大型语言模型在医疗设备管理上的应用浅析.pdf

4研究与探索Research and Exploration 智能制造与趋势中国设备工程 2023.09（上）在医疗领域应用人工智能，一直是现代科技的热门研究领域。美国人工智能研究实验室 OpenAI 发布的自然语言生成式聊天机器人“ChatGPT”成为了一款现象级应用，火爆全球。而在国内，百度公司亦推出了备受瞩目的同类应用产品“文心一言”。“ChatGPT”与“文心一言”背后的技术驱动皆来自于大型语言模型（Large Language Models,LLMs），一种可以根据从海量数据集中获得的知识来识别、总结、翻译、预测和生成文本和其他内容的深度学习算法。相关应用产品的出现成功引发了一轮围绕大型语言模型应用于各个领域的广泛讨论与研究热潮。在医疗领域，随着现代科技的不断发展，越来越多的医疗设备作为辅助诊断和治疗的工具运用于临床，诊疗工作对于医疗设备的依赖性也越来越大。做好医疗设备管理，确保医疗设备安全有效地运行，直接影响着医疗服务的质量与病人的生命健康，其重要性不言而喻。近年来，在医院医疗设备管理工作中，全生命周期管理作为一种先进的管理模式发挥着越来越重要的作用。基于此，本文将围绕医疗设备全生命周期各个阶段，对大型语言模型在其中的应用进行分析与探讨。1 医疗设备全生命周期管理概述产品的全生命周期是指从需求为起点到淘汰报废为终点的全过程。对于医院医疗设备管理人员，医疗设备的全生命周期则涵盖了医疗设备从采购、验收安装、使用、维护维修到最终报废回收全过程的管理。医疗设备全生命周期管理对于提高设备使用效率、提升医疗服务质量、保障患者医疗安全等方面具有重要意义。2 大型语言模型在医疗设备全生命周期各阶段中的应用分析2.1 设备采购阶段作为医院医疗设备全生命周期管理的源头，采购是决定哪些医疗设备最终能进入医院服务临床的关键阶段。在此阶段，大型语言模型可以在设备市场调研、采购文件撰写、设备性能比较、供应商分析评估以及合同审核修改等多个方面为医院提供协助，在确保采购过程规范性和科学性的同时，帮助医院更好地了解设备信息并基于具体使用需求和预算情况做出更好的采购选择。（1）提供全面的市场调研信息：在正式进行设备采购前，医院设备采购相关人员需对拟采购的设备进行市场调研。若市场调研不够充分，可能导致无法采购到性价比最优的产品，或因无法很好地满足临床使用需求而导致设备闲置等情况的出现。在此过程中，大型语言模型可以基于其庞大的网络数据库和多语言支持功能，打破国内外语言壁垒，为医院提供全面的设备调研信息，帮助相关人员快速了解和掌握医疗设备相关的知识和市场信息，为医院做出更好的采购决策提供依据。所能提供的设备调研信息包括设备的主要分类、功能用途、技术原理，市场竞争格局、主流产品的价格及性能对比等。此外，通过对产品迭代历史、市场趋势、临床研究及用户反馈等多方面信息的综合分析，大型语言模型还可以提供医疗设备发展趋势的预测信息。（2）辅助采购文件撰写：大型语言模型可根据医院的实际需求，辅助医院进行采购文件的撰写，例如提供招标文件修改及设备参数拟定的参考建议，在保证采购文件合规性与科学性的同时，帮助医院提高采购效率和采购成功率。（3）提高投标设备比较信息：正式采购过程中，将由评标专家组对所有投标文件和投标单位进行统一评标。在此阶段，大型语言模型可以提供设备专业技术名词及复杂原理的详细解释说明，帮助专家组加深对投标设备的了解。同时，通过比较不同品牌、型号的设备在适用场景、产品技术参数与性能评价、市场覆盖率、质保期及售后服务上的差异，大型语言模型能够帮助专家组更直观地从各方面综合评估和判断不同投标方案的优劣，最终根据医院需求并结合报价选择最合适的医疗设备。