(57)【要約】【課題】劣化が進んでいない試薬の廃棄を防止する自動分析装置を提供すること。【解決手段】プログラムは、試薬の種類を取得し、試薬保管部に前記試薬が収容されて以降の履歴を取得し、取得した試薬の種類および履歴に基づいて、前記試薬を使用可能な残期間に関する予測を出力する処理をコンピュータに実行させる。前記残期間に関する予測は、試薬の種類および履歴を受け付けて、前記試薬を使用可能な残期間に関する予測を出力する学習モデルに、取得した試薬の種類および履歴を入力することにより、前記学習モデルから出力される。【選択図】図１０
2020190490.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試薬の種類を取得し、
試薬保管部に前記試薬が収容されて以降の履歴を取得し、
取得した試薬の種類および履歴に基づいて、前記試薬を使用可能な残期間に関する予測を出力する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項２】
前記残期間に関する予測は、試薬の種類および履歴を受け付けて、前記試薬を使用可能な残期間に関する予測を出力する学習モデルに、取得した試薬の種類および履歴を入力することにより、前記学習モデルから出力される
請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記学習モデルは、日数と該日数が経過した後に前記試薬が使用可能である確率とを関連づけて複数組出力し、
前記学習モデルから出力された前記確率が所定の値よりも大きい最大の日数を、前記残期間に定める
請求項２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記試薬の将来の環境を仮定した仮履歴を生成し、
前記学習モデルに前記試薬の種類および前記仮履歴を入力し、
前記学習モデルから出力された予測に基づいて前記試薬を使用可能な第３期限日が、前記残期間に関する予測に基づいて前記試薬を使用可能な第２期限日よりも遅い場合に、前記仮履歴を出力する
請求項２または請求項３に記載のプログラム。
【請求項５】
前記残期間に関する予測は、取得した試薬の種類と、前記試薬の残量とに基づいて算出される
請求項１に記載のプログラム。
【請求項６】
前記残期間に関する予測に基づいて前記試薬を使用可能な第２期限日が、前記試薬の製造日と有効期間とに基づいて定められた第１期限日よりも早い場合に、前記残期間に関する予測を出力する
請求項１から請求項５のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項７】
前記残期間に関する予測に基づいて前記試薬を使用可能な第２期限日が、前記試薬の製造日と有効期間とに基づいて定められた第１期限日以降である場合に、前記第１期限日までの期間を出力する
請求項１から請求項６のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項８】
前記履歴は、試薬の保管環境に関する履歴を含む
請求項１から請求項７のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項９】
前記保管環境は、前記試薬保管部の温度または/および湿度である
請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
前記残期間が所定の日数よりも短い場合に通知を出力する
請求項１から請求項９のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項１１】
試薬の種類を取得する種類取得部と、
試薬保管部に前記試薬が収容されて以降の履歴を取得する履歴取得部と、
前記種類取得部が取得した試薬の種類、および、前記履歴取得部が取得した履歴に基づいて、前記試薬を使用可能な残期間に関する予測を出力する出力部と
を備える情報処理装置。
【請求項１２】
試薬を保管する試薬保管部と、
前記試薬保管部の環境を測定するセンサと、
前記センサにより測定された環境を記録する履歴記録部と、
前記試薬保管部に保管された試薬の種類を取得する種類取得部と、
前記試薬保管部に前記試薬が収容されて以降に前記履歴記録部に記録された履歴を取得する履歴取得部と、
前記種類取得部が取得した試薬の種類、および、前記履歴取得部が取得した履歴に基づいて、前記試薬を使用可能な残期間に関する予測を出力する出力部と
を備える自動分析装置。
【請求項１３】
試薬の種類および履歴が入力される入力層と、
前記試薬を使用可能な残期間に関する予測を出力する出力層と、
過去に評価された試薬の種類および履歴と、所定の日数経過後における前記試薬の使用可否とを関連づけて記録した教師データを用いてパラメータが学習された中間層とを備え、
試薬の種類および履歴が前記入力層に入力された場合に、前記中間層による演算を経て所定の日数後における前記試薬の使用可否に関する確率を前記出力層から出力するように
コンピュータを機能させる学習モデル。
【請求項１４】
試薬の種類を取得し、
試薬保管部に前記試薬が収容されて以降の履歴を取得し、
取得した試薬の種類および履歴に基づいて、前記試薬を使用可能な残期間に関する予測を出力する
処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
【請求項１５】
試薬の種類および履歴と、前記試薬の所定の日数後における使用可否とを関連づけた複数の組の教師データを取得し、
前記教師データを用いて、試薬の種類および履歴が入力された場合に、所定の日数経過後における前記試薬の使用可否に関する予測を出力する学習モデルを生成する
学習モデルの生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラム、自動分析装置、学習モデル、情報処理方法および学習モデルの生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
検体に試薬を加えて反応させることにより、種々の分析を行なう自動分析装置が使用されている。様々な分析を自動的に実行するために、自動分析装置内の保冷庫には数十種類の試薬がそれぞれ試薬容器に入った状態で保管されている。実施する検査に応じた試薬が、試薬容器から分取されて使用される。
【０００３】
それぞれの試薬の使用開始後経過時間を計測し、所定の使用開始後有効期間が超過した場合に警告画面を表示する自動分析装置が提案されている（特許文献１）。それぞれの試薬の識別情報に含まれる使用期限と、開封後有効期限とのうち、早く到達する期限を有効期限として表示する自動分析装置が提案されている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−３１０６４３号公報
【特許文献２】特開２０１０−２８１８４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１および特許文献２に開示された自動分析装置は、開封後有効期間といわれる、開封した後の所定期間が経過した試薬は使用できないと判定する。開封後有効期間は、試薬を開封し、保冷庫に保管した後の保冷庫の温度および湿度、ならびに試薬の分取頻度等の様々な条件がそれぞれ最も厳しい場合の組合せに基づいて決定される。
【０００６】
しかしながら、実際の試薬は、開封後有効期間を決定した条件よりも試薬の劣化が進みにくい条件で使用される。特許文献１および特許文献２に開示された自動分析装置では、開封後有効期間を経過した試薬は、実際の劣化の程度にかかわらず使用できないと判定され、残った試薬は廃棄される。
【０００７】
一つの側面では、劣化が進んでいない試薬の廃棄を防止する自動分析装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
プログラムは、試薬の種類を取得し、試薬保管部に前記試薬が収容されて以降の履歴を取得し、取得した試薬の種類および履歴に基づいて、前記試薬を使用可能な残期間に関する予測を出力する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
一つの側面では、劣化が進んでいない試薬の廃棄を防止する自動分析装置等を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】試薬および自動分析装置の概要を説明する説明図である。
【図２】自動分析装置の構成を説明する説明図である。
【図３】試薬の使用状況を説明する説明図である。
