CN118016268A - 一种基于人工智能的智慧医疗系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的智慧医疗系统，该系统的运行方法包括以下步骤：步骤一：通过传感器实现对医疗设备的数据采集与整合；步骤二：建立异常检测模型，并实现故障预测；步骤三：用户界面与远程支持；步骤四：预测性资源管理，所述数据采集与整合模块，用于采集医疗设备数据并进行数据格式整合；所述异常检测与故障预测模块，用于对医疗设备进行异常检测并实现异常故障预测；所述维护建议与优化策略模块，用于系统给出设备的维护建议与优化方案，所述异常检测模块，用于及时发现设备的异常情况；所述数据整合与清洗模块，用于确保数据的一致性和可比性；本发明，具有医疗设备故障预测准确和有效提高维修效率的特点。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种基于人工智能的智慧医疗系统。
背景技术
在医疗保健行业中，设备的可靠性和维护至关重要。目前，医疗设备的维护通常依赖于定期维护计划或设备故障时的反应性维修。然而，这种传统的维护方法存在一些不足之处，首先传统维护方法往往无法提前准确地预测设备故障，导致无法及时采取维护措施。这可能导致设备突然故障，造成不必要的停机时间和维修成本。
而且定期维护计划通常依赖于时间或使用寿命的经验性规定，而忽略了设备实际的运行状况和需求。这导致了维护资源的浪费和不必要的维修费用，例如过早更换部件或频繁的维修，最后传统维护方法未能提供个性化的维护建议，无法根据设备的实际状况和使用环境提供针对性的维护指导。这可能导致维护人员在维修过程中缺乏准确的指导，影响维护效果和设备性能。因此，设计提高医疗设备的可靠性和维护效率的一种基于人工智能的智慧医疗系统是很有必要的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人工智能的智慧医疗系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的智慧医疗系统，该系统的运行方法包括以下步骤：
步骤一：通过传感器实现对医疗设备的数据采集与整合；
步骤二：建立异常检测模型，并实现故障预测；
步骤三：用户界面与远程支持；
步骤四：预测性资源管理。
根据上述技术方案，所述通过传感器实现对医疗设备的数据采集与整合的步骤，包括：
与医疗设备建立连接，收集传感器、日志和其他数据源的信息；
整合和清洗从不同数据源获取的数据，确保格式和结构的一致性；
对多源数据进行标准化，以实现统一的数据表示形式。
根据上述技术方案，所述与医疗设备建立连接，收集传感器、日志和其他数据源的信息的步骤，包括：
将智能维护系统与医疗设备连接，随后将温度传感器、压力传感器、振动传感器安置在医疗设备上，当系统与设备建立连接，系统开始通过设备传感器实时采集各种关键数据，这些数据包括温度传感器、压力传感器、电流传感器，用于监测设备的运行状态和性能指标，同时系统收集设备生成的日志和事件数据，这些数据可以提供关于设备操作、报警信息和错误日志重要信息，而日志和事件数据的采集通过设备的日志记录功能或其他监测机制实现。
根据上述技术方案，所述建立异常检测模型，并实现故障预测的步骤，包括：
利用机器学习和模式识别算法检测设备异常行为；
基于历史数据、设备参数和环境因素，进行故障预测。
根据上述技术方案，所述利用机器学习和模式识别算法检测设备异常行为的步骤，包括：
对历史数据、设备参数和环境因素进行预处理，确保数据的质量和一致性，接下来，将数据组织成时间序列的形式，构建输入序列，并选择适当的RNN架构，如LSTM或GRU，然后，通过RNN模型的时间循环和隐藏状态传递，捕捉数据中的时序依赖关系和长期记忆，模型通过逐个时间步处理输入序列，更新隐藏状态并生成输出，从而学习数据中的动态模式和时序特征，在训练过程中，选择合适的损失函数和优化器，以衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，并最小化损失函数来更新模型的权重，使用标记的训练数据集对模型进行训练，并通过验证数据集评估模型的性能和泛化能力，根据验证结果，进行模型的调优和改进，包括调整RNN架构的层数和节点数、学习率的调整以及添加正则化技术，通过以上步骤，系统可以利用循环神经网络（RNN）架构来训练模型，实现对设备异常行为和故障的识别和预测，这种基于深度学习的训练方法可以提高模型的准确性和鲁棒性。
根据上述技术方案，所述用户界面与远程支持的步骤，包括：
