[发明专利]一种生化分析仪预测性维护系统及辅助决策方法

说明书

本发明涉及体外诊断设备远程管理及辅助决策领域，具体为一种生化分析仪预测性维护系统及辅助决策方法，本发明实现了全自动生化分析仪生命周期的数字化和智能化远程监控管理，通过体外诊断产品管理SaaS平台进行大数据统计，使用深度学习算法实现全自动生化分析仪的智能分析，实现仪器的预测性维护，为医疗器械企业提供高效科学的辅助决策依据，制定有效的预测性维护策略和计划，最大程度地降低仪器事后维护造成的损失，提高医疗器械企业仪器管理和维护的工作效率。

技术领域

本发明涉及体外诊断设备远程管理及辅助决策领域，具体为一种生化分析仪预测性维护系统及辅助决策方法。

背景技术

全自动生化分析仪是目前医疗机构进行临床诊断必不可少的仪器之一，采用一种将发光分析和免疫反应相结合而建立起来的一种新的检测微量抗原或抗体的新型标记免疫分析技术，通过全自动化的方式取代了传统手工生化分析中冗杂的操作流程，包括取样、加试剂、去干扰物、混合搅拌、恒温反应、自动检测、数据处理以及试验后反应杯的清洗等一系列操作。全自动生化分析仪的应用大大提高了医疗结构生化分析的效率和准确性，极大地促进了医疗机构的现代化和数字化发展进程。对于这种涉及多学科交叉融合的仪器产物的维护，对仪器定期维护和故障诊断人员要求具有较高的专业水平，因此，面对全自动生化分析仪这种高精度复杂的医疗仪器一旦发生故障，仪器故障的定位和原因查找将非常耗费人力和物力，同时维护周期长，成本高，极大地阻碍了医院的检测工作进程，造成难以估量的损失。

同时，机器学习和人工智能的共生增长大大促进了医疗物联网的发展以及医疗物联网的价值，通过机器学习和人工智能算法处理来自传感器辅助医疗设备产生的大量数据流信息时，相对于人工处理能够更加快速精准的提供可行的结论和科学的决策。随着互联网技术的快速发展，医疗器械行业正逐步成为人工智能技术广泛应用的领域，人工智能医疗器械即采用人工智能技术的医疗器械，通过收集用于医疗用途的客观医疗器械数据，如医学影像设备产生的医学图像数据、医用电子设备产生的生理参数数据、体外诊断设备产生的体外诊断数据等；特殊情况下，通用设备产生的用于医疗用途的客观数据，如本发明中收集的全自动生化分析仪的运行状态数据亦属于数据医疗器械数据。通过需求分析、数据收集、算法设计、验证和确认等阶段进行模型的训练和评估，本发明中通过对仪器运行状态进行收集、算法设计等步骤进行人工智能算法模型的训练，最终实现适用于全自动生化分析仪的预测性维护。

仪器常用的维护方式通常包括事后维护、预防维护和与预测性维护。其中事后维护是在仪器发生故障之后进行维修维护，这种维护方式会导致设备故障停机以及高额的维修费用；预防维护的方式是人工为仪器制定定期维护计划，这种方式会导致仪器设备的维护不及时或者是维护次数过多，造成资源的浪费。

中国专利ZL201980046364.4公开了一种预测性医疗设备维护管理，其中公开了管理对多个受监测医疗设备的维护的系统和方法，这些系统和方法包括从这些多个受监测医疗设备接收流式时间序列医疗设备数据,分析该流式时间序列医疗设备数据以确定这些多个受监测医疗设备中的医疗设备的部件的操作状态,根据该医疗设备的该部件的该操作状态来确定针对该医疗设备的维护程序。

中国专利ZL200410030458.8公开了一种医疗设备预测性维护方法和设备，其中公开了一种排定诸如医疗成像系统的设备的计划维护的技术允许选择基于时间或基于使用的排定，如果基于使用的排定被选择，则从系统收集的工作数据与用于表示使用的参数的基准使用值一起用作计算维护时间表的基础，可参照用于类似设备的标准，并且时间表可被相应地更改，不论增加或减少，使用中的趋势可通过比较时间上的使用确定来调节，并且时间表可被相应地调节。

然而上述现有技术对于设备的状态检测不够准确，因此也难于实现对设备准确的维护预测，并且对于预测性维护的方式的判定还是采用机械式的判断，不具有智能决策的能力。

发明内容