一种基于人工智能的医疗设备故障预测与维护管

本发明涉及医疗设备管理，尤其涉及一种基于人工智能的医疗设备故障预测与维护管理系统。背景技术：1、在传统的医疗设备管理、故障预测和维护的信息化中，其效率、准确性以及实时性等方面存在一定的局限性，无法适应快速发展的医疗技术和需求上的表现，现有技术中医疗设备的管理、故障预测以及维护存在以下问题：(1)信息孤岛：不同设备和系统之间存在信息孤岛，缺乏集成性，这导致了信息的不流畅和不及时，影响了全面的设备管理；(2)缺乏实时监控：传统系统通常无法提供对设备状态的实时监控，难以快速响应设备异常情况，增加了故障的处理时间；(3)数据分析能力不足：传统系统的数据分析能力相对有限，难以处理大规模的设备数据，并从中提取有用的信息进行决策；(4)缺乏预测性维护：传统系统难以提前预测设备的维护需求，无法在设备出现故障前采取措施，导致维护效率较低；综合上述情况，因此我们提出了一种基于人工智能的医疗设备故障预测与维护管理系统。技术实现思路1、基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于人工智能的医疗设备故障预测与维护管理系统。2、本发明提出的一种基于人工智能的医疗设备故障预测与维护管理系统，包括数据收集与处理模块、ai分析引擎模块、远程监控与控制模块以及用户界面与报告模块；3、所述ai分析引擎模块和数据收集与处理模块、远程监控与控制模块以及用户界面与报告模块相连接。4、优选地，所述数据收集与处理模块可用于实现设备与服务端的消息通讯，还可用于数据采集；5、其中设备与服务端的消息通讯的运行流程如下：6、s101：设备注册与身份验证：每个设备首次启动时向服务端注册，提供设备的唯一标识符sn和身份验证信息，服务端验证设备身份，生成并返回访问令牌或密钥，以用于后续的安全通讯；7、s102：定时上报状态信息：设备采用http或web services协议定时上报自身状态信息，例如设备运行状况、连接状态以及当前患者信息等，确保服务端实时获取设备状态；8、s103：事件触发消息通知：设备通过触发事件：如患者呼叫、门口机访客、排队号更新等，产生消息通知，使用mq协议，将事件消息异步发送至服务端，提高系统的实时性和响应速度；9、s104：服务端状态查询与控制：提供服务端接口，供设备查询相关状态信息，如获取当前医院床位状态、查询患者信息等；设备可通过http或web services发起请求，服务端响应并返回相应数据；10、s105：远程指令下发与控制：服务端使用mq协议向设备发送远程指令，实现对设备的控制，其指令包括修改床头机显示内容以及调整门口机参数等，且能够确保命令的及时执行；11、s106：异常处理与日志记录：设备在通讯过程中出现异常时，通过相应协议向服务端发送错误信息，服务端进行异常处理，记录日志，同时向设备发送适当的响应，确保通讯的可靠性和稳定性。12、优选地，所述数据采集的运行逻辑如下：13、s201：制定采集频率：确定每个设备的数据采集频率，例如每秒、每分钟或每小时采集一次，根据设备类型和监测的参数灵敏度、实际需求以及设备特性，选择合适的采集频率以保证数据的精度和实时性；14、s202：定义数据存储格式：制定数据存储格式，包括数据的结构、字段和编码方式，其可采用通用格式json或xml，或者根据特定需求定义自定义数据格式；15、s203：集成传输方式：集成合适的数据传输方式，其传输方式可以使用http、webservices或mq等协议，对于实时性要求高的数据，采用长连接方式，确保数据能够及时传输至服务端；16、s204：时间戳的添加：在数据中添加时间戳，确保每条数据都有准确的时间信息，其可以采用标准的时间格式-utc时间，以便在不同设备和系统之间进行统一解析；17、s205：数据传输安全性：在数据传输过程中确保安全性，使用加密协议—https，保护数据隐私，同时添加身份验证机制，以防止未经授权的数据访问；18、s206：数据传输错误处理：设计错误处理机制，确保在数据传输中发生错误时，能够进行适当的错误反馈和重试，同时记录错误日志，以便进行故障排查和系统优化。