【図４】学習モデルの概要を説明する説明図である。
【図５】環境履歴ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図６】分析結果ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図７】教師データＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図８】試薬履歴ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図９】試薬期限ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図１０】画面例を説明する説明図である。
【図１１】画面例を説明する説明図である。
【図１２】プログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図１３】教師データを作成するプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図１４】実施の形態２の学習モデルの概要を説明する説明図である。
【図１５】実施の形態２の学習モデルの概要を説明する説明図である。
【図１６】実施の形態２の教師データＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図１７】実施の形態２のプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図１８】実施の形態３の学習モデルへの入力データを説明する説明図である。
【図１９】実施の形態３の学習モデルの概要を説明する説明図である。
【図２０】実施の形態３の学習モデルへの入力データの変形例を説明する説明図である。
【図２１】実施の形態４の画面例を説明する説明図である。
【図２２】実施の形態４の試薬期限ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図２３】実施の形態４のプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図２４】推奨算出のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図２５】濃度履歴ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図２６】実施の形態５のプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図２７】残期間算出のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図２８】実施の形態６の自動分析装置の機能ブロック図である。
【図２９】実施の形態７の自動分析装置の構成を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
［実施の形態１］
図１は、試薬容器および自動分析装置２０の概要を説明する説明図である。自動分析装置２０は、たとえば生化学測定装置、免疫測定装置、または、これらの装置を組み合わせた複合装置である。自動分析装置２０の内部には、数十個の試薬容器４０を保管する試薬保管部３８（図２参照）が設けられている。
【００１２】
試薬容器４０は、数十回から数百回の分析に使用できる試薬が入り、第１キャップ４１により封止した状態で供給される。第１キャップ４１は、試薬容器４０を密封するキャップであり、輸送および長期保管に適している。
【００１３】
オペレータは、試薬容器４０から第１キャップ４１を外し、第２キャップ４２を取り付けてから試薬保管部３８に収容する。第２キャップ４２は、孔部を備え、分注ノズルを差し込んで所定量の試薬を分取できる構造である。第１キャップ４１に比べると第２キャップ４２の密閉性は劣る。たとえば、試薬中の水分が蒸発して濃度が所定の範囲外に変化した試薬が分析に用いられた場合、正しい分析結果が得られないおそれがある。
【００１４】
多くの分析は、２種類の試薬を組み合わせて実施される。組み合わせて使用される試薬は、メーカからセットで供給される場合が多い。なお、長期間使用しない場合には、オペレータは試薬容器４０に第１キャップ４１を取り付けて所定の環境で保存する。これにより、試薬の劣化が低減される。
【００１５】
図２は、自動分析装置２０の構成を説明する説明図である。自動分析装置２０は、制御部２１、主記憶装置２２、補助記憶装置２３、通信部２４、表示部２５、入力部２６、センサＩ／Ｆ（Interface）２８、センサ２８１、分析部Ｉ／Ｆ２９、分析部３０およびバスを備える。分析部３０は、多数の試薬容器４０を保管する試薬保管部３８と、分析対象の検体を受け付ける検体受付部３９とを備える。
【００１６】
制御部２１は、本実施の形態のプログラムを実行する演算制御装置である。制御部２１には、一または複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）またはマルチコアＣＰＵまたはＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等が使用される。制御部２１は、バスを介して自動分析装置２０を構成するハードウェア各部と接続されている。
【００１７】
主記憶装置２２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の記憶装置である。主記憶装置２２には、制御部２１が行なう処理の途中で必要な情報および制御部２１で実行中のプログラムが一時的に保存される。
【００１８】
補助記憶装置２３は、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスクまたは磁気テープ等の記憶装置である。補助記憶装置２３には、制御部２１に実行させるプログラム、学習モデル５１、環境履歴ＤＢ（Database）６１、分析結果ＤＢ６２、教師データＤＢ６３、試薬履歴ＤＢ６４、試薬期限ＤＢ６５およびプログラムの実行に必要な各種データが保存される。
【００１９】
学習モデル５１は、たとえば試薬Ａ学習モデル５２、試薬Ｂ学習モデル５３、試薬Ｃ学習モデル５４等、試薬の種類に応じた学習モデルを含む。以下の説明においては、試薬の種類を限定しない場合には、試薬Ａ学習モデル５２、試薬Ｂ学習モデル５３、試薬Ｃ学習モデル５４等を単に学習モデル５１と記載する場合がある。学習モデル５１、環境履歴ＤＢ６１、分析結果ＤＢ６２、教師データＤＢ６３、試薬履歴ＤＢ６４および試薬期限ＤＢ６５は、自動分析装置２０に接続された外部の大容量記憶装置等に保存されていても良い。
【００２０】
通信部２４は、自動分析装置２０とネットワークとの間の通信を行なうインターフェイスである。表示部２５は、たとえば液晶表示パネル等である。入力部２６は、キーボードおよびマウス等である。表示部２５と入力部２６とは、一体となっていわゆるタッチパネルを構成しても良い。センサＩ／Ｆ２８は、センサ２８１を制御部２１に接続するインターフェイスである。
【００２１】
センサ２８１は、自動分析装置２０の内部に配置された温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、風量センサまたは振動センサ等の各種センサである。センサ２８１は、試薬保管部３８に保管された試薬容器４０の状態を検知するように配置されていることが望ましい。センサ２８１は、複数配置されていてもよい。以下の説明では、センサ２８１は試薬保管部３８内の温度を測定する温度センサである場合を例にして説明する。
【００２２】
分析部Ｉ／Ｆ２９は、分析部３０を制御部２１に接続するインターフェイスである。試薬保管部３８は、数十個の試薬容器４０を保管する。試薬保管部３８は、試薬容器４０を所定の保管条件で保管するとともに、連続的に攪拌動作を行ない試薬の沈殿や凝集を防ぐ機能を有する。
【００２３】
検体受付部３９は、分析対象の検体を受け付ける。分析部３０の内部で、所定の手順で検体に試薬が添加されて、分析が行なわれる。１つの分析項目には、たとえば２種類の試薬が使用される。
【００２４】
センサＩ／Ｆ２８および分析部Ｉ／Ｆ２９は、たとえばＵＳＢ（Universal Serial Bus）インターフェイスである。センサ２８１とセンサＩ／Ｆ２８との間、および、分析部３０と分析部Ｉ／Ｆ２９との間は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）のような無線通信方式により接続されていてもよい。
