JJF 2380-2026 检验医学定量检测项目基于患者数据的质量控制算法溯源方法

　　中华人民共和国国家计量技术规范

　　JJF 2380—2026

　　检验医学定量检测项目基于患者数据的质量控制算法溯源方法

　　A Traceable Method of Patient‑based Real‑time Quality Control Algorithms

　　for Quantitative Testing Results in Laboratory Medicine

　　2026‑01‑24 发布 2026‑07‑24 实施

　　国 家 市 场 监 督 管 理 总 局 发 布

　　JJF 2380—2026

　　检验医学定量检测项目基于

　　患者数据的质量控制算法

　　溯源方法

　　A Traceable Method of Patient‑based Real‑time

　　Quality Control Algorithms for Quantitative

　　Testing Results in Laboratory Medicine

　　

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　　JJF 2380—2026

　　归 口 单 位： 全国数字计量技术委员会

　　主要起草单位： 中国计量科学研究院

　　首都医科大学附属北京朝阳医院内蒙古卫数数据科技有限公司

　　参加起草单位： 内蒙古工业大学

　　本规范委托全国数字计量技术委员会负责解释

　　JJF 2380—2026

　　本规范主要起草人：

　　崔伟群(中国计量科学研究院)

　　周 睿(首都医科大学附属北京朝阳医院)

　　宋 彪(内蒙古卫数数据科技有限公司)参加起草人：

　　王 哲(内蒙古卫数数据科技有限公司)郭 婷(内蒙古工业大学)

　　陈 超(内蒙古卫数数据科技有限公司)王亭亭(中国计量科学研究院)

　　JJF 2380—2026

　　目 录

　　引言 ( Ⅱ )

　　1 范围 ( 1 )

　　2 引用文件 ( 1 )

　　3 术语和定义 ( 1 )

　　4 概述 ( 3 )

　　5 计量特性 ( 3 )

　　5.1 假性失控率 ( 3 )

　　5.2 误差检出率 ( 4 )

　　5.3 错误报告患者检测结果数量中位值/平均值 ( 4 )

　　5.4 算法评价值 ( 4 )

　　6 数字量具特性 ( 4 )

　　6.1 质量在控数字量具 ( 4 )

　　6.2 质量失控数字量具 ( 4 )

　　7 溯源要求 ( 6 )

　　7.1 溯源时间及范围 ( 6 )

　　7.2 溯源方法 ( 6 )

　　附录 A 临床检验分析性能质量规范要求 ( 8 )

　　附录 B 溯源记录格式(以全血白细胞为例) ( 9 )

　　Ⅰ

　　JJF 2380—2026

　　引 言

　　JJF 1001—2011 《通用计量术语及定义》 构成本规范编制工作的基础性规范 。

　　本规范是为了使利用检验医学定量检测项目基于患者数据的质量控制算法能够满足临床的需求 。本规范主要参考 GB/T 19000—2016 《质量管理体系 基础和术语》、 GB/T 3358. 2—2009/ISO 3534-2:2006 《统 计 学 词 汇 及 符 号 第 2 部 分 ： 应 用 统 计》、 WS/T 403—2012 《临 床 生 物 化 学 检 验 常 规 项 目 分 析 质 量 指 标》、 WS/T 415—2013 《无室间质量评价时实验室检测评估方法》、 CLSI C24 第 4 版 《定量测量程序的统计质量控制： 原理和定义》 进行制定 。

　　本规范为首次发布 。

　　Ⅱ

　　JJF 2380—2026

　　检验医学定量检测项目基于患者数据的

　　质量控制算法溯源方法

　　1 范围

　　本规范适用于实验室或生产厂商基于患者数据的质量控制算法的溯源 。

　　2 引用文件

　　本规范引用了下列文件：

　　GB/T 2887—2011 计算机场地通用规范

　　GB/T 3358. 2—2009/ISO 3534-2： 2006 统 计 学 词 汇 及 符 号 第 2 部 分 ： 应 用统计

　　GB/T 19000—2016 质量管理体系 基础和术语

　　WS/T 403—2012 临床生物化学检验常规项目分析质量指标

　　WS/T 415—2013 无室间质量评价时实验室检测评估方法

　　CLSI C24 第 4 版 定量测量程序的统计质量控制： 原理和定义(CLSI C24 4th ed， Statistical Quality Control for Quantitative Measurement Procedures： Principles and Defi- nitions)