19、优选地，所述ai分析引擎模块用于数据预处理、特征提取、ai算法集成以及模型训练和验证；20、其中数据预处理的运行步骤如下：21、s301：数据收集：病房设备如呼吸机、床头设备等，通过传感器监测患者的呼吸频率、氧饱和度等参数，门诊设备如体温计通过传感器测量患者的体温；22、s302：数据清理与缺失值处理：在收集到的数据中，检测是否存在传感器故障或患者卸下设备导致的缺失值，采用插值方法填充缺失值，确保数据完整性；23、s303：异常值处理：收集护理设备等级的监测数据，检测是否存在异常值，例如设备故障或操作错误引起的异常数据，分析呼吸机监测数据，检测是否存在异常的呼吸频率或氧饱和度数值，对异常值进行截断或替换为合理值，如设备正常范围内的最大或最小值；24、s304：数据标准化：将s301中监测的数据进行标准化处理，确保具有相同的尺度和单位，确保它们在同一数据范围内，选择适当的标准化方法-z-score标准化，以提高后续分析的效果；25、s305：平滑数据：对设备时序数据进行平滑处理，采用滑动平均算法，减少噪声影响，降低噪声影响，保留数据的趋势信息，确保数据的稳定性；26、s306：降噪处理：针对床头机、门口机等设备可能存在的噪声，采用适当的降噪算法-中值滤波，进行降噪处理，保留设备监测数据的有效信息，减少对后续分析的干扰，另外，对于体温计数据，可以通过多次测量取平均值来降低测量误差；27、s307：数据预处理流程制定：制定自动化的数据预处理流程，确保每次新数据的接入都经过一致的处理步骤，同时要考虑定期检查传感器的校准情况，以保证数据的准确性和可靠性。28、优选地，所述ai算法集成选择监督学习算法-随机森林，其在处理复杂关系和大量特征时表现出色，能够提供高准确性的预测结果，随机森林通过构建多个决策树，并对它们的结果进行综合，能够有效抵抗过拟合问题，适用于大规模数据集，不容易受到噪声和异常值的干扰，因此对于医疗设备监测数据的复杂性和多样性很有优势，随机森林可以输出每个特征的重要性，有助于深入理解哪些特征对于维护需求的预测最为关键。29、优选地，模型训练和验证的运行逻辑如下：30、s401：数据准备：将监测数据整理成适合cnn输入的格式，考虑设定合适的时间窗口和滑动窗口来构建序列数据，对于多设备的监测数据，可以设计多通道的输入，每个通道对应一个设备的监测数据；31、s402：构建cnn架构：设计卷积层和池化层，以有效捕捉输入数据的空间和时间特征，考虑加入多层卷积和池化，以逐渐提取抽象特征；32、s403：添加全连接层和输出层：引入全连接层，将卷积层输出的特征映射到最终的预测结果，输出层的神经元数量应符合问题的分类或回归要求；33、s404：模型训练：使用历史数据进行模型训练，划分训练集和验证集，并选择合适的损失函数-均方误差(mse)或交叉熵，根据问题类型进行优化；34、s405：参数调整：使用正则化方法-dropout，迭代调整cnn的超参数，包括卷积核大小、池化大小和学习率等，以防止过拟合；35、s406：模型评估：在验证集上评估模型性能，关注准确率、召回率等指标，分析模型在不同类别上的表现，了解其对于不同维护需求的预测能力。