一种基于AI算法的医疗设备监管方法、设备与存储介质技术

本发明专利技术提供一种基于AI算法的医疗设备监管方法、设备与存储介质，属于数据处理技术领域，具体包括：获取医疗设备的通信协议，并通过采用相同的通信协议的医疗设备的数量确定直接监管医疗设备和非直接监管医疗设备；至少获取非直接监管医疗设备的用电量、使用频次、数量进行核心医疗设备和非核心医疗设备的筛选，基于非核心医疗设备的运行电流进行电流特征值的提取，采用基于AI算法的诊断模型得到非核心医疗设备的运行状态，并基于运行状态存在异常的非核心医疗设备的数量确定供电的电能质量存在疑似异常时，基于供电的电流波形以及电压波形进行电能质量的判断，从而实现了对医疗设备监管的准确性和全面性。设备监管的准确性和全面性。设备监管的准确性和全面性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI算法的医疗设备监管方法、设备与存储介质


[0001]本专利技术属于数据处理
，尤其涉及一种基于AI算法的医疗设备监管方法、设备与存储介质。

技术介绍

[0002]为了实现对医疗设备的实时监管和动态管理，在授权专利技术专利CN115361424B《一种基于物联网数据分析的医疗设备监控方法和系统》中通过对第一医疗设备的多通道电流数据的收集和处理，判断第一医疗设备的实时运行状态，从而提升了监管的实时效率和普适性，但是仅仅采用电流数据往往无法准确的实现对医疗设备的运行状态的判断，例如对于用电量较大的大型医疗设备，某一部件的用电量的变化往往无法准确的在电流数据上进行反应，但与此同时，供电的电流质量的变动也有可能导致对医疗设备的运行状态的误判，因此若仅仅结合电流数据进行医疗设备的监管，会导致监管的准确性和可靠性都无法满足要求。
[0003]针对上述技术问题，本专利技术提供了一种基于AI算法的医疗设备监管方法、设备与存储介质。

