医疗设备应用状态维修技术的可行性探讨

孙晓

上海市儿童医院 设备部，上海 200062

医疗设备应用状态维修技术的可行性探讨

孙晓

上海市儿童医院 设备部，上海 200062

随着医院的发展及医疗设备数量的增加，现行维护策略明显遇到人力、财力等方面问题。本文首先对现行医疗设备维护模式存在的问题进行了分析，继而引入了状态维修的概念。状态维修最早被应用于航天领域，后引入至电力行业。该技术涉及传感器、信号处理、计算机等原理，能够对设备运行状态进行检测分析，根据设备状态和分析诊断结果安排维修时间和项目。因而，本文分析了状态维修在医疗设备检修中的实施思路与实施策略，并进一步分析了状态维修在医疗设备检修中的可行性。

状态维修；定期维修；在线监测；巡检；预防性维修；医学数字成像

引言

状态维修（Condition Based Maintenance，CBM）是指根据状态监测和诊断技术提供的设备状态信息，判断设备的异常，预知设备的故障，在故障发生前进行检修的方式，也称“预知维修”或“视情维修”。其最早应用于航天领域，后引入至电力行业，实现与定期维修（Time Based Maintenance，TBM）优势互补。但在卫生行业，目前医疗设备维护中的巡检与预防性维修（Inspection and Preventive Maintenance，IPM）中通常采用定期维修方式，即制定IPM周期，按照时间节点执行维护工作，但随着医院规模的扩大及医疗设备数量的增加，该模式执行中遇到的问题也逐步显现出来。

1 医疗设备现行维护模式遇到的问题

医疗设备现行维护模式主要遇到的是人力、财力、物力及时间上的问题。

1.1 预防性维护未全面开展

从最近一次调研282家医院IPM覆盖率数据来看，36.4%的医院开展IPM的覆盖率＜10%，能覆盖30%以上的为41.5%，覆盖90%～100%仅为10.6%[1]。该数据表明仅IPM工作，医院就无法完全开展。主要原因之一就是开展IPM会耗费大量的人力、财力、物力性[2]。

1.2 巡检量大、任务重

由于巡检工作针对范围较大的正常设备，因此工作量将非常大。以急救类设备中监护仪、呼吸机为例，监护仪使用率通常在60%[3]，呼吸机使用率通常在78%[4]，因此被检率分别在40%及22%。

按设备使用率及工程师工作效率计算巡检耗时对比表，见表1。从表1中可得知，若按使用率来计算，完成一次呼吸机巡检周期需4.5个工作日，完成一次监护仪周期巡检需2.5个工作日；按每位工程师工作效率来计算，完成一次呼吸机巡检周期需6.25个工作日，完成一次监护仪周期巡检需7.6个工作日。

表1 按设备使用率及工程师工作效率计算巡检耗时对比表

因此，即使按最短巡检周期计算，仅呼吸机耗费4.5个工作日/月，监护仪耗费2.5个工作日/月，两者合计7个工作日；而提高巡检人员数量，理论上能缩短巡检周期，但会影响到仪器正常使用，耽误正常诊疗时间。

2 状态维修的概念及优势

状态维修是指以设备的实时运行情况为基础，进行数据采集、检测、分析，并对相关标准进行诊断，最后根据设备状况而安排实际检查和维修工作。而医疗设备的故障除了使用操作不当外，主要是机械故障与电子损坏类故障，而预防性维护对机械故障较为有效。电子损坏类故障属于偶发故障，是随机发生的，但从微观上讲，若能对每个单元进行检测，则就能在其发生重大故障之前进行适当维修。因此，若能有效地应用数据采集、诊断技术，就能判断构成设备的元件是否接近产生故障的时期。所以能够把TBM转换成CBM。

CBM的节约费用主要表现在以下几个方面：延长设备使用寿命、减少停机时间、减少维修人工、减少备件库存[5-6]。定期维护、CBM维护和事后维护3种维护方式费用对比，见图1[7]。根据图中定期维护、CBM维护及事后维护在维护费用上的曲线可以看出，CBM在各种维护模式中较为经济，效率更高。

图1 3种维护方式费用对比

医疗设备若能引入CBM技术，则节约的费用将是可观的。首先，由于维护工作是建立在监视设备“运行状态”的基础上，因此可及时发现设备的“潜在故障”，从而制定最优的维护方案。设备部件的维护间隔通常由生产商制定，但在实际操作中，经常发现部件实际使用寿命大于生产商制定的维护间隔，但又不能确认该部件何时失效。医院在这中间进退两难，完全按照设备维护手册操作人力不够，或买全面质保费用上无法接受，反之因部件突然损坏引起停机而产生的经济及社会效益损失则无法估量。引入CBM，按需进行预防性维护，合理安排维护时间，减少因预防性维护更换未到实际使用寿命部件的费用损失。

