本方案介绍了结合支持向量机模型，建立急诊生命支持类医疗设备护理质量控制指标体系的方法，用于后续跟踪分析。
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本方案介绍了结合支持向量机模型，建立急诊生命支持类医疗设备护理质量控制指标体系的方法，用于后续跟踪分析。
目前，医疗机构缺乏全面且 基于管理需求、护理操作规程及质量标准，构建了利用信息平台协助护理人员管理器械与设备的可靠质量控制指标体系。 急救生命支持类医疗设备。该指标体系采用改进的支持向量机（SVM）模型，以实现对设备的信息化监控，旨在为改善仪器设备管理不完善及使用不规范的问题提供指导。结果表明，在信息化监控的质量控制体系下，各科室扫描医嘱的平均执行率可超过80%；大多数科室设备的及时维修率可超过90%，仅有少数例外。该专为研究设计的急救生命支持类医疗设备质量控制系统，可有效监控各科室设备的维护情况，实现并推动仪器设备的规范化管理与使用。
急救生命支持医疗设备，如呼吸机、麻醉机、除颤器等，在急救医疗情况下对维持或恢复患者生命体征具有关键作用1随着医疗技术的快速发展，这些设备在抢救危重患者和维持生命体征方面已变得至关重要。这些设备必须始终确保其功能完整和可用，因为在患者生命垂危时，任何设备故障都可能阻碍及时抢救。2,3. 一个稳健的质量控制系统用于 医疗设备的正常运行至关重要。通过建立并维护有效的质量控制系统，可降低医疗设备的故障率，保障设备使用的质量，提高医疗设备的可靠性与使用寿命，并减少维护成本。4,5最近的证据进一步强调，由信息系统支持的结构化维护和质量控制程序能够提高维护活动的可追溯性，减少可预防的停机时间，并加强临床工程在医院设备管理中的决策能力6,7此外，越来越多关于数据驱动和人工智能方法的研究表明，预测模型可用于支持医院设备的预防性维护排程和早期故障风险识别，从而提高设备的可靠性和运行准备就绪状态。8,9,
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本研究方案已提交至中国江苏省溧阳市人民医院伦理委员会进行伦理审查（项目批准号：JDYY2023158，方案版本1.0，日期为2023年2月9日）。研究使用了来自医院计算机化设备维护管理系统（CMMS）的去标识化医疗设备管理与维护记录。该数据集不包含任何患者层面的临床数据、个人身份信息或生物样本。由于本研究涉及的是机构设备管理数据，不涉及人类受试者，根据机构科研管理指南和《药物临床试验质量管理规范》（GCP）要求，无需获取知情同意。所有支持模型开发、优化、验证和可重复性的数据集——包括指标定义、SSA优化日志、参数配置和预测结果——均提供在补充文件1中。
急救生命支持类医疗设备质量控制体系的构建
急救生命支持类医疗设备质量控制体系的建立需要多方共同参与。通过多部门、多人员之间的沟通与协商，反复验证质量控制体系的完整性与有效性，从而构建全面、科学的质量控制体系14,15。本研究采用质量管理及其他管理领域中广泛使用的戴明环（Deming Ring）方法，进行质量控制指标的筛选及相关体系的构建。该方法通过四个阶段的循环往复，实现持续改进与学习。基于戴明环理论构建的急救生命支持类医疗设备质量控制体系见图1。
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第一季度信息专科组质量检查结果
研究中建立的急救生命支持类医疗设备质量控制体系的实际应用效果已在溧阳市人民医院实验区得到验证。第一季度共对28个护理单元进行了质量评估，检查主题为护理信息专项护理质量督导总结。检查内容包括个人数字助理（PDA）扫描执行情况的调查，以及急救生命支持类医疗设备维护状态的核查。PDA扫描情况调查涵盖在督导任务期间，对各科室所有住院患者执行PDA扫描（输液、给药、检验、注射及抽血）情况的现场抽查。第一季度质量检查中发现的问题详见表1。支持系统性能与预测输出的额外结构化数据集见补充文件1。
如表1所示，在第一季度检查期间共记录了139起与PDA相关的异常事件。最常见的问题是未使用PDA扫描（75例，占54%），其次是条形码显示故障（24例，占17.3%）。这两类问题合计占所有记录问题的71.3%。其他问题包括门诊口服药物错误（18例，占12.9%）、手动签名（9例，占6.5%）、术前用药扫描问题（7例，占5%）、未扫描.......
