技術支持視角下醫療設備維修智能管理系統的設計與應用

朱興廣，白麗娟，賈夢帆，王昊，杜彬，王曉安

1.北京回龍觀醫院 a.醫學工程處；b.信息管理中心；c.醫院辦公室，北京 100096；2.北京小湯山醫院 醫學工程處，北京 102211

引言

隨著醫療技術的快速發展，醫療設備在醫院的診斷、治療、康復等醫療活動中起著越來越重要的作用。作為提高醫療質量的物資基礎和先決條件，醫療設備成為醫院實現社會、經濟效益的重要條件[1-2]。在醫院醫療設備種類及數量日益增加、設計復雜度與技術迭代速度不斷提高的趨勢下，醫療設備維修的信息化管理是實現醫療設備的精準、高效、高質量維修，提高醫療設備利用率，提升醫療質量的重要途徑[3-4]。本研究基于技術支持視角，探索搭建醫療設備維修資源共享平臺，利用機器學習、數據挖掘等技術實現醫療設備維修信息化、管理智能化，為醫療設備維修工程師提供一站式的技術支持服務，提高醫療設備維修效率，保障臨床使用質量與安全。

1 需求分析

1.1 技術支持需求分析

近年來，醫療設備全生命周期的信息化管理發展迅速。基于Web、移動平臺客戶端、微信小程序等的管理系統逐漸在各醫院運行[5-7]，云計算、輔助決策、醫院資源規劃、二維碼等技術的應用不斷推動醫療設備維修管理系統在醫院的應用[8-11]。

目前，國內大多數醫院的醫療設備維修管理系統主要基于管理需求進行開發，維修管理系統往往內嵌于全生命周期管理系統，關注流程跟蹤、統計分析及績效分析等功能[12-13]。鑒于醫院數據社會化困難，醫療設備管理系統一般基于局域網開發，各醫院的維修數據均為“信息孤島”[14]。技術支持視角下的維修技術、文檔資料的共享支持需求，以及基于共享資源的案例智能推薦、故障現象智能診斷、智能生成解決方案等需求挖掘不夠充分。因此，基于技術支持視角，采用機器學習、數據挖掘等技術搭建醫療設備維修資源共享平臺，實現故障解決方案的輔助決策，為維修工程師提供一站式的維修技術支持服務具有重要的意義。

1.2 功能需求分析

通過充分挖掘工程師在維修過程中提出的資源共享、輔助決策等技術支持需求，明確技術支持視角下的醫療設備維修管理系統的功能需求。系統在實現維修案例、臺賬、維修手冊等技術支持數據管理的基礎上，還要滿足以下需求。

（1）數據共享

數據共享是滿足工程師借鑒維修案例和技術文檔獲取故障解決方案，構建醫療設備維修大數據庫，實現維修輔助決策，為工程師提供一站式技術支持服務的基礎。

（2）數據庫的標準化、規范化設計

在進行醫療設備維修信息錄入時，設備名稱、故障現象、解決方案等描述習慣和方法因人而異。構建規范化、標準化的醫療設備維修數據庫是后續實現海量維修信息挖掘，實現輔助決策的關鍵。

（3）影像資料管理

維修過程中部分故障現象、解決方案用文字表述，理解困難，友好的影像資料管理功能可以幫助工程師快速、精準地描述設備故障現象與解決方案。

（4）輔助決策

通過利用數據挖掘、機器學習等技術手段，實現醫療設備維修資源共享平臺海量維修信息抽取、轉換及加載，實現維修設備特征、故障現象及故障解決方案的因果關聯分析，進而形成智能化技術支持工具。

2 系統設計與開發

2.1 開發工具

系統功能開發總體技術架構如圖1 所示。技術選型基于總體設計中的可拓展性原則和經濟性原則，選擇信息化系統建設中應用廣泛且穩定的開源軟件和框架[15]。

圖1 系統技術架構

系統數據庫采用關系型數據庫管理系統MySQL，項目封裝常見的數據庫操作，能支持千萬級數據量的穩定、快速存取操作。系統接入Elasticsearch 搜索和分析引擎進行輔助決策信息推送。應用服務使用Python 語言，基于異步網絡庫Tornado 框架進行開發，Python 作為一種廣泛用于科學計算和機器學習領域的通用編程語言，方便后續利用共享數據進行數據挖掘和輔助決策。系統的APP 端使用DART 語言，基于Google 2017 年推出的用于創建跨平臺、高性能的移動應用框架Flutter進行開發。Flutter 代碼可以編譯為ARM 64、x86 和JavaScript 代碼，確保了Flutter 應用能夠擁有原生平臺的性能表現，可以實現通過1 套代碼庫構建原生平臺編譯的多平臺應用。