（4）提供投标供应商评价分析：大型语言模型能够通过网络相关信息的查询提供投标供应商的评价与分析，判断供应商是否合法合规并具有良好的商业信誉、是否具备履行合同所需的设备及专业技术能力等各方面信息，帮助医院更好地选择可靠的供应商，降低采购风险。（5）提供合同审查及修订建议：大型语言模型在确定中标供应商后的合同拟定阶段，可提供合同条款的审查及修订建议，以保证合同的合规性和有效性。2.2 设备验收安装阶段大型语言模型在医疗设备管理上的应用浅析刘金秋（舟山市妇女儿童医院设备科，浙江 舟山 316000）摘要：基于医疗设备全生命周期管理模式，本文研究分析了大型语言模型在医疗设备管理各个阶段的应用，总结其潜在的优劣势，并针对可能存在的问题提出了解决方案。以人工智能助力医疗设备管理，推动医疗设备管理水平的提升和医院的高质量发展。关键词：大型语言模型；人工智能；医疗设备管理；全生命周期中图分类号：R319 文献标识码：A 文章编号：1671-0711（2023）09（上）-0004-032023年第9期（上）综合版.indd 42023/8/30 14:49:035中国设备工程 2023.09（上）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设备到货后需按一定的程序进行质量验收，评估设备性能是否达到招投标标准及科室使用需求。同时需按设备使用说明书、操作规程等规定的程序安装调试设备，以确保设备能够正常运行。在此过程中，基于采购方式和采购设备的不同，大型语言模型可以提供关于验收方案包括验收方式、验收内容、验收程序、验收标准等各方面的具体建议，以确保验收过程符合规范且设备的性能达到要求。此外，大型语言模型可根据医疗设备的技术参数和安装要求，提供设备安装方面的建议和指导，确保在某些设备使用说明书等相关资料缺失的特殊情况下正确安装设备。2.3 设备使用阶段医疗设备在投入临床使用之前以及在使用过程中，都需要对设备使用人员进行培训，以帮助使用者掌握正确、规范的操作方法，使用注意事项和日常保养方法等。正确的操作将极大地降低医疗设备的故障率，同时也是对患者生命安全的负责。在这一点上，大型语言模型可以通过协助开发培训材料、协助开发模拟和虚拟培训程序、提供反馈和评估工具等多种方式帮助提高培训计划的有效性和效率。（1）培训材料：大型语言模型可以协助开发培训材料，通过在线课程、视频和指导文档等多种形式，提供清晰简洁、易于理解的演示和说明，甚至可以根据设备操作人员的不同背景和技能水平，提供个性化的培训材料，帮助其更好地掌握设备的使用方法和维护技巧。（2）模拟和虚拟培训：大型语言模型可以协助开发虚拟培训和模拟程序，使学员能够在安全和受控的环境中练习相关程序，从而帮助学员获得设备操作方法的练习，而不会有损坏真实设备的风险。（3）反馈和评估：大型语言模型可以提供反馈和评估工具，帮助评估学员的表现。通过分析与受训者绩效相关的数据，在需要改进的领域提供见解和建议，并建议额外的培训机会。这样可以帮助学员更好地掌握设备的操作技能，提高医疗设备的使用效率和安全性。2.4 设备维护维修阶段设备维护与维修贯穿于设备使用开始到结束的整个周期，对于保障医疗设备安全运行、提升医疗服务质量、提高医院经济效益有着重要的意义。设备的维护维修主要包括预防性维护和故障检修。大型语言模型能够在协助制定有效的预防性维护策略及提供故障维修指导上为设备工程技术人员提供帮助。2.4.1 协助制定有效的预防性维护策略预防性维护是指医院按设备分类的不同制定周期性的预防性维护策略，定期对设备进 行检查、维护和保养等以保障设备正常使用的过程。