物聯網技術在醫療設備精細化管理中的應用
——以內窺鏡設備為例

孟令廣，王元，劉東

鄭州大學附屬腫瘤醫院 醫學裝備部，河南 鄭州 450008

引言

內窺鏡泛指經各種腔道進入人體內，用以觀察人體內部組織形態的專用醫學成像設備[1-2]。根據成像原理不同，內窺鏡可分為硬管式內窺鏡、纖維內窺鏡、電子內窺鏡、超聲內窺鏡等[3-4]。目前，電子內窺鏡在臨床應用中最為廣泛，超聲內窺鏡系統是將電子內窺鏡與高頻超聲換能器結合起來的新型醫學裝備，由于其診斷范圍和診斷能力大大增強，在大型三級醫院中的應用也越來越多[5-7]。隨著早診早治、癌癥篩查的理念不斷推進，醫院配置內窺鏡設備的數量不斷增加，然而高端內窺鏡設備的購置金額動輒百萬元，合理對內窺鏡設備進行經濟效益單機核算和針對性精細化管理，促進該類設備合理配置及使用，成為醫療機構加強經濟運營必須解決的問題。然而內窺鏡設備管理普遍存在以下問題：① “重配置、輕管理”問題突出，盲目追求數量、檔次，論證不充分，導致相關資產閑置[8-9]；② 設備主機及內鏡數量、型號繁多，且兩者并非一一對應關系，確定內鏡使用效率及單機效益情況比較困難；③ 管理方式單一，缺乏信息化管理手段。

楊曉雁等[10]以12套內窺鏡診療設備整體效益分析為基礎，提出一些加強該類設備精細化管理的方法。姜義兵[11]通過建立可量化的設備綜合指標考評體系，對內鏡等設備經濟效益進行綜合定量分析。郭霜等[12]通過構建手術室硬式腔鏡精細化管理模型，對其使用效益進行分析。尤超等[13]通過物聯網技術，實現全院級醫療設備數據的信息化整合和使用。以上研究從不同維度闡述了加強醫療設備精細化管理的方法，均有值得借鑒之處，但對于應用物聯網技術加強軟式內窺鏡設備管理的研究尚少。本文擬通過物聯網平臺建設，利用大數據挖掘技術，通過數據多維度分析，旨在提升內窺鏡設備精細化管理水平，并逐步覆蓋醫院其他大型醫療設備，滿足醫院智慧管理分級評估標準體系的要求，提升設備使用效率，促進合理配置。

1 物聯網管理平臺設計

1.1 軟件設計

本系統用Java語言開發，采用MVC的架構思想進行設計，應用SSM開源框架，系統支持跨平臺、跨數據庫。系統基于Java平臺的J2EE技術體系，系統構建于B/S三層應用體系結構之上，采用Struts2、Hibernate3、和Spring2等國際流行和成熟的技術框架，使用JSP、Servlet、EJB、XML等編程技術和面向對象程序設計方法，將復雜的業務邏輯、流程控制邏輯和數據存取邏輯通過在不同的技術層面上實現，在應用服務器之上，實現業務邏輯的快速部署和靈活調整，充分保證數據庫系統的安全可靠訪問。物聯網管理平臺結構框圖如圖1所示。

圖1 物聯網管理平臺結構框圖

本系統通過接口開發，實現了管理平臺與系統軟件之間單向或雙向的數據流動[14]，首先安裝Oracle客戶端，并配置TNS信息，其次配置ODBC連接信息，最后通過SQL Server配置連接對方數據庫。如表1所示，實現醫院信息系統（Hospital Information System，HIS）、醫院資源規劃（Hospital Resource Planning，HRP）和醫學影像存檔與通訊系統（Picture Archiving and Communication Systems，PACS）、體檢系統、預約系統與物聯網管理平臺對接，收集設備收入數據、預約數據、維護費用、不可收費耗材費用、房屋折舊費用等基礎信息，物聯網管理平臺融合上述系統的基礎數據，實現信息資源整合。

