大数据背景下医院常规影像设备的智能化运行及维护探究

王克枢 淄博市淄川区医院医学影像科 （山东 淄博 255100）

内容提要： 目的：探讨在大数据背景下医院常规影像设备的智能化运行和维护管理效果。方法：将2021年1月～2022年1月本院影像科正常运行的6台医学影像设备进行维护管理，随机分成两组，各3台；每类设备投入使用年份接近。其中，对照组采用传统影像设备维护管理方式，观察组采用基于大数据维护管理方式，对比两组影像设备的运行和维护管理效果，包括故障预防效果、设备维修费用及故障发生情况。结果：观察组的影像设备故障预防效果、设备维修费用及故障发生与复发均低于对照组，差异有统计学意义（P＜0.05）。结论：医院常规影像设备相关大数据在其智能化运行和维护管理中有着重要价值，有助于提高维护管理效率。

对于医院而言，医疗设备管理质量直接反映了医院整体管理质量。大数据时代，要求医院必须深化信息化、规范化管理，推动医疗设备管理质量提升[1]。近年来，随着医学影像设备技术的发展和应用类别、数量的增加，传统医疗设备维管模式已难以满足精细化管理的需要，常规医学影像设备的数据分析已不能为预防性维护提供有效依据，更不能实时运行监测和深层分析，设备的精细化管理遇到瓶颈。医疗设备管理的信息化无疑是解决这一问题的有力武器。通过加装设备信息采集装置、对接影像存储与传输系统、提取设备运行日志等手段，获取设备运行数据，加以分析利用，指导医疗设备管理工作。本文以医院常规影像设备为研究对象，对其大数据种类、采集，及其在常规影像设备智能化运行和管理中的应用进行分析，为大数据技术在医疗设备运维管理中的应用提供依据。

1.资料与方法

1.1 一般资料

本研究以2021年1月～2022年1月本院影像科正常运行的6台医学影像设备为研究对象，分为对照组和观察组，包括计算机体层成像（Computed Tomography，CT）机、磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）机、数字X射线摄影（Digital Radiography，DR）机。按不同管理方法，对照组采用传统影像设备维护管理方式，观察组采用基于大数据维护管理方式。每类设备的入库和投入使用年份接近，均在1～3年。

1.2 方法

对照组采取传统影像设备维护管理方式，根据影像设备使用和维护说明书、科室管理制度进行日常维护和管理。

观察组采用基于大数据维护管理方式，具体如下：①DICOM协议数据采集。该数据主要包括设备每天检查病例数、检查部位数、检查时间等，依据这类数据能精准掌握在不同时间点的设备应用情况。对于该类数据的采集，就是将影像设备通过局域网与数据采集装置相连，通过DICOM协议实现数据传输，采集装置分析和保存关键数据，然后传至后台服务器。经DICOM协议得到数据文件，抓取检查号、检查时间、检查病例数等数据，并进行清洗，结合RIS系统的检查信息对数据解析，可以得到单机检查人次、检查部位、运行时间、损耗等信息。②运行日志数据采集。医院影像设备的运行日志数据，直接关联到设备主要部件运行状态，如CT的球管油温、探测器温度等；MR的氦气压力、液氦水平等；DR的探测器温度、高压发生器状态等。该类数据异常会导致设备出现故障，维修或者更换费用是设备原值的3%～10%，因而有必要监控此类数据。将日志采集装置接进局域网，通过SSH协议与影像设备连接，得到运行日志文件，读取文件的关键数据上传到服务器。③设备运行环境数据采集。该数据主要有设备的环境温度、湿度等数据。如这项数据频繁出现异常，就会影响到设备的运行，引发故障。利用物联网技术和多类型传感器监控设备外部关键环境数据，汇总后传至物联网网关节点，再上传到服务器，经大数据算法对设备环境状态进行智能诊断。④设备维护数据采集。影像设备在出现故障时往往会有故障代码和解决指引，定期维护需根据多项核心部件指标，如CT设备的轴承润滑、激光定位等。对于该数据的采集，一般是与设备厂家合作，构建维护数据库，为设备日常维修、保养等提供数据信息。

1.3 统计学分析

应用EXCEL 文档整理影像设备大数据，并通过SPSS23.0进行统计学分析，计量资料用±s表示，组间以t检验，计数资料以n表示，组间以χ2检验，P＜0.05表示差异有统计学意义。

2.结果

2.1 不同组维护管理模式整体差异

通过分析，基于大数据维护管理方式与传统管理维护方式在设备故障预防、维修效率、故障复发、效益数据准确度等方面有显著差异，见表1。

表1.不同组影像设备运行和管理维护效能对比

2.2 故障预防效果对比

观察组的3台影像设备故障发生次数、故障天数均显著低于对照组（P＜0.05），见表2。观察组中的1.5TMR机首次预防性维护时间是2021年6月15日，运行日志数据提示氦压机为关机状态，维修人员及时调整氦气压，氦压机随即恢复正常状态，内部液氦水平稳定，无失超现象，后续3个月内运行正常。

表2.不同组预防性维修效果对比(±s)

表2.不同组预防性维修效果对比(±s)

