自动化技术在大型医疗设备校准与质量控制中的应用

戴 锐，艾慧坚

（重庆医科大学附属第一医院，重庆 400016）

0 引言

医疗保健领域的不断演进与创新使得大型医疗设备在诊断和治疗中发挥着愈加关键的作用。为了确保这些设备的精准性和可靠性，自动化校准流程、实时监测和质量控制以及技术创新已经成为关键焦点。深入探讨这些方面的重要性，并探索这些领域中的最新发展。通过自动化的校准流程，能够深入了解现代医疗设备所需的精确性和稳定性。技术创新则为这一领域注入了新的活力，推动着医疗设备的发展和改进。

1 大型医疗设备校准与质量控制自动化的重要性

自动化在大型医疗设备校准与质量控制中的重要性源于其对准确性、效率和安全性的关键影响。自动化技术能够实现精准且持续的监测与校准，确保医疗设备始终保持在最佳工作状态。传统的手动校准过程存在人为误差和不稳定性，而自动化方法能够消除这些问题，提高校准的精确度和一致性。通过数据驱动的实时监测和反馈机制，自动化系统可以迅速识别潜在问题并采取必要措施，大大降低设备故障和误差率。这种持续的质量控制不仅提升了医疗设备的性能，也减少了因设备问题而导致的诊断错误或治疗失败的风险，有力保障了患者的安全和治疗效果。其次，自动化技术的应用提升了医疗保健体系的效率和可持续性。大型医疗设备通常需要定期校准和维护，这需要耗费大量人力和时间。自动化方法的引入大大节约资源，使得校准和质量控制过程更加高效。通过自动化，医疗机构可以实现设备校准的快速完成，并且可以在不中断医疗服务的情况下进行。

2 大型医疗设备校准和质量控制的需求

大型医疗设备校准和质量控制的需求源自医疗保健行业对准确、可靠设备的迫切需求。随着医疗技术的不断进步和创新，大型医疗设备的复杂性和功能性日益增强。这些设备在诊断和治疗中扮演着至关重要的角色，如核磁共振扫描仪、CT 扫描仪和放射治疗设备等。这些设备的精准性直接影响着医生的诊断准确度和治疗效果。因此，对这些设备进行准确、稳定的校准和质量控制成为医疗保健领域的迫切需求。保障医疗设备的精准性和可靠性，意味着提高了诊断的准确性，降低了治疗过程中的风险，从而直接造福于患者，提升了医疗保健水平。其次，大型医疗设备在医疗机构中的重要性日益凸显。这些设备不仅是医疗诊断和治疗的关键工具，也是医疗机构的重要资产。因此，对这些设备的维护和管理至关重要。定期的校准和质量控制是确保这些设备长期稳定运行的关键步骤。医疗机构需要保证这些设备的持续性能，并避免因设备故障或不准确而导致的服务中断和潜在风险。

3 自动化校准流程

3.1 数据分析在校准中的应用

数据分析在大型医疗设备的校准中起着关键的作用，通过分析大量的数据，可以识别设备性能的偏差和校准需求。这包括统计分析、信号处理和图像处理等多种技术的应用。数据分析的一个典型示例是MRI 设备的校准[3]。MRI 图像通常以复杂的二维或三维数据集的形式呈现，其中包含了大量的像素值。这些数据集可以通过傅立叶变换等数学技术进行分析，以提取有关组织结构和病变的信息。例如，以下是MRI 信号的傅立叶变换公式：

其中，F（k）代表在频域中的信号，f（x）是在时域中的原始信号，k 是频率。数据分析还可以用于校准图像质量。通过分析图像的噪声水平、对比度和均匀性，可以检测到可能需要校准的问题。数据分析的结果可以指导后续的校准步骤，例如调整图像的亮度和对比度。

3.2 算法开发和应用

算法开发是自动化校准过程中的关键环节，通过数学建模和计算机编程，可以设计出用于校准的具体算法。这些算法可以根据从传感器获得的数据进行计算和调整，以确保设备性能的准确性。在CT 设备的校准中，一种常见的应用是脏板校正。这个问题可以通过式（2）表示：

