SSA Optimize Edilmiş SVM kullanarak acil yaşam destek tıbbi ekipmanları için bilgi temelli kalite kontrol sistemi

Özet

Protokol, acil yaşam destek tıbbi ekipmanları için hemşirelik kalite kontrol indeks sisteminin oluşturulmasını açıklar; takip için vektör makine modellerini birleştirir.

Özet

Şu anda tıp kurumları, hemşire personeline cihaz ve ekipman yönetiminde yardımcı olmak için bilgi platformlarını kullanan kapsamlı ve güvenilir bir kalite kontrol gösterge sistemine sahip değildir. Bu sorunu ele almak için, acil yaşam destek tıbbi ekipmanları için yönetim gereksinimleri, hemşirelik operasyon prosedürleri ve kalite standartlarına dayanarak hemşirelik kalite kontrol endeksi sistemi tasarlandı. Bu indeks sistemi, ekipmanın bilgi tabanlı izlenmesini kolaylaştırmak için geliştirilmiş bir destek vektör makinesi (SVM) modeli kullanır ve cihazların kusurlu yönetimi ve standart dışı kullanımını iyileştirmek için rehberlik sağlamayı amaçlar. Sonuçlar, kalite kontrol sisteminin bilgi tabanlı izlemesi altında her departmanda tıbbi emirlerin tarama ortalama uygulama oranının %80'i aşabileceğini göstermektedir. Çoğu departmanda ekipmanın zamanında bakım oranı %90'ı aşabilir, sadece birkaç istisna hariç. Araştırma amaçlı tasarlanmış bu acil yaşam destek tıbbi ekipmanları kalite kontrol sistemi, çeşitli departmanlarda ekipman bakımını etkili bir şekilde izleyebilir ve cihaz ile ekipmanların standartlaştırılmış yönetimi ve kullanımını sağlayabilir ve teşvik edebilir.

Giriş

Ventilatörler, anestezi makineleri, defibrilatörler gibi acil yaşam destek tıbbi ekipmanları, acil tıbbi durumlarda hastaların hayati belirtilerini korumak veya onarmak için kritik bir rol^{oynar 1}. Tıbbi teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte, bu cihazlar kritik hasta hastaların kurtarılmasında ve hayati belirtilerin korunmasında kritik hale geldi. Bu cihazlar her zaman tam işlevsellik ve kullanılabilirliklerini sağlamalıdır; çünkü hastanın hayatı tehlikedeyken ekipmanda herhangi bir arıza yaşanır, zamanında kurtarma^{işlemlerini engelleyebilir.} Tıbbi ekipmanların sağlam bir kalite kontrol sistemi, normal çalışmasını sağlamak için hayati öneme sahiptir. Etkili bir kalite kontrol sistemi kurulup sürdürülerek tıbbi ekipmanların arıza oranı düşürülebilir, ekipman kullanım kalitesi garanti altına alınabilir, tıbbi ekipmanın güvenilirliği ve hizmet ömrü artırılabilir ve bakım maliyetleri^{düşürülebilir 4,5}. Son kanıtlar, yapılandırılmış bakım ve kalite kontrol programlarının—bilgi sistemleri tarafından desteklenen—bakım faaliyetlerinin izlenebilirliğini artırdığını, önlenebilir kesinti süresini azalttığını ve hastane ekipman yönetimi için klinik mühendislik karar alma süreçlerini güçlendirdiğini^{daha da vurgulamaktadır 6,7}. Ayrıca, veri odaklı ve yapay zeka yaklaşımları üzerine artan araştırmalar, öngörücü modellerin hastane cihazları için önleyici bakım planlamasını ve erken arıza riski belirlemesini destekleyebileceğini, böylece güvenilirliği ve operasyonel hazırlığı^{artırabileceğini göstermektedir 8,9,10}.

Geleneksel destek vektör makinesi (SVM), desen tanıma ve makine öğreniminde yaygın olarak uygulanır; ancak performansı, ilgili parametrelerin ve çekirdek fonksiyonlarının seçimiyle^{sınırlıdır 11}. Buna göre, metasezgisel optimizasyon makine öğrenimiyle giderek daha fazla entegre edilip, model parametrelerini ayarlamak ve genellemeyi iyileştirmek için, özellikle sağlık operasyonel verileriyle ilgili doğrusal olmayan ve yüksek boyutlu^{koşullarda 12}. Acil yaşam destek tıbbi ekipmanlarının karmaşıklığı ve kullanım ortamının özgünlükleri nedeniyle, kalite kontrolü konusunda sistematik araştırmalar şu anda eksik bulunmaktadır. Ayrıca, önceki çalışmalar hastane bakım uygulamalarında ve kalite izleme iş akışlarında kalıcı heterojenlik olduğunu belirtir; bu da bölümler arasında standartlaştırmayı ve zamanında düzeltici önlemleri sınırlayabilir¹³. Ancak mevcut çalışmalar, genellikle yapılandırılmış hastane kalite göstergelerini, bulanık ağırlıklandırma mekanizmalarını ve meta-sezgisel optimize edilmiş sınıflandırma modellerini birleşik bir yönetişim mimarisi içinde resmi olarak entegre etmeden öngörücü bakım modeli veya kalite yönetim sistemlerini izole olarak incelemiştir. SVM ve Serçe Arama Algoritması (SSA) endüstriyel tahmin görevlerinde uygulanmış olsa da, acil yaşam destek tıbbi ekipmanları için hastane kalite kontrol iş akışlarına sistematik olarak entegre edilmesi yeterince araştırılmamıştır. Bu çalışma, hesaplamalı optimizasyon, yapılandırılmış gösterge değerlendirmesi ve kurumsal kalite yönetişimini tek bir operasyonel çerçevede birleştirerek kendini ayırt eder. Böyle metodolojik ayrım, pratik yorumlanabilirliği ve kurumsal ölçeklenebilirliği sınırlar. Yukarıdaki hususlara dayanarak, mevcut çalışma aşağıdaki araştırma sorularını ele almayı amaçlamaktadır: (i) ISSA optimize edilmiş bir SVM modeli, acil yaşam destek tıbbi ekipmanlarının kalite kontrol sınıflandırmasında optimize edilmemiş yaklaşımlara kıyasla öngörücü performansı artırabilir mi? (ii) Yapılandırılmış gösterge ağırlıklandırması, bulanık değerlendirme ve meta-sezgisel optimizasyonun entegrasyonu, hastane ekipman kalite kontrol sistemlerinin operasyonel etkinliğini ve standartlaştırmasını artırabilir mi?