设计友好的用户界面，使维护人员能够轻松访问设备状态、报警信息和维护建议；
支持远程协作和技术支持，以便专家可以远程指导维护过程，提高响应速度和效率。
根据上述技术方案，所述设计友好的用户界面，使维护人员能够轻松访问设备状态、报警信息和维护建议的步骤，包括：
系统通过直观、易于使用的用户界面，呈现设备状态、报警信息和维护建议给维护人员，界面设计考虑到维护人员的需求和使用习惯，采用图表、图形化指示和可定制的仪表板方式，以便清晰地展示关键信息，用户界面提供实时的设备状态监控功能，将设备运行状况的关键指标可视化呈现，这些指标包括温度、压力、电流设备参数的实时数据，以及异常情况的报警信息，维护人员可以通过界面直观地了解设备的当前状态。
根据上述技术方案，所述预测性资源管理的步骤，包括：
利用机器学习和优化算法预测设备维护所需的资源和备件；
分析设备使用模式、维护历史和供应链数据，生成维护资源的需求预测；
提供最佳的资源管理策略，以避免备件短缺和降低库存成本。
根据上述技术方案，所述利用机器学习和优化算法预测设备维护所需的资源和备件的步骤，包括：
系统通过与设备和供应链系统的连接，获取设备的使用模式数据、维护历史数据和供应链数据，这些数据包括设备的运行记录、故障发生时间、维护活动记录、备件使用情况、供应商信息，对采集到的数据进行清洗和预处理后，利用机器学习和模式识别算法对数据进行分析，识别与维护资源需求相关的模式和趋势，可以使用统计方法、时间序列分析、聚类分析技术手段，发现数据中的隐藏模式和规律，同时，通过特征提取的方法，将数据转化为数值特征或特征向量，以便后续的建模和预测。
根据上述技术方案，所述该系统包括：
数据采集与整合模块，用于采集医疗设备数据并进行数据格式整合；
异常检测与故障预测模块，用于对医疗设备进行异常检测并实现异常故障预测；
维护建议与优化策略模块，用于系统给出设备的维护建议与优化方案。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过设置有数据采集与整合模块、异常检测与故障预测模块、维修建议与优化策略模块实现对医疗设备的智能维护，系统通过与医疗设备连接，收集和整合设备传感器、日志和其他数据源的信息，系统还可以实时监测设备运行状况，并自动提取关键指标，利用机器学习和模式识别算法，系统能够检测设备的异常行为，并预测潜在的故障，基于实时数据和故障预测结果，系统生成个性化的维护建议和优化策略，包括维修指南、备件建议、保养计划和性能优化建议，此外，系统还设计了友好的用户界面，使维护人员能够轻松访问设备状态、报警信息和维护建议，同时，系统支持远程协作和技术支持，专家可以通过远程指导维护过程，提高响应速度和效率，另外，系统还应用机器学习和优化算法，预测设备维护所需的资源和备件，以避免备件短缺、降低库存成本，并确保设备维护的连续性，本发明可以提高医疗设备的维修效率以及对医疗设备进行预测性维护。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例一提供的一种基于人工智能的智慧医疗方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种基于人工智能的智慧医疗系统的模块组成示意图。
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一：图1为本发明实施例一提供的一种基于人工智能的智慧医疗方法的流程图，本实施例可应用医疗设备监测维护的场景，该方法可以由本实施例提供的一种基于人工智能的智慧医疗系统来执行，如图1所示，该方法具体包括以下步骤：
步骤一：通过传感器实现对医疗设备的数据采集与整合；
在本发明实施例中，通过与医疗设备进行连接，实现对设备传感器、日志和其他数据源的信息进行数据采集与整合；
示例性的，首先将智能维护系统与医疗设备连接，随后将温度传感器、压力传感器、振动传感器安置在医疗设备上，当系统与设备建立连接，系统开始通过设备传感器实时采集各种关键数据，这些数据包括温度传感器、压力传感器、电流传感器，用于监测设备的运行状态和性能指标，同时系统收集设备生成的日志和事件数据，这些数据可以提供关于设备操作、报警信息和错误日志等重要信息，而日志和事件数据的采集通过设备的日志记录功能或其他监测机制实现；
