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    基于無線局域網(wǎng)實時定位系統(tǒng)的醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng)研究

    2021-10-11 15:28:48張婧周洪靜
    中國醫(yī)療器械雜志 2021年5期
    關(guān)鍵詞:可視化預(yù)警編碼

    【作 者】張婧,周洪靜

    臨沂市中心醫(yī)院,臨沂市,276400

    0 引言

    隨著我國綜合國力的日益增強,國內(nèi)醫(yī)療機構(gòu)引進的醫(yī)療設(shè)備在種類、規(guī)模、數(shù)量等層面顯著提升[1],傳統(tǒng)的粗放式人工管理模式已經(jīng)成為制約我國醫(yī)療設(shè)備可持續(xù)良性循環(huán)發(fā)展的制約因素,開發(fā)一款與智慧醫(yī)療發(fā)展相適應(yīng)的醫(yī)療設(shè)備識別追溯系統(tǒng)成為當務(wù)之急。傳統(tǒng)的醫(yī)療設(shè)備追溯監(jiān)管模式大多采用人工紙質(zhì)記錄的方式,存在醫(yī)療設(shè)備定位信息反饋滯后、醫(yī)療設(shè)備可視化追溯效果不佳、醫(yī)療設(shè)備工作狀態(tài)監(jiān)管預(yù)警缺失等不足[2],無法構(gòu)建唯一標識系統(tǒng)框架,隔絕了醫(yī)療設(shè)備生產(chǎn)、經(jīng)營、流通、使用之間的內(nèi)在耦合關(guān)系,無法實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備完整壽命周期的可視化追溯監(jiān)管。為了積極應(yīng)對當下困境,積極把新技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療設(shè)備追溯監(jiān)管領(lǐng)域,開發(fā)了一款基于無線局域網(wǎng)實時定位系統(tǒng)的醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng),系統(tǒng)借助無線局域網(wǎng)基站實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備實時定位[3],系統(tǒng)按照唯一標識系統(tǒng)編碼規(guī)則賦予醫(yī)療設(shè)備唯一標識,完成醫(yī)療設(shè)備唯一標識數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)上傳與校正工作,實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備實時定位與追溯。系統(tǒng)引入人工智能算法,借助基于深度學(xué)習(xí)的主動預(yù)警算法實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備工作狀態(tài)監(jiān)管預(yù)警,借助室內(nèi)地圖生成與軌跡回放實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管[4]。選取臨沂市中心醫(yī)院進行系統(tǒng)工程實踐評估及臨床統(tǒng)計學(xué)分析,結(jié)果表明系統(tǒng)對提高醫(yī)療設(shè)備監(jiān)管信息化水平具有積極作用。

    1 系統(tǒng)框架及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析

    基于無線局域網(wǎng)實時定位系統(tǒng)的醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng)涵蓋醫(yī)療設(shè)備唯一標識底層編碼數(shù)據(jù)生成,醫(yī)療設(shè)備實時位置更新與可視化追溯、醫(yī)療設(shè)備異常狀態(tài)偵測與主動預(yù)警等完整醫(yī)療設(shè)備信息化監(jiān)管體系效能,系統(tǒng)以較大醫(yī)療機構(gòu)的實際需求為導(dǎo)向,兼顧工程化實現(xiàn)可行性,設(shè)計了醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng)邏輯框架,具體如圖1所示。醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng)邏輯框架劃分為底層編碼數(shù)據(jù)生成層、實時位置更新與可視化追溯層、異常狀態(tài)偵測與主動預(yù)警層、軌跡回放與人機交互層等,各層之間通過實時軟件進程進行雙向通信,各層遵循軟件工程可重構(gòu)模塊化原則,層與層之間既存在數(shù)據(jù)傳輸耦合關(guān)系又在軟件進程層面保持相對獨立,各層在數(shù)據(jù)流控制下協(xié)同運轉(zhuǎn),共同實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng)預(yù)設(shè)功能。

    圖1 醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng)邏輯框架Fig.1 Logical structure of medical equipment traceability monitoring system

    醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析是進行系統(tǒng)工程化實現(xiàn)的基礎(chǔ)工作,對編碼規(guī)則制定具有指導(dǎo)作用,根據(jù)醫(yī)療設(shè)備追溯監(jiān)管數(shù)據(jù)的特征[5],從編碼識別符、編碼數(shù)據(jù)庫、編碼數(shù)據(jù)載體等層面對醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行了分析,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如圖2所示。編碼識別符屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),主要包括DI(靜態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動)生成面向靜態(tài)字段的編碼識別符,PI(動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動)。生成面向動態(tài)字段的編碼識別符,差分曼徹斯特編碼在SI(時鐘信息驅(qū)動)的控制下完成靜/動態(tài)編碼識別符生成入庫。編碼數(shù)據(jù)庫屬于混合數(shù)據(jù),完成靜/動態(tài)數(shù)據(jù)元素注冊,同時暫時存儲醫(yī)療設(shè)備編碼數(shù)據(jù)字段[6]。編碼數(shù)據(jù)載體屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),主要實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備編碼數(shù)據(jù)載體物理化,遵循ISO 15693等射頻協(xié)議,編碼數(shù)據(jù)載體標準射頻機器可讀,物理載體包括實物ID柔性標簽等。

    圖2 醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Fig.2 Data structure of medical equipment traceability supervision

    2 系統(tǒng)關(guān)鍵模塊設(shè)計及實現(xiàn)

    2.1 定位及編碼模塊

    定位及編碼模塊是醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng)底層數(shù)據(jù)驅(qū)動源頭,主要實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備實時定位與標準編碼并生成具有唯一屬性的設(shè)備實物ID標簽。基于脈沖超寬帶的設(shè)備無線定位系統(tǒng),如圖3所示。采用基于脈沖超寬帶(IRUWB)技術(shù)的設(shè)備無線定位系統(tǒng),主要包括位置感知層、無線局域網(wǎng)傳輸層、定位信息及移動軌跡解算層,通過構(gòu)建無線局域網(wǎng)實時定位機制,醫(yī)療設(shè)備的定位精度可以達到10 cm左右,可以實時提供定位區(qū)域內(nèi)目標醫(yī)療器械的定位信息及移動軌跡。定位標簽采用超低功耗有源模式[7],可以實現(xiàn)180 d以上的免維護工作,定位系統(tǒng)提供開放式擴展API接口,可以方便地與第三方軟件實現(xiàn)數(shù)據(jù)。

    圖3 基于脈沖超寬帶的設(shè)備無線定位系統(tǒng)Fig.3 Equipment wireless positioning system based on pulse ultra-wideband

    RFID射頻標簽編碼規(guī)則采用差分曼切斯特編碼,具有較高的容錯性和較高的數(shù)據(jù)傳送效率,屬于同步時鐘約束下的編碼技術(shù),編碼周期內(nèi)的數(shù)據(jù)碼流和時鐘信息在物理層進行同步處理,利用物理層中每一位的跳變完成數(shù)據(jù)與時鐘的統(tǒng)一。差分曼徹斯特編碼具有編碼協(xié)議歸一性,基本編碼規(guī)則如下:在某個編碼周期內(nèi),若當前碼流為1,則令編碼碼元的前半部分與前一個編碼的電平具有相同屬性,后半部分碼元與前半部分碼元具有相反屬性;若當前碼流為0,則令編碼碼元的前半部分與前一個編碼的電平具有相反屬性,后半部分碼元與前半部分碼元具有相通屬性[8]。差分曼切斯特解碼具有邊沿捕獲性,流程示意,如圖4所示,在定時器中設(shè)置捕獲所有單元,開啟中斷標志位,讀取當前I/O的電平值,完成對應(yīng)值的緩存,進行下一個邊沿捕獲,依次循環(huán)。

    圖4 差分曼切斯特解碼流程示意Fig.4 Differential Manchester decoding process

    2.2 可視化追溯及回放模塊

    可視化追溯及回放模塊是實現(xiàn)人機友好交互的主要載體,借助定位及編碼模塊給出的定位及移動軌跡信息實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備實時追溯,引入專用存儲服務(wù)器存儲醫(yī)療設(shè)備追溯及移動軌跡數(shù)據(jù),分配獨立的軟件進程,實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備移動軌跡實時追蹤,基于SVE SDK1.0開發(fā)了可視化人機交互界面,實現(xiàn)了醫(yī)療設(shè)備可視化追溯及實時移動軌跡回放,其效能如圖5所示。