其中，I校正（x，y）是经过脏板校正后的图像，I原始（x，y）是未校正的原始图像，I背景（x，y）是背景图像，I理论（x，y）是理论的背景图像。这个校正过程通过算法应用于每个像素，以消除来自移动或设备运动的影像伪影，从而提高图像的准确性。算法还可以用于辐射剂量校准，以确保CT 图像的辐射剂量与患者接受的辐射剂量相匹配。这涉及到测量X 射线管的输出和传感器测得的辐射剂量，然后使用算法来调整辐射剂量以匹配预期值。

3.3 传感器技术的重要性

传感器技术在自动化校准中发挥着至关重要的作用，因为它们提供了实时的、精确的数据，用于监测设备性能并进行校准。这些传感器包括温度传感器、辐射传感器、电压传感器等，它们可以提供各种参数的测量值。例如，在CT 设备中，X 射线管的输出辐射剂量通常由辐射传感器测量。这些传感器提供了每次扫描的辐射剂量数据，这些数据是用于校准设备以确保辐射剂量与患者接受的辐射剂量相匹配的关键信息。传感器还可以用于监测设备的温度，以确保设备在操作时保持在适当的温度范围内[4]。

4 实时监测和质量控制

4.1 实时监测的优点

实时监测在大型医疗设备校准和质量控制中具有显著的优点。它允许医疗机构持续跟踪设备性能，确保其在操作过程中保持在最佳状态。实时监测可以检测性能漂移、异常或故障，从而及时采取纠正措施，防止患者诊断和治疗的错误。这有助于提高患者安全，减少医疗错误，以及降低患者风险。其次，实时监测有助于提高医疗设备的可用性和效率。

4.2 质量控制策略

质量控制策略在自动化校准流程中至关重要。它们包括一系列方法和流程，以确保医疗设备的性能稳定和可靠。以下是一些常见的质量控制策略，它们有助于提高大型医疗设备的性能：①定期校准和校正：定期执行校准和校正程序，以消除设备的系统性误差。这确保了设备的准确性和可重复性；②质量控制测试：进行各种质量控制测试，如分辨率测试、噪声测试和均匀性测试[5]。这些测试提供了有关设备性能的信息，并帮助检测性能漂移；③SOP（Standard Operating Procedure，标准操作程序）：制定和遵循标准操作程序，确保设备在操作中始终按照规定的方式运行。SOP 包括设备的正确使用和维护步骤。代表设备性能的定期质量控制测试结果示例见表1，设备维护和校准的SOP 示例见表2。

表1 代表设备性能的定期质量控制测试结果示例

表2 设备维护和校准的SOP 示例

总之，实时监测和质量控制策略是确保大型医疗设备性能稳定和可靠的关键因素。通过这些策略的应用，医疗机构可以提高患者安全，降低成本，提高医疗服务的质量，以及确保合规性。

5 技术创新

5.1 人工智能在医疗设备校准中的应用

AI（Artificial Intelligence，人工智能）在医疗设备校准中具有巨大的潜力，它为自动化校准流程引入了革命性的技术创新。AI 系统可以处理大量的数据，进行高级分析和决策，从而改善医疗设备的性能和效率。在校准中，AI 系统可以应用于数据分析，以实时监测设备性能。例如，在MRI 设备的校准中，AI 可以分析图像数据，检测图像质量问题，如伪影、运动伪影或噪声，并提出纠正建议。这有助于及时发现和解决问题，提高图像质量。

5.2 机器学习的潜力

ML（Machine Learning，机器学习）是AI 的一个重要分支，它在医疗设备校准中具有潜在的广泛应用。ML 系统可以从数据中学习模式和趋势，从而更好地理解设备性能和提高校准的效率。在质量控制方面，ML 可以用于自动识别异常或性能漂移的模式。ML 模型可以训练以监测设备性能数据，识别潜在问题并预测性能问题的出现。这有助于采取及早的纠正措施，减少设备停机时间[6]。在校准方面，ML 系统可以优化校准算法的性能。通过分析历史校准数据，ML 可以改进校准参数的选择和校准过程的优化。

6 结束语

自动化技术的应用不仅提高了医疗设备的性能，还提高了医疗机构的效率和合规性。它们为医疗专业人员提供了更好的工具，以提高患者的诊断和治疗质量。随着技术的不断创新和发展，未来有望迎来更多关于医疗设备校准和质量控制的突破，从而进一步提升医疗领域的标准和效益。这一领域的不断进步将不仅改善患者的生活质量，还将拓展医疗设备技术的边界。