医疗设备质量数据与案例分析学习教案

1、会计学1医疗设备质量医疗设备质量(zhling)数据与案例分析数据与案例分析第一页，共37页。牢记医工使命完成保障(bozhng)任务第2页/共37页第二页，共37页。质量是保障工作的生命线台帐数据(shj)是质量控制基础第3页/共37页第三页，共37页。临床工程师应该加强质量内涵挖掘能力的培养！想想看医学工程保障的质量内涵还包括哪些方面？第4页/共37页第四页，共37页。临床工程师应该刻苦钻研医学工程质量控制技术。第5页/共37页第五页，共37页。第6页/共37页第六页，共37页。第7页/共37页第七页，共37页。第8页/共37页第八页，共37页。第9页/共37页第九页，共37页。计量(jl

2、ing)检定数据的规范化收集第10页/共37页第十页，共37页。质量检测(jin c)数据的规范化收集第11页/共37页第十一页，共37页。工程保障数据(shj)的规范化收集第12页/共37页第十二页，共37页。图形(txng)的优越性第13页/共37页第十三页，共37页。第14页/共37页第十四页，共37页。故障时间故障次数设备类型故障次数凌晨急救设备早上专科设备上午放射设备中午其它下午晚上夜间故障统计(tngj)分类列表法举例序号故障部位故障次数设备科室故障次数电源呼吸科8气路手术室11传感器放射科23电路神经内科2球管第15页/共37页第十五页，共37页。直方图 频数分布(fnb)曲线

3、排列图第16页/共37页第十六页，共37页。累积(lij)概率图第17页/共37页第十七页，共37页。第18页/共37页第十八页，共37页。1 Montgomery, D., Introduction to Statistical Quality Control, John Wiley & Sons, 1991, pp. 369-374. 蓝线每组测量值的平均值(+)绿线整个蓝线的平均值(CL)红线(hn xin)在给定置信水平下的标准偏差限 (UCL,LCL)USL,LSL6个标准偏差限失控概率的计算？outliers第19页/共37页第十九页，共37页。x1, x2, , xm,

4、xm+1,., xn-m+1, xn-m ,xnx1, x2, , xm x2, x3, , xm+1xn-m+1, xn-m,., xn红线是上列(shngli)矩阵中行元素的最大值与平均值的相对误差；黑线是上列(shngli)矩阵行元素的平均值；绿线是上列(shngli)矩阵行元素的最小值与平均值的相对误差。红线和绿线可以用时间常数来描述。时间相对误差第20页/共37页第二十页，共37页。根据(gnj)对产品的要求，收付双方协商定出：当次品率 时，接受该批产品；当次品率 时，拒绝该产品( )。检验要求：反第一类错误和第二类错误的概率分别不得大于a和b。0pp 1pp 10pp 累积抽样总数

5、(n)累积次品数(k)拒收区接收区k=h1+snk=h2+sniiiinnkk,)1/()1lg()/lg()1/(lg01011pppph)1/()1lg()/lg(/ )1lg(01012pppph)1/()1lg()/lg()1/()1lg(010101pppppps抽检区第21页/共37页第二十一页，共37页。 被评估设备质量数据，在正常情况下遵从正态分布N(m,s).用样本x1, x2 ,xn的均值和极差来评估总体的m和s是否发生异常，分别(fnbi)称为m评估图和R评估图。抽样次数样品均值mnm3nm3nm2nm2失制带失制带警戒带警戒带正常区正常区抽样次数极差E(R)(3)(RE

6、cdREnn失制带失制带警戒带警戒带正常区正常区)(2)(REcdREnn)(2)(REcdREnn)(3)(REcdREnn第22页/共37页第二十二页，共37页。直方图意义 第23页/共37页第二十三页，共37页。第24页/共37页第二十四页，共37页。平均数平均数标准差、方差标准差、方差成数成数参数参数m m 、 2p统计量统计量S、 S2P总体总体样本样本X22()1x xsn22()1ffx xs第25页/共37页第二十五页，共37页。间的相互作用对该对象的影响，它所研究的对象度遵循正态分布。第26页/共37页第二十六页，共37页。第27页/共37页第二十七页，共37页。 表1 各样

7、本测量(cling)均值表 单位：J 厂家型号标称值 30 50100150200Philip M4735429.65099.5150200Medtronic Lifepak1228.649.999.5150200Metron 2460A26.945.595146.7199BEXEN 4826032.155.2106.2153.8211.1第28页/共37页第二十八页，共37页。s1=0.5351S2=0.6230S3=14.2156S4=21.1197发现：四种型号(xngho)除颤器均有很好线性度(R290%)，其中型号(xngho)1的线性偏差、系统固定偏差、剩余标准差最小，因此其性能最

8、好；其次为Lifepak12，再次为Metron 2460A 和Bexen 48260。图图2 除颤器性能指标的线性回归除颤器性能指标的线性回归(hugu)结果结果 第29页/共37页第二十九页，共37页。图1 100台监护仪首次出现故障时间的纪录：图1a设备服役(f y)25000小时之后；图1b设备服役(f y)14400小时(10天)之前。这个例子可以很好地说明了医疗设备故障间期数据的特点。 第30页/共37页第三十页，共37页。图2 医疗设备故障风险率与服役(f y)时间之间关系 知识发现：监护设备有三个故障风险期：第一、在设备投入使用后，设备通常存在一个高故障风险率期。为了规避该高风

9、险期，必须强制供应商提供相应的保修期，因此称该高风险期为保修期。在保修期后设备表现为低故障风险率期。第二、在保修期后，设备进入故障风险率平台期，表现为设备故障风险率持续不降低的状态，设备故障风险平台期内，应加强设备的预防性维修、保养、耗材的更换已将低设备故障发生率。第三、在平台期后，设备将会进入故障风险高峰期，在该期间设备故障风险率与服役期成正比地增长。 医疗设备故障风险分析就是通过设备故障间期来分析设备发生故障风险随服役期（修复期）的变化关系，从而根据设备风险率制定(zhdng)设备保障方案，如保修策略、维护策略、预防性维修、耗材更换策略等。第31页/共37页第三十一页，共37页。说明说明(shumng)：数据格式为：数据格式为(下次故障时间下次故障时间,删失信息删失信息)第32页/共37页第三十二页，共37页。时间(月)完好率(%)图1 医疗(ylio)设备完好率-服役时间曲线图 根据(gnj)图1中的完好分布函数曲线，可以