技术实现思路

[0004]为实现本专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0005]根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于AI算法的医疗设备监管方法。
[0006]一种基于AI算法的医疗设备监管方法，其特征在于，具体包括：
[0007]S11获取医疗设备的通信协议，并通过采用相同的通信协议的医疗设备的数量确定直接监管医疗设备和非直接监管医疗设备，并基于所述通信协议对所述直接监管医疗设备进行监管；
[0008]S12至少获取所述非直接监管医疗设备的用电量、使用频次、数量，并采用基于AI算法的预测模型确定评估值，并利用所述评估值进行核心医疗设备和非核心医疗设备的筛选，利用所述核心医疗设备的通信协议对所述核心医疗设备进行监管；
[0009]S13基于所述非核心医疗设备的运行电流进行电流特征值的提取，并基于所述电流特征值，采用基于AI算法的诊断模型得到所述非核心医疗设备的运行状态，并判断所述运行状态存在异常的非核心医疗设备的数量确定供电的电能质量是否存在疑似异常，若是，则进入步骤S14，若否，则基于所述非核心医疗设备的运行状态进行监管状态的输出；
[0010]S14基于所述供电的电流波形以及电压波形进行电能质量的判断，并当所述电能质量不存在异常时，基于所述非核心医疗设备的运行状态进行监管状态的输出。
[0011]通过结合采用相同的通信协议的医疗设备的数量确定直接监管医疗设备和非直接监管医疗设备，从而实现了从采用相同协议的医疗设备的数量实现了对直接监管医疗设备的筛选，在保证监管的效率和适用性的基础上，也使得监管的准确性得到了进一步的提升。
[0012]通过获取所述非直接监管医疗设备的用电量、使用频次、数量，并采用基于AI算法的预测模型确定评估值，并利用所述评估值进行核心医疗设备和非核心医疗设备的筛选，从而实现了从非直接监管医疗设备的用电情况、使用情况以及数量的角度对核心医疗设备的筛选，不仅考虑到用电量的多少，同时也考虑到使用情况以及从数量角度的可替代性以及重要性，保证了核心医疗设备的确定的准确性和全面性。
[0013]通过利用运行状态存在异常的非核心医疗设备的数量确定供电的电能质量是否存在疑似异常，从而避免了原有的由于供电的供电质量存在问题导致的对医疗设备的判断的准确性的影响，提升了判断的精准性，同时也避免了不必要的报警信息。
[0014]另一方面，本申请实施例中提供一种计算机设备，包括：通信连接的存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器运行所述计算机程序时执行上述的一种基于AI算法的医疗设备监管方法。
[0015]另一方面，本专利技术提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的一种基于AI算法的医疗设备监管方法。
[0016]其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0017]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0018]通过参照附图详细描述其示例实施方式，本专利技术的上述和其它特征及优点将变得更加明显。
[0019]图1是根据实施例1的一种基于AI算法的医疗设备监管方法的流程图；
[0020]图2是根据实施例1的评估值确定的具体步骤的流程图；
[0021]图3是根据实施例1的非核心医疗设备的运行状态确定的具体步骤的流程图；
[0022]图4是根据实施例1的电能质量评估的具体步骤的流程图；
[0023]图5是根据实施例2的一种计算机设备的框架图。
具体实施方式
[0024]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本专利技术将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略它们的详细描述。
[0025]用语“一个”、“一”、“该”、“所述”用以表示存在一个或多个要素/组成部分/等；用语“包括”和“具有”用以表示开放式的包括在内的意思并且是指除了列出的要素/组成部分/等之外还可存在另外的要素/组成部分/等。
[0026]实施例1
[0027]为解决上述问题，根据本专利技术的一个方面，如图1所示，提供了根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于AI算法的医疗设备监管方法。
[0028]一种基于AI算法的医疗设备监管方法，其特征在于，具体包括：
[0029]S11获取医疗设备的通信协议，并通过采用相同的通信协议的医疗设备的数量确定直接监管医疗设备和非直接监管医疗设备，并基于所述通信协议对所述直接监管医疗设备进行监管；
[0030]可以理解的是，通过采用相同的通信协议的医疗设备的数量确定直接监管医疗设备和非直接监管医疗设备，具体包括：
[0031]将采用相同的通信协议的医疗设备作为协议相同医疗设备，并当所述协议相同医疗设备的数量大于预设数量时，将所述协议相同医疗设备作为直接监管医疗设备。
[0032]一般来说，若协议相同医疗设备的数量大于10个以上时，则将协议相同医疗设备作为直接监管医疗设备。
[0033]在本实施例中，通过结合采用相同的通信协议的医疗设备的数量确定直接监管医疗设备和非直接监管医疗设备，从而实现了从采用相同协议的医疗设备的数量实现了对直接监管医疗设备的筛选，在保证监管的效率和适用性的基础上，也使得监管的准确性得到了进一步的提升。
[0034]S12至少获取所述非直接监管医疗设备的用电量、使用频次、数量，并采用基于AI算法的预测模型确定评估值，并利用所述评估值进行核心医疗设备和非核心医疗设备的筛选，利用所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AI算法的医疗设备监管方法，其特征在于，具体包括：获取医疗设备的通信协议，并通过采用相同的通信协议的医疗设备的数量确定直接监管医疗设备和非直接监管医疗设备，并基于所述通信协议对所述直接监管医疗设备进行监管；至少获取所述非直接监管医疗设备的用电量、使用频次、数量，并采用基于AI算法的预测模型确定评估值，并利用所述评估值进行核心医疗设备和非核心医疗设备的筛选，利用所述核心医疗设备的通信协议对所述核心医疗设备进行监管；基于所述非核心医疗设备的运行电流进行电流特征值的提取，并基于所述电流特征值，采用基于AI算法的诊断模型得到所述非核心医疗设备的运行状态，并判断所述运行状态存在异常的非核心医疗设备的数量确定供电的电能质量是否存在疑似异常，若是，则进入下一步骤，若否，则基于所述非核心医疗设备的运行状态进行监管状态的输出；基于所述供电的电流波形以及电压波形进行电能质量的判断，并当所述电能质量不存在异常时，基于所述非核心医疗设备的运行状态进行监管状态的输出。2.如权利要求1所述的医疗设备监管方法，其特征在于，通过采用相同的通信协议的医疗设备的数量确定直接监管医疗设备和非直接监管医疗设备，具体包括：将采用相同的通信协议的医疗设备作为协议相同医疗设备，并当所述协议相同医疗设备的数量大于预设数量时，将所述协议相同医疗设备作为直接监管医疗设备。3.如权利要求1所述的医疗设备监管方法，其特征在于，所述评估值确定的具体步骤为：S21获取所述非直接监管医疗设备的用电量，并基于所述用电量确定所述非直接监管医疗设备是否为核心医疗设备，若是，则将所述非直接监管医疗设备作为核心医疗设备，若否，则进入步骤S22；S22基于所述非直接监管医疗设备的使用频次确定所述非直接监管医疗设备是否为高频次使用的医疗设备，若是，则进入步骤S23，若否，则进入步骤S25；S23基于所述高频次使用的医疗设备的数量确定所述高频次使用的医疗设备是否为核心医疗设备，若是，则将所述高频次使用的医疗设备作为核心医疗设备，若否，则进入步骤S24；S24基于所述高频次使用的医疗设备的可替代评估结果确定所述高频次使用的医疗设备是否为核心医疗设备，若是，则将所述高频次使用的医疗设备作为核心医疗设备，若否，则进入步骤S25；S25基于所述非直接监管医疗设备的用电量、使用频次、数量、可替代评估结果，并采用基于AI算法的预测模型确定评估值。4.如权利要求3所述的医疗设备监管方法，其特征在于，所述可替代评估结果根据与所述医疗设备的相同作用的医疗设备的种类和数量进行确定，其中与所述医疗设备的相同作用的医疗设备的种类...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴晓鹏，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学信息工程学院，
类型：发明
国别省市：