醫療設備應用狀態維修技術的可行性探討

孫曉

上海市兒童醫院 設備部，上海 200062

醫療設備應用狀態維修技術的可行性探討

孫曉

上海市兒童醫院 設備部，上海 200062

隨著醫院的發展及醫療設備數量的增加，現行維護策略明顯遇到人力、財力等方面問題。本文首先對現行醫療設備維護模式存在的問題進行了分析，繼而引入了狀態維修的概念。狀態維修最早被應用于航天領域，后引入至電力行業。該技術涉及傳感器、信號處理、計算機等原理，能夠對設備運行狀態進行檢測分析，根據設備狀態和分析診斷結果安排維修時間和項目。因而，本文分析了狀態維修在醫療設備檢修中的實施思路與實施策略，并進一步分析了狀態維修在醫療設備檢修中的可行性。

狀態維修；定期維修；在線監測；巡檢；預防性維修；醫學數字成像

引言

狀態維修（Condition Based Maintenance，CBM）是指根據狀態監測和診斷技術提供的設備狀態信息，判斷設備的異常，預知設備的故障，在故障發生前進行檢修的方式，也稱“預知維修”或“視情維修”。其最早應用于航天領域，后引入至電力行業，實現與定期維修（Time Based Maintenance，TBM）優勢互補。但在衛生行業，目前醫療設備維護中的巡檢與預防性維修（Inspection and Preventive Maintenance，IPM）中通常采用定期維修方式，即制定IPM周期，按照時間節點執行維護工作，但隨著醫院規模的擴大及醫療設備數量的增加，該模式執行中遇到的問題也逐步顯現出來。

1 醫療設備現行維護模式遇到的問題

醫療設備現行維護模式主要遇到的是人力、財力、物力及時間上的問題。

1.1 預防性維護未全面開展

從最近一次調研282家醫院IPM覆蓋率數據來看，36.4%的醫院開展IPM的覆蓋率＜10%，能覆蓋30%以上的為41.5%，覆蓋90%～100%僅為10.6%[1]。該數據表明僅IPM工作，醫院就無法完全開展。主要原因之一就是開展IPM會耗費大量的人力、財力、物力性[2]。

1.2 巡檢量大、任務重

由于巡檢工作針對范圍較大的正常設備，因此工作量將非常大。以急救類設備中監護儀、呼吸機為例，監護儀使用率通常在60%[3]，呼吸機使用率通常在78%[4]，因此被檢率分別在40%及22%。

按設備使用率及工程師工作效率計算巡檢耗時對比表，見表1。從表1中可得知，若按使用率來計算，完成一次呼吸機巡檢周期需4.5個工作日，完成一次監護儀周期巡檢需2.5個工作日；按每位工程師工作效率來計算，完成一次呼吸機巡檢周期需6.25個工作日，完成一次監護儀周期巡檢需7.6個工作日。

表1 按設備使用率及工程師工作效率計算巡檢耗時對比表

因此，即使按最短巡檢周期計算，僅呼吸機耗費4.5個工作日/月，監護儀耗費2.5個工作日/月，兩者合計7個工作日；而提高巡檢人員數量，理論上能縮短巡檢周期，但會影響到儀器正常使用，耽誤正常診療時間。

2 狀態維修的概念及優勢

狀態維修是指以設備的實時運行情況為基礎，進行數據采集、檢測、分析，并對相關標準進行診斷，最后根據設備狀況而安排實際檢查和維修工作。而醫療設備的故障除了使用操作不當外，主要是機械故障與電子損壞類故障，而預防性維護對機械故障較為有效。電子損壞類故障屬于偶發故障，是隨機發生的，但從微觀上講，若能對每個單元進行檢測，則就能在其發生重大故障之前進行適當維修。因此，若能有效地應用數據采集、診斷技術，就能判斷構成設備的元件是否接近產生故障的時期。所以能夠把TBM轉換成CBM。

CBM的節約費用主要表現在以下幾個方面：延長設備使用壽命、減少停機時間、減少維修人工、減少備件庫存[5-6]。定期維護、CBM維護和事后維護3種維護方式費用對比，見圖1[7]。根據圖中定期維護、CBM維護及事后維護在維護費用上的曲線可以看出，CBM在各種維護模式中較為經濟，效率更高。

