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

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．