　　凡是注明日期的引用文件 ， 仅该日期对应的版本适用于本规范 ; 不注明日期的引用文件 ，其最新版本(包括所有的修改单) 适用于本规范 。

　　3 术语和定义

　　下列术语和定义适用于本规范 。

　　3. 1 质量控制 quality control

　　质量管理的一部分 ，致力于满足质量要求 。

　　[来源： GB/T 19000—2016 ， 3. 3. 7]

　　3. 2 质量控制算法 quality control algorithm质量管理所用的算法 。

　　3. 3 失控状态 out-of-control condition

　　某过程或过程中的某部分操作处于非稳定状态 。

　　注 ：对于定量测量程序 ，失控状态通常表现为测量程序偏离稳定均值或者稳定精密度增大。 [来源： CLSI C24 第 4 版]

　　3. 4 在控状态 in-control status of quality control

　　某过程或过程中的某部分操作处于非失控状态的稳定状态 。

　　1

　　JJF 2380—2026

　　3. 5 控制限 control limit

　　控制图中用以判定过程稳定性的直线 。

　　注：

　　1 在控制图上用控制线表示控制限。

　　2 在常规控制图中 ，控制限提供了只因随机原因引起的统计量偏离中心线的边界。

　　3 除验收控制图外 ，控制限都是基于实际测量数据 ，而不是基于规范限的。

　　4 除将落在控制限之外的点看作 “ 失控 ” 外 ，失控准则也将落在控制限之内的链 、趋势 、循环、周期等异常情况也视为失控。

　　[来源： GB/T 3358. 2—2009/ISO 3534-2： 2006 ， 2. 4. 2]

　　3. 6 不精密度 imprecision

　　同一实验室用同种方法在多次独立检验中分析同一样品所得结果的离散程度 。

　　注：

　　1 不精密度有多种 ，如 “ 批内不精密度 ”“批间不精密度 ”“室内不精密度 ”“室间不精密度 ”等。本规范中的不精密度指室内(或中间) 不精密度。

　　2 对于临床实验室 ，不精密度一般来自室内质量控制数据 ;在方法评价中 ，本规范不精密度包括批内不精密度和批间不精密度。

　　3 不精密度用标准差(SD) 或变异系数(CV) 表示。

　　[来源： WS/T 403—2012 ， 2. 2 ，有修改]

　　3. 7 允许总误差 allowable total error

　　TEa

　　分析过程需要达到的质量目标 ， 即单次测量或单次检测结果内不精密度和偏倚形成的总误差的最大允许误差 。有些出版物将允许总误差称为 “ATE”。

　　注：

　　1 在质量控制计划中假定无标本特异性影响 ， 因为标本特异性属方法整体性能的一部分 ，非质量控制监测范围。

　　2 该值与临床检验分析性能质量规范要求有关 ，详见附录 A。

　　[来源： CLSI C24 第 4 版 ， 1. 4. 2]

　　3. 8 特异性 specificity

　　在出现干扰现象(影响量) 时 ， 试验或检测程序能够正确地识别或定量确定某 一实体物质的能力 。

　　注 ：在质量控制中 ，是指当特定原因变异确实不存在时 ，质量控制系统能够指出特定原因变异不存在的概率。

　　[来源： WS/T 415—2013 ， 2. 8]