【００２５】
図３は、試薬の使用状況を説明する説明図である。図３の横軸は、試薬容器４０から第１キャップ４１を外して開封し試薬保管部３８に保管した後の日数を示す。左側の縦軸は、試薬保管部３８内の温度を示す。右側の縦軸は、試薬容器４０から分注ノズルを用いて所定量の試薬を分取した回数を示す。実線は温度の変化を示す。棒グラフは分取回数を示す。
【００２６】
図３に示す例では、開封から１００日後の試薬は不合格であり、９０日後、８０日後、７０日後等の試薬は合格である。試薬の合否は、たとえば分取した試薬中の有効成分の濃度が所定の範囲であるか否かによって判定される。または、分取した試薬を用いて濃度既知の標準サンプルを測定し、その測定値が所定の範囲にあるか否かによって判定されてもよい。一度不合格であると判定された試薬は、それ以後も不合格であると判定して、測定および使用を中止する。
【００２７】
図３の例では、開封後４５日経過した試薬は、開封後９０日目まで使用可能であるため、残期間は４５日間である。この試薬は、開封から４５日の間、環境履歴−１で示す試薬保管部３８内の環境に保管されている。同様に、開封後８０日経過した試薬の残期間は１０日である。この試薬は開封から８０日の間、環境履歴−２で示す試薬保管部３８内の環境に保管されている。
【００２８】
一般的に、試薬容器４０内の試薬が少なくなるほど、試薬保管部３８内の環境の影響を受けやすく、試薬が劣化しやすい。たとえば、図３に示す例で開封後４６日目に数十回の分取を行ない試薬容器４０内の試薬が少なくなった場合には、試薬保管部３８内の温度変化等の条件は同一であっても、開封後９０日後の試薬が不合格になる可能性がある。
【００２９】
多数の試薬について、図３に例示するデータを採取して、教師あり機械学習により学習モデル５１を生成する。
【００３０】
図４は、学習モデル５１の構成を説明する説明図である。学習モデル５１は、試薬の環境履歴と分取履歴とを含む履歴が入力された場合に、翌日以降のそれぞれの日付において試薬が合格である確率を出力する。学習モデル５１は、入力層５１１、中間層５１２、および出力層５１３を有する。
【００３１】
入力層５１１には、たとえば、試薬の種類（測定項目）、開封後の日数、分取回数、製造年月日、有効期間等の試薬情報と、試薬残量、試薬保管部３８の平均温度、最高温度、最低温度、温度の分散、湿度、気圧、風量等の保管情報からなる履歴から抽出された特徴量が入力される。出力層５１３からは、１日後に試薬が合格である確率、２日後に試薬が合格である確率等が出力される。
【００３２】
学習モデル５１は、後述するように履歴から抽出された特徴量と、各日数後の合否との組合せを複数記録した教師データＤＢ６３に基づいて、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）またはランダムフォレスト等の任意の機械学習手法を用いて作成される。たとえば、ＣＮＮを使用する場合、教師データ中の入力データが入力層５１１に入力された場合に、出力層５１３から出力されるデータが教師データ５１中の出力データと一致するように、誤差逆伝播法等を用いて中間層５１２のパラメータが調整される。
【００３３】
図５は、環境履歴ＤＢ６１のレコードレイアウトを説明する説明図である。環境履歴ＤＢ６１は、試薬が保管されてきた環境履歴を記録するＤＢである。環境履歴ＤＢ６１は、日時フィールドと温度フィールドとを有する。日時フィールドには温度測定日時が記録されている。温度フィールドには、センサ２８１により測定された温度が記録されている。環境履歴ＤＢ６１は１回の測定について１つのレコードを有する。
【００３４】
複数のセンサ２８１が使用される場合、それぞれのセンサによる測定結果を記録する環境履歴ＤＢ６１が設けられる。複数のセンサは温度以外に湿度や風量などを測定するものである。同一のタイミングで複数のセンサ２８１による温度測定が行なわれる場合、環境履歴ＤＢ６１はそれぞれのセンサ２８１による測定結果を記録するフィールドを有してもよい。
【００３５】
図６は、分析結果ＤＢ６２のレコードレイアウトを説明する説明図である。分析結果ＤＢ６２は、試薬容器４０から分注ノズルにより試薬を取り出した履歴および分析結果ならびに分取した試薬の合否を記録するＤＢである。
【００３６】
分析結果ＤＢ６２は、試薬名フィールド、ロット番号フィールド、第１期限日フィールド、日時フィールド、イベントフィールド、分析結果フィールドおよび合否判定フィールドを有する。試薬名フィールドには試薬の名称が記録されている。ロット番号フィールドには、試薬のロット番号が記録されている。第１期限日フィールドには、試薬の製造時に定められた有効期限が記録されている。ロット番号および有効期限は、試薬容器４０のラベルに記録されている。
【００３７】
日時フィールドには、イベントが生じた日時が記録されている。イベントフィールドには、試薬容器４０に生じたイベントの内容が記録されている。「取り付け」は、試薬容器４０を試薬保管部３８の所定の位置に取り付けたことを意味する。「分取」は、分注ノズルを用いて試薬容器４０から所定量の試薬を取り出したことを意味する。
【００３８】
分析結果フィールドには、分取した試薬を分析した結果が記録されている。図６においては、基準値に対する試薬の濃度が分析結果フィールドに記録されている。単位はパーセントである。「−」は、分析を行なわなかったことを意味する。
【００３９】
合否判定フィールドには、分析結果に基づいて判定された試薬の合否が記録されている。「−」は、合否判定を行なわなかったことを意味する。「合格」は試薬が試験に合格したことを、「不合格」は試薬が試験に合格しなかったことをそれぞれ意味する。図６においては、濃度が基準値からプラスマイナス２パーセントの範囲を超えた場合に「不合格」であると判定されている。
【００４０】
分析結果フィールドおよび合否判定フィールドのデータは、合否判定を行なうオペレータにより入力される。試薬の状態を分析する分析装置から出力されたデータが、分析結果フィールドおよび合否判定フィールドに自動的に記録されてもよい。分析結果ＤＢ６２は、１回のイベントについて１つのレコードを有する。
【００４１】
図７は、教師データＤＢ６３のレコードレイアウトを説明する説明図である。教師データＤＢ６３は、履歴の特徴量と、将来の日付における合否とを関連づけて記録したＤＢである。教師データＤＢ６３は、試薬フィールド、履歴フィールドおよび合否フィールドを有する。教師データＤＢ６３は、１組の教師データについて、１つのフィールドを有する。
【００４２】
試薬フィールドには、試薬の名称が記録される。履歴フィールドは、日数フィールド、分取回数フィールド、平均温度フィールドおよび最高温度フィールド等の、履歴の各特徴量を記録するサブフィールドを有する。合否フィールドは、１日後フィールド、２日後フィールド等の、各日数における合否判定結果を記録するサブフィールドを有する。教師データＤＢ６３は、環境履歴ＤＢ６１および分析結果ＤＢ６２に基づいて、後述する手順により生成される。
【００４３】
図８は、試薬履歴ＤＢ６４のレコードレイアウトを説明する説明図である。試薬履歴ＤＢ６４は、試薬保管部３８に保管されている試薬容器４０の使用状況を記録するＤＢである。試薬履歴ＤＢ６４は、試薬名フィールド、ロット番号フィールド、第１期限日フィールド、日時フィールドおよびイベントフィールドを有する。
【００４４】
試薬名フィールドには、試薬の名称が記録されている。ロット番号フィールドには、試薬のロット番号が記録されている。第１期限日フィールドには、試薬の製造時に定められた有効期限が記録されている。日時フィールドには、イベントが生じた日時が記録されている。イベントフィールドには、試薬容器４０に生じたイベントの内容が記録されている。試薬履歴ＤＢ６４は、１回のイベントについて１つのレコードを有する。
【００４５】
図９は、試薬期限ＤＢ６５のレコードレイアウトを説明する説明図である。試薬期限ＤＢ６５は、試薬保管部３８に保管されている各試薬容器４０の使用期限を記録するＤＢである。試薬期限ＤＢ６５は、位置フィールド、試薬名フィールド、ロット番号フィールド、開封日フィールド、第１期限日フィールド、第２期限日フィールドおよび算出日フィールドを有する。
【００４６】
位置フィールドには、試薬保管部３８内の位置が記録されている。試薬名フィールドには、試薬の名称が記録されている。ロット番号フィールドには、試薬のロット番号が記録されている。開封日フィールドには、試薬容器４０から第１キャップ４１が取り外され、試薬保管部３８に設置された日付が記録されている。