其次，采用“在线监测”技术，全面或部分覆盖设备巡检项目，从而减少人员现场巡检的次数及检查时间，节省人力，减少因巡检导致的停机时间，提高设备的正常工作时间，提高经济效益。

3 如何实现状态维修

3.1 状态维修的实现方法

状态维修是通过实时数据采集与监测、实时诊断、评估监测对象性能的衰退程度、预测更换时间、执行维修或更换这5个步骤实现的。

数据采集与监测是使用传感器选择必要的参数进行现场数据收集，并通过有线或无线通讯技术传输并存储在数据库，在建立报警限值后，进行分析及诊断[8]。评估性能的衰退程度及预测更换时间（诊断与预测）则需要一种算法（数据驱动法、模型法或混合法[9]），其目的是评估监测对象的剩余寿命，也就是对维护方案产生影响，进而影响维修人工、备件库存等维护费用[10]。

另外在决策层面，首先我们应考虑下列问题[11]：选择要监测的参数，确定巡检频率，建立报警限值。其次，维护方案通常有多种，我们应该建立维护成本模型。最后应以设备运行效益最优为原则，通过比较成本模型在多种维护方案中进行选择，制定最终维护方案，以确保整个企业的经济效益最大化。

3.2 状态维修的实现标准

由于状态维修技术涉及众多学科，导致设备用户很难进行专业的诊断和维护，另外设备生产商推出了自己的维护产品和维护服务。同时，封闭的系统模式限制了技术应用和发展，市场垄断给设备用户带来了巨大的经济负担，限制了设备维护技术的推广。与CBM研究相关的标准主要有IEEE 1451系列标准、IEEE 1232系列标准、MIMOSA CRIS标准和OSA CBM标准[12-14]。CBM标准的出现目的在于提供一种开放的全球厂家共享的技术规范，不同的研究机构和公司可以发挥在各自领域的专业技术优势，充分实现技术整合，用以促进CBM策略在各行业的推广和发展。

3.3 国内外状态维修的应用情况

状态维修因其在各种维护模式中较为经济，效率更高的特点，在国内外航空、军工、电力等行业已广泛使用。Tian等[15]优化了连续监测下风力发电系统状态监测系统；Xenos等[16]优化了发电厂空压机组的状态维修技术；钟德超等[17]综述了状态维修在民航维修领域应用；蒋兵兵等[18]描述了状态维修在军工上的应用优势；Zhou等[19]运用最小二乘算法预测航空发动机性能衰退的时间，丰富了状态维修的理论算法；Gruber等[20]、胡剑波等[21]、苏春等[22]均运用了模型对状态维修的优化；王正元等[23]研究装备中关键单部件状态维修策略；唐敏杰[24]及黄磊[25]论述了基于状态维修的飞机APU部件及氧气系统的建模与实现。

3.4 医疗设备实现状态维修的策略

3.4.1 技术前提

状态维修其实质是在线监测技术的应用。由于其涉及传感器、信号处理、计算机等多项技术，因此，能实现状态维修的医疗设备需具备以下条件：① 能检测自身运行情况；② 运行情况可视化；③ 具备网络传输条件及标准传输协议（如DICOM、HL7）。

目前，大型医疗设备通常自带远程诊断服务，可应用CBM技术，而普放类超声类等设备通常含DICOM协议，因此可通过PACS系统查看图像质量、曝光参数等。应用PACS系统发现DR图像条码状伪影实例，见图2。在原始图像中下方条码状伪影现象不明显，但在反色处理及调整VOI曲线后，条码状伪影现象就较为明显了。

图2 条码状伪影处理前后对比

但是，在急救类设备中，目前虽能检查设备自身状态，但因无标准传输协议无法实现在线监测，只能做人工检查（离线监测）。

3.4.2 工程师做好基础工作

首先应做好各类医疗设备基础管理工作，特别是设备的性能数据。主要是根据设备配置情况做好各项记录、台账、技术资料及设备正常或故障时的运行参数及故障信息，以备参考及比较。