　　3. 9 敏感度 sensitivity

　　测量系统的示值变化除以相应的被测量值变化所得的商 。

　　注：

　　1 在质量控制中 ，是指质量控制系统检测误差的能力。

　　2 在定性试验中 ，是指试验方法获得阳性结果的能力。

　　2

　　JJF 2380—2026

　　[来源： WS/T 415—2013 ， 2. 7]

　　3. 10 数字量具 digit measuring instrument

　　具有所赋量值及测量不确定度 ， 使用时以固定格式复现或提供一个或多个量值及测量不确定度的数据集 、算法软件或装置 。

　　注 ：数字量具包括但不限于：

　　a) 参考数据、标准参考数据、数学模型、仿真模型、数字孪生模型;

　　b) 能够实时生成所赋量值及测量不确定度数据集的算法软件;

　　c) 能够实时生成所附量值及测量不确定度数据集的装置。

　　4 概述

　　基于患者数据的质量控制算法是通过患者数据动态监控实验室检测系统质量的算法软件 ，按照原理可分为统计学质量控制算法和机器学习质量控制算法两类 。

　　在构建方法阶段 ， 如图 1 所示 ， 两类算法均利用患者历史检测数据 ， 其中统计学质量控制算法通过数据清洗 、分析处理 、浮动特征值计算后 ， 给出用于检测应用阶段的最优控制限 ; 机器学习质量控制算法通过数据清洗 、分析处理 、模型训练后 ， 构建出用于检测应用阶段的最优模型 。

　　历史检测数据

　　统计学质量控制算法

　　浮动特征值计算 最优控制限

　　数据清洗 分析处理

　　机器学习质量控制算法

　　模型训练 最优模型

　　数据清洗 分析处理

　　图 1 基于患者数据的质量控制算法构建流程

　　在检测应用阶段 ， 如图 2 所示 ， 两类算法均以患者检测数据为输入 ， 统计学质量控制算法通过构建方法阶段给出的最优控制限 ， 判定检测系统的质量 ; 机器学习质量

　　控制算法通过构建方法阶段给出的最优模型 ，判定检测系统的质量 。

　　患者检测数据

　　统计学质量控制算法

　　质控状态 失控状态

　　质控状态 失控状态

　　控制限判断

　　分析处理 浮动特征值计算

　　模型预测

　　机器学习质量控制算法分析处理

　　图 2 基于患者数据的质量控制算法应用流程

　　5 计量特性

　　5. 1 假性失控率

　　假性失控率( PFR ) 表征被测试对象的特异性 ， 反映算法对于预期在控状态的误判概率 。

　　3

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　　5. 2 误差检出率

　　误差检出率( PED ) 表征被测试对象的敏感度 ， 反映算法对于预期失控状态的识别概率 。

　　5. 3 错误报告患者检测结果数量中位值/平均值

　　错 误 报 告 患 者 检 测 结 果 数 量 (number of patient results affected before error detec- tion ， Nped) 表征被测试对象的识别速度 ， 反映算法对预期失控状态的识别中所延误的结果数量 。其定义为： 在某次质量控制检测中 ， 以引入失控状态数据的位置为起点，以算法初次识别为失控状态的位置为终点 ， 统计两点之间的结果个数 。应计算多个Nped 的 中 位 值 (median of Nped ， MNped) /平 均 值 (average of Nped ， ANPed)， 每次质量控制检测均采用相同的检测结果数量 。

　　5. 4 算法评价值

　　算法评价值反映算法对于假性失控率 、误差检出率 、错误报告患者检测结果数量中位值/平均值的综合特性 ，其算法评价值( Y )表征被测试对象的准确性和可靠性 。

　　6 数字量具特性

　　本规范所使用的数字量具包括两类参考数据集 ， 分别为质量在控数字量具 、质量失控数字量具 。数字量具应涵盖临床常规检验项目 。

　　6. 1 质量在控数字量具

　　质量在控数字量具依据临床实际在控检测结果得来 。每个检验项目的临床排除标准为：

　　a) 剔除原始患者数据中血液肿瘤科化疗前后患者和儿科患者的数据部分;

