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基于维修案例分析的医疗设备售后服务质量评价

2022-12-07叶建平陈长俊梁家理

医疗装备 2022年13期
关键词:呼吸机厂家工程师

叶建平,陈长俊,梁家理

浙江大学医学院附属第二医院临床医学工程部 (浙江 杭州 310019)

目前,医疗设备售后服务质量评价方法主要以医疗设备质控中心、计量检定、杂志社问卷调查等方式为主,指标主要包括性能检测合格率、响应时间、开机率、定期保养周期执行率等。考虑到医院与医疗设备供应商签订保修合同并支付服务费用后,由厂家工程师提供售后服务,因此厂家工程师的专业技术水平在一定程度上体现了售后服务的质量,可将其作为售后服务质量评价的补充指标。

呼吸机是医院重要的抢救类医疗设备,主要用于呼吸衰竭患者的治疗,能够起到代替人工实现自主呼吸的作用[1]。呼吸机的通气质量与其性能息息相关,其日常的维护保养尤为重要[2]。迈柯唯Servo-i 型呼吸机采用独特的超声流量传感器,具有完善的通气模式,适用于早产儿及成人患者,平时运行状态较为稳定[3-7]。德尔格 Evita V300型呼吸机功能完善,性能稳定,故障率较低[8]。本文以上述两种型号呼吸机的故障维修为例,通过分析具体维修过程,评价厂家工程师的专业技术水平,以期从另一维度补充常用医疗设备售后服务质量评价指标。

1 故障实例

1.1 故障一

1.1.1 故障现象

迈柯唯Servo-i 型呼吸机自检进行至内部泄漏项目时,提示压力监测偏差>5 cmH2O(正常应不超过±1 cmH2O)。

1.1.2 故障分析及排除

该呼吸机在保修期内,院方联系厂家工程师上门维修。厂家工程师到达现场后,略过内部泄漏,继续进行其他自检项目,发现压力传感器检测失败,其余项目均通过,由此初步判断故障原因可能为呼出盒故障、气路存在堵塞和泄漏及压力传感器故障。基于由简单到复杂、由外至内的维修思路,厂家工程师首先更换新的呼出盒,检查新的呼出盒能否通过自检,实际自检后,发现故障仍存在,可排除呼出盒故障的可能;然后,检查连接采样点和呼气压力传感器之间的皮管和过滤器,发现皮管和过滤器未堵塞,且传感器无虚焊,连接皮管无脱开、松动情况,由此可排除气路存在堵塞和泄漏的可能;最后,厂家工程师确认故障原因为压力传感器,而呼吸机的压力传感器共有两个,均位于呼吸机内部的PC1784板上(左侧是吸气压力传感器,右侧是呼气压力传感器),工程师通过依次更换新的吸气压力传感器和呼气压力传感器后进行自检的方式,确认故障原因为呼气压力传感器故障,更换新的呼气压力传感器后,开机进行自检,所有项目均通过,故障排除。

1.2 故障二

1.2.1 故障现象

德尔格 Evita V300型呼吸机开机速度慢,进入系统后按键反应慢且无法更改系统时间。

1.2.2 故障分析及排除

由于该呼吸机在保修期内,因此院方联系厂家工程师上门维修。厂家工程师到达现场后,下载呼吸机错误日志,发现故障代码“high system CPU usage(系统CPU使用率高)”,由此判断为正常使用情况下 CPU 高频占用导致设备卡死。厂家工程师分析,CPU板含时钟模块,具有存储和更新设备时间的功能,怀疑故障由该模块导致,因此选择更换CPU板,更换后,呼吸机开机速度恢复正常;但在随后的模拟肺测试时,呼吸机报“Err10”,厂家维修手册显示,该报错指向内部安全软件错误,厂家工程师对呼吸机软件进行了刷新和升级,然后关机重启,模拟肺测试正常,查看呼吸机错误日志,未发现直接指向硬件故障的代码,因此判断故障排除。

该设备使用一段时间后,临床反映使用时屏幕黑屏,重启无效。厂家工程师现场测试后,排除触摸屏失灵等可能原因,导出呼吸机工作日志,并转交德国工程师解析咨询后判断为硬盘故障;更换整个显示控制系统后,呼吸机可正常使用,故障排除。

2 讨论

我们从厂家工程师判断故障的过程中可发现案例一工程师分析的较为透彻,其全盘考虑了从故障现象到可能引起的原因,遵循由简单到复杂、由外至内的维修思路依次进行故障排查,最终确定只需更换成本较低的元器件级元件,维修过程精准有效,达到维修电路板级水平,及时使设备恢复正常使用,赢得医院工程师和临床一线的好评;案例二工程师则表现出经验不足,对CPU 使用率高的原因分析不全面,过度依赖系统错误日志,思路单一,更换CPU 板后未及时刷新和设置系统软件相关参数,导致新故障的出现,且初步处理之后,触摸屏、硬盘故障反复,给临床使用造成困扰,影响患者抢救。

本文通过两种品牌呼吸机故障案例的具体维修过程,来分析两位厂家工程师的专业技术水平,从另一个维度评价不同厂家的售后服务质量,能客观反映厂家对售后服务能力建设的重视程度,为医院今后的采购提供重要参考。医疗设备售后服务质量评价是一项系统性工程,以评价厂家工程师专业技术水平作为常用医疗设备售后服务质量评价指标的补充,需要收集更多维修案例做进一步研究和探讨。本文亦有一定的不足,下一阶段我们将收集更多的案例,进行定性和定量两个维度分析。

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