CN117423444A - 一种基于物联网的医疗设备管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及医疗设备管理领域,公开了一种基于物联网的医疗设备管理系统,包括:数据采集模块,用于采集各个医疗设备的工作信息;所述工作信息包括设备的种类、工作数据和维修次数;前置标记模块,对医疗设备的工作数据进行统计分析,并根据统计分析的结果标记每个医疗设备上一个工作周期的使用状态,标记结果为正常和超负荷两种;数据处理模块,将超负荷的医疗设备的工作数据与预先存储的标准工作数据进行对比,获取该医疗设备的疲劳度;预警模块,用于将疲劳度与预设疲劳范围进行判断分析,并根据分析结果进行预警。通过上述技术方案,实现防止医疗设备在使用时突然发生故障的情况,提高医疗设备管理的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及医疗设备管理领域,具体涉及一种基于物联网的医疗设备管理系统。
背景技术
随着物联网(IoT)技术的不断发展,其在医疗领域的应用也越来越广泛。医疗设备管理系统是基于物联网技术的一种重要应用,它通过对医疗设备的智能化管理和监控,提高了医疗设备的使用效率和质量,为医疗工作提供了更好的服务。
然而,当前的医疗设备管理系统对医疗设备的监控和管理还不够全面,存在一些盲区。例如:设备维护和保养不及时:由于系统对医疗设备的维护和保养没有实现全面监控和管理,可能导致设备维护和保养的不及时,甚至出现设备故障后才进行维修的情况,这不仅会影响设备的使用寿命,也会影响医疗工作的正常进行。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的医疗设备管理系统,解决以上技术问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种基于物联网的医疗设备管理系统,包括:
数据采集模块,用于采集各个医疗设备的工作信息;所述工作信息包括设备的种类、工作数据和维修次数;
前置标记模块,对医疗设备的工作数据进行统计分析,并根据统计分析的结果标记每个医疗设备上一个工作周期的使用状态,标记结果为正常和超负荷两种;
数据处理模块,将超负荷的医疗设备的工作数据与预先存储的标准工作数据进行对比,获取该医疗设备的疲劳度;
预警模块,用于将疲劳度与预设疲劳范围进行判断分析,得出该医疗设备的故障风险状态,并根据故障风险状态进行预警。
作为进一步的技术方案,所述工作数据包括医疗设备的工作时长;所述预先存储的标准数据为所述医疗设备在厂家预先进行模拟训练获取的标准数据。
作为进一步的技术方案,所述数据采集模块包括医疗设备内部设置有的通信模块,医疗设备顶部设置有的监控摄像头,用于获取操作医疗设备的人员信息;
其中,医疗设备的操作显示屏设置成常亮显示模式,当操作人员点击操作显示屏时为高光模式,处于实际工作状态;当无人操作时处于暗光模式,处于待机状态;
所述工作时长包括高光模式的实际使用时长TH和待机状态的等待使用时长TL。
作为进一步的技术方案,所述前置标记模块的标记过程为:
通过统计获得历史实际使用总时长总天数,获得日均使用时长/>将日均使用时长/>与一个统计周期内每天的实际使用时长TiH进行比较;
若则将该医疗设备标记为正常;
若则将该医疗设备标记为超负荷;
并获得超负荷的医疗设备的超负荷值
其中,ω为转化系数。
作为进一步的技术方案,对超负荷的医疗设备进行疲劳度的计算;
所述疲劳度:
其中,为当前医疗设备在一个工作周期内的预设标准工作时长,pih(t)为超负荷数值随时间的变化量,pih(t)≥0;q为预设系数,与医疗设备的维修次数相对应。
作为进一步的技术方案,将疲劳度Si与预设疲劳范围[Sa,Sb]进行判断分析;
若Si<Sa,则判断处于低故障风险状态,运行良好;
若Si∈[Sa,Sb],则判断处于中故障风险状态,发出一级预警信号;
若Si>Sa,则判断处于高故障风险状态,发出二级预警信号。
作为进一步的技术方案,所述系统还包括管控模块,所述管控模块用于根据预警模块发出的预警信号进行当前医疗设备的管控动作。
作为进一步的技术方案,所述管控模块包括:
停机维护单元,用于接收并响应二级预警信号,控制当前医疗设备断电停机,并通知维护人员对该医疗设备进行维修保养;
通道建立单元,所述通道建立单元用于接收并响应一级预警信号,通过搜索附近区域内同类且标记正常的医疗设备,并按照距离从近到远进行优先级排序逐一建立连接通道,将当前医疗设备进行的操作发送至同类设备进行处理。
本发明的有益效果:
(1)本发明通过数据采集模块获取各个设备的工作信息,再利用前置标记模块对所有的医疗设备进行标记,根据上个工作周期的工作数据进行分析,从而预先划分正常和超负荷两种,在下一个工作周期进行使用时,实现对标记为超负荷的医疗设备进行重点关注,将超负荷的医疗设备的工作数据与预先存储的标准工作数据进行对比,进行疲劳度的实时判断分析,得出该医疗设备的故障风险状态,并根据故障风险状态进行预警,及时进行维护保养,以防止在医疗设备在工作过程中突发故障而无法使用的情况;
(2)本发明通过不同的预警信号代表不同的紧急程度,反应出当前医疗设备的故障风险率,进行对应的管控操作,降低医疗设备因突然故障造成安全性问题,从而提高了对医疗设备管理的整体安全率。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本实施例的概要框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示,本发明为一种基于物联网的医疗设备管理系统,包括:
数据采集模块,用于采集各个医疗设备的工作信息;所述工作信息包括设备的种类、工作数据和维修次数;
前置标记模块,对医疗设备的工作数据进行统计分析,并根据统计分析的结果标记每个医疗设备上一个工作周期的使用状态,标记结果为正常和超负荷两种;
数据处理模块,将超负荷的医疗设备的工作数据与预先存储的标准工作数据进行对比,获取该医疗设备的疲劳度;
预警模块,用于将疲劳度与预设疲劳范围进行判断分析,得出该医疗设备的故障风险状态,并根据故障风险状态进行预警。
本实施例中,通过数据采集模块获取各个设备的工作信息,再利用前置标记模块对所有的医疗设备进行标记,根据上个工作周期的工作数据进行分析,从而预先划分正常和超负荷两种,在下一个工作周期进行使用时,实现对标记为超负荷的医疗设备进行重点关注,将超负荷的医疗设备的工作数据与预先存储的标准工作数据进行对比,进行疲劳度的实时判断分析,得出该医疗设备的故障风险状态,并根据故障风险状态进行预警,及时进行维护保养,以防止在医疗设备在工作过程中突发故障而无法使用的情况。
作为其中一个实施例:所述工作数据包括医疗设备的工作时长;所述预先存储的标准数据为所述医疗设备在厂家预先进行模拟训练获取的标准数据。
所述数据采集模块包括医疗设备内部设置有的通信模块,医疗设备顶部设置有的监控摄像头,用于获取操作医疗设备的人员信息;
其中,医疗设备的操作显示屏设置成常亮显示模式,当操作人员点击操作显示屏时为高光模式,处于实际工作状态;当无人操作时处于暗光模式,处于待机状态;
所述工作时长包括高光模式的实际使用时长TH和待机状态的等待使用时长TL。
本实施例中,通过高光模式和暗光模式的显示时长,可准确的统计当前医疗设备的实际使用时长,既能够作为前置标记模块的划分正常和超负荷状态依据,又能够作为预警模块实时判断医疗设备疲劳度的依据,综合提高医疗设备管理的安全性。
作为其中一个实施例,所述前置标记模块的标记过程为:
通过统计获得历史实际使用总时长总天数,获得日均使用时长/>将日均使用时长/>与一个统计周期内每天的实际使用时长TiH进行比较;
若则将该医疗设备标记为正常;
若则将该医疗设备标记为超负荷;
并获得超负荷的医疗设备的超负荷值
其中,ω为转化系数。
本实施例中,通过统计获得历史实际使用总时长总天数,获得日均使用时长将日均使用时长/>与一个统计周期内每天的实际使用时长TiH进行比较,若则将该医疗设备标记为正常;若/>则将该医疗设备标记为超负荷,从而为下一工作周期内医疗设备的管理划分重要等级,继而重点关注并分析超负荷医疗设备的疲劳度,相比较实现计算全部医疗设备的疲劳度而言降低了计算量,也提高了运算效率;同时通过公式/>计算获得超负荷医疗设备的超负荷值,并根据时间的变化通过线性回归算法拟合获得变化曲线,从而直观观察该医疗设备的超负荷运行的波动变化。
作为其中一个实施例,对超负荷的医疗设备进行疲劳度的计算;
