分析装置には一般に実装されていない。
　本発明の目的は、液体搬送系の部品の異常を検知することができる部品異常検知システム、この部品異常検知システムを搭載した自動分析装置、及び部品異常検知方法を提供することにある。
　上記目的を解決するために、本発明は、自動分析装置の試料検査用のセンサに対して液体を吸入し排出する液体搬送系の部品の異常を検知する部品異常検知システムであって、前記センサが出力する電気信号のデータを記憶する記憶装置と、前記記憶装置に記録されたデータを処理する処理装置とを備え、前記処理装置は、前記電気信号に基づいて前記液体搬送系の部品の異常を検知する部品異常検知システムを提供する。
　本発明によれば、自動分析装置の液体搬送系の部品の異常を検知することができる。
第１実施形態に係る部品異常検知システムの適用対象となる自動分析装置の一構成例を模式的に表す平面図 図１に示した自動分析装置に備わった液体搬送系の模式図 図１に示した自動分析装置で試料の測定に使用されるセンサの模式図 図１に示した自動分析装置における測定サイクルを表すタイミングチャート 図１に示した自動分析装置におけるデータ処理フローを表すブロック図 試料測定時に測定される発光強度の時系列データの一例を表す図 試料測定時に測定される電圧値の時系列データの一例を表す図 試料測定時に測定される電流値の時系列データの一例を表す図 試料測定時に測定される抵抗値の時系列データの一例を表す図 サーバにおける部品異常検知の処理フローを表すブロック図 図１０のフローの詳細手順を表すフローチャート 異常検知条件の設定画面の一例を表す図 第２実施形態に係る部品異常検知システムにおけるデータ処理フローを表すブロック図
　（概要）
　本実施形態に係る部品異常検知システムは、自動分析装置の液体試料検査用のセンサに対して液体を吸入し排出する液体搬送系の部品の異常を検知するシステムである。
　自動分析装置に備わった液体試料検査用のセンサとは、例えば、生化学分析装置、免疫分析装置、血液凝固時間測定装置、ＩＳＥ測定装置等の生体試料の分析項目の測定に用いられるセンサである。センサの一例として、電気化学発光測定用フローセル型センサが挙げられる。このフローセル型センサは、例えば、フローセルと、フローセルに備わった電極（参照極、対極及び作用極）と、フローセルを挟んで参照極と反対側に配置した光電変換センサ（光電子増倍管等）とを含んで構成される。この種のセンサは、試料の分析項目の測定値（分析対象成分の濃度）の他、参照極と作用極との間に電圧を印加すると対極及び作用極の間に発生するアナログの電気信号（電流値、電圧値及び抵抗値）を応答値として出力する。自動分析装置では、同一試料の測定サイクル中に複数のタイミングで、例えば試料の測定時、センサの洗浄時、及び電極のコンディショニング時に、センサ出力（センサから出力されるアナログの電気信号）が生じる。
　上記センサに対して液体を吸入し排出する液体搬送系の構成部品が、部品異常検知システムの診断対象である。液体搬送系は、例えば、液体を通す流路と、流路を開閉する複数のバルブと、液体を吸引及び吐出するための圧力差を流路に生じさせるシリンジとを含んで構成される。また、液体搬送系が搬送する液体には、試料、試薬、洗浄液が含まれる。試料には、患者検体（血液や尿等）、較正用試料（標準試料）、ＱＣ（精度管理）試料、及びダミー試料の少なくとも１種（１種又は複数種）が含まれる。較正用試料は、自動分析装置の較正の際に検量線を作成するために測定する調製試料である。ＱＣ試料は、自動分析装置のＱＣの際に測定される調製試料である。ダミー試料は、患者検体の測定前の準備動作として測定される所定の試料である。
　部品異常検知システムは、例えば、自動分析装置に備わったコンピュータで構成することができる。この他、自動分析装置に備わったコンピュータにネットワーク（ローカルエリアネットワーク、グローバルネットワーク等）を介して接続された単一又は複数のコンピュータ（サーバ等）で部品異常検知システムを構成することもできる。自動分析装置に備わったコンピュータと、これに接続された少なくとも１台のコンピュータで部品異常検知システムを構成することもできる。
　部品異常検知システムには、上記センサ出力のデータを記憶する記憶装置（ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＨＤ、ＳＳＤ等の記憶媒体）と、記憶装置に記録されたデータを処理する処理装置（ＣＰＵ等）とが含まれる。処理装置により、上記自動分析装置で液体試料検査用のセンサの出力に基づいて、上記液体搬送系の部品、例えばバルブの異常が検知される。記憶装置には、センサ出力のデータの他、部品異常検知プログラムや、プログラムのアルゴリズムで用いる各種データ等が記憶される。
　部品異常検知には、センサ出力と部品の異常との関係から予め設定値（しきい値）を設定しておき、単純にセンサ出力を設定値と比較して部品の異常の有無を判定するアルゴリズムを適用することができる。
　この他、好ましい例として、センサ出力のデータの統計値を指標として演算し、この統計値に基づいて上記液体搬送系の部品、例えばバルブの異常を検知するアルゴリズムを適用することもできる。一例として、設定期間から抽出されたセンサ出力のデータを記憶装置から読み出し、設定期間のデータのばらつきを上記統計値として演算し、統計値が設定値以上である場合に液体搬送系の部品に異常があると判定するアルゴリズムを挙げることができる。設定期間は、予め設定されて記憶装置に記憶された期間であり、例えば現在を終期とする期間（直近２４時間等）である。統計値の基礎とするセンサ出力には、前述した測定時、洗浄時、コンディショニング時に取得されるセンサ出力の少なくとも一種を用いることができる。センサ出力を設定値と比較して部品の異常が検知された場合、そのセンサ出力がどのタイミングで得られたかで、液体搬送系の異常部品がどれであるのか又は異常の態様（異常モード）を推定することもできる。この場合、単一のセンサ出力に基づくこともできるが、同一試料の測定サイクル中に複数のタイミングでセンサから出力される複数のセンサ出力に基づき液体搬送系の異常部品又は異常モードを推定することも考えられる。
　また、自動分析装置の稼動中に取得される全てのセンサ出力を統計することも考えられるが、規定条件下で抽出されるセンサ出力を必要に応じて統計することが好ましい。例えば、自動分析装置には、測定時、洗浄時、コンディショニング時の各タイミングで、異常が見受けられる測定にアラームを付与する機能が搭載されたものがある。一例として、測定値（分析対象成分の濃度）が適正範囲より高い若しくは低い場合、電極に制御電圧を印加した際に生じる電流のＥＶ値（有効値）が適正値より高い場合、又は測定時の反応生成物の発光量のＥＶ値が適正値より低い場合に、アラームが記録される。これらアラームが付与された測定の各タイミングで得られるセンサ出力を、統計値の基礎として好適に用いることができる。
　ここで、本願発明者等の鋭意検討により、自動分析装置においてアラームが記録される測定の際、電極に発生する電流等のセンサ出力の値の変化が大きくなることが知見された。液体搬送系に不調が生じてフローセル内部の液体の置換に支障を来し、フローセルの内部に適時に存在すべき液体が存在しない場合、このことはアラームの発生要因となり得る。アラームの発生と液体搬送系の不調との間には、一定の因果関係があると言える。従って、アラームが付与された測定時のセンサ出力を用いた統計値に基づいて部品を診断することにより、部品の異常検知の精度向上も見込まれる。加えて、液体搬送系の部品が正常であるにも関わらず異常が誤検知されると、異常確認のために自動分析装置を不必要に停止させなければならない。自動分析装置の不必要な停止を回避する観点では、アラームが付与されない測定で得られたセンサ出力を除外し、液体搬送系の不調と相関する可能性があるセンサ出力（アラーム付与時の電気信号）のみを統計して部品を診断することが有利に作用し得る。
