基于Python设计的监护仪维修价值评估模型研究.pdf

199中 国 设 备 工 程C h i n a P l a n tE n g i n e e r i n g中国设备工程 2023.09（上）1 研究背景与意义医疗设备是医疗机构常用的一类基础性设备，是现代医院开展医疗卫生服务中必不可少的基础之一，医疗设备运行的质量关系到患者疾病能否准确地诊断。监护仪可以实时监测患者的生命体征，帮助医务人员了解患者的病情并及时采取治疗措施。监护仪长期运行期间遭受较大压力，如电源不足、传感器失准、信号干扰等。这一系列故障不仅会影响医疗工作的效率，还可能导致医疗事故的发生。因此，对于监护仪设备的维修和保养显得尤为重要，这不仅保障了设备的正常使用，还能延长设备的使用寿命，节约医疗资源。除了维修和保养，价值评估也是监护仪设备管理中不可或缺的一部分。通过对设备的历史数据进行分析，可以预测设备的维修风险和成本，这对于医院设备的管理、评价和采购都具有通讯作者：唐健豪。基于 Python 设计的监护仪维修价值评估模型研究卓海，何丽君，唐健豪（佛山市第一人民医院，广东 佛山 528000）摘要：本文基于 Python 语言，采用随机森林算法，研究出一种监护仪维修价值评估模型。在模型设计中，通过数据挖掘技术，统计分析了监护仪的产地来源、维修次数、维修金额、科室同类设备总数、监护仪净值、监护仪原值和购买日期等数据，然后构建了一个随机森林模型来预测监护仪的维修价值，研究结果表明，本文提出的模型具有较高的精确度和可靠性，可以有效地评估监护仪的维修价值，并为医疗机构的设备维修决策提供科学的依据。此外，该模型可实现自动化和精准化的维修价值评估，具有一定的推广和参考价值。关键词：Python；随机森林算法；监护仪；维修价值评估；数据挖掘技术中图分类号：R197.39 文献标识码：A 文章编号：1671-0711（2023）09（上）-0199-03重要的意义。本研究基于 Python 编程语言，探讨了基于现有监护仪设备的运行数据的监护仪维修价值评估方法。利用数据挖掘和机器学习技术，我们构建了监护仪维修模型，并将其运用在监护仪设备的维修和保养中。通过数据分析和建模，我们可以预测设备的维修风险和成本，为医院的设备管理提供科学依据和决策支持，改善医院设备管理的效率和准确性。2 监护仪维修价值评估模型的构建（1）模型构建需要结合设备的运行数据和设备的维护管理情况等方面的信息，建立合适的分析框架，需考虑以下几个方面：数据收集：整合设备运作数据、设备维修数据和保养管理数据等；数据清洗：对收集的数据进行整理、处理、筛选，去除重复数据，并进行缺失值填补；特征选择：确定需要评估的因素，筛选出相关的特征；模型构建：选取合适的模型算法，利用数据训成本，确定最终的焊接设计方案以及参数标准，选择最优化的焊接材料设备，并且考虑实际焊接操作过程中不同工艺的适配性以及操作环境的可变性，在特殊的焊接条件下，加强焊接材料的抗腐蚀效果。此外，在压力容器焊接材料选择的过程中，还应该根据焊接材料本身化学成分在外部因素影响下的变化情况，确定焊接材料本身化学成分是否会出现改变，并评估焊接容器是否会因此而受到负面影响。5 结语综上所述，从根本上提升压力容器的焊接质量是最大化提升焊接容器安全性与稳定性的重要基础，压力容器制造设备需要对焊接质量的检验方法、质量控制方法有着充分的重视，从而保障压力容器的安全性以及实际质量可以在既定的要求下稳定运行，并且在后续的质量检验阶段内落实标准化的质量控制体系，在此基础上不断优化焊接工艺标准，全面加强焊接作业人员的综合素质。此外，在满足既定焊接标准规范的要求下，焊接技术人员需要按照检验方案对压力容器焊接工作实施有效的检验与质量控制，保证压力容器的生产过程能够符合既定的规范要求和生产需要。参考文献：1 王桂芳,孟金玲.加强焊接过程控制提高压力容器产品制造质量 J.化工管理,2016(28):102.2 任杰.化工压力容器的安全控制措施分析 J.化工管理，2015(23):254+256.3 周吉.浅析影响压力容器铆焊检验的因素 J.河北农机，2015(06):49+51.DOI:10.15989/ki.hbnjzzs.2015.06.030.4 牛志华.压力容器焊接质量控制方法 J.