示例性的，采集到的数据可能来自不同的设备和数据源，具有不同的格式和结构，系统通过数据整合和标准化的过程，将这些多源数据进行统一处理，以确保数据的一致性和可比性，同时，在数据整合的基础上，系统自动提取关键指标和参数，以描述设备的运行状况和性能，提取过程可以基于规则引擎实现，制定一套规则，根据数据的特征和设备维护的要求，定义提取关键指标的规则，系统可以使用规则引擎来执行这些规则，例如当温度大于某个阈值时，提取温度作为关键指标，当振频达到阈值时，提取振频为关键指标，这些规则可以基于领域知识和经验，通过设定阈值、逻辑条件等方式来实现，关键指标包括设备温度、压力、电流、故障状态等，通过以上步骤，系统能够实时监测设备的运行状况，并自动提取关键指标，为后续的数据分析和维护决策提供基础数据。
步骤二：建立异常检测模型，并实现故障预测；
在本发明实施例中，利用机器学习和模式识别算法，实现设备异常检测和故障预测的功能，并根据这些预测结果生成个性化的维护建议和优化策略；
示例性的，系统首先对历史数据、设备参数和环境因素进行数据分析，并提取相关的特征，可以利用统计方法，如均值、标准差、方差等对数据进行描述和分析，这些统计特征可以用于判断数据的稳定性、分布情况以及异常点的存在，其次系统应用信号处理技术来提取与设备异常和故障相关的特征，如使用滤波器对信号进行去噪处理，以消除噪声干扰，同时突出设备故障所引起的异常信号，其次使用模式识别算法，用来自动识别与设备异常和故障相关的特征，通过训练模型来学习正常和异常模式，以便在实时数据中检测和预测设备的异常行为，系统还可以分析数据的波动性，包括振幅、频率和周期等方面，通过计算数据的变化率和波动范围，可以捕捉到设备运行过程中的异常波动，以便及时发现潜在的故障信号，最后是监测数据的趋势变化，如上升、下降或突变等，通过分析数据的变化趋势，系统可以预测设备可能出现的故障，并提前采取相应的维护措施；
示例性的，系统采用循环神经网络架构来训练模型的步骤如下：首先，对历史数据、设备参数和环境因素进行预处理，确保数据的质量和一致性，接下来，将数据组织成时间序列的形式，构建输入序列，并选择适当的RNN架构，如LSTM或GRU，然后，通过RNN模型的时间循环和隐藏状态传递，捕捉数据中的时序依赖关系和长期记忆，模型通过逐个时间步处理输入序列，更新隐藏状态并生成输出，从而学习数据中的动态模式和时序特征，在训练过程中，选择合适的损失函数和优化器，以衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，并最小化损失函数来更新模型的权重，使用标记的训练数据集对模型进行训练，并通过验证数据集评估模型的性能和泛化能力，根据验证结果，进行模型的调优和改进，包括调整RNN架构的层数和节点数、学习率的调整以及添加正则化技术，通过以上步骤，系统可以利用循环神经网络（RNN）架构来训练模型，实现对设备异常行为和故障的识别和预测，这种基于深度学习的训练方法可以提高模型的准确性和鲁棒性；
示例性的，训练完成的机器学习模型被应用于实时数据，以检测设备的异常行为并预测潜在的故障，系统通过与历史数据和预定义的阈值进行比较，识别异常情况，并利用模型的预测能力来预测故障的可能性和发生时间，同时基于实时数据和故障预测结果，系统生成个性化的维护建议和优化策略，这些建议包括设备维修指南、备件建议、保养计划和性能优化建议等，建议来源于过往维修记录以及网络维修记录；系统根据设备的实际状况和预测的故障风险，为维护人员提供具体的操作指导和决策支持，以减少停机时间并提高设备的可靠性和效率。
步骤三：用户界面与远程支持；
在本发明实施例中，建立友好的用户界面，以便维护人员轻松访问设备状态、报警信息和维护建议，并支持远程协作和技术支持；
示例性的，系统通过直观、易于使用的用户界面，呈现设备状态、报警信息和维护建议给维护人员，界面设计考虑到维护人员的需求和使用习惯，采用图表、图形化指示和可定制的仪表板等方式，以便清晰地展示关键信息，用户界面提供实时的设备状态监控功能，将设备运行状况的关键指标可视化呈现，这些指标包括温度、压力、电流等设备参数的实时数据，以及异常情况的报警信息，维护人员可以通过界面直观地了解设备的当前状态；
示例性的，在用户界面还提供维护建议的查看功能，维护人员可以查看根据故障预测和数据分析生成的个性化维护建议，这些建议包括设备维修指南、备件建议、保养计划和性能优化建议，维护人员可以根据界面上的指导进行相应的维护操作，系统支持远程协作和技术支持功能，维护人员可以通过系统与专家进行实时的远程沟通和协作，这可以通过远程视频会议、屏幕共享和远程控制等技术手段实现，专家可以远程指导维护人员的维修过程，提供实时的技术支持和决策建议，从而提高维护的响应速度和效率，通过以上步骤，系统提供了友好的用户界面，使维护人员能够轻松访问设备状态、报警信息和维护建议，同时，系统支持远程协作和技术支持，使专家能够远程指导维护过程，提高维护的响应速度和效率，这种用户界面和远程支持功能的设计使得系统在维护过程中更加灵活和便捷，提高了维护人员的工作效率和维护质量。
