有源医疗设备维护维修中风险识别及预警体系研究OACSTPCD

目的:构建风险识别及预警模型,探讨其在有源医疗设备维护维修风险控制管理中的价值。方法:从基础数据、核心数据和辅助数据3方面建立有源医疗设备维护维修风险识别及预警知识库,结合设备运行状况设计风险评价指标体系,采用变异系数进行权重赋值和可拓云算法模型进行风险等级评定,形成分级预警触发路径和人员、制度、过程的三维预警干预方案。选取2022年至2023年山西医科大学第二医院临床在用的287台有源医疗设备,将2022年1月至12月期间使用的261台设备采用常规管理方法进行管理,2023年1月至12月期间使用的270台(含常规管理方法中在用的244台)有源医疗设备采用有源医疗设备维护维修风险识别及预警模型进行管理(简称风险识别模型管理)。从安全等级评定和风险隐患统计对比两种管理方法设备维护维修管理效果,并对参与设备管理的人员业务能力进行考核评价。结果:采用风险识别模型管理的有源医疗设备维护维修风险率为7.8%(21/270),低于常规管理方法,差异有统计学意义(χ^(2)=8.773,P<0.05);采用风险识别模型管理方法进行的2839次维护维修活动中,大型医疗设备、心电监护设备、生命支持急救设备和医学检验设备安全风险隐患分别发生75、19、82和11次,隐患率为2.6%、0.7%、2.9%和0.4%,均低于常规管理方法,差异有统计学意义(χ^(2)=27.989、24.580、46.654、12.604,P<0.05);参与风险识别模型管理的92名设备管理人员在维护管理(88名)、质量监测(91名)、故障处理(85名)和风险应对(90名)方面的考核合格率分别为95.7%、98.9%、92.4%和97.8%,均高于常规管理方法,差异有统计学意义(χ^(2)=4.901、4.016、6.368、5.176,P<0.05)。结论:基于变异系数赋权和可拓云算法模型的风险识别及预警模型,能够降低有源医疗设备维护维修风险水平,控制安全隐患发生概率,提高维护维修管理保障水平。