科技风,2015(06):74.DOI:10.19392/ki.1671-7341.2015.06.063.5 岳伟.压力容器焊接性能的重要性及提升对策探讨 J.科技风,2013(17):67.DOI:10.19392/ki.1671-7341.2013.17.054.6 施春芳.压力容器焊接质量控制措施分析 J.河南科技，2012(12):85.设备9上.indd 1992023/8/30 14:32:42200研究与探索Research and Exploration 智能检测与诊断中国设备工程 2023.09（上）练模型；预测评估：评估监护仪设备的价值和维修成本，并预测其未来发展趋势。（2）Python 语言及其应用。借助 Python 来编程建模，实现监护仪维修价值评估模型的构建，Python 是多平台的计算机程序设计语言。它具有简单易学、高可读性、开发效率高以及支持多种范式等特点。Python 也是目前数据科学领域中最流行的编程语言之一。Python 在数据处理和科学计算方面拥有非常便利的第三方库和工具，如 NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-learn 等。无论在高维数据处理、数据可视化还是模型建立和预测方面，这些库和工具都有很好的表现。利用 Python 编写模型算法，既具有代码简单易懂、可读性好的优点，又具有快速开发、灵活调参的特点。（3）随机森林模型的选择。随机森林是 Python 的第三方库 Scikit-Learn 工具箱中的一种算法，其原理是通过对许多决策树进行训练，预测结果是所有树的预测结果的平均数或多数表决。该算法擅长数据处理、特征重要性选择和异常样本排查。在监护仪维修价值评估模型中，随机森林模型的优点在于：对于高维度数据的处理能力；具有良好的泛化能力，可以避免过度拟合的问题；可以分析出各个变量的重要性，帮助优化模型设计。3 基于 Python 的监护仪维修价值评估模型的设计与实现该研究的监护仪维修价值模型数据采集自某三甲医院的 1004 台监护仪，医疗器械专家组为其中的 800 台监护仪的维修价值进行评估，经研究讨论设置 1 10分的价值分值。需要运用 python 库中的 pandas、numpy、matplotlib和 sklearn。3.1 数据采集从实际的监护仪设备中收集不同设备的运行数据、维护记录、维修记录等数据；抽取监护仪的产地、维修次数、维修金额、科室同类设备总数、监护仪余值、监护仪原值和购买日期的数据。数据清洗：去除异常值和缺失值，非数值型数据转换为数值型数据。使用 pandas 库的 map 函数进行产地信息的归类数值化。代码如下：df=pd.read_csv(D:data.csv,encoding=ANSI)df购买天数=(pd.to_datetime(today)-pd.to_datetime(df购买日期).dt.daysdf产地=df产地.map(国产:1,美国:2,德国:3,日本:4,英国:5,荷兰:6,韩国:7,芬兰:8,爱尔兰:9)features=产地,维修次数,维修金额,科室同类设备总数,监护仪余值,监护仪原值,购买天数target=维修价值3.2 模型的建立随 机 森 林 算 法：利 用 Scikit-learn 库 中 的RandomForestRegressor，建立监护仪维修价值评估模型；代码如下：X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(dffeatures,dftarget,test_size=0.2)model=RandomForestRegressor(n_estimators=100)model.fit(X_train,y_train)模型训练：使用部分数据集进行训练，得到包括各个特征的预测模型。模型优化：对模型进行调参，利用交叉验证等手段，选择最优化的模型参数。3.3 模型的验证和结果分析模型验证：mean absolute error(MAE)和 R 平方（R2）是评估模型性能的两种常用指标。其中，MAE 是预测结果误差的平均绝对值，而 R2 则反映模型对数据方差的解释程度，随机森林通常获得更低的 MAE 和更高的 R2，从而提高模型的预测精度。模型实际运行均值方差和方差如图 1。