　更に、アラームが付与された測定に係るセンサ出力を統計する場合、処理装置において、統計対象とするセンサ出力に係るアラームの種類が選択されて異常検知の感度が調整される構成とすることができる。例えば、部品異常検知システムのユーザインターフェース（モニタや入力装置）で異常検知条件として感度を設定すると、設定感度に応じて処理装置がアラームの種類を選択し、選択したアラームに係るセンサ出力を統計して部品の異常を検知する構成が例示される。異常検知感度を調整する観点では、処理装置が設定値（異常判定のために統計値と比較する値）を調整して異常検知の感度を調整する構成も考えられる。具体的には、ユーザインターフェースで感度を設定すると、設定感度に応じて処理装置が設定値を変更する構成が例示される。勿論、アラームの種類と設定値の双方を変更して感度が調整される構成も考えられる。例えば、アラームの種類と設定値の組み合わせのデータを設定感度に紐づけて記憶装置に記憶させておき、設定感度に応じて処理装置がアラームの種類と設定値を変更する構成が例示される。
　その他、以上に説明した部品の異常検知の概念は、必ずしもコンピュータシステムに限らず、方法として具現化することもできる。例えば、ユーザが、センサ出力のログデータを閲覧し、アラームの有無等に着目してピックアップしたセンサ出力に基づいて液体搬送系の部品の異常を判断するといったことも可能である。
　（第１実施形態）
　本発明は自動分析装置に適用され得る。自動分析装置に搭載される検出ユニットとしては、例えば生化学分析装置や免疫分析装置等が挙げられる。但し、これは一例であり、本発明は以下に説明する実施形態に限定されるものではなく、試薬との反応結果に基づいて試料を分析する検出ユニットを搭載した自動分析装置に広く適用され得る。例えば、臨床検査に用いる質量分析装置や血液の凝固時間を測定する凝固分析装置等を搭載した自動分析装置も適用対象に含まれ得る。また、これら各種の検出ユニットを複数種搭載した複合型の自動分析装置や、少なくとも１つの自動分析装置を含む自動分析システムにも本発明は適用可能である。以下に図面を用いて、本発明の部品異常検知システムの具体的な実施形態を説明する。
　－自動分析装置－
　図１は第１実施形態に係る部品異常検知システムの適用対象となる自動分析装置の一構成例を模式的に表す平面図である。同図の自動分析装置１は、搬送ライン２、インキュベータ（反応ディスク）３、第１搬送機構４、トレイ５、試料分注ノズル６、試薬ディスク７、試薬分注ノズル８、第２搬送機構９、検出ユニット１０、コントローラ２１、操作装置２２及び制御装置３０を備えている。
　搬送ライン２は、ラックＲを搬送する装置であり、試料分注ノズル６による試料分注位置までラックＲを搬送する。ラックＲには、試料を保持する試料容器Ｃ１を複数設置することができる。図１の例では試料をライン搬送する構成を例示しているが、回転して試料を搬送するディスク状の搬送ユニットを設ける場合もある。
　インキュベータ３は、反応容器Ｃ２を設置する回転テーブル状の装置であり、複数の反応容器Ｃ２を環状に設置することができる。インキュベータ３は、図示しない駆動装置で回転駆動されて回転し、試料分注ノズル６による分注位置等、複数の所定位置まで任意の反応容器Ｃ２を移動させることができる。
　第１搬送機構４は、試料分注チップＴや反応容器Ｃ２を搬送する装置である。この第１搬送機構４は、レールに沿ってＸＹＺの３軸方向に動作可能であり、インキュベータ３、攪拌機構Ｍ、廃棄位置Ｄ、チップ装着位置Ｐ及びトレイ５の間で、試料分注チップＴや反応容器Ｃ２を搬送する。攪拌機構Ｍは、反応容器Ｃ２に収容された試料を攪拌する装置である。廃棄位置Ｄは、使用済みの試料分注チップＴや反応容器Ｃ２を廃棄する廃棄孔が備わった位置である。チップ装着位置Ｐは、試料分注ノズル６に試料分注チップＴを装着するための位置である。
　トレイ５は、未使用の試料分注チップＴや反応容器Ｃ２をそれぞれ複数収容する容器である。このトレイ５からピックアップされた未使用の反応容器Ｃ２が、第１搬送機構４によりインキュベータ３の所定位置に設置される。同様に、トレイ５からピックアップされた未使用の試料分注チップＴが、第１搬送機構４に搬送されてチップ装着位置Ｐに設置される。
　試料分注ノズル６は、試料を吸引及び吐出する装置である。この試料分注ノズル６は、回動及び上下動が可能な構成であり、チップ装着位置Ｐの上方にノズル先端を移動させて下ろし、チップ装着位置Ｐに用意された試料分注チップＴをノズル先端に圧入し装着する。試料分注チップＴをノズル先端に装着すると、試料分注ノズル６は、ラックＲに設置された試料容器Ｃ１の上方にノズル先端を移動させて下ろし、試料容器Ｃ１から試料を所定量吸引する。試料を吸引すると、試料分注ノズル６は、インキュベータ３の上方にノズル先端を移動させて下ろし、インキュベータ３に設置された未使用の反応容器Ｃ２に試料を吐出する。試料の吐出が終了すると、試料分注ノズル６は、廃棄位置Ｄの上方にノズル先端を移動させ、使用済みの試料分注チップＴを廃棄孔に廃棄する。
　試薬ディスク７は、複数の試薬容器Ｃ３が設置される回転テーブル状の装置である。この試薬ディスク７は、ディスクカバー７ａ（図１では一部破断して表されている）で上部がカバーされていて、内部が所定の温度に保温される。ディスクカバー７ａには、インキュベータ３の近くに設定した試薬吸引位置７ｂに開口（不図示）が設けられている。
　試薬分注ノズル８は、試薬を吸引及び吐出する装置である。この試薬分注ノズル８は、試料分注ノズル６と同じく回転と上下移動が可能であり、試薬ディスク７の試薬吸引位置７ｂにノズル先端を移動させて下ろし、試薬吸引位置７ｂに搬送された所定の試薬容器Ｃ３から所定量の試薬を吸引する。次いで、試薬分注ノズル８は、ノズル先端を試薬容器Ｃ３から引き上げ、インキュベータ３の所定位置に移動させて下ろし、この位置に搬送された試料入りの反応容器Ｃ２に試薬を吐出する。
　試料と試薬が注入された反応容器Ｃ２は、インキュベータ３の回転によって所定位置に搬送され、第１搬送機構４によって攪拌機構Ｍに移載される。攪拌機構Ｍは、例えば反応容器Ｃ２を回転させることで反応容器Ｃ２の内部の試料と試薬を攪拌して混和する。攪拌が終了した反応容器Ｃ２は、第１搬送機構４によって、インキュベータ３の所定位置に再び移載される。
　第２搬送機構９は、インキュベータ３及び検出ユニット１０の間で反応容器Ｃ２を移載する装置であり、回転と上下移動が可能な構成である。この第２搬送機構９は、試料と試薬の混和後にインキュベータ３に戻されて所定の反応時間が経過した反応液が入った反応容器Ｃ２をピックアップし、検出ユニット１０に移載する。
　検出ユニット１０は、反応容器Ｃ２の内部の反応液に含まれる特定の生体成分や化学物質等の測定項目を測定する測定器である。本実施形態における異常検知対象は、この検出ユニット１０で使用される液体搬送系（後述）の部品である。
　コントローラ２１は、自動分析装置１の機構部９１（以上に説明したディスクや搬送機構、分注ノズル、検出ユニット１０等）に付随する（機構部９１とユニットをなす）コンピュータである。このコントローラ２１は、ユーザの操作に応じて操作装置２２から入力される信号や制御装置３０から入力される信号に応じ、自動分析装置１の機構部９１を制御する。
