瞿佳佳,金婷
1. 溫州市中醫(yī)院 設(shè)備科,浙江 溫州 325000;2. 溫州市中心醫(yī)院 設(shè)備科,浙江 溫州 325000
2019年美國急診醫(yī)學(xué)院發(fā)布的《2019年十大醫(yī)療技術(shù)危害》中指出,先進醫(yī)療設(shè)備的投入使用給人類帶來便捷、有效的診療服務(wù)的同時,也可能因設(shè)備診治偏差給患者帶來人身傷害[1-2]。同時國家藥品不良反應(yīng)監(jiān)測中心編撰的《國家醫(yī)療器械不良事件監(jiān)測年度報告(2019年)》收集全國上報的40萬份不良事件報告中,2019年,國家醫(yī)療器械不良事件監(jiān)測信息系統(tǒng)收集的因醫(yī)療設(shè)備測量準(zhǔn)確性和有效性而造成的嚴重傷害甚至死亡的不良事件報告26936份,占報告總數(shù)的6.79%[3-7]。因此,在臨床醫(yī)學(xué)中,如何維護醫(yī)療設(shè)備正常運行,保證醫(yī)療設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和患者的安全性,是醫(yī)療設(shè)備管理部門對醫(yī)療設(shè)備質(zhì)量控制和預(yù)防性維護的重要內(nèi)容[8-9]。針對醫(yī)療設(shè)備的可靠性研究,傳統(tǒng)的方法是定期、按時對醫(yī)療設(shè)備進行質(zhì)量控制和預(yù)防性維護,主要包括定期巡檢、年度計量、定期保養(yǎng)等措施。然而,設(shè)備的使用年限不同,使用頻率亦有差異,按時、定期的預(yù)防性維護策略難以滿足醫(yī)療設(shè)備管理和質(zhì)量控制需求[10]。基于此,本文旨在提出一種建立在醫(yī)療設(shè)備故障數(shù)據(jù)集的醫(yī)療設(shè)備可靠性分析方法,并以此為依據(jù)為醫(yī)療設(shè)備預(yù)防性維護與質(zhì)量控制提供參考。
選取2017—2020年溫州市中醫(yī)院、溫州市中心醫(yī)院呼吸機、麻醉機、消化道內(nèi)鏡、血液透析機四種醫(yī)療設(shè)備為研究對象,收集溫州市中醫(yī)院、溫州市中心醫(yī)院設(shè)備科維修記錄以及四種原廠、第三方維修公司維修工單數(shù)據(jù),其中工單數(shù)據(jù)涉及華東五省兄弟醫(yī)院醫(yī)療設(shè)備維修數(shù)據(jù),并將工單數(shù)據(jù)作為本文研究方法的實驗數(shù)據(jù)集,將維修記錄作為本文研究方法的測試數(shù)據(jù)集。醫(yī)療設(shè)備故障數(shù)據(jù)集,見表1。

表1 醫(yī)療設(shè)備故障數(shù)據(jù)集集(d)
對收集的呼吸機、麻醉機、消化道內(nèi)鏡、血液透析機四種維修數(shù)據(jù)進行整理,記錄醫(yī)療設(shè)備啟用日期、故障日期,從而計算故障時間,并對故障時間進行排序,根據(jù)Logistic分布函數(shù)對醫(yī)療設(shè)備可靠性進行分析。
1.2.1 Logistic分布
Logistic分布指當(dāng)n趨向于無窮大時,從指數(shù)分布(Exponential Distribution)中抽取的容量n的隨機樣本的最大與最小樣本值的平均的極限分布[11-14]。在概率論和統(tǒng)計學(xué)中,Logistic分布是一個連續(xù)的概率分布,在形狀上是一種尾部較重,峰值較高的類似于正態(tài)分布[15]。它的累積分布函數(shù)是邏輯函數(shù),通常使用于邏輯回歸和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中[16-18]。Logistic分布是Tukey分布的一個特例[14]。Logistic累計失效函數(shù)F(t)、失效密度函數(shù)f(t)、可靠性函數(shù)R(t)以及失效率函數(shù)λ(t)如式(1)所示。

