鄭旭海
(綿陽市中心醫院,四川 綿陽 621000)
放射治療已成為當今治療惡性腫瘤的三大手段之一,其主要治療設備是醫用電子直線加速器,我院于2007年購置醫科達(ELEKTA)precise醫用電子直線加速器。該設備使用行波加速器、滑雪式偏轉,通過光學系統及反光點來確定MLC的到位,結構復雜、涉及多種學科[1-2],集微波系統、電子槍系統、高壓系統、機械系統、真空系統、劑量檢測系統、束流系統、水冷系統等于一體,日常維護難度大[3]。本文通過收集precise加速器日常運行的故障數據,統計分析該加速器故障分布特點,找出影響該加速器穩定性的主要因素,為日常維護和保養提供指導。
precise加速器2007-10—2017-10的故障維修記錄包含了precise直線加速器每次故障的時間、現象、原因、維修方法、更換備件情況及維修人員。
統計方法如下:①以“半年”為時間單位,統計分析故障數與運行時間的關系并繪制出時間序列圖;②以“季度”為單位,統計分析故障數在每年4個季度中的分布情況;③根據本院的實際情況,將加速器按功能分為6個子系統,分別為光學系統、機械系統、控制系統、高壓系統、劑量監測系統、真空系統,然后將故障按所屬系統歸類,分析影響加速器穩定性的主要子系統因素[5]。
2007-10—2017-10 precise加速器故障數與運行時間的關系如圖1所示。圖1顯示,本臺precise加速器的故障數是隨時間波動變化的——投入使用后1.5年內故障數逐漸增加,從最初的9次/半年上升到最高25次/半年;1.5年之后故障數有所下降并保持在15次/半年左右,6年之后故障數都在7次/半年左右。

圖1 2007-10—2017-10 precise加速器故障數與運行時間關系圖
圖2是2008—2017年precise加速器故障數在一年中以“季度”為時間單位的分布情況,每年的第2,3季度是故障的高發期,連續統計9年的分布情況顯示,每年第2,3季度的故障數均高于同年的其他時間。
2007-10—2017-10,本臺precise加速器共發生故障257次,完全覆蓋了加速器的6個子系統。從系統分布上來看,故障率最高的是光學系統,共發生故障182次,占總故障數的70.8%;其次是機械系統,發生故障42次,占總故障數16.2%;故障率最低的是真空系統和高壓系統,10年僅發生4次故障,占總故障數的1.2%.precise加速器各子系統故障的分布情況如圖3所示。

圖2 2008—2017年precise加速器故障數與4個季度的關系圖

圖3 precise加速器各子系統故障分布圖
通過圖1發現,加速器運行到1.5年時故障率達到最高。precise加速器的磨合期為1.5年左右,與文獻報道的較為吻合[6],這是因為新的加速器從出廠到醫院安裝完成,中間還有一個運輸的過程,可能會造成某些部件損壞、接頭松動、保險接觸不良導致保險燒壞等故障,而且一臺新機器的使用對于醫院的工作人員來說也需要一個熟悉的過程。
隨著時間的增加,故障數有所下降后并在第5年時再次升高,然后從第6年開始有明顯的下降,這與相關報道并不吻合[7],分析其原因是:①從2007年加速器投入使用以來,病人量每年都在增加,在2011年之前并未達到飽和,但是從2011年開始,加速器處于滿負荷運轉狀態,每天運轉達到8 h;2012年超負荷運行,每天達到10 h,造成在2011—2012年之間故障數增加。②醫院在2012年購置了一臺醫科達(ELEKTA)Synergy加速器,并于2013年作為主力機器初投入使用,precise加速器工作量每天不超過4 h,所以才使得從2013年開始加速器的故障數一直處于很低的水平。
通過圖2發現,本臺加速器連續9年第2,3季度故障率偏高。第2季度偏高是因為作為基層醫院,病人就診有明顯的季節性,每年的春節前后是醫院體檢的高峰期,在這個時期會有大量的腫瘤病人被發現,而病人一般首選通過外科手術后再放療,所以在時間點上,每年的第2季度放療病人大量增加,從而使加速器故障數上升。第3季度四川地區氣溫最高、降雨量大、濕度大,導致加速器的水冷、空調、除濕等輔助設備運轉負荷增加,容易出現故障,從而引起加速器運行機房的溫度和濕度控制不穩定,加速器故障率增加。關于溫度和濕度的穩定性對加速器故障率的影響在文獻中已有詳細報道。
由圖3及加速器各零部件更換情況可以發現,precise加速器的2個主要子系統中,光學系統故障數最高,共182次,占總故障數的70.8%.這是因為光學系統的構成相當復雜,包含的部件很多,在醫科達加速器各種故障中占比最高也是必然的。
從放射生物學角度出發,患者在整放療實施的過程中不應該有中斷,但醫用電子直線加速器作為一個龐大的系統,結構復雜、精度要求高、安全性要求嚴格,運行中出現故障是不可避免的。我們通過對加速器10年的故障數進行統計分析,充分利用多年的故障處理經驗及相關資料,通過分析、排除以及判斷等手段,最后定位和處理故障,從而方便、快速地解決問題。
統計分析結果可作為設備管理和維護人員制訂加速器保養計劃、優化維護策略、確定未來的重點改善目標、評估改善效果和評價加速器穩定性的重要依據,最終目的是提高設備穩定性和可靠性,讓患者得到及時治療。
參考文獻:
[1]沈瑜.腫瘤放療相關研究的進展[J].中華放射腫瘤學雜志,2005,14(1):71-72.
[2]楊愛建,楊智祥,吳海波,等.醫科達Synergy醫用直線加速器運動故障分析與處理[J].2016,13(11):156-159.
[3]顧本廣,林郁正,賴啟基,等.醫用加速器[M].北京:科學出版社,2003.
[4]楊紹洲,陳龍華,張樹軍.醫用電子直線加速器[M].北京:人民軍醫出版社,2004.
[5]黃仁炳,李黎,張濤.醫用直線加速器運行曲線分析[J].醫療裝備,2003,16(9):188-189.
[6]譚庭強,李黎,黃仁炳.23EX直線加速器7年故障統計分析經驗[J].中華放射腫瘤學雜志,2016,25(12):1341-1344.
[7]全力,文海燕.醫用直線加速器機房溫度與濕度控制[J].北京生物醫學工程,2013,32(6):655-656.