基于预测性模型的磁共振成像设备智能预防性维护方法构建及使用效果分析OACSTPCD

目的:探讨基于预测性模型的磁共振成像设备智能预防性维护方法在医疗设备智能预防性维护中的效果。方法:设计磁共振成像设备智能预防性维护自回归积分移动平均(ARIMA)预测性模型,用于磁共振成像设备性能检测,从预防维护、故障维修和质量检测3个维度做好设备智能预防性维护。选取2022年至2023年解放军总医院海南医院在用的20台磁共振成像设备,将2022年1月至12月的设备维护采用常规维护方法,2023年1月至12月的设备维护采用基于预测性模型的磁共振成像设备智能预防性维护方法(预测性模型方法),对比两种维护方法的设备预防性维护质量评分、设备运行管理规范度和设备操作人员对设备服务质量的满意度评分。结果:采用预测性模型维护方法的设备维护有效率、维修及时性、质检合格率和维修规范度平均评分分别为(90.36±6.33)、(89.14±4.36)、(88.62±3.36)和(91.58±3.47)分,均高于常规维护方法,差异有统计学意义(t=10.876、11.360、12.283、12.226,P<0.05);采用预测性模型维护方法的设备平均开机率、运转率和配置率分别为(91.58±4.12)%、(90.69±5.14)%和(89.25±6.01)%,均高于常规维护方法,而故障发生频次为(1.02±0.25)次/年,低于常规维护方法,差异均有统计学意义(t=5.298、6.557、10.572、27.867,P<0.05);10名设备操作人员对采用预测性模型方法的设备预防维护、预防维修、故障维修、事后维护和质量勘测满意度平均评分分别为(90.54±2.36)、(91.59±3.14)、(92.54±4.69)、(91.89±3.25)和(92.54±2.45)分,均高于常规维护方法,差异有统计学意义(t=12.807、12.290、8.764、12.146、15.612,P<0.05)。结论:基于预测性模型的磁共振成像设备智能预防性维护方法能够提高设备维护质量和运行质量,相关操作人员对设备服务满意度较高,能够有效提高设备管理效果,确保设备稳定高效应用。