2.2 網絡架構設計

為了在保障醫院數據隱私安全的基礎上，實現維修案例和技術文檔資料的共享，將非技術支持類的敏感數據庫和應用服務器部署在醫院內網，將故障解決方案、技術文檔資料等技術支持數據庫和應用服務器部署在外網。其中，內外網之間通過網閘通信的隔離處理，并使用代理服務器的數據交互保障數據處理的安全性和可靠性[6]。由此，醫院內網用戶可直接訪問個人所有數據庫和共享的技術支持數據庫，外網用戶可以通過外網訪問共享的技術支持數據庫。

2.3 系統設計與開發

管理系統主要包括移動平臺客戶端和后端應用程序編程接口（Application Programming Interface，API）服務兩個部分。

2.3.1 移動平臺客戶端

（1）用戶管理模塊

用戶管理模塊用于系統用戶的身份識別及驗證。系統提供用戶注冊接口，用戶可通過客戶端自主注冊賬號或管理員通過后臺管理端為用戶分配賬號。系統安全認證方式為TokenAuth 方式，客戶端程序在用戶輸入用戶名和密碼后，調用登錄接口換取加密用戶信息為JWT格式的Token 字符串并存儲到客戶端本地；后續請求會將該Token 放在請求頭Authorization 字段中發送給服務端，用于身份校驗[16-17]。

（2）設備臺賬管理模塊

如圖2 所示，在個人管理中心的設備臺賬管理模塊可以實現設備臺賬的維護管理。系統可以調用醫院現有醫療設備管理系統中的設備臺賬信息，并可以維護未納入到固定資產管理的低值設備信息。在新增維修案例之前需要先維護臺賬信息，基于選中的臺賬信息維護維修案例，基于以上標準化流程可以避免基本信息重復錄入。同時，設備臺賬的使用年限、品牌、型號等信息可以作為后續構建故障現象和故障解決方案因果關聯模型的特征，實現維修輔助決策功能。

圖2 設備臺賬管理模塊

（3）維修案例管理模塊

維修案例管理包括個人維修案例管理和共享維修案例管理。如圖3 所示，在個人中心模塊可以實現個人維修案例的管理，在首頁模塊可以實現所有共享維修案例的瀏覽、查詢功能。

圖3 維修案例管理模塊

共享維修案例功能模塊接入Elasticsearch 搜索和分析引擎，系統將共享維修案例結構化數據導入Elasticsearch 服務器中，并對文檔內容進行特征提取，采用空間向量模型來表示文本文檔的特征。向量的每個域是文本中出現的1 個詞的權重，系統采用BM25 算法計算每個詞的權重，并采用倒排索引機制建立索引。索引建立后，Elasticsearch 將1 個完整的索引分成多個分片，并將多個分片均勻地分布在集群節點，構成分布式搜索引擎。用戶檢索時，搜索引擎將搜索內容進行切分，查找索引并將相關信息推送至服務層[18-19]。維修案例管理模塊具有良好的影像資料管理功能，同時工程師可以通過關鍵詞快速了解案例核心信息，輔助工程師精準、快速地選取最匹配的案例，獲取解決方案。

（4）維修手冊管理模塊

維修手冊管理包括個人維修手冊管理模塊和共享維修手冊管理模塊。如圖4 所示，在共享管理模塊可以實現所有共享維修手冊的檢索和瀏覽，在個人中心手冊管理模塊可以實現個人維修手冊管理的維護。

圖4 維修手冊管理模塊

2.3.2 后端API服務

后端API 服務接收來自不同用戶的請求，分析不同的請求分送至對應的接口。主要實現用戶登錄驗證，維修案列、維修資料的增刪改查等。

（1）后端API 設計與實現

根據系統設計中的可擴展原則，系統后端API 定義標準使用RESTful 標準，實現接口結構清晰、作用明確和使用方式統一。通過封裝一套自動感知API 變化的框架，實現在新增業務邏輯時無須關注底層的路由、模塊等繁瑣的開發步驟。