　制御装置３０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ、ＳＳＤ等の記憶装置３１、ＣＰＵ等の処理装置３２等を含んで構成されたコンピュータであり、コントローラ２１を介して自動分析装置１の機構部９１に接続されている。この制御装置３０は、自動分析装置１の機構部９１の各装置を制御したり、検出ユニット１０等から入力されるデータを記録したり処理したりする。制御装置３０は、例えば自動分析装置１の機構部９１やコントローラ２１とユニットをなす場合の他、自動分析装置１の機構部９１とは別置きで設置されて有線又は無線でコントローラ２１に直接される場合がある。
　本実施形態において、制御装置３０は、通信インターフェース３３、ネットワークＮＷ、通信インターフェース４３を介してサーバ４０に接続している。サーバ４０も、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ、ＳＳＤ等の記憶装置４１、ＣＰＵ等の処理装置４２等を含んで構成されたコンピュータである。自動分析装置１で使用される液体搬送系の部品の異常検知機能は、本実施形態ではサーバ４０に搭載されている。サーバ４０は、自動分析装置１のセンサ１１が出力する電気信号のデータを記憶装置４１に記録し、記憶装置４１に記録されたデータを処理装置４２で処理し、センサ出力に基づいて自動分析装置１の液体搬送系の部品の異常を検知する（後述）。
　－液体搬送系－
　図２は図１に示した自動分析装置に備わった液体搬送系の模式図である。自動分析装置１の検出ユニット１０には、フローセル型のセンサ１１（後述）、液体搬送系１２及びターンテーブル１３が備わっている。ここでは、ターンテーブル１３と液体搬送系１２の構成を説明する。
　ターンテーブル１３には、補助試薬を貯留する補助試薬容器ＲＧ、及び洗浄液を貯留する洗剤容器ＣＬが設置され、また待機ポジションＳＰ及び反応容器設置ポジションＳＭが備わっている。補助試薬は、反応液中の反応生成物の発光反応を起こさせるための薬液である。洗浄液は、液体搬送系１２の流路やセンサ１１のフローセルを洗浄するための液体である。反応容器設置ポジションＳＭには、インキュベータ３から移載される反応容器Ｃ２が設置される。ターンテーブル１３には、駆動装置（不図示）が備わっており、コントローラ２１からの信号で制御される駆動装置により駆動されて回転及び昇降する。ターンテーブル１３により、例えば液体搬送系１２の液体吸引位置に反応容器Ｃ２、洗剤容器ＣＬ又は補助試薬容器ＲＧが適時に搬送されたり、待機ポジションＳＰが合わせられたりする。
　液体搬送系１２は、液体を通す流路Ｆ１－Ｆ６、これら流路を開閉する複数のバルブＶ１，Ｖ２、及び液体を吸引及び吐出するための圧力差を流路に生じさせるシリンジＳＹを含んで構成される。流路Ｆ１は、吸引した液体をセンサ１１に送る流路（管）であり、先端に吸引ノズル（不図示）が装着され、他端がセンサ１１に接続されている。流路Ｆ２は、センサ１１に対して流路Ｆ１とは反対側に接続され、センサ１１とバルブＶ１を接続している。流路Ｆ３は、バルブＶ１，Ｖ２を接続している。流路Ｆ４は、バルブＶ２とドレインタンク（不図示）とを接続している。また、流路Ｆ５は、流路Ｆ３から分岐し、流路Ｆ３とシリンジＳＹとを接続している。流路Ｆ６は、シリンジＳＹとシステム水供給ポンプ（不図示）とを接続している。バルブＶ１，Ｖ２は、例えば電磁弁であり、ノーマルオープン型の電磁弁を用いることもできるが、本実施形態ではノーマルクローズ型の電磁弁であるとする。
　例えば液体搬送系１２の吸引位置に反応容器Ｃ２、補助試薬容器ＲＧ又は洗剤容器ＣＬを搬送し、バルブＶ２を閉じた状態でバルブＶ１を開きシリンジＳＹを吸引駆動すると、吸引ノズルを介して反応容器Ｃ２等の容器から液体が吸引される。これにより流路Ｆ１を介してセンサ１１、更には流路Ｆ３，Ｆ５に液体が吸入される。また、例えばバルブＶ１を閉じた状態でバルブを開放しシリンジＳＹを吐出駆動すると、流路Ｆ３，Ｆ５に吸入した液体がドレインタンクに排出される。
　－センサ－
　図３は図１に示した自動分析装置で試料の測定に使用されるセンサの模式図である。自動分析装置１の検出ユニット１０には、フローセル型のセンサ１１が備わっている。センサ１１は、フローセルＦＣと、フローセルＦＣの内部に備わった３つの電極（参照極Ｅ１、対極Ｅ２、作用極Ｅ３）と、反応生成物ＲＰの発光強度を測定する光電変換センサ（例えば光電子増倍管）ＰＴとを含んで構成される。
　３つの電極はポテンショスタット１５によって目的の電圧になるように制御される。反応液中の試料と試薬との反応生成物ＲＰが参照極Ｅ１に捕集された状態で、ポテンショスタット１５によって参照極Ｅ１と作用極Ｅ３との間に特定の電圧を印加すると、反応生成物ＲＰが発光する。フローセルＦＣを挟んで参照極Ｅ１と反対側（図３中では上側）には光電変換センサＰＴが配置されており、この光電変換センサＰＴによって反応生成物ＲＰの発光強度が検出される。
　光電変換センサＰＴで検出された発光強度は、Ａ／Ｄ変換器１８で数値化され、生データ記録処理Ｐ１を経て測定項目の測定値の生データとして記憶装置３１（又はセンサ１１の記憶装置）に測定日時と共に記録される。その際、参照極Ｅ１及び作用極Ｅ３の間に電圧を印加することで対極Ｅ２及び作用極Ｅ３の間に生じる電流値、電圧値及び抵抗値が、ポテンショスタット１５で計測される。本実施形態では、光電変換センサＰＴの出力だけでなく、参照極Ｅ１及び作用極Ｅ３への印加電圧値、対極Ｅ２及び作用極Ｅ３の間に生じる電流値、電圧値及び抵抗値が、生データ記録処理Ｐ１において記録される。
　－自動分析装置の運用－
　未知の試料である患者検体に含まれる分析対象成分を高精度に定性分析及び定量分析するために、較正やＱＣ測定が適時に行われる。例えば定量分析の場合、自動分析装置１は以下の（１）－（５）のような作業手順で日々運用される。
　（１）装置立ち上げ
　まず、電源を投入して自動分析装置１を立ち上げる。また、試薬容器Ｃ３を設置して試薬を初期充填したり、試薬ディスク７の内部の温度調節をしたり、電極に一定電圧をかけて内部標準液を連続測定しセンサ１１の電極の電位が安定しているかを点検したり、必要に応じてメンテナンスしたりする。
　（２）較正（キャリブレーション）
　測定項目（分析対象成分）の濃度が既知である高濃度の標準試料と低濃度の標準試料を測定する。これら測定により、測定項目の濃度とセンサ１１（光電変換センサＰＴ）の出力との関係式（検量線）を作成する。但し、較正の頻度は測定項目により異なり、例えば各測定項目についての較正が周期的に（例えば１月周期で）順番に行われる。
　（３）ＱＣ測定
　測定項目の濃度が取り得る範囲が既知で濃度レベルの異なる複数のＱＣ試料を測定し、較正で作成した検量線を用いてＱＣ試料中の測定項目の濃度を演算する。演算された濃度がＱＣ試料の既知の濃度範囲内であるかをチェックすることで、検量線が適切であるかを確認する。ＱＣ測定は、患者検体の測定結果を保証するための状態確認の位置付けであることから、頻繁に実施される。例えば、複数の測定項目を並行して１－３回／日の頻度でＱＣ測定が行われる。
　（４）患者検体測定
　測定項目の濃度が未知である患者検体を測定し、検量線を用いて測定項目の濃度を演算する。この患者検体測定の前に、いわゆるバックグラウンド測定又はダミー測定を行い、自動分析装置１の状態を確認する場合もある。
