自動化技術在大型醫療設備校準與質量控制中的應用

戴 銳，艾慧堅

（重慶醫科大學附屬第一醫院，重慶 400016）

0 引言

醫療保健領域的不斷演進與創新使得大型醫療設備在診斷和治療中發揮著愈加關鍵的作用。為了確保這些設備的精準性和可靠性，自動化校準流程、實時監測和質量控制以及技術創新已經成為關鍵焦點。深入探討這些方面的重要性，并探索這些領域中的最新發展。通過自動化的校準流程，能夠深入了解現代醫療設備所需的精確性和穩定性。技術創新則為這一領域注入了新的活力，推動著醫療設備的發展和改進。

1 大型醫療設備校準與質量控制自動化的重要性

自動化在大型醫療設備校準與質量控制中的重要性源于其對準確性、效率和安全性的關鍵影響。自動化技術能夠實現精準且持續的監測與校準，確保醫療設備始終保持在最佳工作狀態。傳統的手動校準過程存在人為誤差和不穩定性，而自動化方法能夠消除這些問題，提高校準的精確度和一致性。通過數據驅動的實時監測和反饋機制，自動化系統可以迅速識別潛在問題并采取必要措施，大大降低設備故障和誤差率。這種持續的質量控制不僅提升了醫療設備的性能，也減少了因設備問題而導致的診斷錯誤或治療失敗的風險，有力保障了患者的安全和治療效果。其次，自動化技術的應用提升了醫療保健體系的效率和可持續性。大型醫療設備通常需要定期校準和維護，這需要耗費大量人力和時間。自動化方法的引入大大節約資源，使得校準和質量控制過程更加高效。通過自動化，醫療機構可以實現設備校準的快速完成，并且可以在不中斷醫療服務的情況下進行。

2 大型醫療設備校準和質量控制的需求

大型醫療設備校準和質量控制的需求源自醫療保健行業對準確、可靠設備的迫切需求。隨著醫療技術的不斷進步和創新，大型醫療設備的復雜性和功能性日益增強。這些設備在診斷和治療中扮演著至關重要的角色，如核磁共振掃描儀、CT 掃描儀和放射治療設備等。這些設備的精準性直接影響著醫生的診斷準確度和治療效果。因此，對這些設備進行準確、穩定的校準和質量控制成為醫療保健領域的迫切需求。保障醫療設備的精準性和可靠性，意味著提高了診斷的準確性，降低了治療過程中的風險，從而直接造福于患者，提升了醫療保健水平。其次，大型醫療設備在醫療機構中的重要性日益凸顯。這些設備不僅是醫療診斷和治療的關鍵工具，也是醫療機構的重要資產。因此，對這些設備的維護和管理至關重要。定期的校準和質量控制是確保這些設備長期穩定運行的關鍵步驟。醫療機構需要保證這些設備的持續性能，并避免因設備故障或不準確而導致的服務中斷和潛在風險。

3 自動化校準流程

3.1 數據分析在校準中的應用

數據分析在大型醫療設備的校準中起著關鍵的作用，通過分析大量的數據，可以識別設備性能的偏差和校準需求。這包括統計分析、信號處理和圖像處理等多種技術的應用。數據分析的一個典型示例是MRI 設備的校準[3]。MRI 圖像通常以復雜的二維或三維數據集的形式呈現，其中包含了大量的像素值。這些數據集可以通過傅立葉變換等數學技術進行分析，以提取有關組織結構和病變的信息。例如，以下是MRI 信號的傅立葉變換公式：

其中，F（k）代表在頻域中的信號，f（x）是在時域中的原始信號，k 是頻率。數據分析還可以用于校準圖像質量。通過分析圖像的噪聲水平、對比度和均勻性，可以檢測到可能需要校準的問題。數據分析的結果可以指導后續的校準步驟，例如調整圖像的亮度和對比度。

3.2 算法開發和應用

算法開發是自動化校準過程中的關鍵環節，通過數學建模和計算機編程，可以設計出用于校準的具體算法。這些算法可以根據從傳感器獲得的數據進行計算和調整，以確保設備性能的準確性。在CT 設備的校準中，一種常見的應用是臟板校正。這個問題可以通過式（2）表示：

