大型医疗监护设备电池健康状态检测算法研究

目的 研究大型医疗监护设备电池健康状态的检测算法,用以检测电池的健康状态,解决电池由于在使用过程中受到温度变化、充放电循环等影响而产生的时变效应和故障多样性等问题。方法 分析设备电池在充电和放电过程中的电压变化情况,提取等压降放电时间、电池内阻和等间隔放电时间序列3种健康因子;将其输入至基于非线性自回归模型神经网络的非线性回归模型中进行训练,评估大型医疗监护设备的电池容量;结合粒子群算法改进反向传播神经网络,检测电池健康状态。结果 实验结果表明:该检测方法的误差较小;提出的3种健康因子与估计大型医疗监护设备电池容量的相关性大于0.95,且电池容量估计结果准确。结论 通过该方法,可及时发现电池问题,提前采取措施,减少因电池故障引起的设备停机时间,降低医疗事故风险。

粗糙神经网络数据挖掘技术在大型医疗设备故障预警中的应用研究

目的:探讨粗糙神经网络的数据挖掘技术故障预警方法,为大型医疗设备智能预警提供参考。方法:采用数据挖掘技术基本原理、粗糙集理论及其约简方法,建立粗糙神经网络,收集2017年10月至2019年5月医院呼吸机使用中的267次故障报警事件资料,制定故障因素采集方法,从设备使用环境因素、电气因素和气路因素进行数据采集,搭建粗糙神经网络,并使用训练后的粗糙神经网络搭建设备故障预警平台。结果:使用训练后的反向传播(BP)神经网络对测试集进行测试,测试集潮气量异常、空压机故障、自检报警、氧浓度偏差过大、无法送气、低压报警和密闭性无法通过识别率分别为81.7%、76.2%、89.6%、90.2%、83.6%、93.2%和82.1%,故障总识别率为85.2%;使用训练后的粗糙神经网络搭建预警平台,当预警值取0.41时医疗设备故障预警准确率为91.0%。结论:通过挖掘故障模式与故障因素的潜在关系,设备故障模式能较好的得到识别,同时可准确对各故障进行预警,为医疗设备故障监测与智能预警提供参考。

基于麦肯锡7S模型的医疗耗材供应商综合评价体系研究与应用

目的:探讨麦肯锡7S模型在医疗耗材供应商综合评价体系中的应用。方法:将麦肯锡7S模型基本理论应用于医疗耗材规范化管理中,依照结构、制度、风格、员工、技能、战略和共同理念7要素,结合医院实际制定医疗耗材供应商评分和评价方法与实施细节。结果:经7次耗材供应商等级评定,绿牌耗材供应商占比由4.2%提升至18.0%,红牌供应商趋于稳定降低,但降低幅度较为平缓;医疗耗材申请响应时间、订单下达时间和订单完成时间均显著降低,耗材配送效率显著提高。结论:麦肯锡7S模型应用于医疗耗材供应商综合评价体系建设,可促进系统思考、全员参与、体系完整和制度健全的有机结合,加快耗材采购过程系统化、常态化、流程化、标准化及表单化等过程的建立,规范提高医院医疗耗材采购秩序。

医疗设备全生命周期管理中维修管理的重要性分析

目的:探讨医疗设备全生命周期管理中维修管理的重要性。方法:分析医疗设备全生命周期管理中维修管理的重要性,为医疗设备的正常使用,延长其使用周期提供参考。结果:做好医疗设备全生命周期管理中的维修管理工作,可使医疗设备取得预期的使用效率,在患者的疾病诊断及治疗中发挥应有的效果。结论:在医疗设备全生命周期管理中要积极落实维修管理工作,使医疗设备得到更好的利用。

FMEA对医疗设备维修管理质量影响

医疗行业作为高技术高风险的领域之一,在医疗行业中存在着诸多风险,医疗设备作为现在临床医护工作中不可缺少的重要组成部分之一,对患者疾病的诊断以及治疗具有极其重要的价值。但是目前临床上对医疗设备使用相关性以及可靠性的重视程度不足,缺少对医疗设备故障管理方面上的重视以及研究工作,这将会对医疗设备维修质量造成严重影响。所以加强对医疗设备的维修管理,提高维修质量,已然成为相关人员研究的重点问题,但是在设备维修管理中存在着诸多风险,所以就需要采取有效手段对医疗设备维修管理中的风险进行预防,为此就需要采用失效模式及效应分析(FMEA)。FMEA与其他分析工具相比,更加注重对风险的预防,属于消灭潜在风险的第一道关卡,这些年来在临床上应用程度在逐渐提升,其中在医院感染,医疗风险管理以及医疗护理等方面都取得了良好的应用效果。为此本文将重点研究FMEA对医疗设备维修质量的影响,以期对相关人员能提供一定借鉴。