3.4.3 记录运行参数

记录运行参数是状态维修的基础条件，目前采用的定期巡检是通过人力在现场进行设备运行参数记录，但由于无法实时进行采集，因此仪器的运行状态大部分时间由临床仪器操作人员进行判断。若能采用在线监测与故障诊断，则能做到专业人员把握仪器实时运行状态，提高巡检效率。

从DICOM中获取CT扫描检查时曝光管电压KVP、焦点大小、窗宽窗位参数的设置情况，见图3。这些数据可以实时从医院内部任何一个工作站中获取，因此相关技术人员只需在一个工作站上检查不同设备的设置参数，从而大大减少了人员多点巡检的时间。

图3 检查CT曝光KVP、焦点及窗宽窗位设置

3.4.4 重视数据分析工作

实行状态维修，需重视设备运行时的数据记录与比对，并进行分析。分析的内容则是运行时各主要电气参数及状态情况，对比的内容则是设备的技术参数。因此，要进行数据分析，必须优先建立设备的基础数据库，主要是设计原始资料。有了基础数据库，才能与运行维护记录、检修记录、设备状态监测等数据进行对比，才能实现数据分析，判断设备运行是否正常。

3.4.5 做好新引入设备验收

维护人员对新引入设备的运行情况及技术特性通常不熟悉，因此判断是否正常运行时底气不足。因此在验收时做好清点配置、功能性验收、技术资料收集就显得尤为重要了。清点配置是对设备结构的熟悉过程；功能性验收则是对设备运行情况的了解与熟悉；技术资料收集则是对设备运行情况进行分析的基础与保障。因此，新引入设备做好验收工作是实现状态维修的基础条件。

4 总结

就CBM技术的在其它行业的应用而言，产生的效果是较为满意的：有效地降低设备的故障率；在发生重大故障前提前预判，减少停机；可保持设备的状态在平稳的水平上；可已使设备用户更好的执行维护计划，减少或取消不必要的巡检，延长定期维护间隔[26]；从孟光等[27]的研究中可得知，设备故障失效后的维护费用将数倍高于采用CBM技术的费用，“投入1～2万美元，有望节省50万美元的维护费用”；另“仅因采用CBM技术，美国国内仅设备使用率提高这一项可节省50亿美元”。因此，对于整个医疗设备行业－特别是设备使用率高的场所，若能引入CBM技术，产生的经济及社会效益是巨大的。

但是，引入CBM技术对设备生产商、设备使用者都有较高要求。首先，如同本文3.4.1节所描述的那样，设备的运行情况能够被监测，进而开发诊断及预测故障程序，这将使生产商的投资成本较高，从Hashemian[28]的文献中得知，约有30%的工业设备并未从CBM技术中获益。其次，对设备使用人员的培训难度也将大大增加。最后，基于状态维修的策略是否能与使用者的生产战略相适应也将是一个问题。

CBM技术侧重于实时了解设备运行的状态，这要求我们能了解设备运行数据，分析数据，并通过网络等技术手段提高诊断效率。就目前医疗设备的发展情况，实现全面“在线”监测并不可行。但随着电子技术、互联网技术、人工智能技术的发展，CBM技术将发挥其应有的作用。相信在不久的将来，我们能应用先进的维护策略，结合医疗安全生产战略，使设备故障在发生之前得到有效预防，减少维修工作量，提高设备的使用率，节约维修成本，降低危险，确保医疗生产安全。

[1] 吕颖莹,王吉鸣,冯靖祎.医疗设备预防性维护现状分析及探讨[J].中国医疗设备,2016,31(2):92-94.

[2] 朱永丽,夏慧琳,高关心.国内医疗机构医疗设备预防性维护概述[J].中国医疗设备,2015,30(12):13-15.

[3] 何爽.某三甲医院住院部监护仪使用率调查分析与对策研究[J].医疗卫生装备,2014,35(4):109-112.

[4] 江勇飞.重症监护室仪器设备管理措施及分析效果评价[J].中国卫生产业,2015,12(29):137-139.

[5] 瓦拉,黄昭毅.为状态维修准备的费用模型[J].中国设备管理,1994,(7):38-40.

[6] 刘洪斌.基于CBM改进的医疗设备维修模式创新[J].中国医学装备2016,13(7):108-109.

[7] 徐皑冬,于海斌,郭前进.基于状态的设备维护-CBM技术研究[J].工程机械,2005,36(6):9-13.

[8] Prajapati A,Bechtel J,Ganesan S.Condition based maintenance: a survey[J].J Qual Maint Eng,2012,18(4):384-400.