　（５）装置立ち下げ
　必要に応じて自動分析装置１の各部の清掃や点検等を行い、電源を落として自動分析装置１を立ち下げる。
　－測定サイクル－
　図４は図１に示した自動分析装置における測定サイクルを表すタイミングチャートである。
  上記の通り、装置を立ち上げてから立ち下げるまでの間、較正、ＱＣ測定、患者検体測定が適時に行われ、それぞれ工程で試料（患者検体、標準試料、ＱＣ試料、又はダミー試料等）の測定が実施される。各工程の測定動作は、図４に示したように、電極コンディショニング、試料導入、測定、洗浄の一連のサイクルで実施される。
　例えば、電極コンディショニングの工程では、図４に示したように、ターンテーブル１３の動作により補助試薬容器ＲＧが液体搬送系１２の吸引位置に搬送される。補助試薬容器ＲＧが吸引位置に来たら、バルブＶ２が閉じた状態でバルブＶ１が開き、シリンジＳＹが駆動されて補助試薬容器ＲＧから補助試薬が吸引され、フローセルＦＣに補助試薬が導入される。このシリンジＳＹによる補助試薬の吸入動作と並行して、ポテンショスタット１５によって特定パターンの電圧が電極に一定時間印加され、電極が測定に適した状態になる。こうして電極のコンディショニングが完了したら、バルブＶ１，Ｖ２とも閉じ、シリンジＳＹによる吸入動作と電極への電圧の印加が停止される。また、電極に電圧が印加された間のセンサ出力が記録される。
　続く試料導入工程では、反応容器設置ポジションＳＭに設置された反応容器Ｃ２が、ターンテーブル１３の動作によって液体搬送系１２の吸引位置に搬送される。反応容器Ｃ２が吸引位置に来たら、バルブＶ２は閉じたままバルブＶ１が開き、シリンジＳＹが駆動されて反応容器Ｃ２から反応液が吸引され、フローセルＦＣに反応液が導入される。更にバルブＶ１を開けたままターンテーブル１３の動作により補助試薬容器ＲＧが液体搬送系１２の吸引位置に搬送される。補助試薬容器ＲＧが吸引位置に来たら、シリンジＳＹが駆動されて補助試薬容器ＲＧから補助試薬が吸引され、フローセルＦＣに補助試薬が導入される。こうして試料導入工程が完了したら、バルブＶ１，Ｖ２とも閉じ、シリンジＳＹによる吸入動作が停止される。
　測定工程では、ターンテーブル１３の動作により待機ポジションＳＰが液体搬送系１２の吸引位置に移動し、試料導入工程で参照極Ｅ１に捕捉された反応生成物ＲＰの発光反応に必要な電圧がポテンショスタット１５によって印加される。また、電極に電圧が印加された間のセンサ出力が記録される。
　続く洗浄工程では、バルブＶ１は閉じた状態でバルブＶ２が開き、シリンジＳＹが駆動されて補助試薬等がドレインタンクに排出される。その後、バルブＶ１，Ｖ２とも閉じ、ターンテーブル１３の動作により洗剤容器ＣＬが液体搬送系１２の吸引位置に搬送される。洗剤容器ＣＬが吸引位置に来たら、バルブＶ２が閉じたままバルブＶ１が開き、シリンジＳＹが駆動されて洗剤容器ＣＬから洗浄液が吸引され、フローセルＦＣに洗浄液が導入される。この間、フローセルＦＣに反応生成物ＲＰが残留しないよう、フローセルＦＣに洗浄液を流した状態で電極コンディショニング工程とは異なるパターンの電圧が電極に一定時間印加される。電極に電圧を印加することで電極に付着した反応生成物ＲＰ等が剥離し、剥離した反応生成物ＲＰが洗浄液で洗い流されてフローセルＦＣから排出される。洗浄工程においても、電極に電圧が印加された間のセンサ出力が記録され、洗浄液の吸入が完了したらバルブＶ１，Ｖ２とも閉じる。その後、ターンテーブル１３により待機ポジションＳＰが液体搬送系１２の吸引位置に移動し、バルブＶ１は閉じた状態でバルブＶ２が開き、シリンジＳＹによって洗浄液がドレインタンクに排出される。最後に、バルブＶ２が閉じて電極コンディショニングの工程の開始前の状態に復帰する。
　電極コンディショニング、測定、洗浄の各工程で電極に印加される電圧の設定値は異なるため、同一の測定サイクル中にポテンショスタット１５により複数のタイミングでそれぞれ電極に印加される電圧は複雑に制御される。センサ１１においては、試料（患者検体、標準試料、ＱＣ試料、ダミー試料等）の測定に伴って複雑な電圧パターンが電極に精密に繰り返し印加され、これに伴って電極に発生する電圧、電流、抵抗等の電気信号や分析対象成分の濃度の測定値が出力される。
　－データ処理フロー（自動分析装置）－
　自動分析装置１には、電極コンディショニング、測定、洗浄の各工程において異常が見られる場合にアラームが記録される。具体的には、測定値（分析対象成分の濃度）が適正範囲から外れている場合（高い場合、低い場合）、電圧印加時に生じる電流のＥＶ値が適正値より高い場合、及び反応生成物ＲＰの発光量のＥＶ値が適正値より低い場合に、アラームが記録される。例えば電極コンディショニングの工程で計測される電流値は、仮にフローセルＦＣの内部の液体が洗浄液から補助試薬に置換されていない場合、検出電流が正常値（例えば１０ｍＡ程度）から増加し得る（例えば１５ｍＡ程度）。本実施形態の部品異常検知システムは、これらアラームが付与された測定の際のセンサ１１の出力に基づいて液体搬送系１２の部品の異常を検知する。特に本実施形態においては、センサ１１の出力のうち、アラームが付与された測定に係るセンサ出力のみに基づいて液体搬送系１２の部品の異常を検知する。
　図５は図１に示した自動分析装置における処理フローを表すブロック図である。自動分析装置１の制御装置３０には、センサ１１、機構部９１、試料データ読取装置９２、試薬データ読取装置９３、ＵＩ（ユーザインターフェース）９４からデータが入力される。
　制御装置３０には、センサ１１からの入力として、生データ記録処理Ｐ１（図３）で記録されたデータが随時入力される。センサ１１から制御装置３０に入力されるデータには、患者検体の測定の測定サイクルのデータだけでなく、各測定種別、例えばＱＣ測定や較正、更には患者検体の測定の直前に準備動作として行われるダミー測定の測定サイクルのデータも含まれる。
　機構部９１は、前述した通り、自動分析装置１に搭載された各ハードウェア（試料分注ノズル６やインキュベータ３等）の総称である。この機構部９１から制御装置３０に入力されるデータは、例えば各モータの動作タイミング、動作量及び電流値、各モータの制御に用いるセンサの信号、流体バルブ（バルブＶ１，Ｖ２等）の開閉タイミングや電流値等のログデータである。
　試料データ読取装置９２は、試料の登録データを読み取る装置（例えばバーコードやＲＦＩＤのリーダ）であり、自動分析装置１に備わっている。試料容器Ｃ１にはバーコードやＲＦＩＤ等の記憶媒体が付与されており、記憶媒体に記録された試料のデータが試料データ読取装置９２で読み取られる。試料データ読取装置９２で読み取られて制御装置３０に入力されるデータは、例えば試料ＩＤである。
　試薬データ読取装置９３は、試薬の登録データを読み取る装置（例えばバーコードやＲＦＩＤのリーダ）であり、自動分析装置１に備わっている。試薬容器Ｃ３にはバーコードやＲＦＩＤ等の記憶媒体が付与されており、記憶媒体に記録された試薬のデータが試薬データ読取装置９３で読み取られる。試薬データ読取装置９３で読み取られて制御装置３０に入力されるデータは、例えば試薬のＩＤ、ロット番号、有効期限等である。
　ＵＩ９４は、自動分析装置１に備わったモニタや入力装置からなり、ユーザがデータを閲覧したり制御装置３０にデータを入力したりするために用いられる。ＵＩ９４を用いて制御装置３０に入力可能なデータは様々であるが、例え試薬や補助試薬に関するデータとしては、試薬ＩＤ、ロット番号、有効期限、オンボード有効期限、必要残量等が例示される。また、試料に関するデータとしては、試料ＩＤ、試料ＩＤについての測定種別（患者検体測定、ＱＣ測定、較正、ダミー測定等）、測定項目等が例示される。