Buna uygun olarak, bu çalışmanın temel araştırma hipotezi, ISSA optimize edilmiş bir SVM modelinin PDCA tabanlı bir kalite kontrol mimarisine gömmenin, geleneksel kalite izleme yöntemlerine kıyasla öngörü doğruluğunu, dayanıklılığını ve operasyonel yorumlanabilirliği önemli ölçüde artıracağıdır.

Bu amaçla, acil yaşam destek tıbbi ekipmanlarının kalite kontrol sistemini optimize etmek için ilgili algoritmalar incelenmektedir. SVM'nin yeteneğini daha da artırmak için Serçe Arama Algoritmasına (SSA) dayalı geliştirilmiş bir SVM modeli önerilmektedir. SVM'nin ilgili parametrelerinin optimize edilmesi, modelin genelleme yeteneğini artırır, doğrusal olmayan ve yüksek boyutlu verilerin işlenmesinde daha sağlam hale getirir ve kalite kontrol sistemlerinde pratik performansını artırır.

Bu çalışmanın özel hedefleri şunlardır: (i) acil yaşam destek tıbbi ekipmanları için hiyerarşik bir kalite kontrol göstergesi sistemi oluşturmak; (ii) Serçe Arama Algoritması kullanarak bir SVM sınıflandırma modeli geliştirmek ve optimize etmek; ve (iii) optimize edilmiş öngörücü modeli, PDCA odaklı bir hastane kalite kontrol sistemine entegre ederek operasyonel fizibilitesini ve performansını değerlendirmek.

Bu çalışmanın temel yeniliği, SVM modelinin temel parametrelerini optimize etmek için SSA'nın tanıtılmasında ve böylece modelin veri işleme kapasitesini ve genelleme performansını artırmaktadır. Bu model daha sonra acil yaşam destek tıbbi ekipmanlarının kalite kontrolünün bilgi temelli izlenmesine uygulandı. Pratik uygulama açısından, önerilen çerçeve, rutin olarak mevcut hastane bilgi kaynakları (örneğin, ekipman bakım günlükleri, denetim/kullanım kayıtları ve barkod ile Kişisel Dijital Asistan (PDA) ile ilgili operasyonel veriler) kullanılarak uygulanabilir; böylece ek özel algılama altyapısı gerektirmeden fizibilite desteklenebilir. Buna göre, bu çalışma, PDCA tabanlı bir hastane kalite kontrol mimarisi içinde yapılandırılmış gösterge ağırlıklandırması, bulanık değerlendirme ve ISSA optimizasyonu ile optimize edilmiş SVM modellemesini birleştiren metodolojik olarak entegre bir çerçeve önerip ampirik olarak doğrulayarak katkıda bulunmaktadır.

Protokol

Çalışma protokolü, etik inceleme için Çin'in Jiangsu Eyaleti'ndeki Liyang Halk Hastanesi Etik Komitesi'ne sunuldu (Proje Onay No. JDYY2023158, protokol sürüm 1.0, 09 Şubat 2023 tarihli). Çalışma, hastanenin bilgisayarlı bakım yönetim sisteminden (CMMS) elde edilen kimliği çıkarılmış hastane ekipman yönetim ve bakım kayıtlarını kullandı. Veri setinde hasta düzeyinde klinik veri, kişisel tanımlayıcılar veya biyolojik örnekler bulunmamaktadır. Araştırma, insan katılımcılar olmadan kurumsal ekipman yönetim verilerini içerdiği için, kurumsal araştırma yönetişim yönergeleri ve İyi Klinik Uygulama (GCP) gerekliliklerine uygun olarak bilgilendirilmiş onay gerekmemiştir. Model geliştirme, optimizasyon, doğrulama ve tekrarlanabilirliği destekleyen tüm veri setleri—gösterge tanımları, SSA optimizasyon günlükleri, parametre yapılandırmaları ve tahmin çıktıları dahil— Ek Dosya 1'de sağlanmıştır.

Acil yaşam destek tıbbi ekipmanları için kalite kontrol sisteminin inşası
Acil yaşam destek tıbbi ekipmanları için kalite kontrol sisteminin geliştirilmesi, birden fazla tarafın katılımını gerektirir. Kalite kontrol sisteminin bütünlüğü ve etkinliği, birden fazla departman ve personel arasındaki iletişim ve müzakere yoluyla defalarca gösterilmekte ve kapsamlı, bilimsel bir kalite kontrol sistemi inşa ^{edilmiştir 14,15}. Çalışma, göstergeleri seçmek ve kalite kontrolü için ilgili sistemler oluşturmak amacıyla kalite yönetimi ve diğer yönetim alanlarında yaygın olarak kullanılan Deming Ring yöntemini benimsedi. Bu yaklaşım, döngüsel tekrarın dört aşamasıyla sürekli gelişim ve öğrenmeyi sağlar. Deming Halkası teorisine dayanan acil yaşam destek tıbbi ekipmanlarının kalite kontrol sistemi Şekil 1'de sunulmaktadır.

