高性價比非介入式物聯網系統促動大型影像類醫療設備（以CT 為例）單機精細化管理

陳俏均，黃耀盛，陳佳玲，鐘光，黎子衡

南方醫科大學第三附屬醫院 1 設備器材科，2 醫學影像科 （廣東廣州 510630）

醫院在醫療設備管理中很難實現對所使用的大 型影像類設備進行精細化管理，其難點在于無法準確區分有相同收費項目的大型影像類醫療設備的單機工作量，部分醫院雖嘗試通過添加叫號系統、掃描槍、對接影像歸檔和通信系統（picture archiving and communication system，PACS），從影像設備內部提取運行數據來管理此類大型醫療設備的單機工作量[1]，但這些方法在實際運行中不僅要支付大量對接費用，還會增加操作技師的工作量，效果并不理想，不易落地執行。目前，物聯網技術通過傳感器將各類電氣設備聯入網絡，已經在國內外多個領域取得成熟發展，如智能家居、無人駕駛、智能機器人等[2]，但由于諸多原因，此技術在醫療行業特別是大型影像類醫療設備信息化管理方面的應用還處于初級階段，部分醫院甚至未建設物聯網系統基礎網絡，導致無法采用物聯網高性價比方式實現大型影像類醫療設備單機工作量管理[3]。因此，如何結合物聯網技術，特別是利用非介入式物聯網傳感技術，實時對大型影像類設備的使用狀況進行動態監測，規避傳統單機數據采集難、成本高、難落地的問題，有較大的研究價值。本研究通過分析醫工部門進行醫療設備單機工作量管理的現狀，搭建非介入模式物聯網系統，探究非介入式物聯網系統在大型影像類醫療設備單機精細化管理中的應用效果，以供參考。

1 醫工部門進行醫療設備單機工作量管理的現狀分析

1.1 醫院醫療設備單機工作量管理的意義

2020 年6 月，國家衛健委、國家中醫藥局聯合印發通知，將在2020 年7 月至2021 年6 月，開展“公立醫療機構經濟管理年”，要求公立醫療機構重點圍繞成本管理、運營管理、內部控制、績效管理等薄弱環節，堅持補短板強弱項，健全全成本核算體系、運營管理制度措施，這對醫院的運營管理提出了更高的要求[4-6]。醫療設備的單機工作量管理可以幫助臨床工程師區分同類設備的使用效率，結合效益數據即能推斷出醫療設備的單機效益，從而協助醫院完成成本管理和績效管理工作，實現精細化管理。

1.2 醫工部門完成醫療設備單機精細化管理面臨的困難

一直以來，醫工部門對醫療設備的工作量管理可以按照非影像類設備和大型影像類設備來分類。（1）非影像類設備：多數不聯網，不遵從統一的傳輸協議，基本無法采集設備運行數據，無法做單機效益管理[7]。（2）大型影像類設備：聯網，數據傳輸遵從DICOM 協議，可以通過某種方式采集單機工作量數據，但不同的采集方式存在不同的問題。

現以大型影像類設備CT 為例，分析傳統單機工作量數據采集存在的問題。（1）從PACS 直接獲取使用數據存在的問題：對于大型影像類設備的使用數據，原則上可以通過PACS 直接獲得，但是由于不同醫院信息化水平不同，科室管理的角色也不同，導致部分醫院PACS 無法區分不同設備的工作量[8]，且對接流程復雜、費用較高，導致較少醫院愿意采用這種方式來獲得設備的單機使用數據。（2）通過串口或視頻接口方式獲得設備使用數據存在的問題：存在監測成本高和患者數據安全無法保障的缺點[9]?？傊?，醫工部門完成醫療設備單機工作量精細化分析管理工作還存在諸多的制約因素，需要尋找新的方式對大型影像類設備和非影像類設備進行高效安全和低成本的數據采集，從而使醫療設備單機使用率分析工作能更好地開展。

2 非介入模式物聯網系統的搭建

2.1 系統搭建第一步：研究設備運行規律

研究醫療設備的運行規律，并選擇不同的傳感終端來描述設備運行規律。以大型影像類設備CT為例，通過對CT 運行模式進行研究，可分析得出以下結果：在掃描患者時，CT 線圈會發出高頻射線，且如需完成檢查，CT 床需要將患者推送到合適位置進行掃描。CT 運行具體步驟如下：（1）CT啟動待機，患者進入CT 室后平躺在CT 床上，準備工作完畢；（2）患者開始檢查，CT 開始掃描，電能轉換為高能射線，電磁場規律性波動，通過物聯網電感標簽可以監測到電磁場的變化情況；（3）檢查時CT 床需要載著患者做往復運動，通過物聯網動態感知標簽可監測到CT 床的運行狀態；（4）患者檢查完畢，離開CT 床，電磁場波動停止，CT 床歸位。

2.2 系統搭建第二步：選擇物聯網感知標簽

通過研究CT 的運行規律，選擇兩種不同的物聯網感知標簽，對應實現不同的狀態感知。

2.2.1 物聯網電感標簽

物聯網電感標簽的工作原理在于利用電磁感應讀取設備電磁場強弱變化。通過在高值醫療設備表面粘貼物聯網電感標簽，可實時監測設備的電磁場變動，再通過系統后臺的資產運行狀態監測算法，可分析標簽所獲取的電磁場變化數據，從而得出該設備運行的不同狀態（開機、關機、待機、故障），并統計出開關機時間、使用時長、使用次數等衍生信息[10]。住院CT（日本東芝Activion 16）物聯網電感標簽現場安裝圖見圖1。

