高性价比非介入式物联网系统促动大型影像类医疗设备（以CT 为例）单机精细化管理

陈俏均，黄耀盛，陈佳玲，钟光，黎子衡

南方医科大学第三附属医院 1 设备器材科，2 医学影像科 （广东广州 510630）

医院在医疗设备管理中很难实现对所使用的大 型影像类设备进行精细化管理，其难点在于无法准确区分有相同收费项目的大型影像类医疗设备的单机工作量，部分医院虽尝试通过添加叫号系统、扫描枪、对接影像归档和通信系统（picture archiving and communication system，PACS），从影像设备内部提取运行数据来管理此类大型医疗设备的单机工作量[1]，但这些方法在实际运行中不仅要支付大量对接费用，还会增加操作技师的工作量，效果并不理想，不易落地执行。目前，物联网技术通过传感器将各类电气设备联入网络，已经在国内外多个领域取得成熟发展，如智能家居、无人驾驶、智能机器人等[2]，但由于诸多原因，此技术在医疗行业特别是大型影像类医疗设备信息化管理方面的应用还处于初级阶段，部分医院甚至未建设物联网系统基础网络，导致无法采用物联网高性价比方式实现大型影像类医疗设备单机工作量管理[3]。因此，如何结合物联网技术，特别是利用非介入式物联网传感技术，实时对大型影像类设备的使用状况进行动态监测，规避传统单机数据采集难、成本高、难落地的问题，有较大的研究价值。本研究通过分析医工部门进行医疗设备单机工作量管理的现状，搭建非介入模式物联网系统，探究非介入式物联网系统在大型影像类医疗设备单机精细化管理中的应用效果，以供参考。

1 医工部门进行医疗设备单机工作量管理的现状分析

1.1 医院医疗设备单机工作量管理的意义

2020 年6 月，国家卫健委、国家中医药局联合印发通知，将在2020 年7 月至2021 年6 月，开展“公立医疗机构经济管理年”，要求公立医疗机构重点围绕成本管理、运营管理、内部控制、绩效管理等薄弱环节，坚持补短板强弱项，健全全成本核算体系、运营管理制度措施，这对医院的运营管理提出了更高的要求[4-6]。医疗设备的单机工作量管理可以帮助临床工程师区分同类设备的使用效率，结合效益数据即能推断出医疗设备的单机效益，从而协助医院完成成本管理和绩效管理工作，实现精细化管理。

1.2 医工部门完成医疗设备单机精细化管理面临的困难

一直以来，医工部门对医疗设备的工作量管理可以按照非影像类设备和大型影像类设备来分类。（1）非影像类设备：多数不联网，不遵从统一的传输协议，基本无法采集设备运行数据，无法做单机效益管理[7]。（2）大型影像类设备：联网，数据传输遵从DICOM 协议，可以通过某种方式采集单机工作量数据，但不同的采集方式存在不同的问题。

现以大型影像类设备CT 为例，分析传统单机工作量数据采集存在的问题。（1）从PACS 直接获取使用数据存在的问题：对于大型影像类设备的使用数据，原则上可以通过PACS 直接获得，但是由于不同医院信息化水平不同，科室管理的角色也不同，导致部分医院PACS 无法区分不同设备的工作量[8]，且对接流程复杂、费用较高，导致较少医院愿意采用这种方式来获得设备的单机使用数据。（2）通过串口或视频接口方式获得设备使用数据存在的问题：存在监测成本高和患者数据安全无法保障的缺点[9]。总之，医工部门完成医疗设备单机工作量精细化分析管理工作还存在诸多的制约因素，需要寻找新的方式对大型影像类设备和非影像类设备进行高效安全和低成本的数据采集，从而使医疗设备单机使用率分析工作能更好地开展。

2 非介入模式物联网系统的搭建

2.1 系统搭建第一步：研究设备运行规律

研究医疗设备的运行规律，并选择不同的传感终端来描述设备运行规律。以大型影像类设备CT为例，通过对CT 运行模式进行研究，可分析得出以下结果：在扫描患者时，CT 线圈会发出高频射线，且如需完成检查，CT 床需要将患者推送到合适位置进行扫描。CT 运行具体步骤如下：（1）CT启动待机，患者进入CT 室后平躺在CT 床上，准备工作完毕；（2）患者开始检查，CT 开始扫描，电能转换为高能射线，电磁场规律性波动，通过物联网电感标签可以监测到电磁场的变化情况；（3）检查时CT 床需要载着患者做往复运动，通过物联网动态感知标签可监测到CT 床的运行状态；（4）患者检查完毕，离开CT 床，电磁场波动停止，CT 床归位。

2.2 系统搭建第二步：选择物联网感知标签

通过研究CT 的运行规律，选择两种不同的物联网感知标签，对应实现不同的状态感知。

2.2.1 物联网电感标签

物联网电感标签的工作原理在于利用电磁感应读取设备电磁场强弱变化。通过在高值医疗设备表面粘贴物联网电感标签，可实时监测设备的电磁场变动，再通过系统后台的资产运行状态监测算法，可分析标签所获取的电磁场变化数据，从而得出该设备运行的不同状态（开机、关机、待机、故障），并统计出开关机时间、使用时长、使用次数等衍生信息[10]。住院CT（日本东芝Activion 16）物联网电感标签现场安装图见图1。