　　b) 剔除已知明确的错误患者结果数据和非患者标本结果数据 。

　　每个检验项目的临床纳入标准为：

　　a) 按照实际测试量 ， 提取时间不少于 6 个月的患者数据(包含足够的节假日及季节引起的变异因素);

　　b) 提取的患者数据至少包括两个不同批号定标品和试剂改变 。

　　每个检验项目的在控数据量不少于 20 条数据/(天 · 维度)。 每条在控检测结果应以四舍五入的形式保留小数点后 2 位 ，其相对标准测量不确定度不大于 15% 。

　　6. 2 质量失控数字量具

　　质量失控数字量具依据临床在控检测结果计算得来 ， 其临床排除标准和临床纳入标 准 遵 循 6. 1 。不 同 核 查 场 景 下 的 质 量 失 控 数 字 量 具 计 量 特 性 不 同 。对 于 首 次 核 查 ，每个检验项目的失控数据量不少于 20 条数据/(天 · 维度)， 质量失控数字量具包括系统偏倚数字量具(比例偏倚数字量具和恒定偏倚数字量具) 和随机失控数字量具 ; 对于期间核查和关键点核查 ， 每个检验项目的失控数据量不少于 20 条数据/(天 · 维度)，质量失控数字量具至少包含比例偏倚数字量具类型 。每条在控检测结果应以四舍五入的形式保留至小数点后 2 位 ，其相对标准测量不确定度不大于 20% 。

　　4

　　JJF 2380—2026

　　6. 2. 1 系统偏倚数字量具

　　系统偏倚数字量具包含比例偏倚数字量具和恒定偏倚数字量具两种类型 。

　　6. 2. 1. 1 比例偏倚数字量具

　　比例偏倚数字量具中的数据量值依据公式(1) 计算：

　　x 1 = x · (1 + n ) (1)

　　式中：

　　x 1 ——比例偏倚数字量具的数据量值;

　　x ——质量在控数字量具的数据量值;

　　n ——偏倚因子 ，取值为±0 . 5 、±0 . 48 、±0 . 46 、… 、±0 . 06 、±0 . 04 、±0 . 02。

　　6. 2. 1. 2 恒定偏倚数字量具

　　恒定偏倚数字量具中的数据量值依据公式(2) 计算：

　　x2 = x + n · TEa · x- (2)

　　式中：

　　x2 ——恒定偏倚数字量具的数据量值;

　　x ——质量在控数字量具的数据量值;

　　n ——偏倚因子 ，取值为±1/6 、 ±1/4 、 ±1/2 、 ±1 、 ±3/2;

　　TEa ——项目的允许总误差;

　　x- ——所有质量在控检验结果的平均值 。

　　6. 2. 2 随机失控数字量具

　　随机失控数字量具中的数据量值的偏倚服从某种噪音分布 。 随机失控数字量具的数据量值依据公式(3) 计算：

　　x3 = x + e (3)

　　式中：

　　x3 ——随机失控数字量具的数据量值;

　　x ——质量在控数字量具的数据量值;

　　e ——引入的噪音成分 。

　　本数字量具按照所分布的噪音类型可分为高斯分布 、U 形分布 、均匀分布三类 。

　　高斯分布随机失控数字量具中的高斯分布噪音均值满足 0 、 ±1/3 、 ±1/2 倍 TEa，标准差满足 1/3 、1/2 、3/2 、3 倍的质量在控数字量具的标准差 。

　　U 形分布随机失控数字量具中的 U 形分布噪音均值满足0 、 ±1/3 、 ±1/2 倍 TEa，标准差满足 1/3 、1/2 、3/2 、3 倍的质量在控数字量具的标准差 。

　　均匀分布随机失控数字量具中的均匀分布噪音上下限范围满足 0 、±1/3 、±1/2 倍TEa 或 1/3 、1/2 、3/2 、3 倍的质量在控数字量具的标准差 。