表1 本院物聯網管理平臺相關接口系統明細

1.2 硬件設計

在內窺鏡設備主機上加裝數據采集器，從內窺鏡設備視頻輸出端口增加一個分頻器，實時采集設備工作站圖像，利用圖像識別技術對圖像中文字信息進行識別和提取，將識別和提取的信息存儲至服務器中。在本院8臺奧林巴斯內窺鏡主機上安裝數據采集器，數據采集器如圖2所示。

圖2 數據采集器等硬件安裝

1.3 整體設計思路

管理平臺采用軟、硬件結合的方式，基于采集裝置采集原理及連接方式，實時采集醫療設備自身視頻輸出端口的視頻信號，進行實時數據采集與分析，將采集數據以有線的方式上傳至數據服務器，另外融合院內現有HIS、HRP等系統的基礎數據，實現對醫院醫療設備運行情況、使用效率、成本和效益、臨床使用評價等方面的精細化管理，為醫院全面評估醫療設備的使用情況提供依據，為采購醫療設備提供準確的評價數據。

2 系統重點功能

2.1 使用效率分析

2.1.1 首末工作時刻、設備實時狀態

系統的信息采集終端可以對醫療設備的狀況進行監控并發送到數據接收終端，記錄設備首末工作時刻，并實時顯示設備工作狀態，工作狀態的種類可以細分為以下4種：① 關機，沒有接通電源；② 待機，開機但沒有使用；③ 使用中，開機狀態下正在使用；④ 離線，系統無法與設備保持連接。

2.1.2 設備使用率

設備使用率=實際使用時間/預期使用時間×100%。信息采集終端能夠自動獲取設備實際使用時長，內鏡設備預期使用時長設定為8 h，可計算出設備使用率，該指標能夠有效反饋設備是否閑置。根據設備使用率排名，能夠客觀反映醫院對不同類型內窺鏡設備的需求情況，指導院方合理配置設備。

2.1.3 內鏡設備工作明細

數據采集器實時采集設備工作站圖像，利用圖像識別技術對圖像中的文字信息進行識別和提取，通過識別內鏡機身號（圖3）詳細分析和統計每臺內窺鏡的主機工作量、時長和單條內鏡工作明細、時長，為內鏡的配置管理提供精確科學的數據支持。并通過數據接口與院內系統進行對接，利用大數據分析方法，實現數據自動呈現。

圖3 內窺鏡設備使用狀態（識別內鏡機身號）

2.2 單機成本效益分析

內窺鏡設備收益率=（收入-支出）/系統原值×100%，內窺鏡設備單機成本效益核算有兩個問題需要解決：① HIS只能統計到一類設備的共同收益情況，如本院有5臺電子胃腸鏡系統具有相同的收費項目，收益情況無法精確到單臺設備；② 內窺鏡系統原值應包含主機原值、內鏡原值兩部分，但主機及內鏡數量、型號繁多，且兩者并非一一對應關系，確定內窺鏡系統原值比較困難。物聯網管理平臺基于信息采集終端模塊利用圖像識別技術，能夠精確、動態掌握內鏡每月在不同主機上的使用情況，根據其在不同主機上的使用頻次不同，將收益按照比例進行分攤，能夠獲得單套內窺鏡系統精確的收入數據。并根據內鏡在不同主機上的使用頻次，分攤其原值、折舊費用、維保費用，最終每月自動獲取內窺鏡診療設備的動態原值、動態折舊費用以及動態維保費用。另外，通過與HIS、預約系統、HRP系統對接，每月獲取收入、門診收入、人員費用、房屋折舊費用、不可收費耗材費用等，平臺能夠實現自動核算單臺內窺鏡設備單機效益情況。