所述疲劳度:
其中,为当前医疗设备在一个工作周期内的预设标准工作时长,pih(t)为超负荷数值随时间的变化量;pih(t)≥0;q为预设系数,与医疗设备的维修次数相对应。
通过上述技术方案,提供了一种疲劳度度计算方式,通过公式获得疲劳度值,通过疲劳度度值的大小,可直观的判断出当前医疗设备的故障风险率,疲劳度值越大,故障风险率越大,医疗设备越容易在使用时突然故障而无法使用;通过上述公式明显可知,随着医疗设备维修次数的增加,疲劳度值会越来越大,需要进行说明的是:ti、ti+1为时间段。
作为其中一个实施例,将疲劳度Si与预设疲劳范围[Sa,Sb]进行判断分析;
若Si<Sa,则判断处于低故障风险状态,运行良好;
若Si∈[Sa,Sb],则判断处于中故障风险状态,发出一级预警信号;
若Si>Sa,则判断处于高故障风险状态,发出二级预警信号。
通过上述技术方案,实时的将当前设备的疲劳度值与预设疲劳范围[Sa,Sb]进行比对,若Si<Sa,则判断处于低故障风险状态,运行良好;若Si∈[Sa,Sb],则判断处于中故障风险状态,发出一级预警信号;若Si>Sa,则判断处于高故障风险状态,发出二级预警信号,通过不同的预警信号代表不同的紧急程度,反应出当前医疗设备的故障风险率,进行对应的管控操作,降低医疗设备因突然故障造成安全性问题,从而提高了对医疗设备管理的整体安全率。
若Si>Sa,则判断处于高故障风险状态,发出二级预警信号
作为其中一个实施例,所述系统还包括管控模块,所述管控模块用于根据预警模块发出的预警信号进行当前医疗设备的管控动作。所述管控模块包括:
停机维护单元,用于接收并响应二级预警信号,控制当前医疗设备进入待机状态,并通知维护人员立即对该医疗设备进行维修保养;
通道建立单元,所述通道建立单元用于接收并响应一级预警信号,通过搜索附近区域内同类且标记正常的医疗设备,并按照距离从近到远进行优先级排序逐一建立连接通道,将当前医疗设备进行的操作发送至同类设备进行处理,并通知维护人员优先对该类医疗设备进行维护保养。
根据接收的预警信号等级执行不同的管控操作;当接收到一级预警信号时,表示该医疗设备虽然正常运行,但是已具有较高的故障风险率,因此在维持正常运行过程的同时,作为维护人员有限维护的对象,提高医疗设备的安全性;同时,将当前医疗设备操作进行的数据处理等操作,通过临时建立的连接通道发送至附近同类且正常的医疗设备中进行处理,再将结果反馈至当前医疗设备的显示屏幕,从而能够满足操作人员的正常操作需求,还能够尽肯能停止该医疗设备疲劳度值的继续上升,降低该医疗设备的故障风险,为维护人员的维护保养提供反应时间。
当接收到二级预警信号时,表示该医疗设备虽然正常运行,但是具有个非常高的故障风险率,随时可能发生故障,因此将该医疗设备转至待机状态,同时立即通知维护人员进行维护保养,以降低该医疗设备故障停机的几率,通过上述方式,综合提升医疗设备管理的安全性。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明,但所述内容仅为本发明的较佳实施例,不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等,均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (8)
1.一种基于物联网的医疗设备管理系统,其特征在于,包括:
数据采集模块,用于采集各个医疗设备的工作信息;所述工作信息包括设备的种类、工作数据和维修次数;
前置标记模块,对医疗设备的工作数据进行统计分析,并根据统计分析的结果标记每个医疗设备上一个工作周期的使用状态,标记结果为正常和超负荷两种;
数据处理模块,将超负荷的医疗设备的工作数据与预先存储的标准工作数据进行对比,获取该医疗设备的疲劳度;
预警模块,用于将疲劳度与预设疲劳范围进行判断分析,得出该医疗设备的故障风险状态,并根据故障风险状态进行预警。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的医疗设备管理系统,其特征在于,所述工作数据包括医疗设备的工作时长;所述预先存储的标准数据为所述医疗设备在厂家预先进行模拟训练获取的标准数据。