（2）數據庫設計與實現

通過對系統需求的詳細分析，維修管理系統中的實體主要包括用戶、設備及案例等。對系統實體屬性進行分析，結合業務需求基于MySQL 數據庫管理工具建立維修管理數據庫，并設計用戶名表、密碼表、設備基礎信息表、設備附加信息表、維修信息表、維修影像信息表、維修案例表和登錄信息表。其中設備維修信息表中設備名稱、關鍵詞、故障現象、維修過程等字段內容會定期提交至Elasticsearch 數據庫用于案例分析及檢索。

3 應用效果

選取設備維修管理系統應用前（2020 年7—12 月）手工記錄及設備管理系統記錄的91 例醫院醫療設備維修數據作為對照組，應用后（2021 年2—7 月）醫療設備維修智能管理系統記錄的102 例醫院醫療設備維修數據作為實驗組。比較兩組以下指標的差異：① 故障現場排除率：在故障現場排除故障的案例數占總維修案例數的百分比，統計每月維修案例故障現場排除率；② 故障修復時間：故障排除所需要的天數；③ 臨床服務滿意度評分：由臨床科室對維修工程師服務滿意度進行評分，滿分為100 分，得分越高表明臨床滿意度越高。

運用SPSS 26.0 軟件對樣本數據進行統計分析，計量資料采用±s表示，采用獨立樣本t檢驗，以P＜0.05為差異有統計學意義。

醫療設備維修智能管理系統于2021 年1 月在醫院試運行，系統與醫院現有醫療設備管理系統接口對接，可以調取設備管理系統設備臺賬信息，實現醫療設備維修影像資料管理、技術文檔管理及檢索智能推薦，有效地改善了現有醫療設備管理系統維修管理模塊功能。系統上線后，故障現場排除率、臨床服務滿意度提高，故障修復時間降低，且差異均有統計學意義（P＜0.05），見表1。

表1 系統應用效果評價結果（±s）

表1 系統應用效果評價結果（±s）

臨床服務滿意度評分/分對照組78.28±6.07 1.47±1.2885.93±7.27實驗組88.18±5.92 1.16±0.5891.97±4.77 t值-2.8592.170-3.820 P值0.0170.032＜0.001組別故障現場排除率/%故障修復時間/d

4 討論與總結

近年來，云計算、物聯網等新技術的發展應用不斷推動醫療設備全生命周期信息化管理的精細化、多平臺發展[20-21]，楊尋柱等[8]通過云計算軟件運營服務平臺構建以云計算為基礎的醫療設備維修管理系統，實現租賃管理、供應管理、移動審批等功能。李開良等[4]基于醫院企業資源計劃財務系統平臺開發維修管理子系統，實現設備報修、報修提醒、維修管理、統計分析等功能。劉欣卓等[6]以微服務開源框架Spring Cloud 作為基礎架構開發醫療設備技術保障APP，實現APP 與醫學裝備管理系統在技術保障全過程的融合。施志毅等[7]基于微信小程序完成醫療設備管理系統的開發，實現醫療設備維修、報廢及使用的規范化管理。上述研究多關注醫療設備維修管理過程的信息化，對維修技術支持的輔助決策、影像資料管理等需求挖掘不夠充分。本文的創新之處在于從維修工程師視角進行技術支持需求分析，并利用Flutter 開發框架和Elasticsearch 分析搜索引擎進行功能開發，有效提高開發效率，確保軟件性能并為維修工程師提供精準服務。系統可以實現在維修現場記錄、查詢維修案例，實用性較高，案例記錄大幅增加；智能推薦、關鍵詞呈現、影像資料管理可以方便工程師精準獲取故障現象，初步判斷故障原因，為工程師提供技術支持，提高維修效率。

隨著醫療設備管理信息化發展的不斷深入，醫院管理者、工程師、臨床使用者、采購員等不同角色的需求有待不斷地深入挖掘和融合。搭建以數據為中心，以需求為驅動的設備管理系統以滿足不同角色需求，是醫療設備全生命周期管理的重要發展方向。本文的不足之處在于僅基于工程師技術支持需求視角，對醫療設備精準、智能維修方案進行探索，基于大數據的維修輔助決策算法研究，不同角色需求的挖掘、實現、融合有待深入研究。

綜上，本文提出針對不同設備管理角色需求的深入挖掘和融合以提供精準服務是醫療設備全生命周期信息化管理研究的重要方向之一，并從維修工程師視角對技術支持需求進行分析和功能開發，為醫療設備信息管理的精準化、智能化研究提供思路。