2.3 決策支持模塊

平臺通過可視化展示模塊實現對內窺鏡設備使用率、單機效益、開關機時間、設備狀態、檢查時長、預約時長等的監控功能。系統能夠獲取醫療設備動態數據，宏觀展示設備運行情況、效益數據、使用率的實時情況與決策報告分析，以全局視角提高醫院內窺鏡設備管理水平，提高醫用設備配置的科學決策水平、安全管理和使用效率評價監管體系建設。

3 管理平臺測試

管理平臺自2021年9月底上線以來，運行良好，其各個模塊界面圖如圖4～6所示。設備管理人員可查詢內窺鏡設備單機效益情況、內鏡使用明細、內鏡檢查部位數、各患者檢查間隔、內鏡維保合同情況等信息。管理平臺決策支持模塊如圖7所示。

圖4 數據采集分析平臺成本效益模塊

圖5 內窺鏡設備效率分析模塊

圖6 內窺鏡設備維護管理模塊

圖7 決策支持模塊

4 應用效果

4.1 動態掌握內鏡使用情況

將2021年11月人工統計的內窺鏡設備診療人次和物聯網管理平臺獲取的數據做獨立樣本t檢驗對比，見表2。物聯網管理平臺監測數據與人工統計診療人次沒有顯著性差異，P＞0.05，驗證了系統的可靠性。

表2 2021年11月份人工統計診療人次和物聯網管理平臺獲取數據對比表

內鏡數量、型號繁多，布局分散，且與內窺鏡設備主機不是一一對應關系，手工統計內鏡在不同主機上的使用情況將耗費巨大人力、物力。本院物聯網管理平臺建成后，能夠精確、動態掌握內鏡檢查開始時間、結束時間、耗時、內鏡類型、使用主機等情況（圖8）。

圖8 內鏡使用明細查詢界面

精確、動態掌握內鏡使用情況：① 對于使用頻率較低的內鏡，科室申請購置同類設備時，應加強論證、謹慎配置，避免資產浪費；② 使用頻率低的內鏡應加強管理，分析原因，盡量提高使用效率；③ 對于使用頻率較高的內鏡應加強預防性維護，制訂科學合理的維保策略，減少故障率并降低維修成本。

4.2 實現內窺鏡設備單機效益核算

2021年第4季度管理平臺自動核算的內窺鏡設備單機效益情況如表3所示。氣管內鏡系統年化收益率高達83.43%，投資回收期限1.2年。5套胃腸內鏡系統效益率也較好，年化投資收益率為51.90%～64.75%，平均收益率達58.7%，平均投資回收期限1.7年。超聲胃鏡系統與普通胃腸內鏡系統相比，效益率較低，為33.49%，投資回收期限3年。超聲氣管內鏡系統投資收益率最低，年化收益率為-4.68%，2021年第4季度診療人次僅89人。

表3 2021年第4季度管理平臺自動核算的內窺鏡設備單機效益情況

如表4所示，將2021年第4季度物聯網管理平臺自動核算的年化收益率與本院人工核算結果做獨立樣本t檢驗對比，P=0.002＜0.01，證明兩種核算方式存在顯著性差異。其中，人工核算的投資年化收益率遠高于管理平臺結果，究其原因：① 內窺鏡系統原值應包含主機原值、內鏡原值兩部分，但主機及內鏡數量、型號繁多，且兩者并非一一對應關系，確定內窺鏡系統原值比較困難，本院以往人工計算方法是將主機原值作為內窺鏡系統原值，未考慮內鏡影響，導致人工核算的投資年化收益率偏高；② 本院以往人工核算方法預估的不可收費耗材支出、人員成本支出偏低，也導致了人工核算的投資年化收益率偏高。物聯網管理平臺建成后，極大提升了單機效益核算的精確度。