有效及时的预防性维护策略，可以提前消除设备“隐患”，降低因设备故障带来的医疗风险，保障医疗安全。同时设备故障率的降低，将提高运行效率，减少设备损坏，延长设备使用寿命，增加医院经济效益，降低设备故障维修费从而降低医院运营成本。大型语言模型可以通过对医疗设备维修记录的大数据分析，统计故障频发部件、故障原因及故障周期，从而帮助制定有效的预防性维护策略。针对易损部件及时予以安全检查、更换等，最大限度地降低设备故障和停机的风险，提高设备的安全性与可靠性。2.4.2 提供故障排除指导尽管通过有效的预防性维护能够降低设备的故障率，但这并不代表不会发生故障。事实上，由于种种原因，任何医疗设备在使用过程中出现故障都是在所难免的。而随着临床医疗设备种类与数量的不断增多，医院设备工程技术人员对设备进行维护维修的难度也大大增加。面对新设备突发故障，如何快速地排除故障使设备恢复正常使用，对于工程技术人员来说是个考验。在这方面，大型语言模型可以根据技术人员报告的症状和问题，协助提供故障排除指导，以帮助他们确定问题的原因所在并提出潜在的解决方案。2.5 设备报废回收阶段当医疗设备达到使用寿命、出现无法修复的故障或经修复无法达到质量安全指标、维修成本过高（可能接近或超过重置成本）时，需要对其进行设备报废回收处理。作为医疗设备全生命周期管理的最后一环，报废回收处理同时也是目前医疗机构管理中相对薄弱的环节。在这个阶段，大型语言模型可以通过搜索和学习国家医疗设备报废处理相关的法律法规、参考其他医疗机构相关的制度条例等信息，协助医院制定合法合规的报废审批制度和流程。通过查询设备报废年限相关规定、协助工程技术人员进行设备故障诊断等方式，帮助评估和判断设备是否达到报废标准。对于部分性能良好的构件，可以通过一定程序实现回收再利用。大型语言模型可以提供关于设备回收相关处理和处置的建议和指导。最终，大型语言模型协助医院实现完善规范的报废与回收处理程序，实现资产的合理利用和良性循环。3 潜在优劣势分析及解决方案的思考大型语言模型应用于医院医疗设备管理具有多个潜在优势，具体体现在如下 3 个方面。（1）全面综合的信息：大型语言模型可以通过搜索和访问海量的文献和数据，为医院提供更加全面综合的信息支持。并且鉴于网络知识库的不断更新，大型语言模型所提供的信息具备良好的实时性。（2）快速高效的反馈：大型语言模型可以快速提供医疗设备相关的技术信息，减少查找相关信息所需的时间和精力，提高设备管理的效率。（3）自动化数据分析：大型语言模型可以利用强大的算法和模型自动化处理大量的数据，基于大数据分析给出客观的预测和有针对性的建议，帮助医院更好地规划和决策。由于大型语言模型的算法可以持续不断地学习和改进，因此可以随着时间的推移提供越来越准确的建议和指导。2023年第9期（上）综合版.indd 52023/8/30 14:49:036研究与探索Research and Exploration 智能制造与趋势中国设备工程 2023.09（上）不可否认，大型语言模型仍然存在一些问题需要改进，主要包括以下 3 点：（1）数据质量问题：大型语言模型依靠大型数据集来学习和预测，其数据处理和分析结果受到数据质量的影响，如果所提供的设备数据不完整或者质量不高，将有极大可能会影响模型的准确性和可靠性。解决方案思考：首先，要加强训练数据的质量。为了保证大型语言模型的准确和可靠，需要大型语言模型不断学习和更新知识，及时了解医疗设备的最新动态和技术变化。选择可靠的数据来源，并采用筛选、清洗和整合等一系列方法，提升数据的质量和可信度，在此基础上进行训练。与此同时，接收专家的反馈，充分利用专家的实际操作经验和智慧来指导和改进数据质量及模型的算法和训练方法，从而更好地为医疗设备管理人员提供协助和支持。