CT MR DR故障发生次数(次)组别n 故障天数(d)故障发生次数(次)故障天数(d)故障发生次数(次)故障天数(d)观察组 3 1 1 1 1 1 2对照组 3 4 6 3 7 3 7 χ2 4.394 7.291 3.223 4.071 3.008 3.103 P 0.001 0.003 0.043 0.020 0.014 0.002

2.3 设备维修费用对比

观察组1年的维修费用低于对照组，差异有统计学意义（P＜0.05），见表3。观察组中1台CT机在2021年8月14日停止运行，提示故障报错代码，设备管理人员在数据库输入报错代码，自动匹配出疑似原因，在维修人员远程辅助下，管理人员根据提示步骤对该设备滑环的信号刷擦拭后，设备恢复正常，未产生额外维修费用。

表3.不同组设备维修费用对比(±s,元)

表3.不同组设备维修费用对比(±s,元)

组别n维修总费用观察组3 31983.5±1022.4对照组3 70734.9±1230.7 t 13.043 P 0.001

2.4 故障发生及复发次数对比

观察组2021年9月4日1.5T MR设备停止运行，设备管理人员在数据库中调取该设备在故障发生前7日内运行状态和外部环境的数据，经维修人员逐一排查，原因是该台设备内部水冷系统供水水温多次过热及设备间温度超出阈值。通过水冷系统物理降温和调节设备间温度，该台设备于2021年9月6日正常运行。在1年内，对照组该型设备发生故障3次，复发1次，观察组故障1次，复发0次，组间差异有统计学意义（P＜0.05）。

3.讨论

在大数据背景下开展医院影像设备的智能化运行及管理，就是通过物联网、大数据技术，自动获取设备的运行参数、使用数据及环境参数等实时数据，通过大数据算法进行智能分析，为用户提供多维度直观分析指标，有助于提高设备的维护管理水平，也为设备的智能运行提供了解决策略，进而实现医疗资源应用效益的最大化，更好地保证临床医疗服务的质量[2,3]。具体而言，在实践中应构建医疗影像设备的智能化运行及维护体系，首要前提就是强大的智能化系统平台的支持[4]。在大数据下影像设备的智能化运行与维护中，影像科要形成规范的管理思维，将信息化、智能化渗透到每个管理环节中。同时，建立在影像设备的用管理模块，对设备实际运行中的技术数据、附件数据以及日常运行备注规范记录，不断完善影像设备的管理数据库[5]。此外，还应建立一个维护质量管理模块，对影像设备的维护管理质量进行动态控制、日常的维养项目、内容应一一记录，以便通过整合、分析动态的数据及时发现设备的故障，并制定针对性的解决措施。

本研究中，观察组基于大数据技术，通过实时监控医院常规影像设备的运行数据、内外部环境数据，使设备管理和维护人员能及时获取异常警报，及时实施预防性维护；通过与设备厂家合作并经专业认证，录入影像设备故障报错代码、维修指引、保养指导等数据，利用大数据算法可实现维修智能辅助，帮助使用和管理人员在设备故障时采取应急手段，为维修人员提供有价值的信息，减少现场排查时间，提高设备维护和管理质量，降低成本[6]；通过自适应预警、智能诊断、大数据分析等手段，实现设备运行状态的智能化监控和维保智能决策，进而为远程运行监测和维护支持提供便利；通过连接医院其他业务系统，获取多维度数据，实现临床诊疗数据和设备检查数据的互通，利用大数据模型、效益分析模型实现影像设备的智能化运行和管理[7,8]。从本研究结果看，基于大数据的影像设备运行及维护方式相比传统管理维护方式，影像设备的故障预防、维修效率、故障复发、效益数据准确度等均有显著优势。并且在影像设备的整体维修费用上更低，发生的故障次数和故障复发次数均要低。由此表明，基于大数据的智能化运行和维护方式具有良好的效率和效益。分析原因在于，相比传统的影像设备运行及维护管理方式，基于大数据的智能化运行和维护方式在医疗影像设备的运行和维护管理中引入大数据体系，对于设备有效、智能化运行与医院的自身发展都有着重要现实意义[9]。首先，该方式有利于建立标准化、规范化的影像设备管理模式，能够有效整合影像设备的各项资源，增进医院不同科室间的临床沟通与诊疗技术交流，进而降低医院的影像设备管理和维护成本；其次，有利于推动医疗影像设备的维护管理数据收集与整合，并且通过智能化平台加快信息的传递速度，进而减少各科间的交流和沟通障碍，有效缩短医院临床医疗和管理的决策周期[11,12]；再次，有助于简化影像设备的管理流程，减少人为的干预，体现出智能化、自动化、信息化的维护管理优势，减少日常维护管理中可能出现的失误或差错；最后，有利于构建全过程管理模式，形成系统的维护管理流程，并在稳定、安全环境下控制医疗影像设备维护管理细节，保证设备能够充分合理地利用，延长其寿命，提高医院医疗设备的维护管理效益[13]。

综上而言，基于大数据对常规医学影像设备进行智能运行和维护管理，有助于提升设备运行、使用、预防性维护的效率，保障设备可靠运行，提升临床医疗服务质量。