质控方法、系统、服务器及存储介质技术方案

本公开涉及一种质控方法、系统、服务器及存储介质。所述方法包括：获取各质控品的标识信息，以及检测完成后的质控检测数据，通过无线/有线网络传输的方式获得，并传输到云端服务器；根据所述标识信息，云端服务器对所述质控检测数据按照预设规则进行归纳分析；若所述质控检测数据异常，则将所述质控检测数据对应的质控特征数据输入对应的神经网络，经所述神经网络处理后输出导致所述质控异常的原因数据和/或解决方案数据。利用本公开各实施例，可以实现自动判定质控数据、数据传输、质控异常原因的自动分析和相应解决方案的自动推送，进而提高质控检测的效率和质控结果的可靠性。

Quality control method, system, server and storage medium

【技术实现步骤摘要】
质控方法、系统、服务器及存储介质
本公开涉及质控
，尤其涉及一种质控方法、系统、服务器及存储介质。
技术介绍
随着科技水平的不断提高，很多医院、医学实验室已经实现了质量控制的自动化流水线作业。但是对于自动化质控中出现的质控异常结果，现有技术判断异常结果的具体情况的难度较大，具体的，现有的自动化质控的质控异常分析需要耗费较多的人力、时间成本，来确定质控检测数据的可靠性。这样就导致质控的效率较低，对于质控异常结果的分析处理过程复杂繁琐。
技术实现思路
本公开提出了一种质控方法、系统、服务器及存储介质，以实现质控异常原因的自动分析和相应解决方案的自动推送，进而提高质控的效率和质控检测的可靠性。根据本公开的一方面，提供了一种质控方法，所述方法应用于医用品质控，所述方法包括：获取各质控品的标识信息和质控检测数据；根据所述标识信息，对所述质控检测数据按照预设规则进行归纳分析；若经所述归纳分析确定所述质控检测数据异常，则将所述质控检测数据对应的质控特征数据输入对应的神经网络，经所述神经网络处理后输出导致所述质控检测数据异常的原因数据和/或针对所述质控异常的解决方案数据。在一种可能的实现方式中，所述对所述质控检测数据按照预设规则进行归纳分析包括：根据各质控品的标识信息，按照westgard规则和/或6-Sigma规则对所述质控检测数据进行归纳处理，生成预定形式的数据汇总信息；根据所述数据汇总信息，确定所述质控检测数据异常或正常。在一种可能的实现方式中，所述按照westgard规则和/或6-Sigma规则对所述质控检测数据进行归纳处理，生成预定形式的数据汇总信息包括：按照westgard规则对所述质控检测数据进行归纳处理，生成所述质控检测数据对应的L-J质控区线；和/或，按照6-Sigma规则对所述质控检测数据进行归纳处理，生成所述质控检测数据对应的6-Sigma质控图。在一种可能的实现方式中，所述质控特征数据包括传感器数据、软件相关数据、检测仪器相关数据、消耗品相关数据、运输环境数据、质控品特征数据中的任意一种或多种。在一种可能的实现方式中，所述传感器数据包括以下任意一种或多种：机械臂光耦数据、压力传感器数据、试剂仓温度传感器数据、反应盘温度传感器数据、纯水状态比色杯状态数据、液位感应传感器数据、上样到位传感器数据、拨片识别样本类型传感器数据。在一种可能的实现方式中，所述检测仪器相关数据包括历史装机数据、历史维修数据、历史保养数据中的任意一种或多种。在一种可能的实现方式中，所述消耗品相关数据包括消耗品的寿命数据、性能数据，所述消耗品包括卤素灯，对应的，所述卤素灯的性能数据至少包括AD值数据。在一种可能的实现方式中，所述质控品特征数据包括所述质控品的批次数据、定标数据、AD值数据中的任意一种或多种。在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：向用户提供所述预定形式的数据汇总信息。在一种可能的实现方式中，所述获取各质控品的标识信息和质控检测数据包括：通过读取所述各质控品的预置标识码，获取所述标识信息和所述质控检测数据，所述预置标识码包括二维码、条形码、电子标签中的任意一种或多种。本公开另一方面，提供了一种质控系统，所述系统应用于医用品质控，包括：质控检测设备，用于获取各质控品的标识信息，以及用于对各质控品进行质控检测，得到各质控品的质控检测数据；云服务器，被配置为获取各质控品的标识信息和质控检测数据；根据所述标识信息，对所述质控检测数据按照预设规则进行归纳分析；若经所述归纳分析确定所述质控检测数据异常，则将所述质控检测数据对应的质控特征数据输入对应的神经网络，经所述神经网络处理后输出导致所述质控检测数据异常的原因数据和/或针对所述质控异常的解决方案数据。在一种可能的实现方式中，所述云服务器，进一步被配置为：根据各质控品的标识信息，按照westgard规则和/或6-Sigma规则对所述质控检测数据进行归纳处理，生成预定形式的数据汇总信息；根据所述数据汇总信息，确定所述质控检测数据异常或正常。在一种可能的实现方式中，所述按照westgard规则和/或6-Sigma规则对所述质控检测数据进行归纳处理，生成预定形式的数据汇总信息包括：按照westgard规则对所述质控检测数据进行归纳处理，生成所述质控检测数据对应的L-J质控区线；和/或，按照6-Sigma规则对所述质控检测数据进行归纳处理，生成所述质控检测数据对应的6-Sigma质控图。在一种可能的实现方式中，所述传感器数据包括以下任意一种或多种：机械臂光耦数据、压力传感器数据、试剂仓温度传感器数据、反应盘温度传感器数据、纯水状态比色杯状态数据、液位感应传感器数据、上样到位传感器数据、拨片识别样本类型传感器数据。在一种可能的实现方式中，所述检测仪器相关数据包括历史装机数据、历史维修数据、历史保养数据中的任意一种或多种。在一种可能的实现方式中，所述消耗品相关数据包括消耗品的寿命数据、性能数据，所述消耗品包括卤素灯，对应的，所述卤素灯的性能数据至少包括AD值数据。在一种可能的实现方式中，所述质控品特征数据包括所述质控品的批次数据、定标数据、AD值数据中的任意一种或多种。在一种可能的实现方式中，所述云服务器还包括存储单元，用于存储所述数据汇总信息，对应的，所述云服务器还被配置为：向用户提供所述预定形式的数据汇总信息。在一种可能的实现方式中，所述质控检测设备通过读取各质控品的预置标识码获取各质控品的标识信息，所述预置标识码预置在所述质控品的容器上，所述标识信息包含检测项目信息、批号信息、质控靶值信息、质控偏差值信息。本公开另一方面，提供了一种服务器，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现上述方法本公开另一方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。根据本公开的各方面提供的各种实施方式，可以通过对各质控品的质控检测数据的归纳分析，判断质控检测数据的正常和异常。另外，当出现质控异常时，可以通过神经网络对质控异常相关的多维度的特征数据分析处理，得出质控异常的原因，以及给出相应的解决方案，一方面不需要人工参与，可以提供质控工作的效率，另一方面可以更明确地确定质控检测数据异常的原因是质控品本身的原因还是软件、硬件、环境等多维度的外部条件导致的质控异常，从而可以有效提高质控的可靠性，也便于后续针对性地解决问题。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。附图说明包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。图1示出本公开一种实施例提供的一种质控方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种质控方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取各质控品的标识信息和质控检测数据；/n根据所述标识信息，对所述质控检测数据按照预设规则进行归纳分析；/n若经所述归纳分析确定所述质控检测数据异常，则将所述质控检测数据对应的质控特征数据输入对应的神经网络，经所述神经网络处理后输出导致所述质控检测数据异常的原因数据和/或针对所述质控异常的解决方案数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种质控方法，其特征在于，所述方法包括：
获取各质控品的标识信息和质控检测数据；
根据所述标识信息，对所述质控检测数据按照预设规则进行归纳分析；
若经所述归纳分析确定所述质控检测数据异常，则将所述质控检测数据对应的质控特征数据输入对应的神经网络，经所述神经网络处理后输出导致所述质控检测数据异常的原因数据和/或针对所述质控异常的解决方案数据。