【００４７】
第１期限日フィールドには、試薬の製造時に定められた有効期限が記録されている。第２期限日フィールドには、学習モデル５１を用いて推定された、試薬が合格である最終の日付、つまり開封後有効期限が記録されている。算出日フィールドには、第２期限日フィールドの日付を算出した日付が記録されている。
【００４８】
図９のＮｏ．１のレコードを例にして具体的に説明する。試薬保管部３８の「Ｎｏ．１」の位置に、「試薬Ｂ」が入ったロット番号「２２２２２２」の試薬容器４０が保管されている。開封日は「２０１９年１月２２日」であり、製造時に定められた有効期限は「２０１９年７月５日」である。
【００４９】
開封日から、算出日である「２０１９年４月８日」までの間の履歴の特徴量を学習モデル５１に入力し、翌日以降の各日付における合格確率を算出する。合格確率が所定の閾値以上である最も遠い日付が、第２期限日フィールドに記録された「２０１９年７月１日」である。ただし、最も遠い日付が第１期限日フィールドに記録された有効期限よりも遅い場合、第２期限日フィールドには第１期限日と同一の日付が記録される。
【００５０】
図１０は、画面例を説明する説明図である。図１０に示す画面は、オペレータが特定の検査用の試薬の残量表示を指示した場合に、制御部２１が表示部２５に表示する画面の一例である。図１０に示す画面は、分析項目欄６６、第１試薬名欄６４１、第１試薬概要欄６２１、第１試薬残期間欄６３１、第２試薬名欄６４２、第２試薬概要欄６２２および第２試薬残期間欄６３２を含む。
【００５１】
分析項目欄６６には、自動分析装置２０を用いて実施する分析項目が表示されている。第１試薬名欄６４１および第２試薬名欄６４２には、分析項目欄６６に表示された分析を行なう際に用いられる第１試薬と第２試薬の名称がそれぞれ表示されている。第１試薬名欄６４１および第２試薬名欄６４２の右側には、それぞれの試薬の残量が模式図で表示されている。
【００５２】
第１試薬概要欄６２１には、第１試薬の残テスト数、すなわち残量と、ロット番号とが表示されている。第１試薬残期間欄６３１には、図９を使用して説明した第１期限日と第２期限日のうち、早く到来する方の日付までの残期間が表示されている。同様に、第２試薬概要欄６２２には、第２試薬の残テスト数と、ロット番号とが表示されている。第２試薬残期間欄６３２には、第２試薬の残期間が表示されている。
【００５３】
第１試薬残期間欄６３１および第２試薬残期間欄６３２に表示される残期間は、図１０の画面を表示する日から、試薬期限ＤＢ６５の第２期限日フィールドに記録されている日付までの間の期間である。
【００５４】
残テスト数は、新品の試薬容器４０の使用可能回数から、試薬履歴ＤＢ６４に記録された分取回数を減算して算出される。試薬保管部３８内に設けられた残量センサにより検出された試薬の残量に基づいて、残テスト数が算出および表示されてもよい。
【００５５】
図１１は、画面例を説明する説明図である。図１１に示す画面は、試薬の残期間が所定の閾値よりも短い場合に、制御部２１が表示部２５に表示する画面である。制御部２１は、ネットワークを介して、オペレータが使用するパソコン等の情報処理装置に図１１を使用して説明する画面を表示させても良い。
【００５６】
図１１に示す画面は、分析項目欄６６、第１試薬通知欄６６１および第２試薬通知欄６６２および発注ボタン６７を含む。分析項目欄６６には、分析項目が表示されている。第１試薬通知欄６６１には、第１試薬の名称、残量および残期間が表示されている。第２試薬通知欄６６２には、第２試薬の名称、残量および残期間が表示されている。
【００５７】
オペレータが発注ボタンを選択した場合、分析項目欄６６に表示された検査に使用する試薬のセットを発注する旨の情報が、ネットワークを通じて送信される。
【００５８】
制御部２１は、残テスト数が所定の数よりも小さい場合に図１１に示す画面と同様の画面を用いてオペレータに通知してもよい。
【００５９】
図１２は、プログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。制御部２１は、期限を算出する対象試薬を取得する（ステップＳ５０１）。対象試薬は、たとえば試薬期限ＤＢ６５に記録されている試薬のうち、算出日フィールドに記録された算出日から所定の期間が経過した試薬である。制御部２１は、試薬期限ＤＢ６５に記載されている試薬を順番に対象試薬に設定しても良い。
【００６０】
制御部２１は、試薬が保管されてきた環境の履歴を抽出する（ステップＳ５０２）。具体的には、制御部２１は、試薬容器４０が試薬保管部３８に保管されている期間の環境履歴を環境履歴ＤＢ６１から抽出する。制御部２１は、ステップＳ５０２で抽出した環境履歴と、試薬履歴ＤＢ６４に記録されたイベントの履歴とに基づいて、特徴量を抽出する（ステップＳ５０３）。
【００６１】
制御部２１は、試薬に対応する学習モデル５１を選択して取得する（ステップＳ５０４）。制御部２１は、選択した学習モデル５１にステップＳ５０３で抽出した特徴量を入力し、翌日以降のそれぞれの日において試薬が合格である確率を取得する（ステップＳ５０５）。
【００６２】
制御部２１は、所定の閾値以上の合格確率を有する最終の日までの残期間を判定する（ステップＳ５０６）。制御部２１は、プログラムを実行している日付と、残期間とに基づいて、第２期限日を算出する（ステップＳ５０７）。制御部２１は、算出した第２期限日と、試薬履歴ＤＢ６４の第１期限日フィールドに記録された第１期限日とを比較して、第１期限日の方が早いか否かを判定する（ステップＳ５０８）。
【００６３】
第１期限日、すなわち、試薬の製造時に定められた有効期限の方が早いと判定した場合（ステップＳ５０８でＹＥＳ）、制御部２１は、第２期限日は第１期限日と同一の日であると判定する（ステップＳ５０９）。第１期限日の方が早くないと判定した場合（ステップＳ５０８でＮＯ）、またはステップＳ５０９の終了後、制御部２１は試薬期限ＤＢ６５の第２期限日フィールドおよび算出日フィールドを更新する（ステップＳ５１０）。
【００６４】
制御部２１は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ５１１）。処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ５１１でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５０１に戻る。処理を終了すると判定した場合（ステップＳ５１１でＹＥＳ）、制御部２１は、試薬期限ＤＢ６５の第２期限日フィールドを検索して、残期間、すなわち第２期限日までの日数が所定の閾値以下である試薬があるか否かを判定する（ステップＳ５１２）。
【００６５】
残期間が閾値以下である試薬が存在すると判定した場合（ステップＳ５１２でＹＥＳ）、制御部２１は、図１１を使用して説明した画面を出力して、オペレータに通知する（ステップＳ５１３）。残期間が閾値以下である試薬が存在しないと判定した場合（ステップＳ５１２でＮＯ）、またはステップＳ５１３の終了後、制御部２１は処理を終了する。
【００６６】
図１３は、教師データＤＢ６３を作成するプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。図１３を使用して説明するプログラムは、制御部２１、または、図示を省略する外部の情報処理装置で実行される。外部の情報処理装置は、たとえば汎用のパソコン、分散処理を行なう複数のパソコン、大型計算機等である。なお、図１３を使用して説明するプログラムが外部の情報処理装置で実行される場合、作成された教師データＤＢ６３も外部の情報処理装置または外部の大容量記憶装置に記録される。
【００６７】
以下の説明では図１３に示すブログラムが制御部２１で実行される場合を例にして説明する。制御部２１は、１つの試薬容器４０を試薬保管部３８に取り付けてから、試薬が不合格であると判定されるまでの分析結果を、分析結果ＤＢ６２から取得する（ステップＳ５２１）。
【００６８】
制御部２１は、教師データＤＢ６３に新規レコードを作成する（ステップＳ５２２）。制御部２１は、ステップＳ５２１で取得した分析結果の範囲で、教師データを作成する日付を選択する（ステップＳ５２３）。
【００６９】
