[发明专利]为预测性维护推荐服务措施的系统和方法

说明书

一种非瞬态计算机可读介质(107、127)存储有：预测性模型(130)，其被配置为通过将模式应用于一组特征的值来生成预测医学成像设备(120)的部件的故障的警报(132)；表(136)，其具有与所述预测性模型的所述模式相对应的记录；以及能由至少一个电子处理器(101、113)读取并运行以执行以下操作的指令：(i)训练序列模型(134)以接收针对当前案例的所述一组特征的值并输出针对所述当前案例的最可能的根本原因和至少一个服务措施，所述训练是关于针对历史案例的数据的，其中，针对每个历史案例的所述数据包括针对所述表的所述字段的值；以及(ii)通过将所训练的序列模型应用于针对所述医学成像设备的所述一组特征的所述值来确定针对由所述预测性模型生成的所述警报的根本原因和至少一个推荐服务措施。

技术领域

下文总体上涉及医学设备维护领域、预测性维护领域、服务措施推荐领域以及相关领域。

背景技术

医学设备在其使用寿命期间会经历许多维护活动，例如，校准零件、润滑零件、小修理等。医学成像设备的特定零件或部件的故障会导致成像设备发生停机，由于在停机时间成像设备不产生收入，因此这给医院(或其他医学机构)造成了经济损失，并且如果例如必须重新安排对患者的成像检查，则会造成患者不满意。这些损失中的大部分是由于未预料到的故障造成的。如果前瞻性地识别即将发生的故障，则能够减少或消除由于故障零件或部件导致的停机时间，从而能够按照安排的维护来进行修理，使得能够在不使用医学成像设备的时间期间进行修理，或者至少使得医院能够调整其安排以适应维护。为此，已知的是提供预测性故障模型，所述预测性故障模型预测部件何时可能发生故障。然而，这些预测性模型通常并不提供关于修复预测的故障所需的服务措施的类型的信息。

在一些服务活动中，服务工程师(SE，其能够是现场服务工程师(FSE)或远程服务工程师(RSE))更换被认为不适合进一步使用的特定零件或零件组。然而，所预测的部件故障可能与不同的故障原因相关，从而需要针对相同的特定部件故障采取不同的服务措施来解决问题。例如，图像引导的治疗(iGT)系统中的“触摸屏模块”故障可能是由于连接的电缆故障造成的，也可能是由于触摸屏按钮故障造成的。前者需要低成本的电缆更换；而后者可能需要更昂贵的整个触摸屏模块的更换。然而，预测性故障模型通常仅提供“触摸屏模块”故障预测。

因此，当针对同一部件故障有多个可能的故障原因时，自动检测最可能需要执行什么服务措施并提供对该服务措施的自动推荐将是有利的。这样的服务措施推荐器可以提供众多益处，例如，优化仓储、促进首次成功修理和伴随的高客户满意度，以及减少FSE诊断和解决问题所花费的时间。

下文公开了克服这些问题和其他问题的某些改进措施。

发明内容

在一个方面中，一种非瞬态计算机可读介质存储预测性模型，所述预测性模型被配置为通过将模式应用于从由医学成像设备自动生成的日志中获得的针对所述医学成像设备的一组特征的值来生成预测所述医学成像设备的部件的故障的警报。表具有与所述预测性模型的所述模式相对应的记录和针对每个记录的字段，所述字段包括：(i)存储所述一组特征中的在所述模式中使用的特征的至少一个字段，(ii)存储与所述模式相关联的根本原因的字段，以及(iii)存储与所述模式相关联的至少一个推荐服务措施的字段。指令能由至少一个电子处理器读取并运行以执行以下操作：训练序列模型以接收针对当前案例的所述一组特征的值并输出针对所述当前案例的最可能的根本原因和至少一个服务措施，所述训练是关于针对历史案例的数据的，其中，针对每个历史案例的所述数据包括针对所述表的所述字段的值。指令能由所述至少一个电子处理器读取并运行以执行以下操作：通过将所训练的序列模型应用于针对所述医学成像设备的所述一组特征的所述值来确定针对由所述预测性模型生成的所述警报的根本原因和至少一个推荐服务措施。