　こうしてセンサ１１等から制御装置３０に入力される各種データは、処理装置３２によってリアルタイムに処理され、ログファイルとして通信インターフェース３３を介してサーバ４０に送信される。処理装置３２が実行する処理として、例えばセンサ出力に関しては、センサ出力変換処理Ｐ２、センサ出力記録処理Ｐ３といった処理が含まれる。その他にも、処理装置３２が実行する処理として、動作ログ記録処理Ｐ４、試薬データ記録処理Ｐ５、試料データ記録処理Ｐ６、アラームデータ記録処理Ｐ７、ログファイル生成処理Ｐ８が含まれる。各処理について以下に順次説明する。
　・センサ出力変換処理
　センサ出力変換処理Ｐ２において、処理装置３２は、センサ１１から入力されるセンサ出力（生データ）を有効値に変換する。センサ１１から入力されるセンサ出力は、発光強度、電流値、電圧値、抵抗値の各生データである。
　ここで、図６は試料測定時に測定される発光強度の時系列データの一例、図７は同じく電圧値の時系列データの一例、図８は同じく電流値の時系列データの一例、図９は同じく抵抗値の時系列データの一例を表している。各図の横軸は時間に対応しており、各値の時間変化が表されている。試料測定時、制御装置３０は測定開始から特定のタイミングで電極に電圧を印加してデータをとる。図６－図９に示した例では、いずれの場合もセンサ出力周期で数えて測定開始から４１点目のセンサ出力のタイミングで参照極Ｅ１及び作用極Ｅ３に所定の電圧を印加している。
　この制御特性の下、センサ出力変換処理Ｐ２において、処理装置３２は、測定毎にセンサ１１から入力されるセンサ出力（生データ）を、記憶装置３１（例えばＲＯＭ）に予め格納された次の２式を用いてＥＶ値（有効値）に変換する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　・センサ出力記録処理
　センサ出力記録処理Ｐ３において、処理装置３２は、測定毎に測定ＩＤを割り振り、測定ＩＤと紐づけて測定値の生データ及び有効値を記憶装置３１に記録する。
　・動作ログ記録処理
　動作ログ記録処理Ｐ４において、処理装置３２は、機構部９１及びセンサ１１から入力される動作ログを記憶装置３１に記録する。機構部９１等から入力される動作ログには、例えば各モータの動作タイミングや動作量、モータの電流値、モータの動作を制御するためのセンサの信号、流体バルブ（バルブＶ１，Ｖ２等）の開閉タイミングや電流値等が含まれる。
　・試薬データ記録処理
　試薬データ記録処理Ｐ５において、処理装置３２は、試薬データ読取装置９３から入力された試薬データを、予め記憶装置３１に記録された条件データに突き合わせ、条件データに合致する場合に使用可能な試薬として記憶装置３１に記録する。試薬データを突き合わせる条件データは、試薬のＩＤやロット番号、有効期限、オンボード有効期限、必要な残量等であり、ＵＩ９４により又は他のコンピュータで入力されて通信インターフェース３３を介して制御装置３０に入力され、記憶装置３１に記録される。また、試薬データ記録処理Ｐ５において、処理装置３２は、使用された試薬の履歴を測定ＩＤ毎に記憶装置３１に記録する。これにより、測定値の生データ及び有効値と測定に使用された試薬のデータとが測定ＩＤを介して紐づく。
　・試料データ記録処理
　試料データ記録処理Ｐ６において、処理装置３２は、試料データ読取装置９２から入力された試料データを、予め記憶装置３１に記録された条件データに突き合わせ、条件データに合致する場合に測定可能な試料として記憶装置３１に記録し、適時に測定を実行する。試料データを突き合わせる条件データは、試料ＩＤ、測定種別（ＱＣ測定、患者検体の測定等）、測定項目等であり、ＵＩ９４により又は他のコンピュータで入力されて通信インターフェース３３を介して制御装置３０に入力され、記憶装置３１に記録される。
　・アラームデータ記録処理
　アラームデータ記録処理Ｐ７において、処理装置３２は、測定の都度（センサ１１の参照極Ｅ１及び作用極Ｅ３の間に制御電圧を印加する度に）測定について異常の有無を判定する。測定に異常がある場合、異常と判定された測定に係るデータセットにアラームのデータが付与され、記憶装置３１に記録される。測定の異常の有無は、例えば、測定値（分析対象成分の濃度）、電極に制御電圧を印加した際に生じる電流のＥＶ値、反応生成物の発光量のＥＶ値を、それぞれ予め設定した設定値と比較して判定される。例えば、測定値がその設定値（適正範囲の上限値）より高い場合、測定値がその設定値（適正範囲の下限値）より低い場合、測定に異常があると判定され、この測定で取得されたセンサ１１の出力のデータセットにアラームが付与される。また、対極Ｅ２及び作用極Ｅ３の間に生じる電流値のＥＶ値がその設定値より高い場合、反応生成物ＲＰの発光量がその設定値より低い場合も、測定に異常があると判定され、この測定で取得されたセンサ出力のデータセットにアラームが付与される。アラームのデータには、異常の内容（測定値が過大／測定値が過小／電流ＥＶ値が過大／発光量ＥＶ値が過小）の情報が含まれる。
　・ログファイル生成処理
　ログファイル生成処理Ｐ８において、処理装置３２は、記憶装置３１に記憶されたデータのうち、液体搬送系の部品の異常検知に必要なデータ、例えばセンサ１１から出力される生データやアラームデータ、測定種別等を測定（測定サイクルの各測定タイミング）毎に集約してログファイルを生成する。また、処理装置３２は、通信インターフェース３３及びネットワークＮＷを介してログファイルをサーバ４０に送信する。ログファイルは、測定毎に作成されて逐次アップロードされ、サーバ４０に蓄積される。
　－部品異常検知処理フロー（サーバ）－
　図１０はサーバによる部品異常検知の処理フローを表すブロック図である。本実施形態において、部品異常検知機能はサーバ４０で実行され、サーバ４０が液体搬送系１２の部品の異常検知システムを構成する。自動分析装置１からログファイルを受信すると、処理装置４２は、ログファイル格納処理Ｐ２１においてログファイルを記憶装置４１に記録する。続く診断用データ抽出処理Ｐ２２において、処理装置４２は、記憶装置４１に格納されたログファイルから液体搬送系１２の部品の異常検知の基礎とする診断用データ、具体的にはアラームが付与されたデータを抽出する。続く診断用データ格納処理Ｐ２３において、処理装置４２は、抽出した診断用データを記憶装置４１に逐次格納する。
　その後、処理装置４２は、データカウント処理Ｐ２４において、抽出された診断用データに基づき、設定期間中のアラーム数をカウントする。設定期間は、現在を終期とする期間（例えば直近２４時間）である。また、設定数は、予め設定された値（例えば２０）である。また、処理装置４２は、設定期間中のアラーム数が設定数に達したら、部品異常診断処理Ｐ２５において、設定期間中に係る診断用データに基づき液体搬送系１２の部品の状態を診断する。診断結果（部品の異常の有無）は、通信インターフェース４３及びネットワークＮＷを介して自動分析装置１に送信され、ＵＩ９４の表示を介してユーザ等に通知される。サーバ４０のＵＩ（ユーザインターフェース）４４に診断結果を表示することも可能である。サーバ４０のＵＩ４４は、自動分析装置１の制御装置３０のＵＩ９４と同様のものである。
　－判定演算処理－
　図１１は図１０のフローの詳細手順を表すフローチャートである。
