大数据在医疗设备管理中的应用

王海峰

江苏省扬州市江都人民医院设备科 （江苏扬州 225200）

大数据（big data）指的是无法在一段时间内通过传统信息技术、软件工具、硬件工具完成获取、感知、管理、处理、服务的数据集合。大数据必须依据新处理模式才可以提升其决策力、洞察发现力、流程优化能力，这样才能够适应其多样化、海量、高增长率的信息资产[1]。大数据的特点包括体量浩大、生成迅速、模态繁多、价值巨大，但密度不高。医院医疗设备管理包含多个流程，包括医疗设备的选型论证、招标采购、质量验收、临床使用、计量质控、日常维护、报废；每个流程都存在大量的信息，通过整理、汇总、分类这些信息，能够提升设备管理质量，特别是医疗设备性能方面的数据具有客观性，其能够指导医疗设备质量的综合分析[2]。因此，怎样技术化处理海量数据，做好数据信息之间的关联、借鉴工作，使医疗设备管理质量上一个新台阶非常重要。现对医学大数据以及医疗设备管理中大数据的应用进行具体分析。

1 医学大数据概述

大数据这一名词最早出现在《自然》杂志上，也被称为海量资料、巨量资料，其本质是再挖掘信息爆炸时代的数据核心价值，大数据被视为云计算、物联网后，计算机科学领域兴起的一项颠覆性技术[3]。从当前情况来看，医疗行业结合信息技术的技术还不够成熟，大部分医学信息学研究还处在探索、尝试时期。当前，医疗大数据包括4个来源：制药企业或生命科学；临床医疗或实验室数据；费用报销或利用率；健康管理或社交网络。从目前的实践情况发现，临床、科研工作中临床医疗/实验室数据发挥的作用最为明显。

目前，随着医学临床及实验的不断开展，一些发达国家进行了医学和信息技术的结合，明显推动了临床数据存储、采集、管理等相关信息技术的发展。我国近年来对大数据的重视程度不断提升，关于医学大数据的开发、利用有了明显进步，其中发展迅速的包括组成大数据中心和知识库构建及服务技术、医学大数据表述搜索与储存访问技术、医学大数据标准化与集成融合技术等[4]。不过，从整体上看，我国关于医学大数据的研究还处在初始时期，不仅存在机遇，也存在挑战，因此必须进行更多与医疗大数据开发、应用有关的研究。

医疗领域中，大数据技术可应用在病因诊断、基础医学研究、电子病历数据研究、死亡原因研究和其他临床数据等多个方面，且其在健康记录、存储方面也有着非常广泛的应用，与传统数据库比较，大数据技术具有明显的储存优化[5]。当前，医学领域中信息技术的应用已经非常广泛，包括健康监测、在线医疗以及数据的存储、传输、共享等；大数据技术则在数据的存储、传输以及共享中表现出明显价值。近年来，随着高通量检测技术的不断进步，生物学数据表现为指数型增长，因此怎样提取并发掘不同数据之间的关联、规律变得非常重要。随着当前数据挖掘技术的逐渐深入，医疗水平的逐渐提升，大数据技术必然会对医学教学及科研、临床疾病诊疗、医院管理等方面的发展都发挥促进作用。

2 医疗设备管理中大数据的应用

2.1 客观指导设备招标采购

挖掘、分析大数据能够提供医院医疗设备招标采购的客观指导资料。目前，大部分医院进行医疗设备采购采用的方式主要为透明、公开招标。由于医疗设备的不同技术水平、不同档次、不同价格，所以技术参数的设定始终为招标文件中的重要内容[6]。招标文件中的技术参数涵盖产品的品牌、技术优势，以及产品性能、技术参数和医院科室具体需求相匹配的程度。医学工程师在医疗设备检修工作中能够积累大量的设备性能数据，这些数据可作为采购设备的技术参数，整合所有参数制作成质量分析报告，能够对医疗设备的论证、采购提供指导。以监护仪为例，其主要参数为心电图、心率、呼吸、血压、血氧饱和度等，一般随着设备使用时间的延长，其测定各参数的准确度也会有所下降；进行监护仪招标工作时，可以比较不同年限各品牌监护仪的测量准确度，并通过绘出的准确度曲线判断哪类监护仪品质更可靠，应用价值更高，进而保证选型、招标采购工作的科学性，能够做到不盲目、不随意。