制御部２１は、試薬が保管されてきた環境の履歴を抽出する（ステップＳ５２４）。具体的には、制御部２１は、試薬容器４０が試薬保管部３８に収容されてから、ステップＳ５２３で選択した日付までの環境履歴を環境履歴ＤＢ６１から抽出する。制御部２１は、ステップＳ５２４で抽出した環境履歴と、分析結果ＤＢ６２に記録されたステップＳ５２３で選択した日付までのイベントとに基づいて、特徴量を抽出する（ステップＳ５２５）。制御部２１は、抽出した特徴量をステップＳ５２２で作成したレコードの履歴フィールドに記録する（ステップＳ５２６）。
【００７０】
制御部２１は、ステップＳ５２２で作成したレコードの合否フィールドから未処理で一番小さい日付に対応するサブフィールドを処理対象にする。制御部２１は、処理対象のサブフィールドに相当する日付を算出する。制御部２１は、分析結果ＤＢ６２を参照して、算出した日付よりも後ろに、合否判定フィールドに「合格」が記録されたレコードがあるか否かを判定する（ステップＳ５２７）。
【００７１】
「合格」が記録されたサブフィールドが存在すると判定した場合（ステップＳ５２７でＹＥＳ）、制御部２１は処理中のサブフィールドに「合格」を記録する（ステップＳ５２８）。制御部２１は、合否フィールドの処理を終了したか否かを判定する（ステップＳ５２９）。終了していないと判定した場合（ステップＳ５２９でＮＯ）、制御部２１は合否フィールドの次のサブフィールドを処理対象にする（ステップＳ５３０）。制御部２１はステップＳ５２７に戻る。
【００７２】
「合格」が記録されたサブフィールドが存在しないと判定した場合（ステップＳ５２７でＮＯ」、制御部２１は処理中のサブフィールドに「不合格」を記録する（ステップＳ５４１）。制御部２１は、合否フィールドの処理を終了したか否かを判定する（ステップＳ５４２）。終了していないと判定した場合（ステップＳ５４２でＮＯ）、制御部２１は合否フィールドの次のサブフィールドを処理対象にする（ステップＳ５４３）。制御部２１はステップＳ５４１に戻る。
【００７３】
合否フィールドの処理を終了したと判定した場合（ステップＳ５２９でＹＥＳ、または、ステップＳ５４２でＹＥＳ）、制御部２１はステップＳ５２１で取得した分析結果からの教師データ作成を終了するか否かを判定する（ステップＳ５５１）。終了しないと判定した場合（ステップＳ５５１でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５２２に戻る。
【００７４】
終了すると判定した場合（ステップＳ５５１でＹＥＳ）、制御部２１は処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ５５２）。終了しないと判定した場合（ステップＳ５５２でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５２１に戻る。終了すると判定した場合（ステップＳ５５２でＹＥＳ）、制御部２１は処理を終了する。
【００７５】
図１３を使用して説明したプログラムにより作成された教師データＤＢ６３に基づく機械学習により、学習モデル５１が生成される。複数の自動分析装置２０から得たデータに基づいて生成された教師データＤＢ６３を統合して使用することにより、教師データＤＢ６３に記録される教師データの量を増やして、学習モデル５１の精度を高めることができる。
【００７６】
学習モデル５１は、制御部２１、図示を省略するパソコン、分散処理を行なう複数のパソコン、大型計算機、または、大型計算機上で動作する仮想マシンで生成される。学習モデル５１は、クラウドコンピューティングシステムまたは量子コンピュータにより生成されても良い。
【００７７】
生成された学習モデル５１は、ネットワークを通じてそれぞれの自動分析装置２０に配信されて、使用される。教師データＤＢ６３および学習モデル５１を適宜更新し、再学習によって得られた精度の高い学習モデル５１が使用されるようにしても良い。たとえば、学習モデル５１を用いて有効期限直前または有効期限が切れたと判定された試薬容器４０から試薬を取り出して分析し、その結果を用いて教師データＤＢ６３に教師データを追加してもよい。
【００７８】
本実施の形態によると、試薬容器４０の履歴に基づいて残期間を判定する自動分析装置２０を提供できる。したがって、劣化が進んでいない試薬の廃棄を防止する自動分析装置２０を提供できる。
【００７９】
本実施の形態によると、残期間が所定の時間よりも短くなった場合に、自動的にオペレータに通知する自動分析装置２０を提供できる。また、通知を受けたオペレータが試薬の発注を指示できる自動分析装置２０を提供できる。
【００８０】
本実施の形態によると、１つの試薬が「不合格」になるまでの履歴を調査した１組の分析結果から、複数の教師データを生成できる。試薬ごとに生成した学習モデル５１を使用することにより、試薬の成分に応じて残期間を判定する自動分析装置２０を提供できる。なお、成分が類似する等の理由により、類似する特性を有することが判っている試薬同士は、共通の学習モデル５１を使用して判定を行なっても良い。
【００８１】
［実施の形態２］
本実施の形態は、１日ごとの履歴を学習モデル５１に入力する自動分析装置２０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
【００８２】
図１４および図１５は、実施の形態２の学習モデル５１の概要を説明する説明図である。たとえば試薬Ａ学習モデル５２は、１０日目学習モデル５２１、２０日目学習モデル５２２、３０日目学習モデル５２３および４０日目学習モデル５２４等の複数の学習モデルを含む。同様に試薬Ｂ学習モデル５３は、１０日目学習モデル５３１、２０日目学習モデル５３２、３０日目学習モデル５３３および４０日目学習モデル５３４等の複数の学習モデルを含む。
【００８３】
以下の説明ではＰ日目の学習モデル５１を例にして説明する。図１５に示すように、それぞれの学習モデル５１の入力層５１１には、たとえば１日目の使用回数、１日目の平均温度等、開封後Ｐ日目まで、１日ごとの特徴量が入力される。
【００８４】
出力層５１３には、Ｐ＋１日目に試薬が合格である確率、Ｐ＋２日後に試薬が合格である確率等が出力される。
【００８５】
学習モデル５１は、後述するように履歴から抽出された特徴量と、各日数後の合否との組合せを複数記録した教師データＤＢ６３に基づいて、ＣＮＮまたはランダムフォレスト等の任意の機械学習手法を用いて作成される。
【００８６】
なお、図１４および図１５に示す日数はいずれも例示である。各試薬に関する学習モデル５１は、試薬を開封後の任意の日数のそれぞれに対応する学習モデルを有する。入力層５１１には、たとえば２日ごと、３日ごと、または半日ごと等、任意の期間の履歴に対応する特徴量の入力を受け付けても良い。入力層５１１は、たとえば１日目から１０日目までの履歴に対応する特徴量と、１１日目以降の毎日の特徴量等、異なる長さの期間の履歴に対応する特徴量を受け付けてもよい。
【００８７】
図１６は、実施の形態２の教師データＤＢ６３のレコードレイアウトを説明する説明図である。教師データＤＢ６３は、履歴の特徴量と、将来の日付における合否とを関連づけて記録したＤＢである。教師データＤＢ６３は、試薬フィールド、日数Ｐフィールド、履歴フィールドおよび合否フィールドを有する。
【００８８】
試薬フィールドには、試薬の名称が記録されている。日数Ｐフィールドには、試薬を開封した後の日数が記録されている。
【００８９】
履歴フィールドは、第１日フィールドから第Ｐ日フィールドまでの各フィールドを有する。図１６は、日数Ｐが１０日である場合を示す。第１日目フィールドから第Ｐ日目フィールドまでは、それぞれ分取回数フィールド、平均温度フィールドおよび図示を省略する最高温度フィールド等の、履歴の各特徴量を記録するサブフィールドを有する。
【００９０】
合否フィールドは、Ｐ＋１日後以降の各日数における合否判定結果を記録するサブフィールドを有する。教師データＤＢ６３は、１組の教師データについて、１つのフィールドを有する。教師データＤＢ６３は、環境履歴ＤＢ６１および分析結果ＤＢ６２に基づいて生成される。
【００９１】
図１７は、実施の形態２のプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。制御部２１は、期限を算出する対象試薬を取得する（ステップＳ５６１）。制御部２１は、対象試薬を開封した後に経過した日数に基づいて、使用する学習モデル５１を選択する（ステップＳ５６２）。合致する日数の学習モデル５１が存在しない場合には、制御部２１は、最も近い日数の学習モデル５１を選択するか、または、開封後の日数よりも短い日数に対応する学習モデル５１を選択する。
【００９２】