图1 住院CT 物联网电感标签现场安装图

2.2.2 物联网动态感知标签

物联网动态感知标签的工作原理在于利用磁场感应根据磁场变化大小判断相关物体移动的相对距离大小。通过在高值医疗设备的表面粘贴物联网动态感知标签，可实时监测CT 床位移状态，再通过资产运行状态监测算法，可分析标签所获取的位移变化数据，达到监测高值医疗设备运动轨迹变动、获取部件运行状态信息的目的[11]。门诊CT（日本东芝TSX-101A）物联网动态感知标签现场安装图见图2。

图2 门诊CT 物联网动态感知标签现场安装图

2.2.3 CT 运行状态定义

通过电感标签和动态感知标签可获取CT 运行变化线，定义CT 开机，且在CT 床规律运动的情况下，统计CT 运行次数。

2.3 系统搭建第三步：传输感知数据到非介入模式物联网系统

电感标签、动态感知标签、网关、POE 交换机和云平台服务器共同构成非介入模式物联网系统的基础网络。物联网感知标签是数据感知的基础，获得设备运行数据后，会通过射频识别技术（radio frequency identification，RFID）传输到部署在走廊、楼道、出入口等地方的网关，网关会通过wifi 或者网线接入方式连接医院内部的局域网，通过局域网即可将感知数据传送到云平台服务器并在非介入模式物联网系统平台前端显示，非介入模式物联网系统拓扑图[12]见图3。

图3 非介入模式物联网系统拓扑图

2.4 系统搭建第四步：建设系统平台

系统平台为医疗设备管理提供各类统计分析和数据呈现等功能，可实现设备运行状态、工作时长和运行次数的可视化呈现，且可进行工作量的统计分析、单机效益管理分析以及设备运行评价等，系统平台主界面见图4。

图4 系统平台主界面

系统平台CT 工作量统计操作流程如下：（1）在系统平台主界面点击“单机查询”（图5）；（2）在“单机查询”界面选择需要查询的CT 设备，点击“工作量统计”（图6）；（3）通过物联网电感标签和动态感知标签监测情况综合图示（图7），可详细了解CT 运行情况。

图5 系统平台操作流程（1）

图6 系统平台操作流程（2）

图7 物联网电感标签和动态感知标签监测情况综合图示

2.5 系统测试

从非介入模式物联网系统与PACS 分别导出2021年4月1—29日门诊CT 工作量，通过对比分析发现，非介入模式物联网系统采集门诊CT 运行次数与PACS 采集门诊CT 运行次数无差异的天数为5天，占比5/29=17.24%；差异小于10%的天数为29天，占比29/29=100.00%；数据整体偏差为（2 964-2 922）/2 922=1.44%（表1和图8）。

图8 2021年4月1—29日非介入模式物联网系统采集门诊CT运行次数与PACS 采集门诊CT 运行次数柱状图

表1 2021年4月1—29日非介入模式物联网系统采集门诊CT 运行次数与PACS 采集门诊CT 运行次数比较（次）

从非介入模式物联网系统与PACS 分别导出2021年4月1—29日住院CT 工作量，通过对比分析发现，非介入模式物联网系统采集住院CT 运行次数与PACS 采集住院CT 运行次数无差异的天数为11天，占比11/29=37.93%；差异小于10%的天数为23天，占比23/29=79.31%；数据整体偏差为（679-640）/640=6.09%（表2和图9）。

图9 2021年4月1—29日非介入模式物联网系统采集住院CT 运行次数与PACS 采集住院CT 运行次数柱状图

表2 2021年4月1—29日非介入模式物联网系统采集住院CT 运行次数与PACS 采集住院CT 运行次数比较（次）

由此可得出，非介入模式物联网系统采集数据整体偏差率均小于10%，可用于大型影像类医疗设备单机精细化管理[13]。

3 小结及展望

非介入式物联网系统采集的数据可作为大型影像类医疗设备单机精细化管理分析的数据支撑，系统上线后，我们可以清楚区分相同收费项目的大型影像类医疗设备每日的运行情况，改变了我院以往单机运行数据获取困难的局面，且数据采集标签采用物联感知的方式，无需对接其他的信息系统，简化了流程，节省了大量的对接费用，降低了数据获取的成本。另外，分钟级别的传输以及实时的分析计算，可帮助设备管理人员和临床科室快速了解设备的实时工作量，从而提高了临床工程师管理工作的精细程度，优化了操作技师的日常排班，也为院领导的重大决策提供了准确的数据支撑[14]。

未来，我们可通过对系统进一步的深化设计和技术改良，进一步减少数据偏差，获得更准确的数据支撑，还可针对其他不同类型的医疗设备做对应的工作模式分析，适配不同的物联网感知标签和分析算法，继续扩充系统的设备管理范围和功能模块，最终实现全院医疗设备的数字化管理，并做到数据透明化和精细化，为智慧医院的建设奠定坚实基础[15]。