Logistic分布仍然是屬于位置-尺度參數(shù)族,其中μ是位置參數(shù),σ是尺度參數(shù),當(dāng)所有分布與位置-尺度參數(shù)族有關(guān)時,均對Logistic分布有效。
設(shè)X(1) 方程組2的解就是本文要求的logistic分布的參數(shù)估計值,公式為非線性方程組,可使用matlab2019a進行求解,本文使用fsolve函數(shù)對方程組2進行求解。 1.2.2 數(shù)據(jù)分析方法 將實驗集各種醫(yī)療設(shè)備按照故障時間進行排序,并隨機選取50%故障數(shù)據(jù)對方程組2進行估算,對四種醫(yī)療設(shè)備故障數(shù)據(jù)進行可靠性分析,包括四種醫(yī)療設(shè)備失效函數(shù)f(t),可靠性R(t)以及平均首次故障時間(Mean First Time Failures,MFTF)等可靠性相關(guān)指標(biāo)。 1.2.3 統(tǒng)計學(xué)分析 使用測試集數(shù)據(jù)對失效密度函數(shù)f(t)作擬合優(yōu)度檢驗,通過顯著性指標(biāo)判斷測試集故障分布是否符合擬合函數(shù),置信區(qū)間取95%;使用Kolmogorov-Smirnov(KS)檢驗,用以檢驗實驗集和測試集分布差異的量化比較,統(tǒng)計量使用D=maxi|f1(xi)-f2(xi) |, 當(dāng)實際觀測值 D>D(n,α)則拒絕H0,否則接受H0假設(shè);使用成對t檢驗對實驗集數(shù)據(jù)和測試集數(shù)據(jù)計算的MFTF進行比較,P<0.05表示存在統(tǒng)計學(xué)意義。 將四種醫(yī)療設(shè)備的故障實驗集根據(jù)故障時間由小到大進行排序,隨機選取50%進行Logistic分布參數(shù)估算,并繪制四種醫(yī)療設(shè)備故障的失效密度函數(shù)、醫(yī)療設(shè)備故障頻率、累計故障率、累計失效率及對應(yīng)的Q-Q圖,見圖1~4。 圖1 呼吸機故障分布計算結(jié)果 圖2 麻醉機故障分布計算結(jié)果 圖3 消化道內(nèi)鏡故障分布計算結(jié)果 圖4 血液透析機故障分布計算結(jié)果 使用擬合優(yōu)度檢驗方法對各設(shè)備故障實驗集的Logistic分布曲線進行優(yōu)度檢驗得到P值,檢驗結(jié)果如表2所示。其中呼吸機、麻醉機、消化道內(nèi)鏡以及血液透析機故障實驗集的Logistic分布曲線擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果P均>0.05,接受原假設(shè),符合Logistic分布。 表2 醫(yī)療設(shè)備故障分布擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果 使用KS檢驗對各醫(yī)療設(shè)備故障實驗集與測試集分布進行檢驗,并計算各醫(yī)療設(shè)備故障KS檢驗D值,結(jié)果如圖5所示。其中呼吸機、麻醉機、消化道內(nèi)鏡以及血液透析機故障實驗集和測試集的KS檢驗結(jié)果D值分別為0.06、0.05、0.08、0.04,計算P值分別為0.35、0.25、0.11、0.42,KS檢驗結(jié)果接受原假設(shè),即呼吸機、麻醉機、消化道內(nèi)鏡以及血液透析機故障實驗集和測試集服從統(tǒng)一分布。 圖5 醫(yī)療設(shè)備故障分布KS檢驗結(jié)果 使用Matlab對各設(shè)備進行可靠性分析計算,計算結(jié)果如表3所示。實驗集涉及的呼吸機、麻醉機、消化道內(nèi)鏡以及血液透析機的MFTF分別為1220.1、1748.6、747.6、1009.9 d,我院呼吸機、麻醉機、消化道內(nèi)鏡以及血液透析機MFTF分別為1233.8、1733.8、779.2、1003.6 d。兩組數(shù)據(jù)集計算的MFTF比較,P=0.60,比較結(jié)果無統(tǒng)計學(xué)意義。 