其中，I校正（x，y）是經過臟板校正后的圖像，I原始（x，y）是未校正的原始圖像，I背景（x，y）是背景圖像，I理論（x，y）是理論的背景圖像。這個校正過程通過算法應用于每個像素，以消除來自移動或設備運動的影像偽影，從而提高圖像的準確性。算法還可以用于輻射劑量校準，以確保CT 圖像的輻射劑量與患者接受的輻射劑量相匹配。這涉及到測量X 射線管的輸出和傳感器測得的輻射劑量，然后使用算法來調整輻射劑量以匹配預期值。

3.3 傳感器技術的重要性

傳感器技術在自動化校準中發揮著至關重要的作用，因為它們提供了實時的、精確的數據，用于監測設備性能并進行校準。這些傳感器包括溫度傳感器、輻射傳感器、電壓傳感器等，它們可以提供各種參數的測量值。例如，在CT 設備中，X 射線管的輸出輻射劑量通常由輻射傳感器測量。這些傳感器提供了每次掃描的輻射劑量數據，這些數據是用于校準設備以確保輻射劑量與患者接受的輻射劑量相匹配的關鍵信息。傳感器還可以用于監測設備的溫度，以確保設備在操作時保持在適當的溫度范圍內[4]。

4 實時監測和質量控制

4.1 實時監測的優點

實時監測在大型醫療設備校準和質量控制中具有顯著的優點。它允許醫療機構持續跟蹤設備性能，確保其在操作過程中保持在最佳狀態。實時監測可以檢測性能漂移、異?；蚬收?，從而及時采取糾正措施，防止患者診斷和治療的錯誤。這有助于提高患者安全，減少醫療錯誤，以及降低患者風險。其次，實時監測有助于提高醫療設備的可用性和效率。

4.2 質量控制策略

質量控制策略在自動化校準流程中至關重要。它們包括一系列方法和流程，以確保醫療設備的性能穩定和可靠。以下是一些常見的質量控制策略，它們有助于提高大型醫療設備的性能：①定期校準和校正：定期執行校準和校正程序，以消除設備的系統性誤差。這確保了設備的準確性和可重復性；②質量控制測試：進行各種質量控制測試，如分辨率測試、噪聲測試和均勻性測試[5]。這些測試提供了有關設備性能的信息，并幫助檢測性能漂移；③SOP（Standard Operating Procedure，標準操作程序）：制定和遵循標準操作程序，確保設備在操作中始終按照規定的方式運行。SOP 包括設備的正確使用和維護步驟。代表設備性能的定期質量控制測試結果示例見表1，設備維護和校準的SOP 示例見表2。

表1 代表設備性能的定期質量控制測試結果示例

表2 設備維護和校準的SOP 示例

總之，實時監測和質量控制策略是確保大型醫療設備性能穩定和可靠的關鍵因素。通過這些策略的應用，醫療機構可以提高患者安全，降低成本，提高醫療服務的質量，以及確保合規性。

5 技術創新

5.1 人工智能在醫療設備校準中的應用

AI（Artificial Intelligence，人工智能）在醫療設備校準中具有巨大的潛力，它為自動化校準流程引入了革命性的技術創新。AI 系統可以處理大量的數據，進行高級分析和決策，從而改善醫療設備的性能和效率。在校準中，AI 系統可以應用于數據分析，以實時監測設備性能。例如，在MRI 設備的校準中，AI 可以分析圖像數據，檢測圖像質量問題，如偽影、運動偽影或噪聲，并提出糾正建議。這有助于及時發現和解決問題，提高圖像質量。

5.2 機器學習的潛力

ML（Machine Learning，機器學習）是AI 的一個重要分支，它在醫療設備校準中具有潛在的廣泛應用。ML 系統可以從數據中學習模式和趨勢，從而更好地理解設備性能和提高校準的效率。在質量控制方面，ML 可以用于自動識別異常或性能漂移的模式。ML 模型可以訓練以監測設備性能數據，識別潛在問題并預測性能問題的出現。這有助于采取及早的糾正措施，減少設備停機時間[6]。在校準方面，ML 系統可以優化校準算法的性能。通過分析歷史校準數據，ML 可以改進校準參數的選擇和校準過程的優化。

6 結束語

自動化技術的應用不僅提高了醫療設備的性能，還提高了醫療機構的效率和合規性。它們為醫療專業人員提供了更好的工具，以提高患者的診斷和治療質量。隨著技術的不斷創新和發展，未來有望迎來更多關于醫療設備校準和質量控制的突破，從而進一步提升醫療領域的標準和效益。這一領域的不斷進步將不僅改善患者的生活質量，還將拓展醫療設備技術的邊界。