　　5

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　　7 溯源要求

　　7. 1 溯源时间及范围

　　7. 1. 1 首次核查

　　算法首次部署开机核查时 ， 应实施全部检查项目： 假性失控率 、误差检出率 、错误报告患者检测结果数量中位值/平均值 、算法评价值 。其中质量失控数字量具的数据量至少 5 万/维度 ，且需核查以下全部偏倚类型： 比例偏倚 、恒定偏倚 、随机失控 。

　　7. 1. 2 周期核查

　　算法常规使用期间 ， 可利用日常工作产生的检验和质控数据 ， 定期对算法的计量特性进行核查 。建议核查周期不超过 1 年 。只针对假性失控率 、误差检出率进行核查 。其中质量失控数字量具每维度数量为建方法所用数据集的 1/4 倍到 1 倍之间 ， 只需核查比例偏倚类型 。

　　7. 1. 3 关键点核查

　　现有算法的任一要素(软件 、仪器 、试剂) 变更影响质量控制算法计量特性的情况发生后 ， 应在算法重新启用前对可能受影响的计量特性进行核查 。关键点核查时只针对假性失控率 、误差检出率 。其中质量失控数字量具的数据核查量至少 1 万条数据/维度 ， 偏倚类型至少包括但不限于比例偏倚类型 。影响算法计量特性的情况包括但不限于：

　　a) 检测程序所在硬件更换升级;

　　b) 检测程序所在操作系统升级;

　　c) 检测程序所在软件环境进行其他软件的安装和删除;

　　d) 检测程序本身安装升级;

　　e) 远程校准;

　　f) 仪器发生维修;

　　g )关键零部件更换;

　　h) 关键试剂更换;

　　i) 仪器搬迁;

　　j) 设施和环境发生重大变化 。

　　7. 2 溯源方法

　　溯源方法采用本规范所使用的数字量具计算假性失控概率 、误差检出概率 、错误报告患者检测结果数量中位值/平均值 、算法评价值 。每一项核查指标的溯源及计算记录格式见附录 B 。对于初始开机时核查 ， 应满足 ：PED >95% ，PFR <5% ; 对于过程核查 ，应满足 ：PED >90% ，PFR <0 . 5% 。

　　7. 2. 1 假性失控率

　　采用质量在控数字量具输入待测评算法 ，依据公式(4) 计算 PFR 。

　　6

　　JJF 2380—2026

　　式中：

　　m——数字量具中数据的个数;

　　xi——第 i 个实际判定结果 ，取值为 0(判定在控状态) 或者 1(判定失控状态)。

　　7. 2. 2 误差检出率

　　采用质量失控数字量具输入待测评算法 ，依据公式(5) 计算 PED 。

　　式中：

　　m——数字量具中数据的个数;

　　xi——第 i 个实际判定结果 ，取值为 0(判定在控状态) 或者 1(判定失控状态)。

　　7. 2. 3 错误报告患者检测结果数量中位值/平均值

　　为了使结果更可靠 ，设置多个虚拟日 。每个虚拟日含有相同数量的质量失控数字量具 ， 数据数量通常为 1 000 。在质量失控数字量具的初始位置 ， 引入一部分质量在控数字量具 ， 以满足算法在计算时的数据量条件 。每个虚拟日下 ， 以质量失控数字量具出现位置为起点 ， 算法初次判定为失控状态的位置为终点 ， 统计两点之间的检测结果数量 。如果未检测出 ， 结果数量记作质量失控数字量具数据量的 110% ， 计算多个虚拟日的结果数量的中位值/平均值 。检测过程应满足数据过滤比例不超过全部数据的5% ，计算步长不超过 40。

　　7. 2. 4 算法评价值

　　基于假性失控率 、误差检出率 、错误报告患者检测结果数量中位值/平均值 ， 可依据公式(6) 和测量不确定度评定计算得出 。

　　Y 或 ANPed(或 ANPed)N(N) 110(110)%(%)