代码如下：y_pred=model.predict(X_test)#计算模型评估指标mse=mean_squared_error(y_test,y_pred)print(均方误差:，mse)r2=r2_score(y_test，y_pred)print(“R2 Score:“,r2)图 1 模型实际运行均值方差和方差3.4 结果分析经过分析，本研究按照医疗设备专家对 800 台监护仪的维修价值进行评估，对系统进行参数权值分析，见图）。验证集与测试集按照 2 比 8 进行随机分类，绘制了模型预测维修价值结果与实际维修价值结果的对照散点图，见图 3。4 结语本文使用了800台监护仪的数据进行建模维修价值。建模专家组在建立模型后，根据该模型对剩余的 204 台监护仪的维修价值进行了预测和评估。专家提供了实际维修价值和模型预测价值之间的散点图（见图 4），同时也评估了评估值和模型预测值之间的均值方差和方差（见图 5）。在此基础上，专家组提出了改进建议。基于 Python 的监护仪维修价值评估模型采用随机森林算法进行建模，能够预测和评估监护仪设备的价值，并提供数据分析和故障排查建议。该模型用于优化医院设备管理，提高医疗设备使用效率和趋势分析能力。尽设备9上.indd 2002023/8/30 14:32:42201中 国 设 备 工 程C h i n a P l a n tE n g i n e e r i n g中国设备工程 2023.09（上）管本研究在监护仪维修价值评估模型方面取得了一定成果，也存在以下需要改进和深入探究的地方。更精细的数据特征选择：本研究已经在特征选择方面取得了进展，但特征参数不足，同时缺乏效益数据和医院临床科室使用判断等数据。当前，对损坏医疗设备的维修决策主要由公立医院在职工程师依据经验完成，对使用年限较长、已坏待修的设备没有完善、准确的维修（报废）评估标准和维修建议，设备维修（报废）方案多由使用科室讨论决策。建立的模型具有偏向医疗设备工程师的方向。除此以外，还应考虑在满足经济效益最大化或经济效益超过某一设定目标的条件下，监护仪还应该继续使用（维护）的时间。优化建模算法：虽然随机森林模型在本研究中得到了应用，但是需要与其他模型和算法进行横向比较，如神经网络、支持向量机等算法。综上所述，本文通过介绍 Python 语言、监护仪维修价值评估模型的概念和构建，随机森林模型及其应用，以及基于 Python 的监护仪维修价值评估模型的设计和实现等几个方面，提供了一个基于 Python 语言的监护仪维修价值评估模型的研究框架，并对其进行了理论和实践上的探索。虽然该模型在实践中已经取得了一定的成效，但它还存在一定的改进和深化空间。医院医疗设备进行维修时，针对维修的精细化管理，需从专业技术人员的技术支持和技术管理等方面展开全面分析和考虑。数据挖掘技术对差异性医疗设备维修后的管理工作具有一定的指导意义，可有效控制医疗设备的故障率，提高设备临床的使用率，为医院的可持续发展奠定基础。最后，希望整个研究过程能够为相关研究提供参考和借鉴，为医疗设备管理和维护提供更好的决策支持。参考文献：1 汪哲民,张权明.医疗设备维修与质量控制的结合与应用 J.中国医疗器械信息,2022,28(15):158-162.2 邢延超,段中将,张增涛.医用监护仪维修技术研究 J.中国设备工程,2023,(01):59-61.3 李日俊,唐健豪.基于腾讯云的医疗设备合同管理系统设计 J.医疗装备,2022,35(20):40-41.4 严希辰,朱明成,徐葛婧婷,葛慧琍.基于层次分析法的医疗设备维修决策 J.医疗装备,2022,35(05):85-87.5 杨林,王菁菁,胡海洋,陆阳,林小波.基于设备经济寿命的医疗设备维修策略研究 J.中国设备工程,2023,(04):92-94.6 王银虎,牟元林.分析精细化管理在医院医疗设备维修中的价值 J.中国医疗器械信息,2021,27(15):172-174.7 孙润祥,金涛.基于数据挖掘技术的差异性医疗设备维修后管理及对照性研究 J.医疗装备,2022,35(05):8-12+16.图 2 各参数权值图 3 模型实际维修价值和预测维修价值散点图图 4 专家给出的实际维修价值与模型预测维修价值散点图 5 专家判断值与模型预测的均值方差和方差设备9上.indd 2012023/8/30 14:32:43