圖1 住院CT 物聯網電感標簽現場安裝圖

2.2.2 物聯網動態感知標簽

物聯網動態感知標簽的工作原理在于利用磁場感應根據磁場變化大小判斷相關物體移動的相對距離大小。通過在高值醫療設備的表面粘貼物聯網動態感知標簽，可實時監測CT 床位移狀態，再通過資產運行狀態監測算法，可分析標簽所獲取的位移變化數據，達到監測高值醫療設備運動軌跡變動、獲取部件運行狀態信息的目的[11]。門診CT（日本東芝TSX-101A）物聯網動態感知標簽現場安裝圖見圖2。

圖2 門診CT 物聯網動態感知標簽現場安裝圖

2.2.3 CT 運行狀態定義

通過電感標簽和動態感知標簽可獲取CT 運行變化線，定義CT 開機，且在CT 床規律運動的情況下，統計CT 運行次數。

2.3 系統搭建第三步：傳輸感知數據到非介入模式物聯網系統

電感標簽、動態感知標簽、網關、POE 交換機和云平臺服務器共同構成非介入模式物聯網系統的基礎網絡。物聯網感知標簽是數據感知的基礎，獲得設備運行數據后，會通過射頻識別技術（radio frequency identification，RFID）傳輸到部署在走廊、樓道、出入口等地方的網關，網關會通過wifi 或者網線接入方式連接醫院內部的局域網，通過局域網即可將感知數據傳送到云平臺服務器并在非介入模式物聯網系統平臺前端顯示，非介入模式物聯網系統拓撲圖[12]見圖3。

圖3 非介入模式物聯網系統拓撲圖

2.4 系統搭建第四步：建設系統平臺

系統平臺為醫療設備管理提供各類統計分析和數據呈現等功能，可實現設備運行狀態、工作時長和運行次數的可視化呈現，且可進行工作量的統計分析、單機效益管理分析以及設備運行評價等，系統平臺主界面見圖4。

圖4 系統平臺主界面

系統平臺CT 工作量統計操作流程如下：（1）在系統平臺主界面點擊“單機查詢”（圖5）；（2）在“單機查詢”界面選擇需要查詢的CT 設備，點擊“工作量統計”（圖6）；（3）通過物聯網電感標簽和動態感知標簽監測情況綜合圖示（圖7），可詳細了解CT 運行情況。

圖5 系統平臺操作流程（1）

圖6 系統平臺操作流程（2）

圖7 物聯網電感標簽和動態感知標簽監測情況綜合圖示

2.5 系統測試

從非介入模式物聯網系統與PACS 分別導出2021年4月1—29日門診CT 工作量，通過對比分析發現，非介入模式物聯網系統采集門診CT 運行次數與PACS 采集門診CT 運行次數無差異的天數為5天，占比5/29=17.24%；差異小于10%的天數為29天，占比29/29=100.00%；數據整體偏差為（2 964-2 922）/2 922=1.44%（表1和圖8）。

圖8 2021年4月1—29日非介入模式物聯網系統采集門診CT運行次數與PACS 采集門診CT 運行次數柱狀圖

表1 2021年4月1—29日非介入模式物聯網系統采集門診CT 運行次數與PACS 采集門診CT 運行次數比較（次）

從非介入模式物聯網系統與PACS 分別導出2021年4月1—29日住院CT 工作量，通過對比分析發現，非介入模式物聯網系統采集住院CT 運行次數與PACS 采集住院CT 運行次數無差異的天數為11天，占比11/29=37.93%；差異小于10%的天數為23天，占比23/29=79.31%；數據整體偏差為（679-640）/640=6.09%（表2和圖9）。

圖9 2021年4月1—29日非介入模式物聯網系統采集住院CT 運行次數與PACS 采集住院CT 運行次數柱狀圖

表2 2021年4月1—29日非介入模式物聯網系統采集住院CT 運行次數與PACS 采集住院CT 運行次數比較（次）

由此可得出，非介入模式物聯網系統采集數據整體偏差率均小于10%，可用于大型影像類醫療設備單機精細化管理[13]。

3 小結及展望

非介入式物聯網系統采集的數據可作為大型影像類醫療設備單機精細化管理分析的數據支撐，系統上線后，我們可以清楚區分相同收費項目的大型影像類醫療設備每日的運行情況，改變了我院以往單機運行數據獲取困難的局面，且數據采集標簽采用物聯感知的方式，無需對接其他的信息系統，簡化了流程，節省了大量的對接費用，降低了數據獲取的成本。另外，分鐘級別的傳輸以及實時的分析計算，可幫助設備管理人員和臨床科室快速了解設備的實時工作量，從而提高了臨床工程師管理工作的精細程度，優化了操作技師的日常排班，也為院領導的重大決策提供了準確的數據支撐[14]。

未來，我們可通過對系統進一步的深化設計和技術改良，進一步減少數據偏差，獲得更準確的數據支撐，還可針對其他不同類型的醫療設備做對應的工作模式分析，適配不同的物聯網感知標簽和分析算法，繼續擴充系統的設備管理范圍和功能模塊，最終實現全院醫療設備的數字化管理，并做到數據透明化和精細化，為智慧醫院的建設奠定堅實基礎[15]。