换一批基于快速傅立叶变换-卷积神经网络的医疗设备多维生命周期管理系统的构建研究
Research on the construction of FFT-CNN-based MDLM system of medical equipment
摘要目的:构建基于快速傅立叶变换-卷积神经网络(FFT-CNN)的医疗设备多维生命周期管理(MDLM)系统,为医疗设备生命周期管理及多维度延伸提供数据支撑.方法:MDLM系统架构设置综合信息展示层、多维业务轨迹数据延伸层、设备生命周期数据层和设备数据采集层,采用FFT-CNN算法将医疗设备运行特征数据映射为医院业务数据,推衍出碳轨迹、运维轨迹、效益轨迹、安全轨迹、绩效轨迹和考核轨迹6个维度的医院运营管理指标,采用智能物联网(AIoT)数据探针、FFT-CNN模式识别和指标推衍技术与方法对医疗设备生命周期全面数字化转型管理.分析MDLM系统自2023年8月应用于宝应县人民医院医疗设备管理后的数据,对比系统应用前后的医院核磁共振设备维护效率.结果:医疗设备MDLM系统实现了医疗设备的需求、采购、安装、归档、运行、监控、维修和报废8个阶段的生命周期管理,同时由推衍出的6个维度指标延伸出医疗设备能耗管理、运维管理、效益管理、安全管理、绩效管理和考核管理数据对医院医疗设备进行日常管理.系统应用后医院核磁共振设备的平均故障修复时间由应用前的6.8 h缩短为2.3 h,提升了运行维护效率和设备可用率.结论:基于FFT-CNN的医疗设备MDLM系统建立了医疗设备生命周期管理专属数据库,能够为医院医疗设备精益管理提供多维度的客观化、完整化和关联化的数据支撑,提升设备运行维护效率.
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关键词
快速傅立叶变换卷积神经网络生命周期管理多维度Fast Fourier transform(FFT)Convolutional neural networks(CNN)Life-cycle managementMulti-dimension
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1672-8270.2025.04.023
发布时间
2025-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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