基于维修数据的医用超声设备常见故障与易损部件分析

目的 对超声设备故障现象和易损部件进行分类统计,探讨针对性的超声设备预防性维修维护策略.方法 对2016～2019年间457次超声设备故障进行统计分析,从故障现象、导致该故障现象的易损部件等方面进行分类统计.结果 超声设备高发的故障现象依次为显示故障(34％)、开机故障(23％)、面板故障(16％)和探头故障(11％),高发的易损部件依次为探头(38％)、面板(17％)、电源(12％)、计算机硬件(9％)和板卡(8％),且进口设备与国产设备之间、台式设备与便携式设备之间的高发易损部件存在差异;进口设备高发易损部件依次为探头(37％)、面板(18％)和电源(13％),国产设备高发易损部件依次为探头(40％)、软件(21％)和面板(12％);台式设备高发易损部件依次为探头(42％)、面板(20％)和计算机硬件(9％),便携式设备高发易损部件为电源(34％)、探头(22％)和计算机硬件(8％).结论 超声设备高发的易损部件主要为探头、面板、电源、计算机硬件和板卡,且进口设备与国产设备之间、台式设备与便携式设备之间的高发易损部件存在差异,对超声设备的预防性维修维护应主要针对这些高发易损部件展开,同时应根据设备之间的差异具有针对性.     

利用机器学习对肝切除围手术期使用人血白蛋白临床意义的数据分析

目的:研究肝切除围手术期患者,使用人血白蛋白(Human Serum Albumin,HSA)对患者住院时间的影响。方法:回顾性分析某院2011年1月到2018年12月肝切除的住院患者使用HAS情况,利用人工智能的数据挖掘技术提取患者一般资料、疾病信息、用药前血清白蛋白水平、是否使用HSA以及血生化指标等特征数据,以术后住院时间为结局变量,用SPSS统计软件和Mann-Whitney U检验进行数据检验,使用机器学习方法研究患者HSA的使用与住院时间之间的关系。结果:11 397例住院患者纳入研究,使用HSA、人血白蛋白水平以及GGT水平是影响住院时间的重要特征。结论:尽管人血白蛋白水平不一样,各组使用了HSA的患者住院时间均较对照组延长,应尽快建立HSA的使用指南,规范使用HSA,合理优化医疗资源。