最后，要确保大型语言模型的应用始终受专业医疗设备管理人员监督，由专业人员做出最终判断。（2）语境和语义理解有限：虽然大型语言模型可以通过机器学习算法进行文本分析和信息挖掘，但是对于某些需要深入理解语境或语义的问题，可能存在理解上的限制，可能因误判和误解导致错误的决策和建议，需要在使用时进行人工审核和调整。解决方案思考：加强理解能力。通过自然语言处理技术和分析算法的改进升级，提升语境及语义理解能力，例如，通过加强对于文本所处的上下文和背景的理解以减少误判率和误解率，从而更好地理解医院的问题并协助解决。（3）敏感数据的隐私和安全问题：使用大型语言模型访问和分析与医疗设备相关的数据可能会暴露敏感信息，例如，患者健康记录或有关医疗设备的专有信息。解决方案思考：医院应制定严格的数据安全和隐私保护政策，确保遵守与存储和共享医疗保健数据相关的所有法律法规。此外，可以通过采用加密技术和匿名化处理技术对敏感数据进行处理，确保数据不被泄露或被恶意利用。还可以对敏感数据的访问进行限制，只授权给相关人员，并且设定不同级别的权限，以确保数据安全。医院可以通过建立数据安全监控和审计机制，对数据的访问和操作进行监控和记录，及时发现并处理异常操作。最后除了技术手段之外，还可以通过定期人员培训加强工作人员的安全意识等，最终实现敏感数据隐私和安全的有效保护。4 结语综上所述，大型语言模型能够在医疗设备全生命周期的各个阶段为医疗设备管理人员提供支持，有助于规范医疗设备管理流程，提高设备管理工作的效率和质量，虽然仍存在一些问题亟待解决，但其在医疗设备管理中的应用前景毋庸置疑，值得进一步研究与探索。以人工智能高新科技为医疗赋能，未来大型语言模型必将推动医疗设备管理水平的提升，为医疗服务质量和医疗安全提供更好的保障。期待更多的研究能够推动大型语言模型在医疗设备管理领域的应用，通过人机协作，为人类的健康事业贡献力量。参考文献:1 汤国平,胡亮.医疗设备全生命周期信息管理系统 J.中国医疗器械杂志,2015,39(4):304-306,309.2 张爱连.医疗设备全生命周期管理优化策略研究 J.中国设备工程,2022,12(上):73-75.3 江世阳,唐英,夏阳等.浅析医疗设备维修维护管理策略 J.中国设备工程,2022,09(上):78-80.4 万胜春,何敏.医疗设备全生命周期的风险管理 J.中国医疗设备,2016,31(07):158-159.5 阮兆明,方良君,谢松城.基于结构化信息流的医疗设备全生命周期管理信息系统的设计与开发 J.中国医疗器械杂志,2020,44(5):463-466.6 步 叶 旭.医 疗 设 备 的 全 生 命 周 期 管 理 J.医 疗 装备,2020,33(19):45-46.7 冯建武.医疗设备全生命周期管理探究 J.中国设备工程,2022,10(下):58-60.8 李承君,闰士举.医院医疗设备全生命周期的精细化管理 J.中国医疗器械杂志,2019,43(3):220-222,229.9 伍兴思.PDCA 循环在医疗设备全生命周期管理中的应用价值J.中国设备工程,2023,1(下):38-40.10 邱朋英.质量控制在医疗设备全生命周期管理中的应用 J.医疗装备,2020,33(13):51-52.11 邓田华,余波.医疗设备维修管理面临的挑战与战略思考 J.中国医疗器械杂志,2015,39(2):153-156.12 郑丹.医疗设备维修维护与质量控制管理 J.中国医疗器械信息,2022,28(16):167-170.2023年第9期（上）综合版.indd 62023/8/30 14:49:03