[发明专利]基于人工智能的大型医疗设备能耗预测方法和终端设备

说明书

本发明公开了基于人工智能的大型医疗设备能耗预测方法和终端设备，医务人员将医院使用大型医疗设备的时间进行统计，进而将统计的数据输入主机内，然后利用主机生成图表，再将大型医疗设备使用的高峰期、中峰期和低峰期进行时间段划分，本发明涉及大型医疗设备节能技术领域。该基于人工智能的大型医疗设备能耗预测方法和终端设备，通过医院对大型医疗设备的使用时间和使用数量进行统计，然后将两者数据进行结合，利用终端设备对大型医疗设备的使用数量进行时间段划分，减少在大型医疗设备使用的中峰期和低峰期的数量，避免了大型医疗设备一直工作消耗大量的电量，能源的浪费极大的较少，节省了医院的能耗。

技术领域

本发明涉及大型医疗设备节能技术领域，具体为基于人工智能的大型医疗设备能耗预测方法和终端设备。

背景技术

医疗设备是指单独或者组合使用医疗设备是指单独或者组合使用于人体的仪器、设备、器具、材料或者其他物品，也包括所需要的软件。医疗设备是医疗、科研、教学、机构、临床学科工作最基本要素，即包括专业医疗设备，也包括家用医疗设备。医疗设备不断提高医学科学技术水平的基本条件，也是现代化程度的重要标志，医疗设备已成为现代医疗的一个重要领域。医疗的发展在很大程度上取决于仪器的发展，甚至在医疗行业发展中，其突破瓶颈也起到了决定性的作用。医疗设备是指单独或者组合使用于人体的仪器、设备、器具、材料或者其他物品，也包括所需要的软件。

现有的大型医疗设备能耗方面，由于大型设备的管理人员上班就将设备开启，即使没有患者，设备也处于待机状态，然而这些大型医疗设备待机所消耗的电量惊人，尤其是当大型综合医院拥有多台医疗设备时，其待机耗电量更是成倍增长，大大浪费了能源，增加了医院的能耗。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了基于人工智能的大型医疗设备能耗预测方法和终端设备，解决了现有的大型医疗设备能耗方面，设备一直开启，消耗的电量惊人，大大浪费了能源，增加了医院能耗的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于人工智能的大型医疗设备能耗预测方法，具体包括如下步骤：

步骤一、设备时间统计：医务人员将医院使用大型医疗设备的时间进行统计，进而将统计的数据输入主机内，然后利用主机生成图表，再将大型医疗设备使用的高峰期、中峰期和低峰期进行时间段划分；

步骤二、设备数量统计：医务人员将医院使用大型医疗设备的台数进行统计，进而将数据与步骤一中大型医疗设备使用的高峰期、中峰期和低峰期进行对应，两者数据结合后输入主机内，并利用主机生成图表；

步骤三、控制时间、数量：将大型医疗设备与终端设备进行连接，进而通过终端设备控制大型医疗设备的开启时间和开启台数，然后将大型医疗设备的耗能数据统计并输入至主机内进行存储；

步骤四、紧急增加设备：将未开启的大型医疗设备与终端设备中的人工智能进行连接，遇到需要紧急增加大型医疗设备的情况，人工智能快速启动需要增加的大型医疗设备数量。

优选的，所述步骤一中将医院使用大型医疗设备的时间进行统计时，其时间统计的周期为一个星期，然后取平均值。

优选的，所述步骤二中将医院使用大型医疗设备的台数进行统计时，其台数使用统计的周期为一个星期，然后取平均值。

优选的，所述步骤三中大型医疗设备的耗能数据统计后的资料，随时可以通过芯片读取后调取进行分析。

本发明还公开了终端设备，包括输入模块、中央处理系统、时间设定模块、驱动模块、输出模块、反馈模块和语音控制单元，所述输入模块的输出端与中央处理系统的输入端连接，所述中央处理系统的输出端与时间设定模块的输入端连接。