2.如权利要求1所述的一种质控方法，其特征在于，所述对所述质控检测数据按照预设规则进行归纳分析包括：
根据各质控品的标识信息，按照westgard规则和/或6-Sigma规则对所述质控检测数据进行归纳处理，生成预定形式的数据汇总信息；
根据所述数据汇总信息，确定所述质控检测数据异常或正常。


3.如权利要求2所述的一种质控方法，其特征在于，所述按照westgard规则和/或6-Sigma规则对所述质控检测数据进行归纳处理，生成预定形式的数据汇总信息包括：
按照westgard规则对所述质控检测数据进行归纳处理，生成所述质控检测数据对应的L-J质控区线；
和/或，按照6-Sigma规则对所述质控检测数据进行归纳处理，生成所述质控检测数据对应的6-Sigma质控图。


4.如权利要求1所述的一种质控方法，其特征在于，所述质控特征数据包括传感器数据、软件相关数据、检测仪器相关数据、消耗品相关数据、运输环境数据、质控品特征数据中的任意一种或多种。


5.如权利要求4所述的一种质控方法，其特征在于，所述传感器数据包括以下任意一种或多种：
机械臂光耦数据、压力传感器数据、试剂仓温度传感器数据、反应盘温度传感器数据、纯水状态比色杯状态数据、液位感应传感器数据、上样到位传感器数据、拨片识别样本类型传感器数据。


6.如权利要求4所述的一种质控方法，其特征在于，所述检测仪器相关数据包括历史装机数据、历史维修数据、历史保养数据中的任意一种或多种。


7.如权利要求4所述的一种质控方法，其特征在于，所述消耗品相关数据包括消耗品的寿命数据、性能数据，所述消耗品包括卤素灯，对应的，所述卤素灯的性能数据至少包括AD值数据。


8.如权利要求4所述的一种质控方法，其特征在于，所述质控品特征数据包括所述质控品的批次数据、定标数据、AD值数据中的任意一种或多种。


9.如权利要求2或3所述的一种质控方法，其特征在于，所述方法还包括：向用户提供所述预定形式的数据汇总信息。


10.如权利要求1所述的一种质控方法，其特征在于，所述获取各质控品的标识信息和质控检测数据包括：
通过读取所述各质控品的预置标识码，获取所述标识信息和所述质控检测数据，所述预置标识码包括二维码、条形码、电子标签中的任意一种或多种。


11.一种质控系统，其特征在于，所述系统包括：
质控检测设备，用于获取各质控品的标识信息，以及用于对各质控品进行质控检测，得到各质控品的质控检测数据；
云服...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐国祥，王鼎，徐建新，尚勇，王东旭，许海超，杨晶，余军，
申请(专利权)人：上海奥普生物医药股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31