圖1 3種維護方式費用對比

醫療設備若能引入CBM技術，則節約的費用將是可觀的。首先，由于維護工作是建立在監視設備“運行狀態”的基礎上，因此可及時發現設備的“潛在故障”，從而制定最優的維護方案。設備部件的維護間隔通常由生產商制定，但在實際操作中，經常發現部件實際使用壽命大于生產商制定的維護間隔，但又不能確認該部件何時失效。醫院在這中間進退兩難，完全按照設備維護手冊操作人力不夠，或買全面質保費用上無法接受，反之因部件突然損壞引起停機而產生的經濟及社會效益損失則無法估量。引入CBM，按需進行預防性維護，合理安排維護時間，減少因預防性維護更換未到實際使用壽命部件的費用損失。

其次，采用“在線監測”技術，全面或部分覆蓋設備巡檢項目，從而減少人員現場巡檢的次數及檢查時間，節省人力，減少因巡檢導致的停機時間，提高設備的正常工作時間，提高經濟效益。

3 如何實現狀態維修

3.1 狀態維修的實現方法

狀態維修是通過實時數據采集與監測、實時診斷、評估監測對象性能的衰退程度、預測更換時間、執行維修或更換這5個步驟實現的。

數據采集與監測是使用傳感器選擇必要的參數進行現場數據收集，并通過有線或無線通訊技術傳輸并存儲在數據庫，在建立報警限值后，進行分析及診斷[8]。評估性能的衰退程度及預測更換時間（診斷與預測）則需要一種算法（數據驅動法、模型法或混合法[9]），其目的是評估監測對象的剩余壽命，也就是對維護方案產生影響，進而影響維修人工、備件庫存等維護費用[10]。

另外在決策層面，首先我們應考慮下列問題[11]：選擇要監測的參數，確定巡檢頻率，建立報警限值。其次，維護方案通常有多種，我們應該建立維護成本模型。最后應以設備運行效益最優為原則，通過比較成本模型在多種維護方案中進行選擇，制定最終維護方案，以確保整個企業的經濟效益最大化。

3.2 狀態維修的實現標準

由于狀態維修技術涉及眾多學科，導致設備用戶很難進行專業的診斷和維護，另外設備生產商推出了自己的維護產品和維護服務。同時，封閉的系統模式限制了技術應用和發展，市場壟斷給設備用戶帶來了巨大的經濟負擔，限制了設備維護技術的推廣。與CBM研究相關的標準主要有IEEE 1451系列標準、IEEE 1232系列標準、MIMOSA CRIS標準和OSA CBM標準[12-14]。CBM標準的出現目的在于提供一種開放的全球廠家共享的技術規范，不同的研究機構和公司可以發揮在各自領域的專業技術優勢，充分實現技術整合，用以促進CBM策略在各行業的推廣和發展。

3.3 國內外狀態維修的應用情況

狀態維修因其在各種維護模式中較為經濟，效率更高的特點，在國內外航空、軍工、電力等行業已廣泛使用。Tian等[15]優化了連續監測下風力發電系統狀態監測系統；Xenos等[16]優化了發電廠空壓機組的狀態維修技術；鐘德超等[17]綜述了狀態維修在民航維修領域應用；蔣兵兵等[18]描述了狀態維修在軍工上的應用優勢；Zhou等[19]運用最小二乘算法預測航空發動機性能衰退的時間，豐富了狀態維修的理論算法；Gruber等[20]、胡劍波等[21]、蘇春等[22]均運用了模型對狀態維修的優化；王正元等[23]研究裝備中關鍵單部件狀態維修策略；唐敏杰[24]及黃磊[25]論述了基于狀態維修的飛機APU部件及氧氣系統的建模與實現。

3.4 醫療設備實現狀態維修的策略

3.4.1 技術前提

狀態維修其實質是在線監測技術的應用。由于其涉及傳感器、信號處理、計算機等多項技術，因此，能實現狀態維修的醫療設備需具備以下條件：① 能檢測自身運行情況；② 運行情況可視化；③ 具備網絡傳輸條件及標準傳輸協議（如DICOM、HL7）。

目前，大型醫療設備通常自帶遠程診斷服務，可應用CBM技術，而普放類超聲類等設備通常含DICOM協議，因此可通過PACS系統查看圖像質量、曝光參數等。應用PACS系統發現DR圖像條碼狀偽影實例，見圖2。在原始圖像中下方條碼狀偽影現象不明顯，但在反色處理及調整VOI曲線后，條碼狀偽影現象就較為明顯了。

圖2 條碼狀偽影處理前后對比

但是，在急救類設備中，目前雖能檢查設備自身狀態，但因無標準傳輸協議無法實現在線監測，只能做人工檢查（離線監測）。

3.4.2 工程師做好基礎工作

首先應做好各類醫療設備基礎管理工作，特別是設備的性能數據。主要是根據設備配置情況做好各項記錄、臺賬、技術資料及設備正常或故障時的運行參數及故障信息，以備參考及比較。