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支持向量机模型已广泛应用于工业和医疗保健领域的预测性评估与异常检测。在医疗技术管理领域，机器学习也越来越多地被用于医疗设备可靠性预测及维护决策支持，包括除颤器和呼吸机等高危急救设备，以提高设备可用性并减少计划外停机时间26,27。支持向量机分类器在医疗诊断与预测性分析应用中也已被系统综述为有效方法，其中包括为提升复杂数据分布下泛化能力与性能而设计的混合型及优化增强型变体28。与先前报道的基于优化的支持向量机方法相比，本研究提出的ISSA-SVM框架融合了混沌初始化、反向学习和混合扰动机制，以增强探索与开发之间的平衡。不同于许多主要关注孤立数据集分类准确率的基于优化的支持向量机应用，本研究将预测建模直接整合到结构化的医院质量控制工作流程中，将模型输出与运行维护指标及PDCA循环相连接。这一整合使所提出的框架区别于独立的基于优化的支持向量机模型。
从方法论角度来看，本研究的科学贡献在于将基于元启发式优化的机器学习方法系统地.......
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作者声明不存在利益冲突。
本工作得到2023年江苏省高校医学教育协同创新基金一般项目资助，项目名称为 "急救生命支持仪器设备信息化护理质量控制指标体系的构建与应用" （项目编号：JDYY2023158）
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 麻醉机 | SZEMENTMD Medical Technology Co. | A5 麻醉工作站 (B0DS4BFXZ7) | 用于在急诊手术过程中实施和监测麻醉的设备 |
| 计算工作站 | Intel Corporation | Intel Core i7-10700 CPU，16 GB RAM | 用于训练和评估机器学习模型的硬件平台 |
| 除颤器 | 通用医疗设备制造商 | LIFEPAK 15 监护仪/除颤器 (B0DZTRH229) | 用于危及生命的心律失常的紧急心脏复苏设备 |
| 戴明环（PDCA）方法 | 不适用 | PDCA 质量管理循环 | 用于医院设备管理的持续质量改进框架 |
| 核主成分分析模块 | scikit-learn 开发者 | RBF 核实现 | 在支持向量机分类前用于降维 |
| 医疗设备维护监控系统（CMMS） | DAWEI 医疗信息技术公司 | 医院设备管理系统 v3.2 (B0D4YDKLPJ) | 用于收集设备维护日志、检查记录和运行监测数据 |
| NumPy 数值计算库 | NumPy 开发者 | 版本 1.23 | 用于数值数组运算和科学计算 |
| Pandas 数据处理库 | Pandas 开发团队 | 版本 1.5 | 用于数据预处理、数据集整合和结构化数据管理 |
| Python 编程环境 | Python 软件基金会 | Python 3.9 | 用于机器学习模型开发的核心编程环境 |
| scikit-learn 机器学习库 | scikit-learn 开发者 | 版本 1.2.2 | 支持向量机（SVM）分类器的实现 |
| 麻雀搜索算法优化模块 | 自定义 Python 实现 | ISSA-SVM 优化框架 v1.0 | 用于优化 SVM 超参数的元启发式算法 |
| SPSS 统计分析软件 | IBM Corporation | SPSS Statistics 版本 25.0 | 用于模型输出结果的统计分析和描述性评估 |
| 呼吸机 | XNPINDA 医疗设备有限公司 | ICU 呼吸机系列 V860 (B0DR8X724D) | 用于危重患者辅助通气的急救生命支持医疗设备 |
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