表3 醫(yī)療設(shè)備故障可靠性分析結(jié)果 隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,大量先進的醫(yī)療設(shè)備進入醫(yī)院并成為醫(yī)學(xué)技術(shù)發(fā)展的重要物質(zhì)保障,同時也是醫(yī)院綜合能力的體現(xiàn)和重要支柱。醫(yī)療設(shè)備的維護、維修管理工作是醫(yī)院醫(yī)療設(shè)備質(zhì)量保證的關(guān)鍵,如何為臨床科室提供良好的設(shè)備保障及技術(shù)支持是設(shè)備維修人員工作的重點。近年來,醫(yī)工人員的工作模式不再滿足于“壞了修”,而將“提前干預(yù)、確保安全、降低故障率”作為醫(yī)工的工作重心,因此,保障醫(yī)療設(shè)備安全,延長使用壽命,掌握醫(yī)療設(shè)備使用壽命及功能可靠性,平穩(wěn)而有效的開展預(yù)防性維護,是保障醫(yī)療設(shè)備完好率、保障患者安全、提高醫(yī)療設(shè)備開機率的重要措施[19-20]。 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種能夠客觀反映數(shù)據(jù)本身的潛在關(guān)系。本文收集華東地區(qū)地方三級醫(yī)院醫(yī)療設(shè)備原廠、第三方維修公司維修工單數(shù)據(jù),并收集溫州市中醫(yī)院、溫州市中心醫(yī)院醫(yī)療設(shè)備科歷史維修記錄,形成醫(yī)療設(shè)備故障數(shù)據(jù)集。使用醫(yī)療設(shè)備故障數(shù)據(jù)集對Logistic分布函數(shù)參數(shù)進行計算,并從醫(yī)療設(shè)備失效密度、可靠性、失效率,MFTF等方面進行分析。研究結(jié)果顯示:呼吸機、麻醉機、消化道內(nèi)鏡、血液透析機故障頻率呈現(xiàn)尾重峰高的類正態(tài)分布,可使用Logistic連續(xù)函數(shù)反映各設(shè)備的離散故障數(shù)據(jù)集;呼吸機、麻醉機、消化道內(nèi)鏡、血液透析機累計故障率呈現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)“S”型增長趨勢,且增長趨勢趨于Logistic累計失效函數(shù);擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果顯示,收集的華東地區(qū)醫(yī)療設(shè)備故障時間分布高度相關(guān)于計算的Logistic失效函數(shù),優(yōu)度值均≥0.85;KS檢驗結(jié)果顯示,我院呼吸機、麻醉機、消化道內(nèi)鏡、血液透析機故障時間分布與華東地區(qū)設(shè)備故障觀察D值均≤0.08,表明我院設(shè)備故障與華東地區(qū)設(shè)備故障分布統(tǒng)一;通過計算,我院呼吸機、麻醉機、消化道內(nèi)鏡、血液透析機平局首次故障時間分別為1233.8、1733.8、779.2、1003.6 d,針對呼吸機麻醉機、消化道內(nèi)鏡、血液透析機的預(yù)防性維護,可根據(jù)計算的MFTF值進行相應(yīng)的預(yù)防性維護計劃,并根據(jù)實際需要最終形成符合我院的按需預(yù)防性維護策略。 綜上,建立的Logistic分布函數(shù)可對收集的故障數(shù)據(jù)進行有效擬合,并可使用連續(xù)函數(shù)客觀的反映呼吸機、麻醉機、消化道內(nèi)鏡以及血液透析機故障分布情況,并可根據(jù)可靠性分析結(jié)果適當(dāng)調(diào)整我院醫(yī)療設(shè)備預(yù)防性維護策略,值得進一步研究和推廣。
2 結(jié)果
2.1 醫(yī)療設(shè)備故障分布計算




2.2 醫(yī)療設(shè)備故障分布擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果

2.3 醫(yī)療設(shè)備故障分布KS檢驗結(jié)果

2.4 醫(yī)療設(shè)備故障可靠性分析

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4 結(jié)論