　図１１に示したように、処理装置４２は、自動分析装置１からセンサ出力のデータセットを取得し、取得したデータセットを記憶装置４１に逐次記録する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１の手順は、図１０で説明したログファイル格納処理Ｐ２１に相当する。
　記憶装置４１に新たにデータセットが記録されると、処理装置４２は、そのデータセットにアラームデータが含まれているかを判定する（ステップＳ１２）。アラームデータが付与されていれば、処理装置４２は、そのデータを診断用データとして抽出し、記憶装置４１に格納する（ステップＳ１３）。ステップＳ１２，Ｓ１３の手順は、図１０で説明した診断用データ抽出処理Ｐ２２及び診断用データ格納処理Ｐ２３に相当する。
　また、処理装置４２は、抽出した診断用データに基づき設定期間（直近２４時間）に発生したアラーム数をカウントし、設定期間中のアラーム数が設定数（２０）以上に達しているかを判定する（ステップＳ１４）。設定期間に発生したアラーム数が設定数に満たず、液体搬送系１２の部品の正常が推定される場合、処理装置４２は、引き続きステップＳ１１－Ｓ１４の処理を繰り返す。反対に、設定期間に発生したアラームが設定数以上に達し、液体搬送系１２の部品の異常が疑われる場合には、処理装置４２は、液体搬送系１２の部品の診断の手順に移行する。ステップＳ１４の手順は、図１０で説明したデータカウント処理Ｐ２４に相当する。
　液体搬送系１２の部品の診断の手順に移行すると、処理装置４２は、まず、センサ出力のデータに基づき、部品の状態を評価するための統計値を演算する。この統計の方法は適宜変更可能であるが、本実施形態では、設定期間から抽出されたセンサ出力のデータを記憶装置４２から読み出し、設定期間のデータのばらつきを統計値として演算する。その具体例として、図１１においては、抽出した設定期間中の診断用データ統計し（ステップＳ１５）、その値に基づいて上記統計値（ばらつき）として変動計数ＣＶを演算する（ステップＳ１６）アルゴリズムを例示している。
　ステップＳ１５の手順では、センサ出力（図８の電流のＥＶ値）について、次式を用いて標準偏差を求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　続くステップＳ１６の手順において、処理装置４２は、演算した標準偏差をＥＶ値の平均値で割って変動計数ＣＶを演算する（次式）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　部品の状態を評価するための統計値（本実施形態では変動計数ＣＶ）を求めたら、処理装置４２は、その統計値に基づいて液体搬送系１２の部品の異常を検知する。具体例として、本実施形態では、変動計数ＣＶを予め設定された設定値と比較し、変動計数ＣＶが設定値以上であるかを判定する（ステップＳ１７）。統計値が設定値未満であれば液体搬送系１２の部品が正常に機能していることが推定されるが、変動計数ＣＶが設定値以上であれば液体搬送系１２の部品の異常が疑われる。部品異常検知システムはこの点を踏まえて構成されており、変動計数ＣＶが設定値以上である場合、処理装置４２は、ＵＩ４４又はＵＩ９４に表示データを送信し、液体搬送系１２の部品の異常が疑われる旨をユーザに通知（ステップＳ１８）してフローを終了する。変動計数ＣＶが設定値未満である場合、処理装置４２は、ステップＳ１１に手順を戻してステップＳ１１－Ｓ１７の処理を継続する。
　－判定条件設定画面－
　図１２は異常検知条件の設定画面の一例を表す図である。同図に例示した設定画面は、サーバ４０のＵＩ４４（図１０）に表示され、ＵＩ４４によって液体搬送系１２の部品の異常検知条件の設定や保存をすることができる。設定画面は、自動分析装置１の制御装置３０のＵＩ９４等、サーバ４０にアクセス可能なコンピュータのＵＩに表示させ、ＵＩ９４等から異常検知条件を設定できる構成とすることも可能である。図１２の設定画面は一例であり、同図に例示された項目以外の条件項目を設定できるようにすることもできる。また、図１２の設定画面は、サーバ４０に接続された全ての自動分析装置で共用することもできるし、自動分析装置のＩＤ毎に用意することもできる。
　・検知対象／検知モード
　図１２に示した設定画面では、「異常検知対象」と表示されたエリアで液体搬送系１２の異常検知対象部品を設定することができる。異常検知の対象とする部品は、「流路」、「電磁弁」及び「シリンジ」の３項目から１つ以上を選択することができる。「流路」は流路Ｆ１－Ｆ６、「電磁弁」はバルブＶ１，Ｖ２、「シリンジ」はシリンジＳＹに該当する。
　また、同図の設定画面では、「検知モード」と表示されたエリアで異常検知の方式を設定することができる。異常検知の方式としては、「異常モード検出」及び「異常箇所検出」の２項目から１つ以上を選択できる。「異常モード検出」は検知された異常がどのような異常であるのかを検知する方式であり、「異常箇所検出」は液体搬送系１２のどの部品が異常であるのかを検知する方式である。「異常モード」とは、異常の態様（どのような異常であるのか）のことであり、例えばバルブＶ１，Ｖ２の場合、開動作不良、閉動作不良等である。
　先に図４を用いて説明した通り、自動分析装置１では、同一試料の測定サイクル中に複数のタイミング（電極コンディショニング／測定／洗浄）のセンサ出力のデータを取得することができる。これら複数のタイミングのうちどのタイミングで取得されたデータにアラームが付与されるかによって、異常が見られる部品や異常モードを推定することができる。
　一例として、１周期分の測定サイクルにおいて、電極コンディショニング時の測定にアラームが付与された場合、バルブＶ１が開かずフローセルＦＣの内部が補助試薬に置換されずに（洗浄液で満たされたまま）測定が行われたことが疑われる。濃度測定時の測定にアラームが付与された場合も、バルブＶ１が開かずフローセルＦＣに反応液が導入されずに測定が行われたことが疑われる。これらの場合、バルブＶ１に異常が見られ、異常モードとしてはバルブＶ１の開動作不良が疑われる。洗浄時の測定にアラームが付与された場合、バルブＶ２が開かずバルブＶ１，Ｖ２の間に補助試薬や反応液が封入されたままシリンジＳＹが動作し、バルブＶ１，Ｖ２の間が昇圧する結果、バルブＶ１の開放時に液体が逆流し洗浄液が吸入されなかった可能性がある。この場合、バルブＶ２に異常が見られ、異常モードとしてはバルブＶ２の開動作不良が疑われる。流路Ｆ１－Ｆ６に液漏れが生じる場合、シリンジＳＹの動作に不良が生じる場合も、フローセルＦＣの内部の液体の置換動作が正常に行われず、センサ出力に影響し得る。
　液体搬送系１２のどの構成部品がどのような異常を来すと、どのタイミングで取得されたデータにどのような影響が及び得るかについては、実験、シミュレーション等によってパターンを特定し、例えば記憶装置４１に格納しておくことができる。これにより、例えば図１１のステップＳ１８において、複数のタイミングのうち少なくともいずれかで取得されセンサ出力のデータに基づき、処理装置４２によって液体搬送系１２の異常部品やその異常モードが判定されるようにすることができる。
　・検知感度
　また、同図の設定画面では、「検知感度」と表示されたエリアで異常検知の感度を設定することができる。異常検知の感度としては、「高」、「中」及び「低」の３段階の中から択一的に設定できる。