Kalite kontrol çerçevesinin tekrarlanabilirliğini sağlamak için, PDCA döngüsü yapılandırılmış bir uygulama prosedürü ile operasyonel hale getirilmiştir. Planlama aşamasında, ekipman kapsamı, katılımcı bölümler arasında ventilatörler, anestezi makineleri ve defibrillatörler gibi acil yaşam destek tıbbi ekipmanlarını kapsayacak şekilde tanımlandı. Hastanenin bilgisayarlı bakım yönetim sistemi (CMMS)¹⁶ kullanılarak dijital ekipman envanteri oluşturuldu ve her cihaza izlenebilirliği sağlamak için benzersiz bir kimlik numarası atandı. Ekipman türü, üretici veya model, departman konumu, satın alma tarihi, risk sınıflandırması, denetim aralığı ve tam bakım geçmişi gibi temel özellikler CMMS içinde kaydedildi (detaylı ekipman düzeyinde veri seti yapısı için Ek Dosya 1'e bakınız). Her değerlendirme göstergesi için operasyonel tanımlar formüle edildi. Örneğin, bakım zamanında yapılması, planlanan bakım tarihinden itibaren önceden belirlenmiş bir gün sayısı içinde tamamlanması olarak tanımlandı ve denetim uyumu, tamamlanan denetim sayısının gerekli denetimlerin %100 çarpmasıyla hesaplandı. Sorumluluklar klinik mühendislik personeline, ekipman kullanıcılarına ve departman süpervizörlerine açıkça atanmış, rutin raporlama aralıkları aylık ve üç aylık olarak tanımlanmıştır.

Uygulama aşaması:
Uygulama aşamasında, CMMS'den önleyici bakım iş emirleri, denetim günlükleri, düzeltici bakım raporları ve ekipman arıza kayıtları dahil olmak üzere yapılandırılmış kayıtlar çıkarıldı. Bu veriler, veri tutarlılığını sağlamak için ekipman tanımlayıcıları ve zaman damgası eşleştirmesi kullanılarak barkod veya elde taşınan cihaz tarafından oluşturulan operasyonel kayıtlarla entegre edildi. Önleyici bakım ve denetim faaliyetleri, kurumsal standart işletim prosedürlerine (SOP) uygun olarak yürütüldü ve tüm tamamlanma süreleri, bulgular, düzeltici işlemler ve doğrulama sonuçları CMMS'de belgelendi.

Denetim aşaması:
Denetim aşamasında, doğruluk ve güvenilirlik sağlamak için veri doğrulama ve kalite güvence prosedürleri gerçekleştirildi. Tekrarlanan kayıtlar kaldırıldı, eksik değerler değerlendirildi ve ekipman tanımlayıcıları departman veri setleri arasında uzlaştırıldı. Temel tanımlayıcılar veya zaman damgası bilgisi olmayan kayıtlar sonraki analizlerden hariç tutuldu. Gösterge değerleri hem departman hem de ekipman kategorisi seviyelerinde hesaplandı ve özet kalite kontrol raporları oluşturuldu. Değerlendirme eşikleri şu şekilde önceden tanımlandı: ≥ %90 uyum mükemmel, %80–89 kabul edilebilir, %70–79 "iyileştirme gerekli" ve %70 <70 zayıf olarak kategorize edildi. Bu eşikler, standartlaştırılmış performans derecelendirmesini sağlamak için bölümler arasında eşit şekilde uygulandı. Rastgele bir kayıt alt kümesi, veri bütünlüğünü doğrulamak için orijinal sistem kayıtlarıyla çapraz doğrulandı.

Eylem aşaması:
Eylem aşamasında, eksiklikler ve iyileştirme fırsatları belirlemek için performans sonuçları gözden geçirildi. Düşük performans gösteren göstergeler için, iş akışı gecikmeleri, yetersiz personel, tedarik zinciri kesintileri veya dokümantasyon eksiklikleri gibi temel nedenler sistematik olarak analiz edildi. Düzeltme önlemleri formüle edildi; bakım aralıkları, yükseltme eşikleri veya denetim mekanizmaları dahil olmak üzere ayarlamalar yapıldı. Bu değişiklikler, sürekli kalite iyileştirmesini desteklemek için sonraki PDCA döngüsünde^{uygulanmıştır 17}.

Planlama aşaması:
Planlama aşamasında, ekipman kalite kontrol sistemi kullanıldıktan sonra ulaşılacak hedefleri netleştirmek için araştırmalar yapıldı; Aynı zamanda, bir sonraki aşama için çalışma planı hazırlandı. Uygulama aşamasında, acil yaşam destek tıbbi ekipmanları için önceki aşamanın kalite kontrol sistemine dayanarak organizasyonel yönetim sistemi, ekipman kullanım süreci yönetim sistemi ve ekipman güvence kalite kontrol sistemi inşa edilmesi üzerine araştırmalar yapıldı ve ilgili değerlendirme göstergeleri^{belirlendi 18}. Denetim aşamasındaki araştırmalar, önceki aşamadaki ilgili değerlendirme göstergeleri kullanılarak tıbbi kurumların kalite kontrol seviyelerini değerlendirmiş ve puanlamıştır. İşleme aşamasında, önceki aşamanın değerlendirme sonuçları özetlendi, kalite kontrol sistemindeki sorunlar analiz edildi ve bir sonraki döngüde tespit edilen sorunlar ele alınmak için iyileştirmeler yapıldı. Yukarıdaki yöntemlere dayanarak, Şekil 2'de gösterildiği gibi acil yaşam destek tıbbi ekipmanlarının kalite kontrolü için bir süreç modeli oluşturulmuştur.