3.根据权利要求2所述的基于物联网的医疗设备管理系统,其特征在于,所述数据采集模块包括医疗设备内部设置有的通信模块,医疗设备顶部设置有的监控摄像头,用于获取操作医疗设备的人员信息;
其中,医疗设备的操作显示屏设置成常亮显示模式,当操作人员点击操作显示屏时为高光模式,处于实际工作状态;当无人操作时处于暗光模式,处于待机状态;
所述工作时长包括高光模式的实际使用时长TH和待机状态的等待使用时长TL。
4.根据权利要求1所述的基于物联网的医疗设备管理系统,其特征在于,所述前置标记模块的标记过程为:
通过统计获得历史实际使用总时长/总天数,获得日均使用时长/>将日均使用时长/>与一个统计周期内每天的实际使用时长TiH进行比较;
若则将该医疗设备标记为正常;
若则将该医疗设备标记为超负荷;
并获得超负荷的医疗设备的超负荷值
其中,ω为转化系数。
5.根据权利要求4所述的基于物联网的医疗设备管理系统,其特征在于,对超负荷的医疗设备进行疲劳度的计算;
所述疲劳度:
其中,为当前医疗设备在一个工作周期内的预设标准工作时长,pih(t)为超负荷数值随时间的变化量,pih(t)≥0;q为预设系数,与医疗设备的维修次数相对应。
6.根据权利要求5所述的基于物联网的医疗设备管理系统,其特征在于,将疲劳度Si与预设疲劳范围[Sa,Sb]进行判断分析;
若Si<Sa,则判断处于低故障风险状态,运行良好;
若Si∈[Sa,Sb],则判断处于中故障风险状态,发出一级预警信号;
若Si>Sa,则判断处于高故障风险状态,发出二级预警信号。
7.根据权利要求1或6所述的基于物联网的医疗设备管理系统,其特征在于,所述系统还包括管控模块,所述管控模块用于根据预警模块发出的预警信号进行当前医疗设备的管控动作。
8.根据权利要求7所述的基于物联网的医疗设备管理系统,其特征在于,所述管控模块包括:
停机维护单元,用于接收并响应二级预警信号,控制当前医疗设备断电停机,并通知维护人员对该医疗设备进行维修保养;
通道建立单元,所述通道建立单元用于接收并响应一级预警信号,通过搜索附近区域内同类且标记正常的医疗设备,并按照距离从近到远进行优先级排序逐一建立连接通道,将当前医疗设备进行的操作发送至同类设备进行处理。
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CN (1) | CN117423444A (zh) |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104134094A (zh) * | 2014-04-09 | 2014-11-05 | 浙江图讯科技有限公司 | 一种安全生产事故预警指数预测的方法 |
CN109637636A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-04-16 | 上海奥普生物医药有限公司 | 数据处理方法及装置 |
CN114360703A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-04-15 | 成都中科信息技术有限公司 | 一种医疗设备故障预警方法 |
CN115394425A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-11-25 | 中科院成都信息技术股份有限公司 | 一种基于物联网的医疗设备智能管理系统及方法 |
CN115512823A (zh) * | 2022-09-27 | 2022-12-23 | 深圳市联影高端医疗装备创新研究院 | 设备异常处理方法、装置、异常处理系统和设备 |
CN115798697A (zh) * | 2022-11-23 | 2023-03-14 | 上海静汇医院管理有限公司 | 基于人工智能算法的县域卫生共同体诊疗设备管理系统 |
CN116051340A (zh) * | 2023-02-21 | 2023-05-02 | 湖南科技学院 | 一种基于智能传感技术的智慧园区设备耗能检测系统 |
CN116130076A (zh) * | 2023-04-04 | 2023-05-16 | 山东新蓝海科技股份有限公司 | 基于云平台的医疗设备信息管理系统 |