3.4.3 記錄運行參數

記錄運行參數是狀態維修的基礎條件，目前采用的定期巡檢是通過人力在現場進行設備運行參數記錄，但由于無法實時進行采集，因此儀器的運行狀態大部分時間由臨床儀器操作人員進行判斷。若能采用在線監測與故障診斷，則能做到專業人員把握儀器實時運行狀態，提高巡檢效率。

從DICOM中獲取CT掃描檢查時曝光管電壓KVP、焦點大小、窗寬窗位參數的設置情況，見圖3。這些數據可以實時從醫院內部任何一個工作站中獲取，因此相關技術人員只需在一個工作站上檢查不同設備的設置參數，從而大大減少了人員多點巡檢的時間。

圖3 檢查CT曝光KVP、焦點及窗寬窗位設置

3.4.4 重視數據分析工作

實行狀態維修，需重視設備運行時的數據記錄與比對，并進行分析。分析的內容則是運行時各主要電氣參數及狀態情況，對比的內容則是設備的技術參數。因此，要進行數據分析，必須優先建立設備的基礎數據庫，主要是設計原始資料。有了基礎數據庫，才能與運行維護記錄、檢修記錄、設備狀態監測等數據進行對比，才能實現數據分析，判斷設備運行是否正常。

3.4.5 做好新引入設備驗收

維護人員對新引入設備的運行情況及技術特性通常不熟悉，因此判斷是否正常運行時底氣不足。因此在驗收時做好清點配置、功能性驗收、技術資料收集就顯得尤為重要了。清點配置是對設備結構的熟悉過程；功能性驗收則是對設備運行情況的了解與熟悉；技術資料收集則是對設備運行情況進行分析的基礎與保障。因此，新引入設備做好驗收工作是實現狀態維修的基礎條件。

4 總結

就CBM技術的在其它行業的應用而言，產生的效果是較為滿意的：有效地降低設備的故障率；在發生重大故障前提前預判，減少停機；可保持設備的狀態在平穩的水平上；可已使設備用戶更好的執行維護計劃，減少或取消不必要的巡檢，延長定期維護間隔[26]；從孟光等[27]的研究中可得知，設備故障失效后的維護費用將數倍高于采用CBM技術的費用，“投入1～2萬美元，有望節省50萬美元的維護費用”；另“僅因采用CBM技術，美國國內僅設備使用率提高這一項可節省50億美元”。因此，對于整個醫療設備行業－特別是設備使用率高的場所，若能引入CBM技術，產生的經濟及社會效益是巨大的。

但是，引入CBM技術對設備生產商、設備使用者都有較高要求。首先，如同本文3.4.1節所描述的那樣，設備的運行情況能夠被監測，進而開發診斷及預測故障程序，這將使生產商的投資成本較高，從Hashemian[28]的文獻中得知，約有30%的工業設備并未從CBM技術中獲益。其次，對設備使用人員的培訓難度也將大大增加。最后，基于狀態維修的策略是否能與使用者的生產戰略相適應也將是一個問題。

CBM技術側重于實時了解設備運行的狀態，這要求我們能了解設備運行數據，分析數據，并通過網絡等技術手段提高診斷效率。就目前醫療設備的發展情況，實現全面“在線”監測并不可行。但隨著電子技術、互聯網技術、人工智能技術的發展，CBM技術將發揮其應有的作用。相信在不久的將來，我們能應用先進的維護策略，結合醫療安全生產戰略，使設備故障在發生之前得到有效預防，減少維修工作量，提高設備的使用率，節約維修成本，降低危險，確保醫療生產安全。

[1] 呂穎瑩,王吉鳴,馮靖祎.醫療設備預防性維護現狀分析及探討[J].中國醫療設備,2016,31(2):92-94.

[2] 朱永麗,夏慧琳,高關心.國內醫療機構醫療設備預防性維護概述[J].中國醫療設備,2015,30(12):13-15.

[3] 何爽.某三甲醫院住院部監護儀使用率調查分析與對策研究[J].醫療衛生裝備,2014,35(4):109-112.

[4] 江勇飛.重癥監護室儀器設備管理措施及分析效果評價[J].中國衛生產業,2015,12(29):137-139.

[5] 瓦拉,黃昭毅.為狀態維修準備的費用模型[J].中國設備管理,1994,(7):38-40.

[6] 劉洪斌.基于CBM改進的醫療設備維修模式創新[J].中國醫學裝備2016,13(7):108-109.

[7] 徐皚冬,于海斌,郭前進.基于狀態的設備維護-CBM技術研究[J].工程機械,2005,36(6):9-13.

