维修管理跟医疗设备的安全运用.ppt

医疗设备预防性维修标准的建立及实施研究 鼓楼医院 设备处 杨玉志 医疗设备维修管理的构成 医疗设备的维修管理是由设备规划、选型、购置、安装、使用、维护、维修、改造、报废直至更新诸环节构成的医疗设备生命全过程的管理，是医疗安全、医疗质量和医院经济效益的基本保证。 医疗设备维修的特点 经过我们多年的积累，有下面的认识： “变化”—这两个字可以概括当前医疗设备维修的特点。 技术创新的速度越来越快； 医疗需求的变化越来越快； 知识的更新速度越来越快； 医疗设备维修管理的理想状态 设备利用率最高 维修费用最小 医疗设备维修管理的现状 事后维修：重抢修，轻管理，重眼前，轻长远。不适合当前自动化和数字化设备的需要，不适合现代医疗设备维修管理的需求。 技术管理与经济管理脱节，缺乏系统概念和科学理论的指导。 忽视人员的重要性，没有把医工人员的维修知识作为管理的关键，缺乏知识的继承性和科室文化的沉淀。 三种维修策略的比较 改进现行维修方式的思路 我们试图改进现行维修方式，选择更合理的维修策略时，不必受哪一种特定的维修体系的约束，也不能简单地用某一种方式来完全取代现行方式。而应分析各种维修方式的具体内容， 结合各种医疗设备的特点和需要，融事后维修、定期预防性维修和状态维修为一体,将各种维修方式优化组合。 医疗设备综合维修策略的框图 医疗设备维修的发展趋势 对于一个优秀的医疗设备维修工程师而言，医疗设备的维修正逐渐由一种操作技能发展成为一种综合管理技术----我们的总结。 医疗设备维修管理的重要性逐渐成为医院管理者的共识。 事后维修、预防性维修和状态维修相结合。 与医疗设备维修相关的三个理论模型 一、设备运行状况的预测--马尔可夫链预测 数字化放射设备种类多，使用率高，操作人员轮转频繁，其运行状况是一个动态时变系统，存在大量的不确定性和随机性。 如果某系统的未来发展及变化状态仅仅受系统的现状影响，而与系统的过去状态无关，则称这个系统的变化过程是马尔可夫过程。 基于马尔可夫链的数字化放射设备运行状况预测 依据我院放射科2006年11月27日至2007年7月15日全部数字化放射设备的运行数据，尝试利用马尔可夫链对设备将来的运行状况进行预测，并建立相应的数学模型，为设备管理提供一种新的参考依据。 故障类型划分 根据数字化放射设备的特点，将各种运行状态分为正常、一般故障和严重故障3种状态，其标准是：正常，是指全部设备处于正常状态，或者仅存在操作失误，完全不影像正常医疗工作；一般故障，是指某台或某几台设备发生故障，但没有关键部件损坏，通过院内工程师现场维修即可解决问题，基本不影像正常医疗工作；严重故障，是指某台或某几台设备存在故障，而且有系统参数偏差或关键部件损坏，必须通过原厂工程师现场调试或更换配件才可解决，停机时间较长。 状态区间的建立 设定每周记录一次运行状况，结果必处且仅能处三种状态之一，同时这三种状态可以相互转化，而且将来运行状况的等级在现在的等级已知的条件下与过去的等级无关，因而数字化放射设备长期的运行状况可以看成一个时间间隔为一周的马尔可夫链。于是，可以得到3个状态的马尔可夫链{Xn,n∈T}。 若用S1，S2，S3来表示故障状态的3种等级，则状态空间S = {S1，S2，S3}。 南京鼓楼医院数字化放射设备运行状况档案 一阶转移矩阵 可用各状态转移出现的频数来求得频率，从而可得到转移概率矩阵P1 。 例如求p11：处于状态1的原始样本数为17（由于数据序列最后的状态转向不明确，故计算时要去掉数据序列中最末的数据），而从”1”一步转移到“1”的样本数为10，于是p11 = M11/ M1 = 10/17。 运行状况预测 已知第32周的状态向量E(32) = {1，0，0}，据马尔可夫链的原理和公式一，可以对第33、34、35…周的设备运行状况进行预测： E(33) = E(32) P1 = {0.588，0.294，0.118}； E(34) = E(33) P1 = {0.514，0.257，0.229}； E(35) = E(34) P1= {0.539，0.225，0.236}； 与实际状况相比较 由预测结果可知，在第33、34、35周，状态1的发生概率最高，即设备都将保持正常工作状态，结合2007年7月16日至8月6日的实际情况，预测结果完全符合。 稳态概率 根据马尔可夫链的稳定条件方程组预计未来设备运行状况稳态概率： π1=0.549；π2=0.226；π3=0.225 通过上述结果分析，随着运行时间的延长，未来我院全部数字化放射设备的运行状况为：正常54.9％，一般故障占22.6％，严重故障占22.5％。从现实运行状况看，我院放射设备大部分时间运行正常，这与模型中正常概率明显高于其他2种状态不谋而合。但内部维