表4 2021年第4季度管理平臺與人工核算的內窺鏡設備年化收益率對比表

4.3 設備管理部門監管服務手段更豐富

通過態勢感知駕駛艙可精確獲取內窺鏡診療設備開關機時間、設備實時運行狀態、預約時長、日均工作時長等信息。設備管理部門可利用這些信息，提升自身服務能力與水平。當系統采集到異常狀況時，對設備管理人員進行預警，減少故障處置時間，提升設備完好率。設備管理部門可以通過數據采集平臺，分析內鏡使用情況，實現遠程盤點管理，改善現有固定資產管理模式。

如圖9所示，數據采集分析平臺每月自動出具醫療設備整改反饋表，對于使用效率不高、經濟效益較差的醫學裝備，設備管理部門可以將醫療設備整改反饋表傳達給使用科室，一起分析醫療設備使用效率不高、經濟效益差的原因，提出整改措施，共同做好醫療設備運行管理工作。

圖9 醫療設備整改反饋表

5 討論

隨著物聯網技術在設備管理中的應用和發展，醫院資產的精準管理得到越來越多的重視[15-16]。設備管理部門不再僅僅局限于資產保管和日常維護問題，對其使用情況、利用率、經濟效益更加關注。由于內窺鏡診療設備的數量、種類、型號繁多，且主機與內鏡并非一一對應關系，統計內鏡使用頻率、時長非常困難。何欣怡[17]和方玲等[18]通過人工方式進行管理，缺少信息化手段，往往不能滿足繁雜的數據記錄要求，查詢、追溯、提取數據需要付出較多的時間成本。本研究通過在內窺鏡設備視頻輸出端口增加一個分頻器，實時采集設備工作站圖像，利用圖像識別技術對圖像中內鏡機身號信息進行識別和提取，精確獲取內鏡使用頻率、時長等數據，為內鏡的配置管理提供精確、科學的數據支持。

另外，由于內窺鏡設備原值應包括主機、內鏡兩方面的價值，但一條內鏡可能會在多臺主機上進行使用，很難確定整套內窺鏡設備原值，導致單機效益核算精確度不高。楊曉雁等[10]和馬祥等[19]以科室為對象，分析科室所有內窺鏡診療設備的整體效益，整體效益無法反映單臺設備的運行情況。本研究通過物聯網管理平臺的建設，能夠精確、動態掌握內鏡每月在不同主機上的使用情況，通過其在不同主機上的使用頻次，分攤內鏡原值、折舊費用、維保費用，最終每月自動獲取內窺鏡診療設備的動態原值、動態折舊費用以及動態維保費用，并通過與醫院現有系統對接，自動核算內窺鏡設備單機效益情況。對2021年第4季度本院8套內窺鏡診療系統單機效益核算情況進行匯總、分析，本院電子胃腸內鏡系統、電子支氣管內鏡系統使用效率高，經濟效益較好，年化收益率均高于50%，投資回收期限低于2年。超聲胃鏡、超聲支氣管鏡雖功能更加豐富，診斷能力大大增強，但是超聲內鏡系統原值較高且使用效率低，導致經濟效益相對較差，超聲支氣管鏡的年化經濟收益率甚至為負值。因此在支持先進醫學裝備引進、提升醫院診療能力的同時，應充分評估該裝備使用范圍、預期使用量及收益率，避免高端醫療設備閑置，造成資源浪費。

6 結論

基于物聯網技術的內窺鏡設備管理平臺已在本院基本建成，能夠動態掌握內鏡使用情況、實現單機效益自動核算，為醫院全面評估內鏡主機、內鏡的使用情況提供依據，為設備配置及維保方式提供決策支持。下一步醫院將持續收集內窺鏡診療設備的運行數據，對管理平臺收集的大量數據進行深度分析與挖掘，詳細分析內窺鏡診療設備成本與利潤來源，分析預測發展趨勢，為醫院領導層進行重大決策提供精確的數據支持。另外，醫院計劃將管理平臺逐步覆蓋至全院大型醫療設備，滿足醫院智慧管理分級評估標準體系的要求，提升醫院管理精細化、智能化水平。