大數據在醫療設備管理中的應用

王海峰

江蘇省揚州市江都人民醫院設備科 （江蘇揚州 225200）

大數據（big data）指的是無法在一段時間內通過傳統信息技術、軟件工具、硬件工具完成獲取、感知、管理、處理、服務的數據集合。大數據必須依據新處理模式才可以提升其決策力、洞察發現力、流程優化能力，這樣才能夠適應其多樣化、海量、高增長率的信息資產[1]。大數據的特點包括體量浩大、生成迅速、模態繁多、價值巨大，但密度不高。醫院醫療設備管理包含多個流程，包括醫療設備的選型論證、招標采購、質量驗收、臨床使用、計量質控、日常維護、報廢；每個流程都存在大量的信息，通過整理、匯總、分類這些信息，能夠提升設備管理質量，特別是醫療設備性能方面的數據具有客觀性，其能夠指導醫療設備質量的綜合分析[2]。因此，怎樣技術化處理海量數據，做好數據信息之間的關聯、借鑒工作，使醫療設備管理質量上一個新臺階非常重要。現對醫學大數據以及醫療設備管理中大數據的應用進行具體分析。

1 醫學大數據概述

大數據這一名詞最早出現在《自然》雜志上，也被稱為海量資料、巨量資料，其本質是再挖掘信息爆炸時代的數據核心價值，大數據被視為云計算、物聯網后，計算機科學領域興起的一項顛覆性技術[3]。從當前情況來看，醫療行業結合信息技術的技術還不夠成熟，大部分醫學信息學研究還處在探索、嘗試時期。當前，醫療大數據包括4個來源：制藥企業或生命科學；臨床醫療或實驗室數據；費用報銷或利用率；健康管理或社交網絡。從目前的實踐情況發現，臨床、科研工作中臨床醫療/實驗室數據發揮的作用最為明顯。

目前，隨著醫學臨床及實驗的不斷開展，一些發達國家進行了醫學和信息技術的結合，明顯推動了臨床數據存儲、采集、管理等相關信息技術的發展。我國近年來對大數據的重視程度不斷提升，關于醫學大數據的開發、利用有了明顯進步，其中發展迅速的包括組成大數據中心和知識庫構建及服務技術、醫學大數據表述搜索與儲存訪問技術、醫學大數據標準化與集成融合技術等[4]。不過，從整體上看，我國關于醫學大數據的研究還處在初始時期，不僅存在機遇，也存在挑戰，因此必須進行更多與醫療大數據開發、應用有關的研究。

醫療領域中，大數據技術可應用在病因診斷、基礎醫學研究、電子病歷數據研究、死亡原因研究和其他臨床數據等多個方面，且其在健康記錄、存儲方面也有著非常廣泛的應用，與傳統數據庫比較，大數據技術具有明顯的儲存優化[5]。當前，醫學領域中信息技術的應用已經非常廣泛，包括健康監測、在線醫療以及數據的存儲、傳輸、共享等；大數據技術則在數據的存儲、傳輸以及共享中表現出明顯價值。近年來，隨著高通量檢測技術的不斷進步，生物學數據表現為指數型增長，因此怎樣提取并發掘不同數據之間的關聯、規律變得非常重要。隨著當前數據挖掘技術的逐漸深入，醫療水平的逐漸提升，大數據技術必然會對醫學教學及科研、臨床疾病診療、醫院管理等方面的發展都發揮促進作用。

2 醫療設備管理中大數據的應用

2.1 客觀指導設備招標采購

挖掘、分析大數據能夠提供醫院醫療設備招標采購的客觀指導資料。目前，大部分醫院進行醫療設備采購采用的方式主要為透明、公開招標。由于醫療設備的不同技術水平、不同檔次、不同價格，所以技術參數的設定始終為招標文件中的重要內容[6]。招標文件中的技術參數涵蓋產品的品牌、技術優勢，以及產品性能、技術參數和醫院科室具體需求相匹配的程度。醫學工程師在醫療設備檢修工作中能夠積累大量的設備性能數據，這些數據可作為采購設備的技術參數，整合所有參數制作成質量分析報告，能夠對醫療設備的論證、采購提供指導。以監護儀為例，其主要參數為心電圖、心率、呼吸、血壓、血氧飽和度等，一般隨著設備使用時間的延長，其測定各參數的準確度也會有所下降；進行監護儀招標工作時，可以比較不同年限各品牌監護儀的測量準確度，并通過繪出的準確度曲線判斷哪類監護儀品質更可靠，應用價值更高，進而保證選型、招標采購工作的科學性，能夠做到不盲目、不隨意。