　異常検知条件の設定に関し、例えば検知感度については、処理装置４２は、図１１のステップＳ１４においてアラーム数をカウントする設定期間を変更して異常検知の感度を調整する。この場合、設定期間が長いほど検知感度が高くなる。例えば検知感度「高」の設定期間を４８時間、検知感度「中」の設定期間を２４時間、検知感度「低」の設定期間を１２時間に設定する場合、処理装置４２は、検知感度の設定に応じて４８時間、２４時間、１２時間の中から設定期間を択一的に選択する。
　また、検知感度については、統計対象とするセンサ出力に係るアラームの種類によっても調整可能である。図６－図９で先に説明した通り、自動分析装置１においては、同一の測定機会で、発光量、電流値、電圧値、抵抗値等、複数種の電気信号がセンサ１１から出力され、これらの値に基づいて所定の判定がされて異常が見られる場合にアラームデータが付与される。具体的には、先に例示したように、測定値が適正値より高い場合、測定値が適正値より低い場合、電極に生じる電流のＥＶ値が適正値より高い場合、反応生成物の発光量のＥＶ値が適正値より低い場合に、アラームが記録される。例えば図１１のステップＳ１３において、これら複数種のアラームのうちどのアラームが付与されたデータを診断用データとして抽出するかによっても、検査感度が変化する。例えば、検知感度「高」に全４種類のアラーム、検知感度「中」に所定の２，３種類のアラーム、検知感度「低」に所定の１，２種類のアラームを設定し、処理装置４２により検知感度の設定に応じてアラームが選択されて検知感度が調整される構成が考えられる。アラームの種類に設定期間を組み合わせ、処理装置４２により検知感度の設定に応じてアラーム及び設定期間が選択されて検知感度が調整される構成とすることもできる。
　その他、検体、較正用試料、ＱＣ試料、又はダミー試料の少なくとも１種の試料の測定から診断用データを抽出することができるが、診断用データに係る試料の種類を選択して感度調整をすることも考えられる。
　－効果－
　（１）本実施形態によれば、自動分析装置１の試料検査用のセンサ１１が出力する電気信号に基づいて、センサ１１に対して液体を吸入し排出する液体搬送系１２の部品の異常を検知することができる。これにより、液体搬送系１２の故障等に伴う自動分析装置１のダウンタイムを予防的に抑制することができる。
　試料検査用のセンサ１１の出力に基づいて液体搬送系１２の部品の異常を検知するため、新たなセンサ等のハードウェア部品を追加する必要がないことも大きなメリットである。新たなハードウェア部品を要しないため、既存の自動分析装置への適用も容易である。
　（２）単純にセンサ出力を設定値と比較して、設定値との比較により液体搬送系１２の部品の異常が疑われる測定が行われた時点で、或いは異常が疑われる測定が所定数行われた時点で、液体搬送系１２の部品に異常があると判定することもできる。但し、センサ出力には誤差があるため、単に部品の異常が疑われるセンサ出力が所定回数取得されたことで液体搬送系１２の部品に異常があると判定すると、液体搬送系１２の部品が正常であるにもかかわらず異常を誤検出する可能性がある。この場合、液体搬送系１２の点検のために不必要に自動分析装置１を停止させなければならない。
　これに対し、本実施形態では、診断用データとして抽出したセンサ出力を統計した上で液体搬送系１２の部品を診断するため、異常の誤検知を抑制し、不必要に自動分析装置１を停止させる機会を抑制することができる。
　（３）また、設定期間から抽出されたセンサ出力のデータのばらつき（本例ではＣＶ値）を統計値として演算し、統計値が設定値以上である場合に液体搬送系１２の部品に異常があると判定することで、液体搬送系１２の部品の異常の早期発見も期待される。例えば、バルブＶ１の動作不良が起こり始め、バルブＶ１の開放状態で行われるべき測定でバルブＶ１が開かないことがあると、診断用データのばらつきが大きくなる。本実施形態では、このように診断用データのばらつきを指標として部品を診断することにより、液体搬送系１２の部品の異常を初期段階で検知することができる。
　（４）現在を終期とする設定期間から診断用データを抽出することで、妥当かつ適時に液体搬送系１２の異常を検知することができる。
　（５）ＵＩ４４又は９４で異常検知の感度を設定することができるので、例えば検体の測定精度を重要視する場合には検査感度を高く設定し、点検頻度を下げることを重要視する場合には検査感度を低く設定する等、自動分析装置１を柔軟に運用することができる。また、異常検知対象や検知モードも設定できるので、特に状態が懸念される特定の部品をターゲットとして異常や異常モードを検知したり、各部品の耐久性を調査して定期点検の間隔を適正化したりすることもできる。
　（６）本願発明者等の鋭意検討により、自動分析装置１の機能で測定時に発生するアラームと、液体搬送系１２の部品の状態との間に、部品の異常検知に活用可能な一定の相関があることが知見された。本実施形態のようにアラームが付与された測定時のセンサ出力を用いて部品の異常を検知することで、液体搬送系１２の部品の異常を合理的に検知することができる。
　（７）特に本実施形態においては、アラームが付与された試料測定時のセンサ１１の出力のみを診断用データに用いることで、異常の誤検知のリスクを低減することができる。例えば正常値を示すセンサ出力が診断用データに混在すると、液体搬送系１２の異常以外の要因でアラームが時折発生する場合、液体搬送系１２の状態と関係なくデータのばらつきが大きくなって異常が誤検知される可能性がある。それに対し、アラームが付与されたセンサ出力のみを診断用データとして抽出することで、液体搬送系１２の部品の異常の誤検知のリスクを低減し、不必要な自動分析装置１の停止を抑制しつつ、液体搬送系１２の部品の異常検知の信頼性を高めることができる。
　（８）試料の測定時（分析対象成分の濃度測定時）のみならず、センサ１１の洗浄時や電極のコンディショニング時のセンサ１１の出力が診断用データに含まれ得るようにすることで、データの取得機会を確保して異常検知の精度を上げることができる。また、前述した通り、どのタイミングでアラームが付与されたかによって、異常が発生した部品や異常モードを判定することができる。
　（９）患者検体のみならず、較正用試料、ＱＣ試料、ダミー試料等の試料の測定時のデータも活用することで、データの取得機会を確保して異常検知の精度を上げることができる。ＱＣ試料、較正用試料、ダミー試料は、いずれも患者検体と同様の又は近い条件で測定される。従って、これら試料のデータを活用することで、精度良く液体搬送系１２の部品を診断することができる。
　（第２実施形態）
　本実施形態が第１実施形態と相違する点は、液体搬送系１２の部品の異常検知システムが自動分析装置１に備わっている点である。図中の異常検知機能Ｆに表示した処理が、第１実施形態でサーバ４０（図１０）が担っていた機能に関する一連の処理である。異常検知機能に関して第１実施形態で記憶装置４１及び処理装置４２に割り振られていたデータや処理は、本実施形態では例えば制御装置３０の記憶装置３１や処理装置３２に割り振られる。液体搬送系１２の部品の異常検知の診断アルゴリズムは第１実施形態と同様であり、検知結果はＵＩ９４を通じてユーザ等に通知される。
　その他の点について、本実施形態は、第１実施形態と同様であり、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。
　（変形例）
