A method and system for detecting errors in a process such as laboratory analysis of patient specimens and generation of test results is described. The steps of the method include collecting data elements having a range of values from the process. The number of data elements having values within predetermined intervals of the range are then counted. The counts of the data elements are applied as inputs to nodes of a neural network, each count being applied to a node representing the predetermined interval corresponding to the count. Output is then generated from the neural network based on the inputs, the output indicative of whether an error in the process (such as bias error or a precision error) has occurred. If the technology is used with a laboratory instrument, the output is generated in real time and available immediately for automatic or manual correction of the instrument.

Um método e um sistema para detectar erros em um processo tal como a análise do laboratório de espécimes pacientes e a geração de resultados de teste são descritos. As etapas do método incluem a coleta dos elementos de dados que têm uma escala dos valores do processo. O número dos elementos de dados que têm valores dentro dos intervalos predeterminados da escala é contado então. As contagens dos elementos de dados são aplicadas como entradas aos nós de uma rede neural, cada contagem que está sendo aplicada a um nó que representa o intervalo predeterminado que corresponde à contagem. A saída é gerada então da rede neural baseada nas entradas, a saída indicativa de se um erro no processo (tal como o erro diagonal ou um erro da precisão) ocorreu. Se a tecnologia for usada com um instrumento do laboratório, a saída está gerada no tempo real e disponível imediatamente para a correção automática ou manual do instrumento.