制御部２１は、試薬容器４０が試薬保管部３８に収容されて以降の１日分の環境履歴を環境履歴ＤＢ６１から抽出する（ステップＳ５６３）。制御部２１は、ステップＳ５６３で抽出した環境履歴と、試薬履歴ＤＢ６４に記録されたイベントの履歴とに基づいて、１日分の特徴量を算出する（ステップＳ５６４）。
【００９３】
制御部２１は、ステップＳ５６２で選択した学習モデル５１の入力層５１１に応じた日数の特徴量の抽出を終了したか否かを判定する（ステップＳ５６５）。抽出していないと判定した場合（ステップＳ５６５でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５６３に戻る。
【００９４】
抽出したと判定した場合（ステップＳ５６５でＹＥＳ）、制御部２１は、ステップＳ５６２で選択した学習モデル５１にステップＳ５６４で抽出した特徴量を入力し、翌日以降のそれぞれの日において試薬が合格である確率を取得する（ステップＳ５６６）。
【００９５】
制御部２１は、所定の閾値以上の合格確率を有する最終の日までの残期間を判定する（ステップＳ５６７）。制御部２１は、プログラムを実行している日付と、残期間とに基づいて、第２期限日を算出する（ステップＳ５６８）。制御部２１は、算出した第２期限日と、試薬履歴ＤＢ６４の第１期限日フィールドに記録された第１期限日とを比較して、第１期限日の方が早いか否かを判定する（ステップＳ５６９）。
【００９６】
第１期限日、すなわち、試薬の製造時に定められた有効期限の方が早いと判定した場合（ステップＳ５６９でＹＥＳ）、制御部２１は、第２期限日は第１期限日と同一の日であると判定する（ステップＳ５７０）。第１期限日の方が早くないと判定した場合（ステップＳ５６９でＮＯ）、またはステップＳ５７０の終了後、制御部２１は試薬期限ＤＢ６５の第２期限日フィールドおよび算出日フィールドを更新する（ステップＳ５７１）。
【００９７】
制御部２１は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ５７２）。処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ５７２でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５６１に戻る。処理を終了すると判定した場合（ステップＳ５７２でＹＥＳ）、制御部２１は、試薬期限ＤＢ６５の第２期限日フィールドを検索して、残期間、すなわち第２期限日までの日数が所定の閾値以下である試薬があるか否かを判定する（ステップＳ５７３）。
【００９８】
残期間が閾値以下である試薬が存在すると判定した場合（ステップＳ５７３でＹＥＳ）、制御部２１は、図１１を使用して説明した画面を出力して、オペレータに通知する（ステップＳ５７４）。残期間が閾値以下である試薬が存在しないと判定した場合（ステップＳ５７３でＮＯ）、またはステップＳ５７４の終了後、制御部２１は処理を終了する。
【００９９】
本実施の形態によると、１日ごとの特徴量を学習モデル５１に入力するため、精度の高い予測を行なう自動分析装置２０を提供できる。なお、たとえば２日ごと、または半日ごと等の、任意の区切りで抽出した特徴量を使用しても良い。
【０１００】
［実施の形態３］
本実施の形態は、履歴を示すグラフを学習モデル５１に入力する自動分析装置２０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
【０１０１】
図１８は、実施の形態３の学習モデル５１への入力データを説明する説明図である。図１８Ａは、試薬の温度履歴を示すグラフである。横軸は、試薬容器４０から第１キャップ４１を外して開封した後の日数を示す。縦軸は、試薬保管部３８内の温度を示す。図１８Ａは、センサ２８１による最新の測定値までの温度変化を折れ線グラフで示す。
【０１０２】
図１８Ｂは、試薬容器４０から分注ノズルを用いて所定量の試薬を取り出した回数の履歴を示す。横軸は、試薬容器４０から第１キャップ４１を外して開封した後の日数を示す。縦軸は、分取回数を示す。図１８Ｂは、センサ２８１による最新の測定値までの分取回数を棒グラフで示す。
【０１０３】
図１９は、実施の形態３の学習モデル５１の概要を説明する説明図である。本実施の形態の学習モデル５１は、入力層５１１、中間層５１２、出力層５１３および図示を省略する畳み込み層とプーリング層とを有するニューラルネットワークモデルにより構成される。
【０１０４】
図１８を使用して説明したグラフがたとえばビットマップ等の図面データの形式で学習モデル５１に入力される。入力されたグラフは、図示を省略する畳み込み層およびプーリング層により繰り返し処理が行なわれた後に、入力層５１１に入力される。出力層５１３からは、１日後に試薬が合格である確率、２日後に試薬が合格である確率等が出力される。
【０１０５】
温度のグラフと分取回数のグラフとが１枚の画像で学習モデル５１に入力されても、温度のグラフの画像と、分取回数のグラフの画像とが別々に学習も出る５１に入力されても良い。図３に例示するように、温度と分取回数とを１つのグラフにした画像が学習モデル５１に入力されても良い。
【０１０６】
図２０は、実施の形態３の学習モデル５１への入力データの変形例を説明する説明図である。図２０Ａおよび図２０Ｂは、図１８Ａおよび図１８Ｂと同様であるため、説明を省略する。図２０Ｃは、試薬の気圧履歴を示すグラフである。図２０Ｃの横軸は、横軸は、試薬容器４０から第１キャップ４１を外して開封した後の日数を示す。縦軸は、気圧を示す。なお、図２０Ｃはたとえば気象庁等の公的機関から公表されるデータに基づいて作成されたグラフであっても良い。
【０１０７】
入力データにグラフを使用することにより、測定頻度の異なる複数の環境履歴データを容易に利用できる自動分析装置２０を提供できる。
【０１０８】
学習モデル５１は、グラフの元データと、各日数後の合否との組合せを複数記録した教師データＤＢ６３に基づいて、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network：再起型ニューラルネットワーク）等の時系列データの予測に適した任意の機械学習手法を用いて作成されても良い。時系列の影響を反映した予測を精度良く行なう自動分析装置２０を提供できる。
【０１０９】
［実施の形態４］
本実施の形態は、残期間を延ばす推奨設定を表示する自動分析装置２０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
【０１１０】
図２１は、実施の形態４の画面例を説明する説明図である。図２１に示す画面は、オペレータが特定の検査用の試薬の残量表示を指示した場合に、制御部２１が表示部２５に表示する画面の一例である。図２１に示す画面は、図１０を使用して説明した分析項目欄６６、第１試薬名欄６４１、第１試薬概要欄６２１、第１試薬残期間欄６３１、第２試薬名欄６４２、第２試薬概要欄６２２および第２試薬残期間欄６３２に加えて、アドバイス欄６８を含む。
【０１１１】
アドバイス欄６８には、残期間を延長するためのアドバイスと、そのアドバイスを実行した場合に期待される効果が表示されている。
【０１１２】
図２２は、実施の形態４の試薬期限ＤＢ６５のレコードレイアウトを説明する説明図である。試薬期限ＤＢ６５は、試薬保管部３８に保管されている各試薬容器４０の使用期限を記録するＤＢである。試薬期限ＤＢ６５は、位置フィールド、試薬名フィールド、ロット番号フィールド、開封日フィールド、第１期限日フィールド、第２期限日フィールド、第３期限フィールド。仮履歴フィールドおよび算出日フィールドを有する。
【０１１３】
位置フィールドには、試薬保管部３８内の位置が記録されている。試薬名フィールドには、試薬の名称が記録されている。ロット番号フィールドには、試薬のロット番号が記録されている。開封日フィールドには、試薬容器４０から第１キャップ４１が取り外された日付が記録されている。
【０１１４】
第１期限日フィールドには、試薬の製造時に定められた有効期限が記録されている。第２期限日フィールドには、学習モデル５１を用いて推定された、試薬が合格である最終の日付が記録されている。第３期限日フィールドには、試薬容器４０が今後保管される条件を改善して試薬の有効期限を延長した場合の期限日が記録されている。仮履歴フィールドには、第３期限日の算出に使用した仮の履歴が記録されている。算出日フィールドには、第２期限日フィールドの日付を算出した日付が記録されている。
【０１１５】
第３期限日フィールドおよび仮履歴フィールドの「−」は、有効期限を延長する推奨条件が算出されていないことを意味する。
【０１１６】