2.2 精准管理在用设备

在用设备的管理包括档案、维修、计量质控、效益4个方面。精准化管理在用医疗设备，必须建立起预防性检修机制，对在用医疗设备的质量进行监控，建立针对性成本分析系统，保证效益分析及管理的精准化[7]。建立设备质量档案直接影响在用医疗设备质量管理的实施情况，所以医疗设备质量档案的建立有助于实现针对性效益分析、预防性检修，进而提升在用医疗设备管理的精准性。

2.2.1 设备的预防性检修

如果在医疗设备出现故障后被动进行维修，检修所需时间更长，备件成本增加，且会直接影响临床诊疗工作的进行，所以做好医疗设备预防性检修有助于防止出现维修不足或者维修过剩的情况。分析设备运行状态的可能趋势是开展预防性检修的前提，但大部分医院医学工程师缺乏足够配备，没有细致划分专业，加上医院医疗设备数量多、型号杂，工程师无法做到短时间内完成设备修复[8]。不过，设备在故障发生前基本都会出现性能降低、参数指标异常的征兆表现。如果在出现征兆表现时给予预防性检修，则可减少故障发生后的维修次数，减轻故障对临床诊疗工作的影响，并可明显降低维修成本，延长设备使用时间。

2.2.2 医疗设备动态档案的建立

质量检测数据、维修记录、成本效益分析都是医疗设备质量管理档案的内容。医疗设备质量管理档案具有动态化的特点，可对设备使用期间的性能变化情况进行记录并存储。所以，建立医疗设备的动态档案有助于随时监控医疗设备的性能变化，并能够将医疗设备档案中各参数指标的变化情况存储下来以便整理分析。根据档案中存储的各参数指标的变化情况绘制出的医疗设备质量曲线能够直观地显示设备性能变化趋势，可用于进行设备风险的评估。假设对部分设备在一段时间内经过“体检”而生成的结果进行收集、汇总、分析，能够为医院设备投入计划制订、医疗设备安全性能评估、决策的进行等工作开展提供有用信息，所以相关管理人员有必要加强重视，建立并完善医疗设备动态档案。

2.2.3 设备效益精准性分析的建立

医疗设备效益分析主要指大型医疗设备的单机核算管理。医院没有对非大型医疗设备实施单机核算的原因是这类设备数量庞大，从人工上难以实现单机核算。几乎所有医院都有大量的非大型医疗设备，但设备的成本效益核算均还处在初始时期，医疗设备的投入效益管理仍为粗犷型管理，质量不高。平均年限折旧法是当前大部分非大型设备效益管理中使用的折旧方法，不过考虑这些医疗设备在设备使用频率、设备保障情况方面存在差异，所以仅仅应用折旧法进行非大型设备效益管理缺乏科学性，与当前现代化医院要求精细化效益分析不够符合。通过分析设备质量曲线，能够根据不同设备确定更准确的折旧管理方法、维修方法，同时能够和经济管理部门的计费管理实现数据共享，最终实现设备效益分析精准化。

3 讨论

当前，各家医院的计量质控工作已有了明显进步，医院每年都会验收检测、周期检测、维修后检测设备中的高风险医疗设备、强检器具。检测生成的大量数据仅仅被用于对某一台设备某一次检测合格与否进行判断，主要是为了判断这台设备在临床是否能够正常使用，医院并没有足够重视大批设备的海量检测数据的价值。所以，做好这些大量数据的研究，必然能够在医院学科建设、质量建设、有效决策服务中显示出重要价值，也能够影响医疗设备的采购供应、精准管理。

通过对医疗设备性能质量大数据的研究、应用，能够明显提升医院医疗设备管理质量；通过分析大数据能够为医疗设备的选型采购提供指导，避免仅仅依据价格选型的不足，使设备选型采购工作更具科学性；通过每年对医疗设备进行多次预防性检修，可有效控制监护仪事后维修情况的发生；通过利用医疗设备大数据的特有优势，解决医疗设备管理中的多种问题，同时也使医院大数据系统得到不断丰富，意义明显。在今后的研究中，应不断加强大数据的分析研究，使其在医疗设备管理上发挥出更大的价值，不断提升医院医疗设备管理质量。