Bu modelde (Şekil 2), ekipman tipi ve kalite kontrol seviyesi ilgili tıbbi kurumların gereksinimlerine göre belirlenmiştir. Daha sonra, ekipmanın kalite kontrol seviyesini değerlendirmek için bir değerlendirme sistemi kuruldu. Değerlendirme sonuçlarına dayanarak, ekipman kalite kontrol sistemi optimize edildi ve geliştirildi. Bu süreçte, tıbbi ekipman kullanımını standartlaştırmak ve ekipmanın sürekli etkin durumda kalmasını sağlamak için ilgili sistemler bilimsel olarak kuruldu. Tıbbi kurumlar, kalite kontrol sistemini daha da optimize etmek için düzenli olarak kalite kontrol raporları yazmalı, veri analizi yapmalı ve ilgili içeriğin performansını değerlendirmelidir. Yukarıda bahsedilen döngü sayesinde, acil yaşam destek tıbbi ekipmanlarının kalite kontrol sistemi kademeli olarak geliştirilebilir. Acil yaşam destek tıbbi ekipmanlarının yüksek risk, yüksek düzenleyici gereksinimleri, çok işlevselliği ve karmaşıklığına yanıt olarak, bu çalışma acil yaşam destek tıbbi ekipmanlarının kalite kontrol sistemini üç bölüme ayırmıştır; bunlar arasında organizasyon yönetim sistemi, ekipman kullanım sistemi ve ekipman güvence kalite kontrol sistemi¹⁹ bulunmaktadır. Ağırlıklandırma sürecine klinik mühendislik ve hastane ekipman yönetimi alanında 12 uzmandan oluşan bir panel katıldı (uzman ağırlıklandırma matrisi ve bulanık değerlendirme girdileri için Ek Dosya 1'e bakınız). Her uzman, üç alt sistemi bağımsız olarak 5 puanlık bir Likert ölçeğiyle (1 = çok düşük önemlilik, 5 = çok yüksek önemlilik) puanladı. Toplanan puanlar toplandı ve sonraki ağırlıklandırma analizi için üçgen bulanık sayılara dönüştürüldü. Her alt sistemin ağırlık puanları daha sonra denklem (1) kullanılarak hesaplandı.

(1)

Burada, her alt sistemin ağırlıklı ortalama ağırlık puanını temsil eder, M uzman sayısıdır ve i her alt sistemin katsayısıdır. Yukarıdaki hesaplama sonuçları alındıktan sonra, her alt sistemin ağırlık puanlarını almak için kesin değerlere dönüştürüldü. Dönüşüm denklem (2)'de belirtilmiştir.

(2)

Burada, W_i her alt sistemin ağırlık puanıdır, l göstergenin en düşük puanıdır, m göstergenin en muhtemel puanıdır ve u göstergenin en yüksek puanını temsil eder. Pratik hesaplamada, üçgen bulanık sayılar (l, m, u) olarak temsil ediliyordu; bu da sırasıyla en düşük, en olası ve en yüksek uzman puanlarına karşılık geliyordu. Defuzzification, bulanık ağırlıkları sonraki nicel analiz için net değerlere dönüştürmek amacıyla (l + m + u) / 3 olarak tanımlanan centroid yöntemiyle gerçekleştirilmiştir. Araştırma yoluyla oluşturulan ekipman kalite kontrol göstergeleri için üç seviyeli değerlendirme sistemi, Şekil 3'te sunulmaktadır (ayrıntılı gösterge tanımları, değerlendirme kriterleri ve bulanık üyelik fonksiyonları Ek Dosya 1'de sunulmuştur).

Her göstergenin üyelik fonksiyonları denklem (3)'te belirtilmiştir.

(3)

Burada, μ(x) her gösterge puanının üyelik fonksiyonunu temsil eder ve x her göstergenin puanını temsil eder. Üyelik değerleri, her gösterge puanı için programatik olarak hesaplandı ve nihai puanlamadan önce önceden tanımlanmış kalite kategorilerine ait olma derecesini belirlemek için kullanıldı.

Sparrow arama algoritmasına dayalı geliştirilmiş destek vektör makinesi modeli
SVM modeli ve hesaplama ortamı
SVM, makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan bir algoritmadır; özellikle kategorize etme ve tahmin analizi için. Tüm hesaplamalı deneyler Anaconda ortamında Python 3.9 kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Destek Vektör Makinesi (SVM) sınıflandırıcısı, scikit-learn kütüphanesi (sürüm 1.2.2) kullanılarak uygulanmıştır. Sayısal hesaplama ve veri işleme NumPy (sürüm 1.23) ve Pandas (sürüm 1.5) kullanılarak gerçekleştirildi. Deneyler, Intel i7 işlemci ve 16 GB RAM ile donatılmış bir iş istasyonunda gerçekleştirildi. SPSS 25.0, model çıktılarının istatistiksel karşılaştırması ve tanımlayıcı analizi için kullanıldı. SVM modeli, acil yaşam destek tıbbi ekipmanlarının tarihsel kalite kontrol verilerini analiz etmek, acil yaşam destek tıbbi ekipmanlarının kalitesini doğru şekilde tahmin etmek ve bu ekipmanın kalitesi üzerinde kontrol sağlamak^{için uygulanmıştır 20}.

SSA tabanlı optimizasyon için motivasyon
Lojistik regresyon, karar ağaçları ve optimize edilmemiş SVM modelleri gibi daha basit sınıflandırma yöntemleri öngörücü bakım çalışmalarında yaygın olarak uygulansa da, bu çalışmadaki ön karşılaştırmalı analiz, doğrusal olmayan ve yüksek boyutlu gösterge koşullarında genelleştirme kararlılığının azaldığını göstermiştir. Acil yaşam destek tıbbi ekipman kalite göstergeleri, çok kollineerlik, doğrusal olmayan etkileşimler ve bölümler arasında heterojen dağılımlar gösterir. Bu nedenle, hiperparametre ayarlama dayanıklılığını artırmak ve sınıflandırma sınır kararlılığını geleneksel ızgara arama veya varsayılan parametre yaklaşımlarına kıyasla iyileştirmek için metasöristik optimize edilmiş bir SVM çerçevesi benimsenmiştir.

