臨床検査49巻12号

2005年11月発行

特集 臨床検査のための情報処理技術の進歩 4章　臨床検査情報の収集とデータマイニング 3. データマイニングの事例

1）検査過誤の防止―デルタチェックと自動再検のアルゴリズム

著者： 山田輝雄¹ 加野象次郎¹

所属機関： ¹東京逓信病院臨床検査科

ページ範囲：P.1453 - P.1457

はじめに

　検体取り違いに起因する検査過誤の検出は，Nosanchukら¹⁾に端を発する単項目デルタチェック(Delta Check；DC)とIizukaら²⁾，Furutaniら³⁾によって提唱された多変量デルタチェック(Multivariate Delta Check：MVDC)の2つの流れがある．

　DC法は，患者データの今回値と前回値の変化量(デルタ)から検査過誤を検出するという考え方に基づいている．それに対し，多変量判別分析を応用したMVDC法は，理論的には優れていると言われるが，1980年代当時のコンピューター能力では負荷が大き過ぎるという指摘から，松岡ら⁴⁾はMVDC法を簡便化した累積デルタチェック(Cumulative Delta Check；CDC)を提案した．しかし，DC法が，よりシンプルで手軽に利用できることから，現在このDC方法が広く支持されているようである．

　臨床検査領域で日常取り扱うデータは，互いに関係を持ちながら多次元的母集団を構成している．このような多変量データが折りなす多面的空間から目的情報を精度良く，効果的に引き出すためには一変量解析を繰り返すより，多変量解析が有用なことは自明であろう．本稿では，データマイニング手法の1事例として多変量デルタチェックを取り上げ概説する．

参考文献

１) Nosanchuk JS, Gottmann AW：CUMS and delta checks：A systematic approach to quality control. Am J Clin Pathol　62：707-712, 1974

２) Iizuka Y, Kume H, Kitamura M：Multivariate delta check method for detecting specimen mix-up. Clin Chem　28：2244-2248, 1982

３) Furutani H, Kitazoe Y, Yamamoto K：Evaluation of the “Mahalanobis' generalized distance” method of quality control：Monitoring system of multivariate data. Am J Clin Pahtol　84：329-336, 1984

４) 松岡明，古屋洋一，仁科甫啓，他：検体取違い検出のための累積デルタチェック法．臨床病理(補)　33：389，1985

５) 久米均，飯塚悦功：多変量管理図の臨床化学検査への応用について．臨床病理　29：176-178，1981

６) 西畑豊：個別データ検証ロジックの考案に関する研究．日本臨床検査自動化学会誌(抄録集)　30：339，2005