図２２のＮｏ．１のレコードを例にして具体的に説明する。試薬保管部３８の「Ｎｏ．１」の位置に、「試薬Ｂ」が入ったロット番号「２２２２２２」の試薬容器４０が保管されている。開封日は「２０１９年１月２２日」であり、製造時に定められた有効期限は「２０１９年７月５日」である。
【０１１７】
開封日から、算出日である「２０１９年４月８日」までの間の履歴の特徴量を学習モデル５１に入力して予測した第２期限日は、「２０１９年７月１日」である。試薬の保存条件の範囲内で、試薬が保管される条件を変更した場合、第３期限日フィールドに記録された「２０１９年７月５日」まで有効期限を延長できると予測されている。変更する試薬保管部３８の条件が、仮履歴フィールドに記録されている。算出日フィールドには、第２期限日フィールドの日付を算出した日付が記録されている。
【０１１８】
図２３は、実施の形態４のプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。ステップＳ５０８までの処理の流れは、図１２を使用して説明した実施の形態１の処理の流れと同一であるため、説明を省略する。
【０１１９】
第１期限日の方が早いと判定した場合（ステップＳ５０８でＹＥＳ）、制御部２１は、第２期限日は第１期限日と同一の日であると判定する（ステップＳ５０９）。第１期限日の方が早くないと判定した場合（ステップＳ５０８でＮＯ）、制御部２１は推奨算出のサブルーチンを起動する（ステップＳ５８１）。推奨算出のサブルーチンは、今後の試薬保管部３８の推奨条件を算出するサブルーチンである。推奨算出のサブルーチンの処理の流れは後述する。
【０１２０】
ステップＳ５０９またはステップＳ５８１の終了後、制御部２１は試薬期限ＤＢ６５の第２期限日フィールド、第３期限日フィールド、仮履歴フィールドおよび算出日フィールドを更新する（ステップＳ５８２）。
【０１２１】
制御部２１は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ５１１）。以後の処理は、図１２を使用して説明した実施の形態１の処理の流れと同一であるため、説明を省略する。
【０１２２】
図２４は、推奨算出のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。制御部２１は、試薬容器４０が以後に保管される仮履歴を生成する（ステップＳ６０１）。仮履歴は、たとえば温度を下げる等の所定の条件に基づいて生成されるか、または、乱数に基づいて生成される。
【０１２３】
制御部２１は、試薬容器４０が試薬保管部３８に収容されて以降に環境履歴ＤＢ６１に記録された環境履歴と、試薬履歴ＤＢ６４に記録されたイベントの履歴と、ステップＳ６０１で生成した仮履歴とに基づいて、特徴量を抽出する（ステップＳ６０２）。制御部２１は、学習モデル５１にステップＳ６０２で抽出した特徴量を入力する。学習モデル５１から、翌日以降のそれぞれの日において試薬が合格である確率が出力される（ステップＳ６０３）。
【０１２４】
制御部２１は、所定の閾値以上の合格確率を有する最終の日までの残期間を判定する（ステップＳ６０４）。制御部２１は、プログラムを実行している日付と、残期間とに基づいて、第３期限日を算出する（ステップＳ６０５）。制御部２１は、算出した第３期限日と、試薬履歴ＤＢ６４の第１期限日フィールドに記録された第１期限日とを比較して、第１期限日の方が早いか否かを判定する（ステップＳ６０６）。
【０１２５】
第１期限日の方が早いと判定した場合（ステップＳ６０６でＹＥＳ）、制御部２１は、第３期限日は第１期限日と同一の日であると判定する（ステップＳ６０７）。第１期限日の方が早くないと判定した場合（ステップＳ６０６でＮＯ）、またはステップＳ６０７の終了後、制御部２１は、第３期限日と第２期限日とを比較して、第２期限日の方が早いか否かを判定する（ステップＳ６０８）。
【０１２６】
第２期限日の方が早い（ステップＳ６０８でＹＥＳ）、すなわち仮履歴を採用することにより試薬の有効期限が延長される場合、制御部２１はステップＳ６０１で生成した仮履歴が推奨する条件であると判定する（ステップＳ６０９）。
【０１２７】
第２期限日の方が早くない（ステップＳ６０８でＮＯ）、すなわちステップＳ６０１で生成した仮履歴に有効期限を延長する効果がないと判定した場合、制御部２１は処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ６１１）。処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ６１１でＮＯ）、制御部２１はステップＳ６０１に戻る。
【０１２８】
処理を終了すると判定した場合（ステップＳ６１１でＹＥＳ）、制御部２１は推奨する条件がないと判定する（ステップＳ６１２）。ステップＳ６０９またはステップＳ６１２の終了後、制御部２１は処理を終了する。
【０１２９】
本実施の形態によると、試薬の使用期限を延長する効果がある推奨条件を算出して表示する自動分析装置２０を提供できる。オペレータは、たとえば、特に高価な試薬、または、次の納期まで時間を要する試薬の使用期限を延長するように、自動分析装置２０を設定できる。
【０１３０】
［実施の形態５］
本実施の形態は、所定の計算式に基づいて試薬の残期間を予測する自動分析装置２０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
【０１３１】
図２５は、濃度履歴ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。濃度履歴ＤＢは、試薬保管部３８に保管されている試薬の濃度履歴を記録するＤＢである。濃度履歴ＤＢは、試薬名フィールド、ロット番号フィールド、日付フィールド、試薬残量フィールドおよび試薬濃度フィールドを有する。
【０１３２】
試薬名フィールドには、試薬の名称が記録されている。ロット番号フィールドには、試薬のロット番号が記録されている。日付フィールドには日付が記録されている。試薬残量フィールドには、日付フィールドに記録された日付が終了する時点での試薬の残量が記録されている。試薬濃度フィールドには、日付フィールドに記録された日付が終了する時点での試薬の濃度が記録されている。
【０１３３】
濃度履歴ＤＢは、１日について１つのレコードを有する。本実施の形態においては、毎日一回、たとえば深夜に、後述するプログラムにより試薬保管部３８に保管されたそれぞれの試薬の残量および濃度が計算されて、試薬濃度ＤＢに記録される。
【０１３４】
試薬を開封してｎ日後の試薬の残量Ｑnは、前日の残量Ｑn-1から当日の分取量と蒸発量Ｄとを減算する（１）式により算出される。
Ｑn＝Ｑn-1−Ｕ×Ｎn−Ｄ  ‥‥‥  （１）
Ｑnは、ｎ日後の試薬の残量である。
Ｑn-1は、ｎ−１日後の試薬の残量である。
Ｕは、１回に分取される試薬の量である。
Ｎnは、ｎ日後の試薬の分取回数である。
Ｄは、１日に蒸発する試薬の溶媒の量である。
【０１３５】
試薬を開封してｎ日後の試薬の濃度Ｃｎは、前日の濃度Ｃn-1と、残量Ｑnとに基づいて、（２）式により算出される。
Ｃｎ＝Ｃn-1×（Ｑn-1−Ｕ×Ｎn）／Ｑn  ‥‥‥  （２）
Ｃnは、ｎ日後の試薬の濃度である。
Ｃn-1は、ｎ−１日後の試薬の濃度である。
【０１３６】
（２）式は、ｎ−１日後の残量Ｑn-1からＮn回分取された残りの試薬残量から、蒸発量Ｄの溶媒が蒸発した場合に、濃度Ｃn-1の試薬が（Ｑn-1−Ｕ×Ｎn）／Ｑn倍に濃縮されることを意味する。
【０１３７】
ｎ日後の時点における試薬の残期間ｄ日後の許容濃度Ｓn+dは、（３）式により算出される。
Ｓn+d＝｛Ｖn／（Ｖn−ｄ×Ｄ）｝×Ｃn  ‥‥‥  （３）
Ｖnは、ｎ日後の試薬残量Ｑnから試薬の規定使用可能回数が残り１回になるまで試薬量を差し引いたと仮定した場合の、仮定残量である。
Ｓn+dは、試薬を開封してからｎ＋ｄ日後の試薬の許容濃度である。
【０１３８】
（３）式は仮定残量Ｖnから、ｄ日分の蒸発量ｄ×Ｄの溶媒が蒸発した場合に、濃度Ｃnの試薬が｛Ｖn／（Ｖn−ｄＤ）｝倍に濃縮されることを意味する。
つまり残期間ｄは（４）式により算出される。
ｄ＝Ｖn／Ｄ−（Ｖn×Ｃn）／（Ｄ×Ｓn+d）  ‥‥‥  （４）
【０１３９】
（４）式はｎ日後の試薬残量ＱnからＣnおよびＶnを算出することで、試薬濃度が許容試薬濃度Ｓn+dとなる残期間ｄを算出できることを意味する。
【０１４０】