2.2 精準管理在用設備

在用設備的管理包括檔案、維修、計量質控、效益4個方面。精準化管理在用醫療設備，必須建立起預防性檢修機制，對在用醫療設備的質量進行監控，建立針對性成本分析系統，保證效益分析及管理的精準化[7]。建立設備質量檔案直接影響在用醫療設備質量管理的實施情況，所以醫療設備質量檔案的建立有助于實現針對性效益分析、預防性檢修，進而提升在用醫療設備管理的精準性。

2.2.1 設備的預防性檢修

如果在醫療設備出現故障后被動進行維修，檢修所需時間更長，備件成本增加，且會直接影響臨床診療工作的進行，所以做好醫療設備預防性檢修有助于防止出現維修不足或者維修過剩的情況。分析設備運行狀態的可能趨勢是開展預防性檢修的前提，但大部分醫院醫學工程師缺乏足夠配備，沒有細致劃分專業，加上醫院醫療設備數量多、型號雜，工程師無法做到短時間內完成設備修復[8]。不過，設備在故障發生前基本都會出現性能降低、參數指標異常的征兆表現。如果在出現征兆表現時給予預防性檢修，則可減少故障發生后的維修次數，減輕故障對臨床診療工作的影響，并可明顯降低維修成本，延長設備使用時間。

2.2.2 醫療設備動態檔案的建立

質量檢測數據、維修記錄、成本效益分析都是醫療設備質量管理檔案的內容。醫療設備質量管理檔案具有動態化的特點，可對設備使用期間的性能變化情況進行記錄并存儲。所以，建立醫療設備的動態檔案有助于隨時監控醫療設備的性能變化，并能夠將醫療設備檔案中各參數指標的變化情況存儲下來以便整理分析。根據檔案中存儲的各參數指標的變化情況繪制出的醫療設備質量曲線能夠直觀地顯示設備性能變化趨勢，可用于進行設備風險的評估。假設對部分設備在一段時間內經過“體檢”而生成的結果進行收集、匯總、分析，能夠為醫院設備投入計劃制訂、醫療設備安全性能評估、決策的進行等工作開展提供有用信息，所以相關管理人員有必要加強重視，建立并完善醫療設備動態檔案。

2.2.3 設備效益精準性分析的建立

醫療設備效益分析主要指大型醫療設備的單機核算管理。醫院沒有對非大型醫療設備實施單機核算的原因是這類設備數量龐大，從人工上難以實現單機核算。幾乎所有醫院都有大量的非大型醫療設備，但設備的成本效益核算均還處在初始時期，醫療設備的投入效益管理仍為粗獷型管理，質量不高。平均年限折舊法是當前大部分非大型設備效益管理中使用的折舊方法，不過考慮這些醫療設備在設備使用頻率、設備保障情況方面存在差異，所以僅僅應用折舊法進行非大型設備效益管理缺乏科學性，與當前現代化醫院要求精細化效益分析不夠符合。通過分析設備質量曲線，能夠根據不同設備確定更準確的折舊管理方法、維修方法，同時能夠和經濟管理部門的計費管理實現數據共享，最終實現設備效益分析精準化。

3 討論

當前，各家醫院的計量質控工作已有了明顯進步，醫院每年都會驗收檢測、周期檢測、維修后檢測設備中的高風險醫療設備、強檢器具。檢測生成的大量數據僅僅被用于對某一臺設備某一次檢測合格與否進行判斷，主要是為了判斷這臺設備在臨床是否能夠正常使用，醫院并沒有足夠重視大批設備的海量檢測數據的價值。所以，做好這些大量數據的研究，必然能夠在醫院學科建設、質量建設、有效決策服務中顯示出重要價值，也能夠影響醫療設備的采購供應、精準管理。

通過對醫療設備性能質量大數據的研究、應用，能夠明顯提升醫院醫療設備管理質量；通過分析大數據能夠為醫療設備的選型采購提供指導，避免僅僅依據價格選型的不足，使設備選型采購工作更具科學性；通過每年對醫療設備進行多次預防性檢修，可有效控制監護儀事后維修情況的發生；通過利用醫療設備大數據的特有優勢，解決醫療設備管理中的多種問題，同時也使醫院大數據系統得到不斷豐富，意義明顯。在今后的研究中，應不斷加強大數據的分析研究，使其在醫療設備管理上發揮出更大的價值，不斷提升醫院醫療設備管理質量。