[8] Prajapati A,Bechtel J,Ganesan S.Condition based maintenance: a survey[J].J Qual Maint Eng,2012,18(4):384-400.

[9] Lee J.Teleservice engineering in manufacturing: challenges and opportunities[J].Int J Mach Tool Manu,1998,38(8):901-910.

[10] Si XS,Wang W,Hu CH,et al.Remaining useful life estimation –a review on the statistical data driven approaches[J].Eur J Oper Res,2011,213(1):1-14.

[11] Hashemian HM.State-of-the-art predictive maintenance techniques[J].IEEE T Instru Meas,2010,60(1):226-236.

[12] 吳忠杰,林君,李冶,等.IEEE1451標準智能傳感器中網絡應用處理器的實現[J].傳感器與微系統,2006,25(6):85-88.

[13] 胡靜濤,徐皚冬,于海斌.CBM標準化研究現狀及發展趨勢[J].儀器儀表學報,2007,28(3):569-576.

[14] 郭前進,于海斌,徐皚冬.基于狀態維修的開放系統研究與實現[J].計算機集成制造系統,2005,11(3):416-421.

[15] Tian Z,Jin T,Wu B,et al.Condition based maintenance optimization for wind power generation systems under continuous monitoring[J].Renew Energ,2011,36(5):1502-1509.

[16] Xenos DP,Kopanos GM,Cicciotti M,et al.Operational optimization of networks of compressors considering condition-based maintenance[J].Comput Chem Eng,2016,84:117-131.

[17] 鐘德超,顧祝平.基于狀態的維修策略在民航維修領域的應用和展望[J].航空維修與工程,2012,(3):39-41.

[18] 蔣兵兵,劉勇志,馬亮.增強型基于狀態的維修應用探討[J].艦船科學技術,2013,35(9):139-142.

[19] Zhou H,Huang J,Lu F.Reduced kernel recursive least squares algorithm for aero-engine degradation prediction[J].Mech Syst and Signal Pr,2017,95:446-467.

[20] Gruber A,Yanovski S,Ben-Gal I.Condition-based maintenance via simulation and a targeted bayesian network metamodel[J]. Qual Eng,2013,25(4):370-384.

[21] 胡劍波,葛小凱,張亮,等.多失效系統退化變遷建模與狀態維修決策優化[J].計算機集成制造系統,2014,20(1):165-172.

[22] 蘇春,周小荃.基于半馬爾科夫決策過程的風力機狀態維修優化[J].機械工程學報,2012,48(2):44-49.

[23] 王正元,陳智雄,曹繼平,等.基于狀態的單部件維修策略優化方法[J].計算機集成制造系統,2008,14(1):45-49.

[24] 唐敏杰.基于狀態維修的APU起動機監控模型的建模與實現[J].航空維修與工程,2014,(3):73-75.

[25] 黃磊.基于狀態維修策略下的機組氧氣監控模型的建模與實現[J].航空維修與工程,2012,(5):51-54.

[26] Chen ZS,Yang YM,Hu ZA.Technical framework and roadmap of embedded diagnostics and prognostics for complex mechanical systems in prognostics and health management systems[J].IEEE T Reliab,2012,61(2):314-322.

[27] 孟光,尤明懿.基于狀態監測的設備壽命預測與預防維護規劃研究進展[J].振動與沖擊,2011,30(8):1-11.

[28] Hashemian HM.State-of-the-art predictive maintenance techniques[J].IEEE T Instru Meas,2010,60(1):226-236.

本文編輯 王婷

Discussion on Feasibility of Condition Based Maintenance Technology for Medical Equipment

SUN Xiao

Department of Equipment, Children’s Hospital of Shanghai, Shanghai 200062, China

With the development of hospital and the increasing number of medical equipment, the current maintenance strategy obviously meets the problems of insufficient manpower and the shortage of financial resources. Firstly, this paper analyzed the existing problems of current maintenance strategy of medical equipment, and then the concept of condition based maintenance (CBM) was introduced. CBM is first applied in aerospace field, then it is introduced into the power industry. The CBM involves several technical principles including sensors, signal processing, computer and so on. CBM is able to detect and analyze the running state of medical equipment, then the maintenance time and projects are scheduled according to the equipment status and diagnosis results. So, this paper analyzed the implementation idea and the implementation strategy of CBM in maintenance of medical equipment, and the feasibility of the CBM in maintenance of medical equipment was further analyzed.

condition based maintenance; time based maintenance; on-line monitoring; inspection; preventive maintenance; medical digital imaging

R197.39; TH77

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2017.08.028

1674-1633(2017)08-0104-04

2017-01-23

2017-05-13

作者郵箱：sunxiaod@126.com