Sert kenarlı ve yumuşak marjlı SVM formülasyonu
SVM, farklı veri kategorileri arasındaki farkı en üst düzeye çıkaran bir hiper düzlem keşfetmek için uygulanır. Doğrusal olarak ayrılabilir veriler için, SVM iki sınıf arasındaki marjı en üst düzeye çıkaran optimal bir hiperdüzlem arar. Doğrusal olarak ayrılabilir veriler için, SVM'nin amacı, model karmaşıklığını en aza indirmek ve tüm eğitim örneklerinin doğru şekilde sınıflandırılmasını sağlamaktır; bu da denklem (5)^21'de gösterilmiştir.

min (1/2) ||w||²

tabii: y_i (w^T x_i + b) ≥ 1, i = 1, 2, ..., n (5)

(5) denkleminde, w hiperdüzlem normal vektörüdür, b önyargı terimi, y_i örneklemin sınıf etiketi ve x_i örneklemin özellik vektörüdür. Pratik durumlarda, veri genellikle doğrusal olarak ayrılamaz. Slack değişkenleri ekleyerek soft-margin SVM, bazı örneklerin aralık kurallarını ihlal etmesine izin verir; yumuşak marjlı SVM'nin optimizasyon problemi denklem (6)^22'de gösterilmiştir.

(6)

(6) denkleminde, C ceza parametresi ve gevşeklik değişkenidir.

Çekirdek fonksiyonu ve karar fonksiyonu
SVM, doğrusal olmayan ayrılabilir verileri yüksek boyutlu bir uzaya eşlemek için çekirdek fonksiyonları kullanır. Yaygın çekirdek fonksiyonları arasında lineer çekirdek, polinom çekirdek ve Gauss radyal baz çekirdeği bulunur. Bunlar arasında, Gauss radyal bazlı çekirdekler güçlü doğrusal olmayan eşleme yeteneklerine sahiptir ve karmaşık doğrusal olmayan problemler için uygundur. Ayrıca, denklem (7)^23'te gösterildiği gibi parametreleri ayarlayarak karar sınırının genişliğini kontrol edebilirler.

(7)

(7) denkleminde , γ karar sınır ayarlama parametresidir. Çok çekirdekli SVM, farklı çekirdek fonksiyonlarını birleştirerek sınıflandırma performansını artırabilir. SVM optimizasyon problemlerinin çözümü çoğunlukla Lagrange çarpan yöntemine ve çift problem çözümüne dayanır; Son sınıflandırma karar fonksiyonu denklem (8)'de sunulmaktadır.

(8)

(8) denkleminde, α_i Lagrange çarpanıdır. SVM, pratik uygulamalarda çeşitli parametreleri içerir ve parametre ayarları makul değilse, bu SVM'nin sınıflandırma ve tahmin performansında düşüşe yol açabilir.

SSA tabanlı hiperparametre optimizasyonu
SVM performansını artırmak için SSA hiperparametre optimizasyonu için kullanıldı. Bu çalışmada, SSA, daha az kontrol parametresi gerektirdiği, rekabetçi yakınsama hızı gösterdiği ve doğrusal olmayan ve yüksek boyutlu kalite kontrol veri setleri için faydalı olan güçlü küresel arama yeteneği sunduğu için yaygın kullanılan diğer meta-söristik optimizasyon yöntemleri (örneğin, Genetik Algoritma (GA) ve Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO)) üzerinden seçildi. Ayrıca, SSA'nın keşif–takipçi–uyarı mekanizması, keşf ve sömürü dengesini güçlendirir; bu da hiperparametre ayarlama sırasında yerel optimalardan kaçma olasılığını, karmaşık uygunluk ortamları altında erken yakınsayabilecek yöntemlere kıyasla artırır. GA ve PSO ile karşılaştırıldığında, SSA erken iterasyonlarda daha güçlü keşif yeteneği ve sonraki aşamalarda daha iyi yakınsamaya kararlılık sağlar; bu, doğrusal olmayan ilişkiler ve çoklu kollineerlik içeren heterojen hastane ekipman veri setlerinde SVM hiperparametrelerinin optimize edilmesi için faydalıdır.

Özellikle, SSA, ceza parametresi (C) ve çekirdek ile ilgili parametre(ler) dahil olmak üzere anahtar SVM hiperparametrelerini optimize etmek için kullanıldı (örneğin, radyal baz fonksiyonu (RBF) çekirdeği için γ). Bu çalışmada, SSA 30 birey nüfus büyüklüğü ve maksimum 100 yineleme sayısı ile yapılandırıldı. Keşfedenler, takipçiler ve uyarı veren bireylerin oranları sırasıyla yaklaşık %20, %60 ve %20 olarak belirlendi. Yakınsamaya tolerans eşiği 1 × 10⁻⁶ olarak tanımlandı. SVM hiperparametreleri için arama aralıkları logaritmik ölçekte tanımlanmış, ceza parametresi (C) ve çekirdek parametresi (γ) [10⁻³, 10³] içinde sınırlanmıştır. Her serçe bireyi bir aday çözüm vektörü [C, γ] kodladı ve Bernoulli kaotik bir eşleme, popülasyonu önceden tanımlanmış sınırlar içinde başlatmak için kullanıldı; böylece çeşitlilik artırıldı ve erken yakınsama olasılığı azaltıldı. Çok çekirdekli bir strateji benimsendiğinde, çekirdek ağırlık katsayıları da karar değişkeni olarak kabul edildi. SSA uygunluk fonksiyonu, doğrulama kümesindeki sınıflandırma hatası (veya eşdeğer olarak 1 − doğruluk) olarak tanımlanmıştır; böylece doğrudan daha iyi genelleme performansını hedeflemiştir (optimizasyon süreci, yineleme günlükleri ve parametre yapılandırması Ek Dosya 1'de sağlanmıştır). Parametre arama aralıkları (sınırları) uygulanabilir ve kararlı çözümler sağlamak için önceden tanımlanmıştır (örneğin, C ∈ [10⁻³, 10³], γ ∈ [10⁻³, 10³]) (ayrıntılı arama alanı Ek Dosya 1'de özetlenmiştir) ve son parametre seti, SSA tarafından durdurma kriterine (maksimum yinelemeler veya yakınlaşma toleransı) göre geri getirilen küresel en iyi çözüm olarak seçilmiştir. Tekrarlanabilirliği sağlamak için ara optimizasyon kontrol noktaları tanımlandı. Yakınsama, ardışık yinelemeler arasında doğrulama uygunluk değerindeki değişimin ardışık beş yineleme için 1 × 10⁻^6'dan az olması veya maksimum yineleme sayısı (100) ulaşıldığında sağlandığı kabul edilir. Optimizasyon sırasında %80 doğruluk doğruluğu kabul edilebilir ≥sayıldı. Küresel en iyi uygunluk değeri ve ilgili parametre vektörü [C, γ] her yinelemede kaydedildi ve optimizasyon sürecinin izlenebilirliğini sağladı.

