基于呼吸机传感器系统故障关联的失效率和可靠性研究

目的 针对呼吸机使用过程中存在的故障率高、危害性强等问题,分析呼吸机传感器系统故障关联,探究呼吸机传感器系统的失效率和可靠性,为呼吸机预防性维护提供参考。方法 选取2010—2022年间我院及原厂工程师提供的单一型号呼吸机传感器系统相关维修工单为研究对象,使用伽马分布模型和参数估计方法,选取拟合优度检验、K-S检验,拟合优度评价指标包括均方误差、均方根误差、平均绝对误差对模型进行验证分析。结果 呼吸机6种故障点K-S检验统计量D值分别为1.99×10^(-2)、2.98×10^(-2)、4.03×10^(-2)、4.06×10^(-2)、3.13×10^(-2)、6.22×10^(-2),拟合优度检验统计量χ2分别为396.95、601.01、23.25、13.94、52.35、5.55。除气体混合压力传感器故障外,各故障点模型计算值与实际值分布相同,差异具有统计学意义(P<0.05)。6种故障点平均故障间隔时间、可靠性均值时间以及极值时间均与实际结果基本保持一致。结论 基于伽马理论的故障分布模型,可对呼吸机传感器系统的故障分布、失效率以及可靠性进行有效分析,为制定有针对性的预防性维护方案提供循证依据。

关联规则算法在医疗设备管理系统设计与应用

针对医疗设备数据信息冗余、信息处理效率低的问题,基于关联规则算法设计了包含5个关键单元的高性能医疗设备管理系统。使用改进FP-Tree算法提取医疗设备状态关联特征,采用单向生成模式代替原本的FP-Tree生成模式,通过剔除非频繁项父项节点指针来节省树空间,并在FP-Tree生成过程中引入约束子树概念,实现医疗设备状态特征降维;在特征降维的基础上,基于改进K-means聚类算法挖掘医疗设备状态的异常特征,判断设备运行状态。测试结果显示:系统可准确分析出医疗设备状态的关联特征,挖掘出问题产生的原因,且关联规则分析的效率较高。

医疗设备管理现状分析与管理模式建立的探讨

随着我国医疗卫生事业改革程度不断加深及医疗技术迅速发展的影响,高精尖的现代化医疗设备逐渐应用到医院的各个科室,显著提升了医院的诊断和治疗水平。但大量的高精尖现代化医疗设备的投入必然会增加管理压力,以往的管理手段已经难以满足需求,探索适合当下的医疗设备管理模式尤为重要。该文就医疗设备管理现状开展研究,针对问题提出适合当下的医疗设备管理模式,期望可以提升医疗设备的管理水平,为现代化医疗事业的迅速发展提供强有力的保障。