　　(6)

　　式中：

　　k1 、k2 ——由专家经验评估的权重系数 ， 默认取值为 2/3 、1/3;

　　N ——每个虚拟日下质量失控数字量具中数据的数量 。

　　7

　　JJF 2380—2026

　　附录 A

　　临床检验分析性能质量规范要求

　　临床检验分析性能质量规范要求由高到低依此分为三个等级 ， 用 TEa 表示 ， 用于方法性能评价 。分别为：

　　等级 1——基于直接或间接临床结局确定的分析性能质量规范;

　　等级 2——基于被测量人群生物学变异确定的分析性能质量规范;

　　等级 3——基于方法学原理确定的分析性能质量规范 。

　　临 床 实 验 室 检 测 项 目 分 析 性 能 质 量 规 范 可 参 考 国 家 卫 生 健 康 委 临 床 检 验 中 心(NCCL) 发布的 《临床检验室间质量评价计划》。

　　8

　　JJF 2380—2026

　　附录 B

　　溯源记录格式(以全血白细胞为例)

　　B . 1 假性失控记录表

　　假性失控记录表见表 B . 1。

　　表 B. 1 假性失控记录表

　　样本类型

　　全血

　　项目名称

　　白细胞

　　数字量具

　　比例偏倚

　　比例因子

　　1

　　过程记录

　　序号

　　检测结果值/(109 /L)

　　预期状态

　　算法判定结果

　　1

　　5.35

　　0

　　0

　　2

　　5.00

　　0

　　0

　　3

　　6.05

　　0

　　0

　　4

　　4.84

　　0

　　0

　　5

　　6.25

　　0

　　1

　　6

　　8.51

　　0

　　0

　　…

　　…

　　…

　　…

　　PFR /%： 0.45

　　注 ：0 指代在控状态 ，1 指代失控状态。

　　B . 2 误差检出记录表

　　误差检出记录表见表 B . 2。

　　表 B. 2 误差检出记录表

　　样本类型

　　全血

　　项目名称

　　白细胞

　　数字量具

　　比例偏倚

　　比例因子

　　1

　　过程记录

　　序号

　　检测结果值/(109 /L)

　　预期状态

　　算法判定结果

　　1

　　11.60

　　1

　　1

　　2

　　15.80

　　1

　　1

　　3

　　13.80

　　1

　　1

　　4

　　13.10

　　1

　　0

　　5

　　11.00

　　1

　　1

　　6

　　10.80

　　1

　　0

　　…

　　…

　　…

　　…

　　PED /%： 40.61

　　注 ：0 指代在控状态 ，1 指代失控状态。

　　9

　　JJF 2380—2026

　　B . 3 错误报告患者检测结果数量记录表

　　错误报告患者检测结果数量记录表见表 B . 3。

　　表 B. 3 错误报告患者检测结果数量记录表

　　样本类型

　　全血

　　项目名称

　　白细胞

　　数字量具

　　比例偏倚

　　比例因子

　　1

　　过程记录

　　虚拟日编号

　　NPed

　　虚拟日编号

　　NPed

　　1

　　60

　　…

　　…

　　2

　　53

　　…

　　…

　　3

　　46

　　…

　　…

　　4

　　59

　　…

　　…

　　5

　　71

　　…

　　…

　　…

　　…

　　…

　　…

　　…

　　…

　　…

　　…

　　MNPed： 50

　　B . 4 算法评价记录表

　　算法评价记录表见表 B . 4。

　　表 B. 4 算法评价记录表

　　样本类型

　　全血

　　项目名称

　　白细胞

　　数字量具

　　比例偏倚

　　比例因子

　　1

　　评价结果

　　TEa/%

　　PFR /%

　　PED /%

　　MNPed

　　Y

　　15

　　0.45

　　40.61

　　50

　　0.78

　　10