SSA algoritması ve konum güncelleme mekanizması
SSA, serçelerin yiyecek arayışlarında davranışlarını simüle eden popülasyon tabanlı akıllı bir optimizasyon algoritmasıdır ve üç rolü içerir: keşfeden, takipçi ve uyarı. SSA uygulaması sırasında, bir serçe popülasyonu belirlemek, konumunu ve hızını başlatmak ve popülasyondaki her serçenin uygunluk puanını hesaplamak önemlidir. Bu süreçte, keşif eden kişi, (9)²⁴ denkleminde belirtildiği gibi, konumunu sürekli güncellemek zorundadır.

(9)

(9) denkleminde, i serçesinin başlangıç popülasyonundaki t tekrarında konumudur, β adım boyutudur, φ zayıflama faktörüdür, T_max maksimum maksimum tekrarlama sayısıdır ve N(0,1) standart normal dağılım rastgele sayısıdır. Takipçinin konumu da keşfedenin konumuna göre değişirdi; Takipçi konumunun güncellenmesi formülü denklem (10)'da gösterilmiştir.

(10)

(10) denkleminde, mevcut keşifçinin en iyi konumu ve λ öğrenme faktörüdür. Uyarının yeri de buna göre değişti; konumunun güncellenmesi formülü denklem (11)'de gösterilmiştir.

(11)

(11) denkleminde, rastgele seçilmiş başka bir serçenin konumu ve δ uyarının güncelleme adım boyutudur. Bu süreçte, maksimum tekrarlama sayısı sağlanırsa veya koşullar sağlanırsa yineleme durdurulabilir. SSA, popülasyonu oluştururken ve başlatırken rastgele üretim yöntemi kullanır. Ancak, serçe bireyleri üretilirken, bu yöntem bireylerin çoğunluğunun aynı bölgede oluşmasına yol açabilir ve bu da son derece dengesiz popülasyon dağılımına yol açabilir. Bu arama süreci yerel optimalara düşebilir. Bu soruna yanıt olarak, çalışma, serçe popülasyonları için başlatma üretim mekanizması olarak Bernoulli haritalamasını ve ters öğrenme mekanizmasını benimsemeyi önermektedir. Bernoulli haritası, [0,1] aralığında ayrık zamanlı dinamik bir sistem olarak tanımlanan matematiksel kaotik bir haritadır ve yineleme kuralı (12) denkleminde gösterilmiştir.

a_n+1 = {_{a n} / (1 − a_n), eğer 0 ≤ a_n < 1/2

(_{a n} − 1) / a_n, eğer 1/2 ≤_{a n} ≤ 1 } (12)

(12) denkleminde, n kaotik yineleme sayısıdır ve _n Bernoulli haritalama değeridir. SSA ilerledikten sonra popülasyon çeşitliliği hızla azalır ve algoritma yerel optimalara düşer. Bu nedenle, çalışma, algoritmanın bu sınırlamayı ele almasını teşvik etmek için karışık bir bozulma mekanizması getirilmesini önermektedir. Araştırma için tasarlanan karma bozulma mekanizması iki tekniğe dayanır: ateşböceği algoritması ve Şekil 4'te gösterildiği gibi Gauss mutasyonu.

SSA'nın her tekrarından sonra, karma pertürbasyon mekanizması serçe popülasyonunun durgunluğunu tespit etmek için uygulanır; Şekil 4'te gösterildiği gibi. Durgunluk gerçekleşirse, ateşböceği algoritması serçe popülasyonunu rahatsız eder. Serçe popülasyonunun ateşböceği bozulması, (13) denkleminde gösterildiği gibi, ateşböceklerinin serçelere çekiminin tahminini gerektirir.

(13)

(13) denkleminde, β₀ bireyin başlangıç çekiciliği, θ ışık yoğunluğu absorbsiyon katsayısı ve r iki birey arasındaki mesafedir. Ateşböceklerinin konumu, (14) denkleminde gösterildiği gibi bireysel çekiciliğe göre güncellenir.

(14)

(14) denkleminde, t yinelemesindeki i ateşböceğinin konumudur, b_en iyi ateşböceğinin mevcut optimal konumudur, ε rastgele adım boyutu parametresidir ve e normal dağılımdan çıkarılan rastgele vektördür. Serçe popülasyonu durgunlaşmazsa, denklem (15)'te gösterildiği gibi, mevcut optimal serçe bireyinde Gauss mutasyonu gerçekleştirilir.

(15)

(15) denkleminde σ standart sapmadır. Serçe popülasyonunun muamelesinden sonra, yeni pozisyonun kabulü açgözlülük ilkesine göre belirlenir. Yeni konumun uygunluk değeri mevcut konumdan daha iyiyse, yeni konum kabul edilir; aksi takdirde, orijinal konum korunur.