　以上においては、アラームが付与されたデータを診断用データとして選択的に抽出し、これらのデータを基に液体搬送系１２の部品の異常検知をする例を説明した。しかし、第１実施形態で説明した基本的効果（１）を得る上では、アラームの付与を診断用データの条件にする必要は必ずしもない。例えば、アラームの有無に関わらず所定条件で若しくはランダムに、又は一律に設定期間のセンサ出力を抽出し、これら抽出したデータに基づいて液体搬送系１２の部品の異常検知をするアルゴリズムを適用することもできる。
　また、設定数の診断用データの統計値に基づいて液体搬送系１２の部品の異常検知をする例を説明したが、前述した通り、統計値を求めず単純にセンサ出力を対応する設定値と比較して液体搬送系１２の部品の異常検知をするアルゴリズムを適用することもできる。
　また、診断用データを抽出する設定期間は、必ずしも現在を終期とする期間でなくても良い。特に着目すべき期間があれば、過去のある時点までの所定期間を設定期間として指定して、センサ出力のログデータに基づいて異常検知を実行することができるようにすることも考えられる。
　また、異常検知対象や検知モード、検知感度の設定機能も、基本的効果（１）を得る上では必ずしも必要ではなく、不要な機能については適宜省略することができる。
　また、測定サイクル中の複数のタイミングで得られるデータを全て対象に含めて診断用データを抽出する例を説明したが、これの設定も適宜変更可能である。例えば試料測定時、センサ１１の洗浄時、及び電極のコンディショニング時のいずれか１つ又は２つに係るデータのみの中から診断用データを抽出する構成としても良い。
　また、患者検体、較正用試料、ＱＣ試料、ダミー試料の区別なく、試料測定機会のデータを診断用データとして抽出する例を説明したが、これの設定も適宜変更可能である。例えば、患者検体、較正用試料、ＱＣ試料、ダミー試料のうち指定した１種、２種又は３種の試料測定機会のデータを診断用データとして抽出する構成としても良い。
１…自動分析装置、１１…センサ、１２…液体搬送系、３１…記憶装置、３２…処理装置、４０…サーバ（部品異常検知システム）、４１…記憶装置、４２…処理装置、４４，９４…ユーザインターフェース、Ｅ１…参照極（電極）、Ｅ２…対極（電極）、Ｅ３…作用極（電極）、Ｆ…異常検知機能、Ｆ１－Ｆ６…流路、ＦＣ…フローセル、ＰＴ…光電変換センサ、ＳＹ…シリンジ、Ｖ１，Ｖ２…バルブ

Claims (19)

  1. 　自動分析装置の試料検査用のセンサに対して液体を吸入し排出する液体搬送系の部品の異常を検知する部品異常検知システムであって、
    　前記センサが出力する電気信号のデータを記憶する記憶装置と、
    　前記記憶装置に記録されたデータを処理する処理装置とを備え、
    　前記処理装置は、
    　前記電気信号に基づいて前記液体搬送系の部品の異常を検知する
    部品異常検知システム。
  2. 　請求項１の部品異常検知システムにおいて、
    　前記処理装置は、
    　前記電気信号のデータの統計値を演算し、
    　前記統計値に基づいて前記液体搬送系の部品の異常を検知する
    部品異常検知システム。
  3. 　請求項２の部品異常検知システムにおいて、
    　前記処理装置は、
    　設定期間から抽出された前記電気信号のデータを前記記憶装置から読み出し、
    　前記設定期間のデータのばらつきを前記統計値として演算し、
    　前記統計値が設定値以上である場合に前記液体搬送系の部品に異常があると判定する
    部品異常検知システム。
  4. 　請求項３の部品異常検知システムにおいて、
    　前記設定期間は、現在を終期とする期間である部品異常検知システム。
  5. 　請求項３の部品異常検知システムにおいて、
    　前記処理装置は、前記設定値を変更して異常検知の感度を調整する部品異常検知システム。
  6. 　請求項２の部品異常検知システムにおいて、
    　前記統計値は、アラームが付与された測定時に前記センサが出力した電気信号を用いて統計した値である部品異常検知システム。
  7. 　請求項６の部品異常検知システムにおいて、
    　前記処理装置は、統計対象とする電気信号に係る前記アラームの種類を選択して異常検知の感度を調整する部品異常検知システム。
  8. 　請求項２の部品異常検知システムにおいて、
    　前記統計値は、アラームが付与された試料の測定時に前記センサが出力した電気信号のみを用いて統計した値である部品異常検知システム。
  9. 　請求項１の部品異常検知システムにおいて、
    　前記処理装置は、同一試料の測定サイクル中に複数のタイミングで前記センサが出力する電気信号のうち、少なくとも１つの電気信号に基づき前記液体搬送系の異常部品又は異常の態様を示す異常モードを推定する部品異常検知システム。
  10. 　請求項９の部品異常検知システムにおいて、
    　前記複数のタイミングは、試料の測定時、前記センサの洗浄時、及び電極のコンディショニング時である部品異常検知システム。
  11. 　請求項１の部品異常検知システムにおいて、
    　前記センサは、
    　フローセルと、
    　前記フローセルに備わった参照極、対極及び作用極と、
    　前記フローセルを挟んで前記参照極と反対側に配置した光電変換センサと
    を含んで構成される部品異常検知システム。
  12. 　請求項１１の部品異常検知システムにおいて、
    　前記電気信号は、前記参照極と前記作用極との間に電圧を印加すると前記対極及び前記作用極の間に生じる電流値、電圧値又は抵抗値である部品異常検知システム。
  13. 　請求項１の部品異常検知システムにおいて、
    　前記電気信号は、試料の測定時、前記センサの洗浄時、又は電極のコンディショニング時に前記センサが出力する信号である部品異常検知システム。
  14. 　請求項１の部品異常検知システムにおいて、
    　前記試料は、検体、較正用試料、精度管理試料、又はダミー試料である部品異常検知システム。
  15. 　請求項１の部品異常検知システムにおいて、
    　前記液体搬送系は、
    　前記液体を通す流路と、
    　前記流路を開閉する複数のバルブと、
    　前記液体を吸引及び吐出するための圧力差を前記流路に生じさせるシリンジと
    を含んで構成される部品異常検知システム。
  16. 　請求項１５の部品異常検知システムにおいて、
    　前記部品は、前記バルブである部品異常検知システム。
  17. 　請求項１の部品異常検知システムにおいて、
    　異常検知条件を設定可能に構成されたユーザインターフェースを備える部品異常検知システム。
  18. 　検体測定用のセンサと、
    　前記センサに対して液体を吸入し排出する液体搬送系と、
    　前記液体搬送系の部品の異常を検知する部品異常検知システムと
    を備えた自動分析装置あって、
    　前記部品異常検知システムは、
    　前記センサが出力する電気信号のデータを記憶する記憶装置と、
    　前記記憶装置に記録されたデータを処理する処理装置とを備え、
    　前記処理装置は、
    　前記電気信号に基づいて前記液体搬送系の部品の異常を検知する
    自動分析装置。
  19. 　自動分析装置の検体測定用のセンサに対して液体を吸入し排出する液体搬送系の部品の異常を検知する部品異常検知方法であって、
    　前記センサが出力する電気信号のデータを記録し、
    　前記電気信号に基づいて前記液体搬送系の部品の異常を検知する
    部品異常検知方法。
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