[9] Lee J.Teleservice engineering in manufacturing: challenges and opportunities[J].Int J Mach Tool Manu,1998,38(8):901-910.

[10] Si XS,Wang W,Hu CH,et al.Remaining useful life estimation –a review on the statistical data driven approaches[J].Eur J Oper Res,2011,213(1):1-14.

[11] Hashemian HM.State-of-the-art predictive maintenance techniques[J].IEEE T Instru Meas,2010,60(1):226-236.

[12] 吴忠杰,林君,李冶,等.IEEE1451标准智能传感器中网络应用处理器的实现[J].传感器与微系统,2006,25(6):85-88.

[13] 胡静涛,徐皑冬,于海斌.CBM标准化研究现状及发展趋势[J].仪器仪表学报,2007,28(3):569-576.

[14] 郭前进,于海斌,徐皑冬.基于状态维修的开放系统研究与实现[J].计算机集成制造系统,2005,11(3):416-421.

[15] Tian Z,Jin T,Wu B,et al.Condition based maintenance optimization for wind power generation systems under continuous monitoring[J].Renew Energ,2011,36(5):1502-1509.

[16] Xenos DP,Kopanos GM,Cicciotti M,et al.Operational optimization of networks of compressors considering condition-based maintenance[J].Comput Chem Eng,2016,84:117-131.

[17] 钟德超,顾祝平.基于状态的维修策略在民航维修领域的应用和展望[J].航空维修与工程,2012,(3):39-41.

[18] 蒋兵兵,刘勇志,马亮.增强型基于状态的维修应用探讨[J].舰船科学技术,2013,35(9):139-142.

[19] Zhou H,Huang J,Lu F.Reduced kernel recursive least squares algorithm for aero-engine degradation prediction[J].Mech Syst and Signal Pr,2017,95:446-467.

[20] Gruber A,Yanovski S,Ben-Gal I.Condition-based maintenance via simulation and a targeted bayesian network metamodel[J]. Qual Eng,2013,25(4):370-384.

[21] 胡剑波,葛小凯,张亮,等.多失效系统退化变迁建模与状态维修决策优化[J].计算机集成制造系统,2014,20(1):165-172.

[22] 苏春,周小荃.基于半马尔科夫决策过程的风力机状态维修优化[J].机械工程学报,2012,48(2):44-49.

[23] 王正元,陈智雄,曹继平,等.基于状态的单部件维修策略优化方法[J].计算机集成制造系统,2008,14(1):45-49.

[24] 唐敏杰.基于状态维修的APU起动机监控模型的建模与实现[J].航空维修与工程,2014,(3):73-75.

[25] 黄磊.基于状态维修策略下的机组氧气监控模型的建模与实现[J].航空维修与工程,2012,(5):51-54.

[26] Chen ZS,Yang YM,Hu ZA.Technical framework and roadmap of embedded diagnostics and prognostics for complex mechanical systems in prognostics and health management systems[J].IEEE T Reliab,2012,61(2):314-322.

[27] 孟光,尤明懿.基于状态监测的设备寿命预测与预防维护规划研究进展[J].振动与冲击,2011,30(8):1-11.

[28] Hashemian HM.State-of-the-art predictive maintenance techniques[J].IEEE T Instru Meas,2010,60(1):226-236.

本文编辑 王婷

Discussion on Feasibility of Condition Based Maintenance Technology for Medical Equipment

SUN Xiao

Department of Equipment, Children’s Hospital of Shanghai, Shanghai 200062, China

With the development of hospital and the increasing number of medical equipment, the current maintenance strategy obviously meets the problems of insufficient manpower and the shortage of financial resources. Firstly, this paper analyzed the existing problems of current maintenance strategy of medical equipment, and then the concept of condition based maintenance (CBM) was introduced. CBM is first applied in aerospace field, then it is introduced into the power industry. The CBM involves several technical principles including sensors, signal processing, computer and so on. CBM is able to detect and analyze the running state of medical equipment, then the maintenance time and projects are scheduled according to the equipment status and diagnosis results. So, this paper analyzed the implementation idea and the implementation strategy of CBM in maintenance of medical equipment, and the feasibility of the CBM in maintenance of medical equipment was further analyzed.

condition based maintenance; time based maintenance; on-line monitoring; inspection; preventive maintenance; medical digital imaging

R197.39; TH77

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2017.08.028

1674-1633(2017)08-0104-04

2017-01-23

2017-05-13

作者邮箱：sunxiaod@126.com