基于物聯網技術的醫療設備在線監測與生命周期預測研究*

萬莉,王大珅,郭建民

(1.天津醫科大學教務處，天津市 300070； 2.天津醫科大學生物醫學工程與技術學院，天津市 300070；3.天津工業大學信息化中心，天津市 300387)

隨著醫學技術的不斷進步，醫學領域的信息化管理發展到了嶄新時代。現代化醫療設備在臨床中是不可缺少的醫療與教學設備，現代化醫療設備的先進度與數量是評價醫院和醫學院校水平高低的重要因素之一。先進醫療設備已成為醫學院校教學和研究的基本條件[1]，因此對醫學設備的科學管理、計量、維修以及生命周期的預測顯得至關重要。目前，傳統的大型醫學設備管理是靜態的、滯后的，使用情況只能根據人工記錄進行統計，無法實現實時監控，漏記少記的情況頻繁發生，使用時間數據無法保證精確無誤[2]。

大型醫療設備的管理部門無法獲得真實的大型醫學設備使用數據，設備動態缺乏實時的動態監控，無法準確得知儀器的使用情況，給其他使用者帶來種種不便。傳統的管理和維護方法已不適應目前人們對醫療設備的管理要求，研究先進科學的大型醫療設備的狀態監測系統勢在必行。針對目前我國醫院大型醫療設備的應用情況，利用信息化技術建立設備信息數據庫、設備運行實時監控系統、大數據分析與管理系統等平臺對于提高我國目前大型醫療設備管理具有重要意義，為大型醫療設備共享、使用效率監管提供理論依據。為了實時監測醫療設備在線應用狀態，通過物聯網技術對醫療設備實時監控是非常必要的。論文基于物聯網技術，將大型醫學設備應用數據實時采集到應用層的監管系統中，實現了對大型醫學設備實時數據采集和統計，實現設備數據的顯示與分析以及基于Web的遠程監控[3]。

1 基于ESB的大型醫療設備監測數據分析平臺

該系統的主要功能為采集大型醫療設備的相關的數據，采集之后傳輸存儲到數據庫中，利用關系型數據庫存儲數據,結合Java體系架構進行系統開發。采集的原始數據經過分析、轉換處理后，選取需要的數據進行轉換至相應的數據集上存儲至基礎數據庫中，這些數據為上層應用的提供數據分析服務服務。大型醫療設備檢測平臺內部分為采集層、處理層、應用層、配置層4個邏輯層次。本文采用分布式企業總線(ESB)結構進行系統架構設計，如圖1所示[4-5]。

圖1 數據分析系統技術體系架構

采集層是利用AT89C2051和電流傳感器采集醫療設備的運行電流，采集的信息主要包括：設備編號、當地時間、設備的運行電流等。

處理層是對采集的信號進行編碼，利用ZTE MC8618 GPRS標準要求，轉化UDP和TCP方式進行數據傳輸。

應用層是對傳輸到數據庫中的數據進行轉換與分析，實現數據統計與管理等。

配置層是對系統的管理與配置，實現服務器的本地和遠程的管理配置以及不同管理角色的配置等，實現服務端與平臺管理員的不同接口功能，管理員可對各個GPRS設備或GPRS群進行數據管理和數據流監控。

2 基于物聯網的大型醫療設備運行監測

大型醫療設備運行監測系統由前端醫療設備運行狀態監測、傳輸網絡、數據分析中心三個部分組成，如圖2所示[6]。

圖2 大型醫療設備運行狀態監測圖

2.1 信號采集系統

系統中所監測的設備為大型的醫療設備，工作電流范圍為0～50 A。醫院中的CT、DR系統、核磁共振、X光機高壓氧艙、直線加速器等醫療設備均能實現監管。由于這些設備運行時均有一定的電流，可通過監測醫療設備電流的值的大小判斷設備運行狀態，通過AT89C2051單片機和ACS712電流傳感器監測設備的運行狀態，電路如圖3所示。

圖3 電流檢測電路圖

2.2 信號傳輸電路

信號傳輸采用中興通訊研制的 CDMA2000 1X 的MC8618工業模塊，通過RS232與單片機連接，通過AT指令，將采集的醫療設備運行的電流值按TCP協議和TCP協議傳輸到數據中心，每隔1 min傳輸一次數據，數據分析系統利用各設備的電流值對設備運行狀態進行分析。

3 數據分析系統

數據庫服務器按TCP、UDP協議接收并存儲監測大型醫學設備狀態運行數據后，對其管理區域內的設備運行數據進行處理、分析、按照不同的統計方式進行發布，支持各類數據統計發布。監測數據展示應包括：(1)設備在線運行情況；(2)單個設備與所有設備使用的參考比較；(3)設備生命周期預測。

大型醫學設備在線運行監測平臺用戶登錄后，可對系統進行各種查詢和統計工作。

例如，按所屬區域內查詢的大型醫療設備運行時間長度(見圖4)。還可以預測某區域下一個時期設備的使用數量(見圖5)。

設備使用統計模塊要求能夠實現為用戶提供各區域的大型醫學設備應用信息的功能。用戶可根據條件查詢具體信息，并根據需要導出查詢結果；按年和月查詢設備的使用報表、綜合報表。按單位逐日、逐月進行比較分析。

圖4 設備使用的時間長度示意圖

圖5 各區域設備使用數量預測圖

系統可查詢所指定范圍內的某一期間醫療設備的使用情況。也可實時查看指定的某一固定醫療設備在一定時間內運行時間統計數據。還可以通過大型醫療設備匯總統計進行分析設備利用率等相關圖形化指標，為領導決策提供相關依據。

4 大型醫療設備使用預警系統

不同的醫療設備中的易損件數量和每個易損件運行時間是不同的，對不同的設備易損件根據運行時間需要定期更換。本系統可實現具體大型醫療設備易損件運行時間預測該易損件可繼續使用的時間。醫療設備易損件使用壽命受開機次數、運行電壓、溫度等因素的影響，因此需要對每個醫療設備易損件的建立預測模型，并逐一進行量化評價。假定醫療設備健康指標HI范圍為0～10，當HI=10時，表示醫療設備易損件處于完全健康的狀態。定義HI=5為臨界值，表示醫療設備易損件處于邊緣健康的狀態；當HI<5時，醫療設備易損件處于不健康的狀態[7]。

在使用中，醫療設備易損件的健康指數分布函數為[8]:

HI(t)=a0+bect

(1)

其中:a0,b，c為常數。

易損件在健康狀態下可使用的最長時間為：

T=max{t|HI(t)≥HI}

(2)

即當a0+bect≥HI時，可以得到易損件的最長健康壽命。

經過變換

(3)

由此可得易損件的健康狀態的剩余壽命為

Th=T-t

(4)

通過易損件健康狀態剩余使用時間可以對設備的使用進行預警，達到及時更換維護易損件的目的，以防產生更大的損失。

本文基于物聯網技術構建了大型醫療設備遠程監控平臺，實現了對設備使用情況的實時監測，并且通過分析易損件的健康狀態建立了大型醫療設備使用預警系統。證明了遠程實時監測大型醫療設備使用情況和對設備使用預警的可行性，為大型醫療設備在使用中的正常運轉提供了保障，對于提升醫學設備管理具有現實意義，并可為其他行業大型設備管理提供借鑒。