CN116313026A (zh) * | 2023-03-22 | 2023-06-23 | 爱恩希(上海)医院管理有限公司 | 医疗器械管理系统及方法 |
CN116649987A (zh) * | 2023-06-25 | 2023-08-29 | 重庆市人民医院 | 一种基于互联网的心电异常实时监测系统 |
CN116661381A (zh) * | 2023-05-16 | 2023-08-29 | 芜湖宏景电子股份有限公司 | 智能生产设备远程监控系统 |
CN116681426A (zh) * | 2023-08-03 | 2023-09-01 | 山东港口科技集团烟台有限公司 | 一种工业互联网设备预测性维护系统及方法 |
CN116779123A (zh) * | 2023-07-18 | 2023-09-19 | 田铠屹 | 一种医疗设备的效益分析系统 |
-
2023
- 2023-09-26 CN CN202311248540.7A patent/CN117423444A/zh active Pending
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104134094A (zh) * | 2014-04-09 | 2014-11-05 | 浙江图讯科技有限公司 | 一种安全生产事故预警指数预测的方法 |
CN109637636A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-04-16 | 上海奥普生物医药有限公司 | 数据处理方法及装置 |
CN114360703A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-04-15 | 成都中科信息技术有限公司 | 一种医疗设备故障预警方法 |
CN115394425A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-11-25 | 中科院成都信息技术股份有限公司 | 一种基于物联网的医疗设备智能管理系统及方法 |
CN115512823A (zh) * | 2022-09-27 | 2022-12-23 | 深圳市联影高端医疗装备创新研究院 | 设备异常处理方法、装置、异常处理系统和设备 |
CN115798697A (zh) * | 2022-11-23 | 2023-03-14 | 上海静汇医院管理有限公司 | 基于人工智能算法的县域卫生共同体诊疗设备管理系统 |
CN116051340A (zh) * | 2023-02-21 | 2023-05-02 | 湖南科技学院 | 一种基于智能传感技术的智慧园区设备耗能检测系统 |
CN116313026A (zh) * | 2023-03-22 | 2023-06-23 | 爱恩希(上海)医院管理有限公司 | 医疗器械管理系统及方法 |
CN116130076A (zh) * | 2023-04-04 | 2023-05-16 | 山东新蓝海科技股份有限公司 | 基于云平台的医疗设备信息管理系统 |
CN116661381A (zh) * | 2023-05-16 | 2023-08-29 | 芜湖宏景电子股份有限公司 | 智能生产设备远程监控系统 |
CN116649987A (zh) * | 2023-06-25 | 2023-08-29 | 重庆市人民医院 | 一种基于互联网的心电异常实时监测系统 |
CN116779123A (zh) * | 2023-07-18 | 2023-09-19 | 田铠屹 | 一种医疗设备的效益分析系统 |
CN116681426A (zh) * | 2023-08-03 | 2023-09-01 | 山东港口科技集团烟台有限公司 | 一种工业互联网设备预测性维护系统及方法 |
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PB01 | Publication | ||
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