    圖5 可視化追溯及回放模塊效能Fig.5 Visual traceability and playback module performance diagram

    醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng)可視化追溯及回放模塊首先實現(xiàn)了醫(yī)療設(shè)備精細化管理,粗略估計,每年醫(yī)療設(shè)備維保費用降低30%以上;然后通過可視化追溯及回放模塊開放API接口,實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備精確配置,為患者提供醫(yī)療設(shè)備精確位置導(dǎo)航,粗略估計,平均為患者節(jié)省20%的就診時間;最后通過可視化追溯及回放模塊,優(yōu)化了醫(yī)療設(shè)備管理模式,規(guī)范了醫(yī)療設(shè)備調(diào)配過程,很大程度上緩解了醫(yī)患關(guān)系,高效利用設(shè)備資源,減少流程等待時間,提高了院內(nèi)服務(wù)評價。

    2.3 監(jiān)管及主動預(yù)警模塊

    引入人工智能算法對醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng)底層驅(qū)動數(shù)據(jù)進行深度分析,構(gòu)建醫(yī)療設(shè)備工作狀態(tài)監(jiān)管及主動預(yù)警機制。借助基于深度學(xué)習(xí)的主動預(yù)警算法實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備工作故障監(jiān)管及主動預(yù)警,借助可視化追溯及回放模塊提供的開放API接口實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管。如圖6所示,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)療設(shè)備故障監(jiān)管及主動預(yù)警算法。

    圖6 基于深度學(xué)習(xí)的監(jiān)管及主動預(yù)警模塊邏輯框架Fig.6 Supervision and active early warning module based on deep learning

    算法涵蓋觸發(fā)醫(yī)療設(shè)備工作狀態(tài)實時監(jiān)測子過程、觸發(fā)醫(yī)療設(shè)備故障狀態(tài)實時感知子過程、觸發(fā)醫(yī)療設(shè)備故障狀態(tài)主動預(yù)警子過程等三個子過程[9]。利用監(jiān)測子過程采集到的醫(yī)療設(shè)備工作狀態(tài)數(shù)據(jù)作為深度學(xué)習(xí)原始數(shù)據(jù)集,利用感知子過程感知到的醫(yī)療設(shè)備故障工作狀態(tài)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,在Actor進程中引入現(xiàn)實策略網(wǎng)絡(luò)(對應(yīng)Critic進程中的現(xiàn)實Q網(wǎng)絡(luò))與目標策略網(wǎng)絡(luò)(對應(yīng)Critic進程中的目標Q網(wǎng)絡(luò))實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備故障狀態(tài)特征提取與自學(xué)習(xí),實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備工作故障狀態(tài)自主感知與決策[10]?;谏疃葘W(xué)習(xí)的醫(yī)療設(shè)備故障監(jiān)管及主動預(yù)警算法通過協(xié)同控制工作狀態(tài)(R)、故障狀態(tài)感知(S)、故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練(A)、故障主動預(yù)警(S')等四個進程實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備工作狀態(tài)實時監(jiān)測、故障狀態(tài)實時感知、故障數(shù)據(jù)特征提取與訓(xùn)練、故障狀態(tài)主動預(yù)警等功能,為構(gòu)建智慧化、自主化的醫(yī)療設(shè)備故障監(jiān)管及主動預(yù)警機制提供支撐。

    3 系統(tǒng)工程實踐評估及臨床統(tǒng)計學(xué)分析

    醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng)以工程實踐為導(dǎo)向,以臨床統(tǒng)計學(xué)分析為指引,在給出追溯監(jiān)管系統(tǒng)關(guān)鍵模塊設(shè)計方案的基礎(chǔ)上對系統(tǒng)進行整體效能分析,遵循軟件工程規(guī)范醫(yī)療器械相關(guān)國家標準對系統(tǒng)開展工程實踐評估及臨床統(tǒng)計學(xué)分析,考慮到經(jīng)濟便捷性,在臨沂市中心醫(yī)院設(shè)備科已裝備硬件平臺基礎(chǔ)上進行擴展適應(yīng)性改造,具體如圖7所示。系統(tǒng)工程實踐評估及臨床統(tǒng)計學(xué)分析平臺布置采用三層模式,第一層通過內(nèi)網(wǎng)總線接收醫(yī)療設(shè)備安裝的工作狀態(tài)監(jiān)測終端發(fā)出的數(shù)據(jù)信息,通過設(shè)備科信息內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心進入中心數(shù)據(jù)庫進行暫存與融合計算,在底層編碼寄主服務(wù)器集群中生成唯一性實物ID編碼;第二層借助醫(yī)療設(shè)備定位服務(wù)器集群實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備實時定位,通過數(shù)據(jù)總線上傳至軌跡地圖自生成服務(wù)器,實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備移動軌跡實施追溯,基于SVE SDK1.0開發(fā)可視化人機交互界面,實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備移動軌跡實時可視化追溯;第二層提供的可視化追溯數(shù)據(jù)通過追溯中心傳輸至異常偵測服務(wù)器集群,實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備故障狀態(tài)實時偵測并通過物聯(lián)網(wǎng)關(guān)傳輸至主動預(yù)警服務(wù)器集群,借助集群內(nèi)寄主的深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備故障狀態(tài)主動預(yù)警。

