人工智能对医院设备管理的影响

人工智能对医院设备管理的影响

人工智能是指系统具有模拟人类智能的特征，即学习、论证和自我矫正能力。1人工智能在医疗设备中的应用1.1ct、核磁共振及核医学放射影像检查是人工智能融入临床医学的重要领域之一。人工智能在普通X射线、X射线计算机断层扫描(computedtomography,CT)、核磁共振及核医学中具有大量研究及临床实践，其在放射影像中的应用主要为基于大数据的整合及分析，对图像进行定性、定量或结合临床数据进行风险预测。在X射线诊断中，人工智能可辅助去除胸片中骨骼图像，从而提高软组织图像分辨率，还可提高急诊骨折诊断准确率1.2用于超声波检测设备人工智能与超声诊断结合主要用于甲状腺、乳腺及肝脏检查1.3用于心电图像研究者采用人工智能对大量心电图数据进行分析和深度学习，发现人工智能可从窦性心律心电图中识别可能发作房颤的患者1.4麻醉维持系统的构建人工智能在麻醉领域应用比较深入，包括构建模型(如低血压预测模型、靶控输注模型、不良事件预测模型及临床决策支持)、闭环麻醉维持系统等。相比人工操作，闭环系统可更准确地实现目标滴定输注，减少麻醉药物用量并缩短患者恢复时间1.5病理图像分析人工智能在病理学中的应用主要为在大数据的深度学习基础上进行病理图片的图像分析。有研究结果显示，计算机算法的诊断准确性可达到无时间限制的病理学家诊断水平；其中一些计算机算法的表现超出了有时间限制的病理学家诊断水平1.6用于临床医学机器人与人工智能结合最为紧密。各种手术机器人、康复机器人有效提高了手术精细程度及康复治疗的效率1.7用于医疗设备的管理有研究者采用粗糙神经网络数据挖掘技术进行大型医疗设备故障预警，可准确及时地甄别设备故障模式并进行预警2设备管理部门和面临的机遇和挑战2.1设备管理人员和技术人员面临的挑战基于新理论、新技术的新型仪器设备不再是传统的单纯机械问题或者电子问题，更产生了复杂的系统性问题，对设备管理人员和技术人员带来巨大挑战。2.1.1安全问题融合人工智能的医疗仪器设备，很大程度地依赖计算机软件与网络信息传输，有被病毒或其他恶意软件入侵的风险2.1.2复杂系统可能存在故障大型医疗仪器设备如核磁共振、CT和手术机器人等，均是极为复杂的系统，虽然其在设备可靠性设计方面已较为完善，但仍时有故障发生，如手术器械故障、机械臂故障、摄像头故障、影像系统故障、手术控制台故障、床旁车和电源故障及手术室配套问题等2.1.3涉及学科广泛融合人工智能的仪器设备的性能发挥往往涉及多个学科，包括计算机、机械工程、电路及临床学科等。尤其是融合了人工智能的复杂的大型仪器设备，很多功能常常被闲置2.1.4设备管理融合人工智能的大型医疗仪器设备，在管理及维保过程中往往涉及多个部门2.2该设备管理部门和员工的机遇在挑战的同时，复杂的人工智能设备也给设备管理部门和人员带来新的机遇，促进了设备的管理与优化创新。2.2.1可调配的门诊量人工智能时代的到来意味着万物互联成为可能，特别是仪器设备的智能化使得一定范围内的物联网一体化成为可能。仪器设备的一体化管理有利于多向沟通，管理部门可实时掌握全院设备仪器的数量、性能等各种状态，终端科室部门也可实时了解可调配资源分布，使相关信息达到一定程度的透明化，有利于减少仪器设备闲置。目前，部分单位和研究者已经开始探索医疗仪器设备智能化管理平台的建设，通过终端监测及数据分析，实时对联网中的仪器进行性能跟踪，第一时间发现仪器设备故障，极大提高仪器设备维修及保养效率，可帮助解决设备管理部门人力紧张的问题，还可及时明确故障性质及发生具体部位，有助于精准地调配相应负责单位和技术人员2.2.2设备的软硬件人工智能的各种算法最终需要仪器设备的硬件执行。优化可使仪器设备的软硬件在临床使用过程中更加适配从而发挥出最佳的性能。人工智能时代的到来可能使设备管理部门及从业人员身份发生革命性变化，从仪器设备的管理维保者逐渐向开发者、改进者及使用者转变3设备管理部门应对挑战的对策3.1自动化与人工智能在融合人工智能的时代，仪器设备管理及维保是整个智能化系统中的有机组成部分，而决非仅仅机械、电路问题查找及修理。设备管理部门及人员应当顺应并融入整个人工智能发展的趋势，主动承担起仪器设备的管理、性能监控及优化提升等责任，从被动的维保角色向更积极的身份转变。在此趋势下，对不同的仪器设备会逐渐提出不同层次的“智能要求”，即有的设备只需要实现一定程度的自动化，而有的设备需要具有一定的数据分析能力。需区分自动化与人工智能的区别：自动化是按照既定程序的机械性重复，而人工智能则是融入了深度学习可进行一定程度的思考与活动，区分二者有利于设备管理及技术人员对不同问题区分对待。如输液泵按照设定的速度工作为自动化，强调程序的设置与硬件的精确度。而机器诊断病理切片为人工智能。两者对技术人员的要求层次不同，不可混淆。同时，上一级管理部门可根据实际情况，对设备管理部门和人员的责任义务以及权利进行充分的明确与划分。3.2．调查过程分析系统性思维认为，任何问题的出现都不是孤立的现象，而是整个系统多个环节存在问题。具体到人工智能仪器设备的管理，系统性思维要求专业人员从问题(或故障)所在的整个系统考虑查找分析原因，有利于寻找到发生问题(或故障)的上游原因及下游影响，特别是融合了人工智能的大型和(或)复杂仪器设备，其常出现故障的原因可能是软件系统智能化程度不够，也可能是硬件系统不能满足人工智能指令的要求，在处理该类仪器设备的故障时，应当根据具体问题充分分析故障性质及其可能所处的环节，避免遗漏问题或兴师动众浪费资源。3.3专业壁垒大，容易推理在大型单位中，科室或部门之间、学科之间常存在专业壁垒，合作难度大，发生问题时容易推诿摩擦，降低整体运行效率。现代管理科学要求打破壁垒、充分合作3.4对仪器设备的优化与改进人工智能融合进入仪器设备的目的是提高效率、准确度及精确度。临床的使用常局限于使用者对设备的认知，实际的需求常难以及时反馈到对仪器设备的优化与改进上。设备管理和维保人员应当改变以往被动等待呼叫的模式，深入仪器设备使用一线，现场真实环境中了解仪器设备运行状态，充分掌握仪器设备的使用性能，挖掘一线使用者需求，根据临床需求，进一步参与到仪器设备的优化与创新中4智能设备的改进与发展人工智能在医学领域的应用逐渐扩展。随着芯片科技的改进及材料科学的革新，大型仪器设备不