Şekil 5'te gösterildiği gibi, Geliştirilmiş Serçe Arama Algoritması'nın (ISSA) çalışma süreci öncelikle serçe popülasyonunun başlatılmasını, bireysel serçelerin uygunluk değerlerinin hesaplanmasını ve uygunluk değerlerine göre keşfedenler, takipçiler ve uyarıların bölünmesini ve bu üç serçe kategorisinin konumlarının iyileştirilmiş bir konum güncelleme formülü ile yinelemeli olarak güncellenmesini içerir. Ateşböceği algoritması ve Gauss mutasyonuna dayalı karışık bir pertürbasyon mekanizması, algoritmanın küresel arama yeteneğini artırmak için tanıtıldı. Bu arada, algoritmanın yakınsama hızını ve hassasiyetini daha da artırmak için elit bir ters öğrenme yöntemi kullanıldı. Son olarak, yukarıdaki süreç durdurma kriterinin yerine getirildiği ve en iyi çözüm üretildiği sürece tekrarlanmıştır.

Veri işleme ve model eğitimi
Veri seti, sınıf dengesini korumak için %70 eğitim verisi, %15 doğrulama verisi ve %15 bağımsız test verisi olarak katmanlı örnekleme kullanılarak bölünmüştür (çapraz doğrulama ve veri bölme yapısı Ek Dosya 1'de detaylandırılmıştır). Özellik ölçeklendirme, yalnızca eğitim veri setine entegre edilen min–max normalizasyonu kullanılarak gerçekleştirildi ve öğrenilen ölçeklendirme parametreleri, veri sızıntısını önlemek için veri setlerinin doğrulama ve test edilmesine uygulandı. Çekirdek ana bileşen analizi (KPCA⁾²⁵ , boyut küçültme için eğitim veri setine uygulandı; γ = 0.1 ve %95 kümülatif varyansı koruyacak şekilde ayarlanmış tutulan bileşen sayısı ayarlanmış bir RBF çekirdeği kullanıldı. KPCA dönüşüm matrisi yalnızca eğitim veri setine yerleştirildi ve veri sızıntısını önlemek için doğrulama ve test setlerine değişmeden uygulandı. Sürekli değişkenler, (x − xmin) / (xmax − xmin) olarak tanımlanan min–max ölçeklendirme kullanılarak normalleştirildi; burada xmin ve xmax yalnızca eğitim veri setinden hesaplandı. SSA, doğrulama veri setinde hesaplanan sınıflandırma hata oranını (1 − doğruluk) en aza indirerek SVM hiperparametrelerini optimize etti. Optimal parametre kombinasyonu belirlendikten sonra, nihai SVM modeli birleşik eğitim ve doğrulama veri setleri kullanılarak yeniden eğitildi ve bağımsız test veri seti üzerinde değerlendirildi.

ISSA ile geliştirilmiş SVM modeli, acil yaşam destek tıbbi ekipmanlarının kalite kontrol testi için veri ön işleme ve özellik seçimiyle başlar. Metodolojik şeffaflığı ve tekrarlanabilirliği artırmak için, veri ön işleme ve model eğitim iş akışı şu şekilde yapılandırılmıştır. Ekipman düzeyindeki kayıtlar, bakım günlükleri, denetim sonuçları ve iş emri durumu dahil olmak üzere CMMS'den dışa aktarıldı (ham ekipman ve bakım olay veri setleri için Ek Dosya 1'e bakınız). Bu kayıtlar, doğru bağlantıyı sağlamak için ekipman tanımlayıcıları ve zaman damgası bilgileri kullanılarak barkod veya elde taşınan cihaz tarama günlükleriyle birleştirildi.

Veri temizleme prosedürleri modellemeden önce gerçekleştirilmiştir. Tekrarlanan kayıtlar kaldırıldı ve temel tanımlayıcılar veya zaman damgaları eksik kayıtlar hariç tutuldu. Sınırlı eksikliği olan sayısal değişkenler için medyan ödünç uygulanırken, aşırı eksik değerleri olan değişkenler analizden dışlandı. Departman ve ekipman tipi gibi kategorik değişkenler tek sıcak kodlama ile kodlandı ve sürekli değişkenler SVM algoritmasıyla uyumluluğu sağlamak için min–max ölçeklendirme kullanılarak normalleştirildi.

Hiperparametre optimizasyonu, optimal ceza parametresi (C) ve radyal baz fonksiyonu çekirdeği parametresi (γ) belirlemek için SSA veya ISSA kullanılarak gerçekleştirildi. Uygunluk fonksiyonu, doğrulama veri setindeki sınıflandırma hata oranı olarak tanımlanmıştır. Optimal parametre seti belirlendikten sonra, nihai SVM modeli birleşik eğitim ve doğrulama verileri kullanılarak yeniden eğitildi ve bağımsız test veri setinde değerlendirildi. Metodolojik gerekçelendirme için, optimize edilmiş ISSA-SVM modeli, (i) varsayılan parametrelere sahip standart SVM, (ii) ızgara araması optimize edilmiş SVM ve (iii) lojistik regresyon sınıflandırıcısı gibi temel modellerle nicel olarak karşılaştırıldı. Karşılaştırmalı değerlendirme, adaleti sağlamak için aynı eğitim–doğrulama–test ayrımları kullanılarak gerçekleştirildi. Performans iyileştirmeleri, doğruluk, hassasiyet, hatırlama ve F1 puanı farklılıklarına dayanarak değerlendirildi.

Önerilen çerçeve, dijital ekipman yönetim sistemleriyle donatılmış ikincil ve üçüncü sınıf hastanelerde uygulanmak üzere tasarlandı ve sadece ek algılama altyapısı olmadan yapılandırılmış bakım ve denetim kayıtları gerektiriyordu.

Bu çalışmada, veri seti acil yaşam destek tıbbi ekipmanlarıyla ilgili rutin hastane kalite denetimi ve bakım yönetim kayıtlarından türetildi. Model girdisi olarak yalnızca ekipman durumu, denetim uyumu, barkod/PDA tarama performansı ve bakım zamanında yapılmıştı. Veri ön işleme prosedürleri, makine öğrenimi çerçevesiyle uyumluluğu sağlamak için sürekli değişkenlerin normalizasyonu ve kategorik değişkenlerin kodlanmasını içeriyordu. Önerilen sistem, yerleşik dijital ekipman yönetim platformlarına sahip ikincil ve üçüncü sınıf hastanelerde uygulanmak üzere tasarlanmıştır ve mevcut hastane bilgi sistemlerinin ötesinde ek donanım gerektirmez.