    圖7 系統(tǒng)工程實踐評估及臨床統(tǒng)計學(xué)分析平臺布置Fig.7 System engineering practice evaluation and clinical statistics analysis platform

    為了進一步驗證系統(tǒng)的工程實踐評估及臨床統(tǒng)計學(xué)分析效能,基于圖7給出的系統(tǒng)工程實踐評估及臨床統(tǒng)計學(xué)分析平臺布置,選取本院2020年第一季度醫(yī)療設(shè)備運維管理相關(guān)數(shù)據(jù)為定量化載體,選取本院正在應(yīng)用的醫(yī)療設(shè)備綜合管理系統(tǒng)作為對照組,從醫(yī)療設(shè)備定位信息精確率、醫(yī)療設(shè)備可視化追溯精確率、醫(yī)療設(shè)備異常狀態(tài)偵測精確率、醫(yī)療設(shè)備故障主動預(yù)警有效率等層面多維對比模型性能,具體內(nèi)容如表1所示。為了確?;跓o線局域網(wǎng)實時定位系統(tǒng)的醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng)具有臨床實用性及工程評估實踐有效性,對系統(tǒng)開展隨機統(tǒng)計學(xué)分析?;谙到y(tǒng)的數(shù)據(jù)特征,對系統(tǒng)開展集中趨勢度量、離中趨勢度量的統(tǒng)計學(xué)分析?;赑ython仿真環(huán)境,借助統(tǒng)計學(xué)工具箱對模型進行了集中趨勢度量、離中趨勢度量下的統(tǒng)計學(xué)分析。針對集中趨勢度量,選定醫(yī)療設(shè)備可視追溯最優(yōu)作為統(tǒng)計學(xué)分析的靠攏中心,尋找模型的眾數(shù)與中位數(shù),選定醫(yī)療設(shè)備故障主動預(yù)警失效作為統(tǒng)計學(xué)分析的偏離中心,尋找模型的極差與分位差。

    表1 系統(tǒng)工程實踐評估及臨床統(tǒng)計學(xué)分析對比表Tab.1 System engineering practice evaluation and clinical statistical analysis comparison table

    4 結(jié)論

    在智慧醫(yī)療蓬勃發(fā)展并大規(guī)模落地實施的大環(huán)境下,積極推動構(gòu)建我國智慧化醫(yī)療管理體系,著重改善傳統(tǒng)醫(yī)療設(shè)備追溯監(jiān)管模式存在的醫(yī)療設(shè)備定位信息反饋滯后、醫(yī)療設(shè)備可視化追溯效果不佳、醫(yī)療設(shè)備工作狀態(tài)監(jiān)管預(yù)警缺失等不足,開發(fā)了一款基于無線局域網(wǎng)實時定位系統(tǒng)的醫(yī)療設(shè)備可視化追溯監(jiān)管系統(tǒng)。綜合考慮臨床應(yīng)用需求與工程開發(fā)便捷性,給出了系統(tǒng)架構(gòu)并對系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行了分析,引入無線局域網(wǎng)定位技術(shù)、差分曼切斯特編碼技術(shù)、基于SVE SDK1.0的可視化技術(shù)、導(dǎo)航回放技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)等設(shè)計并實現(xiàn)了定位及編碼模塊、可視化追溯及回放模塊、監(jiān)管及主動預(yù)警模塊等系統(tǒng)關(guān)鍵模塊。為了確保系統(tǒng)具有臨床實用性及工程評估實踐有效性,對系統(tǒng)開展工程實踐評估及臨床統(tǒng)計學(xué)分析,從定性、定量兩個層面驗證了系統(tǒng)在醫(yī)療設(shè)備定位信息精確率、醫(yī)療設(shè)備可視化追溯精確率、醫(yī)療設(shè)備異常狀態(tài)偵測精確率、醫(yī)療設(shè)備故障主動預(yù)警有效率等層面具有明顯優(yōu)勢,臨床統(tǒng)計學(xué)分析符合一線醫(yī)療機構(gòu)實際臨床需求,具有一定的臨床應(yīng)用價值。

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