步骤四：预测性资源管理。
在本发明实施例中，上述步骤二利用机器学习并不仅限于故障预测，还具备预测设备维护所需的资源和备件的能力，通过分析设备使用模式、维护历史和供应链数据，系统可以生成维护资源的需求预测，并提供最佳的资源管理策略；
示例性的，系统通过与设备和供应链系统的连接，获取设备的使用模式数据、维护历史数据和供应链数据，这些数据可以包括设备的运行记录、故障发生时间、维护活动记录、备件使用情况、供应商信息等，对采集到的数据进行清洗和预处理后，利用机器学习和模式识别算法对数据进行分析，识别与维护资源需求相关的模式和趋势，可以使用统计方法、时间序列分析、聚类分析等技术手段，发现数据中的隐藏模式和规律，同时，通过特征提取的方法，将数据转化为数值特征或特征向量，以便后续的建模和预测；
示例性的，使用时间序列分析算法建立模型来预测设备维护资源的需求，使用历史数据作为训练集，通过模型训练和参数优化，得到能够准确预测维护资源需求的模型，模型可以考虑多个因素，如设备的使用时间、设备类型、维护历史等，以提高预测的准确性和可靠性，通过该步骤系统可达到如下效果：通过时间序列分析建立的模型，能够准确预测设备维护资源的需求，这包括预测所需备件的数量、类型和时间，以及其他相关的维护资源，如人力资源和设备维修工具等，预测的准确性将帮助维护团队做出更精准的资源规划和采购决策，避免备件短缺或过剩的情况发生，提高维护效率和成本效益，其次系统能够生成优化的维护计划和调度策略，维护人员可以根据预测结果制定合理的维护计划，安排维护任务和资源分配，以最大程度地减少停机时间和维护成本，此外，系统还可以考虑设备的重要性和优先级，优化维护任务的执行顺序，确保关键设备的及时维护和可靠性，最后系统可以提供关于备件采购、库存管理和供应链优化的建议，以确保所需维护资源的及时供应和适度储备，避免不必要的资金浪费和库存积压，这将提高资源的利用效率，降低维护成本，并确保设备维护的连续性和可靠性。
实施例二：本发明实施例二提供了一种基于人工智能的智慧医疗系统，图2为本发明实施例二提供的一种基于人工智能的智慧医疗系统的模块组成示意图，如图2所示，该系统包括：
数据采集与整合模块，用于采集医疗设备数据并进行数据格式整合；
异常检测与故障预测模块，用于对医疗设备进行异常检测并实现异常故障预测；
维护建议与优化策略模块，用于系统给出设备的维护建议与优化方案；
在本发明的一些实施例中，数据采集与整合模块包括：
数据源连接模块，用于实现数据的获取和采集；
数据整合与清洗模块，用于确保数据的一致性和可比性；
数据标准化模块，用于提供统一的数据表示形式，方便后续处理和分析；
在本发明的一些实施例中，异常检测与故障预测模块包括：
异常检测模块，用于及时发现设备的异常情况；
故障预测模块，用于提前预警潜在的故障，以便采取相应的维护措施；
故障风险评估模块，用于为维护人员提供准确的故障风险评估，以优化维护策略；
在本发明的一些实施例中，维护建议与优化策略模块包括：
维护建议生成模块，用于为维护人员提供针对具体设备的维修指南和备件建议；
保养计划生成模块，用于制定科学合理的保养计划，以提高设备的可靠性和寿命；
性能优化模块，用于优化设备运行，提高生产效率和资源利用率。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于人工智能的智慧医疗方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
步骤一：通过传感器实现对医疗设备的数据采集与整合；
步骤二：建立异常检测模型，并实现故障预测；
步骤三：用户界面与远程支持；
步骤四：预测性资源管理。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智慧医疗方法，其特征在于：所述通过传感器实现对医疗设备的数据采集与整合的步骤，包括：
与医疗设备建立连接，收集传感器、日志和其他数据源的信息；
整合和清洗从不同数据源获取的数据，确保格式和结构的一致性；
对多源数据进行标准化，以实现统一的数据表示形式。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的智慧医疗方法，其特征在于：所述与医疗设备建立连接，收集传感器、日志和其他数据源的信息的步骤，包括：