Model değerlendirmesi ve doğrulama
Model performansı, doğruluk, hassasiyet, hatırlama, F1 puanı ve karışıklık matrisi analizi kullanılarak nicel olarak değerlendirildi. Ayrıca, alıcı çalışma karakteristikası (ROC) eğrileri ve eğri altındaki alan (AUC) değerleri sınıflandırma ayırtma yeteneğini değerlendirmek için hesaplandı. İstatistiksel sağlamlığı değerlendirmek için, eğitim veri setinde beş katlı çapraz doğrulama yapıldı ve performans metriklerinin ortalama ± standart sapması raporlandı (katlamalar arasında ayrıntılı performans metrikleri Ek Dosya 1'de sunulmuştur). ISSA-SVM ile baz modeller arasındaki performans farkları, eşli t-testleri kullanılarak test edildi ve anlamlılık seviyesi p < 0.05 olarak belirlendi. Tüm değerlendirme metrikleri, tarafsız performans tahminini sağlamak için bağımsız test veri seti kullanılarak hesaplandı. Bu nedenle ISSA-SVM çerçevesinin seçimi, doğrusal olmayan gösterge ilişkilerini işleme, hiperparametre optimizasyonu sırasında erken yakınsamayı önleme ve heterojen hastane ekipman veri setleri altında genelleştirme kararlılığını artırma ihtiyacından kaynaklandı. Protokol, bağımsız test veri seti üzerinde nihai model değerlendirmesi ve yapılandırılmış kalite kontrol performans raporunun oluşturulmasından sonra tamamlanmış sayıldı.

Sonuçlar

İlk çeyrek bilgi özel grubunun kalite denetim sonuçları
Araştırmada belirlenen acil yaşam destek tıbbi ekipmanları kalite kontrol sisteminin pratik kullanım etkisi doğrulanmış ve kalite kontrol sisteminin gerçek uygulama etkisi Liyang Halk Hastanesi'nin deneysel alanında doğrulanmıştır. İlk çeyrekte, 28 hemşirelik birimi kalite açısından değerlendirildi ve denetim teması hemşirelik bilgileri için özel hemşirelik kalite denetiminin özeti oldu. Denetim, Kişisel Dijital ...

Tartışma

Destek Vektör Makinesi modelleri, endüstriyel ve sağlık alanlarında öngörücü değerlendirme ve anomali tespitinde yaygın olarak uygulanmıştır. Sağlık teknolojisi yönetimi bağlamında, makine öğrenimi tıbbi cihaz güvenilirliği tahmini ve bakım karar desteğine de giderek daha fazla uygulanmıştır; bunlar arasında defibrilatörler ve ventilatörler gibi yüksek kritiklikte acil durum ekipmanları da vardır; bu da ekipman hazırlığını artırmak ve plansız durakaçma süresini azaltmak^...

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
Anestezi makineleri	SZEMENTMD Tıbbi Teknoloji Şirketi	A5 Anestezi Çalışma Istasyonu (B0DS4BFXZ7)	Acil cerrahi işlemler sırasında anestezi uygulaması ve izlemesi için kullanılan ekipmanlar
Hesaplamalı çalışma istasyonu	Intel Corporation	Intel Core i7-10700 işlemci, 16 GB RAM	Makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve değerlendirilmesi için kullanılan donanım platformu
Defibrilatörler	Genel tıbbi cihaz üreticisi	LIFEPAK 15 Monitör/Defibrilatör (B0DZTRH229)	Hayati tehlike doğuran aritmilerde kullanılan acil kalp resüsitasyon ekipmanları
Deming Ring (PDCA) Yöntemi	Geçerli değil	PDCA Kalite Yönetim Döngüsü	Hastane ekipman yönetimi için sürekli kalite iyileştirme çerçevesi
Çekirdek Ana Bileşen Analizi modülü	scikit-learn Geliştiriciler	RBF Çekirdeği Uygulaması	SVM sınıflandırmasından önce boyut küçültmesi için kullanılır
Tıbbi bakım izleme sistemi (CMMS)	DAWEI Sağlık Bilgi Teknolojileri	Hastane Ekipman Yönetim Sistemi v3.2 (B0D4YDKLPJ)	Ekipman bakım kayıtları, denetim kayıtları ve operasyonel izleme verileri toplamak için kullanılır
NumPy sayısal hesaplama kütüphanesi	NumPy Geliştiricileri	Sürüm 1.23	Sayısal dizi işlemleri ve bilimsel hesaplama
Pandas veri işleme kütüphanesi	Pandas Gelişim Ekibi	Sürüm 1.5	Veri ön işleme, veri seti entegrasyonu ve yapılandırılmış veri yönetimi
Python programlama ortamı	Python Yazılım Vakfı	Python 3.9	Makine öğrenimi modeli geliştirme için kullanılan temel programlama ortamı
scikit-learn makine öğrenimi kütüphanesi	scikit-learn Geliştiriciler	Sürüm 1.2.2	Destek Vektör Makinesi (SVM) sınıflandırıcısının uygulanması
Serçe Arama Algoritması optimizasyon modülü	Özel Python uygulaması	ISSA-SVM Optimizasyon Çerçevesi v1.0	SVM hiperparametrelerini optimize etmek için kullanılan metasezgisel algoritma
SPSS istatistiksel analiz yazılımı	IBM Şirketi	SPSS İstatistikleri Sürüm 25.0	Model çıktılarının istatistiksel analizi ve tanımlayıcı değerlendirmesi için kullanılır
Ventilatörler	XNPINDA Tıbbi Ekipman Şirketi, Ltd.	ICU Serisi V860 (B0DR8X724D)	Kritik hastalarda yardımlı ventilasyon için kullanılan acil yaşam destek tıbbi ekipmanları