换一批基于数据驱动的医用电子内窥镜故障分级与预防性维护策略研究
Research on Fault Classification and Preventive Maintenance Strategy of Medical Elec-tronic Endoscopes Based on Data-driven
摘要目的:针对传统维护方法依赖人为经验和单一报修措施导致的医用电子内窥镜使用率和周转率下降问题,本研究旨在构建一种数据驱动的故障分级模型,以实现精准的预防性维护,减少计划外停机时间并降低维修成本.方法:提出一种融合TF-IDF文本挖掘与随机森林算法的故障分级模型.首先,利用TF-IDF方法从历史维修记录的故障文本中提取关键特征;其次,基于随机森林算法构建故障分级模型,并通过可视化决策树实现维护措施的精准推荐.结果:模型在识别轻微故障(三级)和演变中故障(二级)时的准确率分别达到90%和69.7%,显著优于传统经验依赖方法.可视化决策树直观展示了故障分级逻辑,有效指导了日常维护工作.结论:本研究提出的数据驱动故障分级模型能够精准识别内窥镜故障等级,并通过可视化手段优化维护流程,显著提升了设备使用效率和维护效率.未来将通过扩大数据样本和集成更先进的挖掘方法,进一步优化模型的泛化能力和应用范围,为医用电子内窥镜的数字化管理提供支持.
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分类号
R197.32
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1005-7803.2025.08.025
发布时间
2025-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家卫生健康委医院管理研究所医学工程研究项目（2024MEB207）
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