試薬の許容濃度Ｓn+dは、たとえば試薬の基準濃度の５パーセント増しである。あるいは２パーセント増しまたは１パーセント増しでもよい。試薬の許容濃度Ｓn+dは、試薬ごとに異なる値に定められても良い。たとえばそれぞれの試薬を用いた実験により、分析結果に影響を与えない試薬の濃度を定めることができる。１回に分取される試薬の量Ｕは、自動分析装置２０の仕様により定められる。
【０１４１】
一日に蒸発する試薬の量Ｄは、たとえば標準的な環境および標準的な試薬を基準にして定めた定数である。たとえば１μＬ、２μＬ、５μＬなどである。一日に蒸発する試薬の量Ｄは、試薬ごとに定められていても良い。一日に蒸発する試薬の量Ｄは、温度および湿度等の、試薬保管部３８内の環境条件の関数で定められても良い。一日に蒸発する試薬の量Ｄは、試薬保管部３８内の環境条件を入力、蒸発する試薬の量Ｄを出力とする学習モデルにより推定されても良い。
【０１４２】
図２６は、実施の形態５のプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。制御部２１は、期限を算出する対象試薬を取得する（ステップＳ５０１）。制御部２１は、残期間算出のサブルーチンを起動する（ステップＳ６３２）。残期間算出のサブルーチンは、（１）式から（４）式に基づいて試薬の残期間ｄを算出するサブルーチンである。残期間算出のサブルーチンの処理の流れは後述する。
【０１４３】
制御部２１は、プログラムを実行している日付と、残期間とに基づいて、第２期限日を算出する（ステップＳ５０７）。以後の処理は、図１２を使用して説明したプログラムの処理の流れと同一であるため、説明を省略する。
【０１４４】
図２７は、残期間算出のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。残期間算出のサブルーチンは、（１）式から（４）式に基づいて試薬の残期間ｄを算出するサブルーチンである。
【０１４５】
制御部２１は、試薬名、ロット番号、日付およびイベントをキーにして試薬履歴ＤＢ６４を検索して、当日の試薬の分取回数Ｎｎおよび残りの試験回数を取得する（ステップＳ６４０）。制御部２１は、試薬名、ロット番号および前日の日付をキーにして濃度履歴ＤＢを検索してレコードを抽出する。制御部２１は、抽出したレコードの試薬残量フィールドから前日の試薬残量Ｑn-1を、試薬濃度フィールドから前日の試薬濃度Ｃn-1を、それぞれ取得する（ステップＳ６４１）。
【０１４６】
制御部２１は、（１）式に基づいて当日の試薬残量Ｑnを算出する（ステップＳ６４２）。制御部２１は、（２）式に基づいて当日の試薬濃度Ｃnを算出する（ステップＳ６４３）。制御部２１は、濃度履歴ＤＢに新しいレコードを追加して、日付、試薬残量Ｑnおよび試薬濃度Ｃnをそれぞれ記録する（ステップＳ６４４）。
【０１４７】
制御部２１は、試薬の残り使用回数から１を減算した値と、１回に分取される試薬の量Ｕとを積算して、残り１回までの使用量を算出する。制御部２１は、試薬残量Ｑnから、残り１回までの使用量を減算して、試薬の使用可能回数が残り１回である場合の仮定残量Ｖnを算出する（ステップＳ６４５）。制御部２１は、（４）式に基づいて残期間ｄを算出する（ステップＳ６４６）。制御部２１は、以上で処理を終了する。
【０１４８】
なお、試薬の残量Ｑnおよび試薬の濃度Ｃｎは、（１）式および（２）式により算出する代わりに実測されても良い。たとえばオペレータは１０日に１回等の所定の間隔で試薬の残量Ｑnおよび試薬の濃度Ｃｎを実測して、その結果を自動分析装置に入力してもよい。制御部２１は、実測値が入力された日には、入力された試薬の残量Ｑnおよび試薬の濃度Ｃｎを使用し、実測値が入力されない日には（１）式および（２）式を使用する。
【０１４９】
本実施の形態によると、簡便な計算式に基づいて残期間を判定する自動分析装置２０を提供できる。たとえば、信頼度の高い学習モデル５１が完成するまでの間、本実施の形態を使用しながら、教師データを収集しても良い。
【０１５０】
残期間ｄの計算方法は（１）式から（４）式に限定しない。より精度の高い計算方法、または、より簡易的な計算方法等、任意の計算方法を採用できる。
【０１５１】
［実施の形態６］
図２８は、実施の形態６の自動分析装置２０の機能ブロック図である。自動分析装置２０は、試薬保管部３８、センサ２８１、履歴記録部８１、種類取得部８２、履歴取得部８３および出力部８５を備える。試薬保管部３８は、試薬を保管する。センサ２８１は、試薬保管部３８の環境を測定する。
【０１５２】
履歴記録部８１は、センサ２８１により測定された環境を記録する。種類取得部８２は、試薬保管部３８に保管された試薬の種類を取得する。履歴取得部８３は、試薬保管部３８に試薬が収容されて以降に履歴記録部８１に記録された履歴を取得する。出力部８５は、種類取得部８２が取得した試薬の種類、および、履歴取得部８３が取得した履歴に基づいて、試薬を使用可能な残期間に関する予測を出力する
【０１５３】
［実施の形態７］
本実施の形態は、汎用のコンピュータ９０とプログラム９７とを組み合わせて動作させることにより、本実施の形態の自動分析装置２０を実現する形態に関する。図２９は、実施の形態７の自動分析装置２０の構成を示す説明図である。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
【０１５４】
本実施の形態の自動分析装置２０は、コンピュータ９０と、分析部３０とを含む。コンピュータ９０は、制御部２１、主記憶装置２２、補助記憶装置２３、通信部２４、表示部２５、入力部２６、読取部２７、分析部Ｉ／Ｆ２９およびバスを備える。コンピュータ９０は、汎用のパーソナルコンピュータ、タブレットまたはサーバコンピュータ等の情報機器である。分析部３０は、試薬保管部３８、検体受付部３９およびセンサ２８１を備える。
【０１５５】
プログラム９７は、可搬型記録媒体９６に記録されている。制御部２１は、読取部２７を介してプログラム９７を読み込み、補助記憶装置２３に保存する。また制御部２１は、コンピュータ９０内に実装されたフラッシュメモリ等の半導体メモリ９８に記憶されたプログラム９７を読出しても良い。さらに、制御部２１は、通信部２４および図示しないネットワークを介して接続される図示しない他のサーバコンピュータからプログラム９７をダウンロードして補助記憶装置２３に保存しても良い。
【０１５６】
プログラム９７は、コンピュータ９０の制御プログラムとしてインストールされ、主記憶装置２２にロードして実行される。これにより、コンピュータ９０と分析部３０とは、上述した自動分析装置２０として機能する。
【０１５７】
各実施例で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組合せ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１５８】
２０    自動分析装置
２１    制御部
２２    主記憶装置
２３    補助記憶装置
２４    通信部
２５    表示部
２６    入力部
２７    読取部
２８    センサＩ／Ｆ
２８１  センサ
２９    分析部Ｉ／Ｆ
３０    分析部
３８    試薬保管部
３９    検体受付部
４０    試薬容器
４１    第１キャップ
４２    第２キャップ
５１    学習モデル
５１１  入力層
５１２  中間層
５１３  出力層
５２    試薬Ａ学習モデル
５２１  １０日目学習モデル
５２２  ２０日目学習モデル
５２３  ３０日目学習モデル
５２４  ４０日目学習モデル
５３    試薬Ｂ学習モデル
５３１  １０日目学習モデル
５３２  ２０日目学習モデル
５３３  ３０日目学習モデル
５３４  ４０日目学習モデル
５４    試薬Ｃ学習モデル
６１    環境履歴ＤＢ
６２    分析結果ＤＢ
６３    教師データＤＢ
６４    試薬履歴ＤＢ
６５    試薬期限ＤＢ
６２１  第１試薬概要欄
６２２  第２試薬概要欄
６３１  第１試薬残期間欄
６３２  第２試薬残期間欄
６４１  第１試薬名欄
６４２  第２試薬名欄  
６６    分析項目欄
６６１  第１試薬通知欄
６６２  第２試薬通知欄
６７    発注ボタン
６８    アドバイス欄
８１    履歴記録部
８２    種類取得部
８３    履歴取得部
８５    出力部
９０    コンピュータ
９６    可搬型記録媒体
９７    プログラム
９８    半導体メモリ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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