36、优选地，所述远程监控与控制模块的运行逻辑如下：37、s501：模型集成与部署：部署经过训练的ai模型到服务器端，确保可以对监测数据进行实时预测，同时暴露api接口，供web端管理平台调用，使用http+websocket实现定时和实时通讯；38、s502：模型预测值获取：在web界面上设置定时任务或实时触发，通过api接口获取模型预测值，并将获取的预测值用于展示监测数据的实时状态；39、s503：远程监控功能：利用获取的模型预测值，设计web界面展示实时状态，包括图表和实时数据更新等，利用ajax+websockets等技术实现前端与后端的实时数据交互；40、s504：远程控制功能：在web界面上提供设备控制的按钮或操作界面，通过api接口将控制命令发送至服务端，服务端再将命令转发给相应的设备；41、s505：报警与通知系统：集成报警系统，基于模型预测值触发报警条件时发送通知，通过邮件、短信或推送通知用户，确保及时响应设备异常情况；42、s506：日志记录与审计：记录用户操作日志，包括获取预测值的操作等，用于审计和追溯，实现日志管理系统，定期清理和备份日志数据；43、s507：远程诊断与维护：集成远程诊断工具，允许技术人员远程访问设备，进行故障诊断和维护，实现设备远程升级功能，方便固件或软件的更新；44、s508：用户权限管理：实现用户权限管理，确保不同用户只能访问和控制其有权限的设备和获取预测值的接口。45、优选地，所述用户界面与报告模块的运行逻辑如下：46、s601：数据可视化：其界面设计采用开发框架，如react、vue.js、angular，以构建直观的用户界面，并使用css框架确保响应式设计，适应不同设备和屏幕尺寸；其图表形式使用图表库，例如chart.js和plotly，以呈现各种图表形式，确保可视化效果清晰而具有吸引力；其用户交互性利用前端技术中的交互组件和状态管理工具，确保用户可以灵活地自定义时间范围、选择特定设备，并实时观察数据变化，其使用javascript或typescript进行前端逻辑的开发；47、s602：报警和建议系统：集成即时报警系统，当ai模型检测到潜在的维护需求或设备异常时，通过界面和通知实时向用户传递警报，结合s601中的后端服务和前端框架，使用实时通信技术websocket，确保即时报警系统的推送，前端可使用框架自带的通知组件或第三方库实现通知的展示；另外在界面上提供详细的维护建议，解释可能的故障原因，并提供推荐的维护措施，这可以包括文本描述、图示和链接到相关文档，在界面上使用富文本编辑器，以展示详细的维护建议，使用链接或弹出模态框展示相关文档，提高用户获取信息的便利性。48、与现有技术相比，本发明的有益效果是：49、1、通过设置ai分析引擎模块，利用先进的ai算法，可以更准确地分析医疗设备的运行数据，识别潜在的故障和维护需求，提前预测设备可能发生的故障，从而能够在设备出现故障前采取措施，采用预测性维护的方式，能够在设备发生故障之前就提前采取维护措施，从而减少设备停机时间，确保医疗设备的连续可用性；50、2、通过远程监控与控制模块的设置，能够支持远程监控和诊断，减少了人员现场干预的需要，且维护团队可以通过远程方式访问设备，快速定位问题并进行相应的维护，提高效率，且能够实时监测设备状态，且配合用户界面与报告模块的设置，能够通过即时报警系统向用户传递警报，帮助维护团队及时响应设备异常情况，防止潜在问题的升级；51、3、通过用户界面与报告模块的设置，能够采用现代化的前端技术，提供用户友好的界面设计，通过图表和图形直观展示医疗设备的运行状态，提高用户使用的便捷性，利用系统生成的数据和报告，医院管理层可以做出更明智的决策，包括设备更新、维护策略的调整等，从而提升整体运营效率；52、本发明能够采用ai算法准确地分析医疗设备的运行数据，从而能够对设备进行全面管理，且能够识别潜在的故障和维护需求，从而提前预测设备可能发生的故障，并在设备发生故障之前就提前采取维护措施，从而减少设备停机时间，确保医疗设备的连续可用性，且能够实时监测设备状态，通过即时报警系统帮助维护团队及时响应设备异常情况，并利用系统生成数据和报告，方便人员从中提取有用的信息进行决策，从而提升整体运营效率。