基于粒子群优化算法的急诊科心电监护设备风险管理模式研究

目的:基于粒子群优化(PSO)算法构建设备风险管理模型,探讨其在急诊科心电监护设备管理中的应用价值。方法:采用PSO算法优化神经网络模型构建心电监护设备风险管理模型,收集北京市普仁医院心电监护设备运行风险数据进行归一化处理,并将2021年11月至2023年10月北京市普仁医院急诊科在用的30台心电监护设备,按照设备管理模式不同对其分别采用反向传播(BP)神经网络模型(简称传统BP模式,设备运行时段为2021年11月至2022年10月)和PSO算法的设备风险管理模型(简称PSO算法模式,设备运行时段为2022年11月至2023年10月)进行管理,比较两种管理模型设备风险故障识别效果(测试集与训练集)、警报风险控制效果和设备故障维修诊断用时。结果:采用PSO算法的测试集风险故障数据识别受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)值、准确率、灵敏度和特异度分别为0.869、93.6%、92.8%和95.1%,训练集风险故障数据识别AUC值、准确率、灵敏度和特异度分别为0.839、95.6%、97.9%和96.7%,均高于传统BP模式,差异有统计学意义(x_(测试)^(2)=3.691、4.023、3.557、3.409,x_(训练)^(2)=6.884、5.962、5.334、3.215;P<0.05)。采用PSO算法的心电监护设备警报阈值合格率和设备维护平均合格率分别为(98.61±3.07)%和(98.79±3.11)%,均高于传统BP模式,警报静音率为(1.14±0.27)%,低于传统BP模式,差异均有统计学意义(Z=11.831、10.020、21.141,P<0.05)。采用PSO算法的心电监护设备内部报修用时、外部报修用时、故障诊断用时和报修总用时分别为(1.21±0.96)、(3.18±1.09)、(5.08±1.93)和(10.95±2.81)min,均少于传统BP模式,差异有统计学意义(t=15.404、19.020、16.694、25.511,P<0.05)。结论:基于PSO算法构建的心电监护设备风险管理模型应用,能够提高心电监护设备风险故障数据识别灵敏度、特异度和准确性,提升警报阈值合格率和设备维护合格率,降低警报静音率,缩短故障诊断报修用时。

心电监护设备在复杂环境下的维护挑战分析

针对心电监护设备在复杂环境下的维护挑战进行深入分析,提出了一系列维护策略和解决方案,通过数据分析方法进行评估,旨在提供有效的解决策略。

浅析可穿戴心电监护设备的设计与智能化技术

为解决心电监护设备使用不便等问题,本文以可穿戴心电监护设备为基础,围绕可穿戴心电监护设备设计与智能化技术展开讨论,从可穿戴心电监护设备设计原理与技术入手,分析可穿戴掌式心电监护设备的设计要点,阐述了设计存在的不足及措施,旨在提升可穿戴心电监护设备的稳定性,保证监测数据的准确性。

徐芙蓉:在生死边缘守护生命

“滴滴滴……”在湖南省人民医院ICU病房里,心电监护设备不停传出紧张的声音,医院急诊三部ICU护士长徐芙蓉正紧张忙碌着。14年来,她精心护理危重病人,用自己的专长和爱心创造了一个个生命奇迹。“ICU护士是在生死边缘守护生命。”徐芙蓉这样评价自己的工作,“就是一句话:责无旁贷!”