将智能维护系统与医疗设备连接，随后将温度传感器、压力传感器、振动传感器安置在医疗设备上，当系统与设备建立连接，系统开始通过设备传感器实时采集各种关键数据，这些数据包括温度传感器、压力传感器、电流传感器，用于监测设备的运行状态和性能指标，同时系统收集设备生成的日志和事件数据，这些数据可以提供关于设备操作、报警信息和错误日志重要信息，而日志和事件数据的采集通过设备的日志记录功能或其他监测机制实现。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智慧医疗方法，其特征在于：所述建立异常检测模型，并实现故障预测的步骤，包括：
利用机器学习和模式识别算法检测设备异常行为；
基于历史数据、设备参数和环境因素，进行故障预测。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的智慧医疗方法，其特征在于：所述利用机器学习和模式识别算法检测设备异常行为的步骤，包括：
对历史数据、设备参数和环境因素进行预处理，确保数据的质量和一致性，接下来，将数据组织成时间序列的形式，构建输入序列，并选择适当的RNN架构，如LSTM或GRU，然后，通过RNN模型的时间循环和隐藏状态传递，捕捉数据中的时序依赖关系和长期记忆，模型通过逐个时间步处理输入序列，更新隐藏状态并生成输出，从而学习数据中的动态模式和时序特征，在训练过程中，选择合适的损失函数和优化器，以衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，并最小化损失函数来更新模型的权重，使用标记的训练数据集对模型进行训练，并通过验证数据集评估模型的性能和泛化能力，根据验证结果，进行模型的调优和改进，包括调整RNN架构的层数和节点数、学习率的调整以及添加正则化技术，通过以上步骤，系统可以利用循环神经网络（RNN）架构来训练模型，实现对设备异常行为和故障的识别和预测，这种基于深度学习的训练方法可以提高模型的准确性和鲁棒性。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智慧医疗方法，其特征在于：所述用户界面与远程支持的步骤，包括：
设计友好的用户界面，使维护人员能够轻松访问设备状态、报警信息和维护建议；
支持远程协作和技术支持，以便专家可以远程指导维护过程，提高响应速度和效率。
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的智慧医疗方法，其特征在于：所述设计友好的用户界面，使维护人员能够轻松访问设备状态、报警信息和维护建议的步骤，包括：
系统通过直观、易于使用的用户界面，呈现设备状态、报警信息和维护建议给维护人员，界面设计考虑到维护人员的需求和使用习惯，采用图表、图形化指示和可定制的仪表板方式，以便清晰地展示关键信息，用户界面提供实时的设备状态监控功能，将设备运行状况的关键指标可视化呈现，这些指标包括温度、压力、电流设备参数的实时数据，以及异常情况的报警信息，维护人员可以通过界面直观地了解设备的当前状态。
8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智慧医疗方法，其特征在于：所述预测性资源管理的步骤，包括：
利用机器学习和优化算法预测设备维护所需的资源和备件；
分析设备使用模式、维护历史和供应链数据，生成维护资源的需求预测；
提供最佳的资源管理策略，以避免备件短缺和降低库存成本。
9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的智慧医疗方法，其特征在于：所述利用机器学习和优化算法预测设备维护所需的资源和备件的步骤，包括：
系统通过与设备和供应链系统的连接，获取设备的使用模式数据、维护历史数据和供应链数据，这些数据包括设备的运行记录、故障发生时间、维护活动记录、备件使用情况、供应商信息，对采集到的数据进行清洗和预处理后，利用机器学习和模式识别算法对数据进行分析，识别与维护资源需求相关的模式和趋势，可以使用统计方法、时间序列分析、聚类分析技术手段，发现数据中的隐藏模式和规律，同时，通过特征提取的方法，将数据转化为数值特征或特征向量，以便后续的建模和预测。
10.一种基于人工智能的智慧医疗系统，其特征在于：所述该系统包括：
数据采集与整合模块，用于采集医疗设备数据并进行数据格式整合；
异常检测与故障预测模块，用于对医疗设备进行异常检测并实现异常故障预测；
维护建议与优化策略模块，用于系统给出设备的维护建议与优化方案。
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