【技术实现步骤摘要】
本申请涉及设备管控的，尤其是涉及一种医院设备关联管控方法、系统、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、 目前在患者进行医院就诊时，会用到很多相关的设备，例如：导诊设备、缴费设备、自助取药设备以及打印设备等等。医院中各个楼层各个区域都设置有较多的自助设备。这些设备基于互联网均存在一定的信息关联，这也就意味着患者信息传递链传递过程中，当某一设备出现异常故障时，会导致患者信 息传递链传递的中断失败，从而降低了患者的正常诊断效率。
技术实现思路
1、为了解决上述中的至少一项技术问题，本申请提供一种医院设备关联管控方法、装置、设备和介质。
2、第一方面，本申请提供一种医院设备关联管控方法，采用如下的技术方案：
3、获取历史设备信息以及历史故障信息，所述历史设备信息为在历史时间段内不同医院设备对应的设备数据信息以及不同医院设备之间存在关联的传递数据信息，所述历史故障信息为不同医院设备在生产时间点至当前应用时间点之间所发生的故障信息；
4、基于所述历史故障信息以及所述历史设备信息对所述故障评测标准进行更新，得到实时故障标准，所述故障评测标准为不同医院设备出厂安装应用后对应的故障评测标准；
5、根据所述实时故障标准以及历史设备信息对所述医院设备的设备数据进行预测，得到未来设备信息；
6、判断所述未来设备信息中是否存在预设故障信息，若存在，则基于所述历史设备信息以及所述未来设备信息生成异常设备节点以及与所述异常设备节点相对应的备用设备节点，所
7、基于所述异常设备节点以及所述备用设备节点生成信息交接指令，控制所述异常。
8、在一种可能实现的方式中，基于所述历史故障信息以及所述历史设备信息对所述故障评测标准进行更新，得到实时故障标准，包括：
9、判断所述历史故障信息是否符合所述故障评测标准，若符合，则基于所述历史故障信息中的故障时间，调取所述历史设备信息中的设备属性信息；
10、对所述历史故障信息、所述历史设备信息以及所述设备属性信息进行数据分析，得到设备属性范围；
11、判断所述设备属性范围是否符合于所述故障测评标准中的初始设备属性范围，若不符合，则基于所述设备属性范围对所述故障评测标准进行更新，得到实时故障标准。
12、在一种可能实现的方式中，对所述历史故障信息、所述历史设备信息以及所述设备属性信息进行数据分析，得到设备属性范围，包括：
13、基于所述历史故障信息确定故障原因信息；
14、基于所述故障时间调取所述历史设备信息中与所述故障原因信息相对应的设备配置部件以及与所述设备配置部件相对应的部件参数值；
15、将不同所述设备配置部件以及所述部件参数值按照时间点进行数据规划，得到参数时间信息；
16、对所述设备属性信息进行属性类别以及与所述属性类别对应的属性值按照时间进行筛查，得到属性时间信息；
17、将所述参数时间信息以及所述属性时间信息按照单位时间进行对应整合，得到设备属性范围。
18、在一种可能实现的方式中，根据所述实时故障标准以及历史设备信息对所述医院设备的设备数据进行预测，得到未来设备信息，包括：
19、根据所述所述历史设备信息、所述设备属性信息以及所述历史故障信息对所述实时故障标准中的所述设备属性范围进行预测，得到所述未来周期时间段内线路的未来属性范围；
20、判断所述未来属性范围是否与所述实时故障标准中的所述设备属性范围相符，若不符，则基于所述未来属性范围对所述实时故障标准进行更新，得到未来故障标准；
21、将所述未来故障标准与所述医院设备的设备数据进行匹配比对，得到未来设备信息。
22、在一种可能实现的方式中，根据所述所述历史设备信息、所述设备属性信息以及所述历史故障信息对所述实时故障标准中的所述设备属性范围进行预测，得到所述未来周期时间段内医院设备的未来属性范围，包括：
23、将所述设备属性信息与所述历史故障信息按照所述历史周期时间进行信息整合，得到故障属性信息；
24、对所述故障属性信息进行分析，确定所述故障属性信息中不同设备故障类型以及每种所述设备故障类型对应的设备属性值，并基于所述设备属性值以及所述设备故障类型对所述故障属性信息进行无监督时间序列数据整理，得到第一故障矩阵数据；
25、将所述第一故障矩阵数据输入至训练好的故障模型进行向量特征提取，得到故障维度数量，并将得到的所述故障维度数量与所述第一故障矩阵数据进行数据结合处理，生成第二故障矩阵数据；
26、对所述第二故障矩阵数据中所包含的数据进行数据处理，得到故障数据，并将得到的所述故障数据输入至预设算法模型中进行数据推算，生成所述不同设备故障类型在所述未来周期时间段内的未来时参信息；
27、将所述未来时参信息与所述属性时间信息按照单位时间进行对应整合，得到所述未来周期时间段内医院设备的未来属性范围。
28、在一种可能实现的方式中，所述将得到的所述故障维度数量与所述第一故障矩阵数据进行数据结合处理，生成第二故障矩阵数据，包括：
29、将所述故障维度数量与所述第一故障矩阵数据进行整合，生成维度矩阵数据；
30、对所述维度矩阵数据进行基本数据分布探查，获取所述历史故障信息中不同医院设备所发生的不同故障类型与不同故障类型相对应的所述设备属性值的相对周期性规律，并基于所述相对周期性规律确定时间周期长度；
31、基于所述时间周期长度对所述维度矩阵数据进行有监督时间序列数据整理，得到预测矩阵数据；
32、基于所述预测矩阵数据对所述未来周期时间段内的所述设备属性值的变化趋势进行预测，生成第二故障矩阵数据。
33、在一种可能实现的方式中，所述基于所述历史设备信息以及所述未来设备信息生成异常设备节点以及与所述异常设备节点相对应的备用设备节点，包括：
34、基于所述历史设备信息确定不同医院设备之间的设备关联关系；
35、根据所述设备关联关系生成所述医院设备的关联架构图；
36、确定所述未来设备信息中存在预设故障信息的异常设备，并将所述异常设备与所述关联架构图中设备进行适配，生成异常设备节点以及与所述异常设备节点相对应的备用设备节点。
37、第二方面，本申请提供一种医院设备关联管控系统，采用如下的技术方案：
38、一种医院设备关联管控系统，包括：
39、信息获取模块，用于获取历史设备信息以及历史故障信息，所述历史设备信息为在历史时间段内不同医院设备对应的设备数据信息以及不同医院设备之间存在关联的传递数据信息，所述历史故障信息为不同医院设备在生产时间点至当前应用时间点之间所发生的故障信息；
40、标准更新模块，用于基于所述历史故障信息以及所述历本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种医院设备关联管控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种医院设备关联管控方法，其特征在于，所述基于所述历史故障信息以及所述历史设备信息对所述故障评测标准进行更新，得到实时故障标准，包括：
3.根据权利要求2所述的一种医院设备关联管控方法，其特征在于，所述对所述历史故障信息、所述历史设备信息以及所述设备属性信息进行数据分析，得到设备属性范围，包括：
4.根据权利要求2所述的一种医院设备关联管控方法，其特征在于，所述根据所述实时故障标准以及历史设备信息对所述医院设备的设备数据进行预测，得到未来设备信息，包括：
5.根据权利要求4所述的一种医院设备关联管控方法，其特征在于，所述根据所述所述历史设备信息、所述设备属性信息以及所述历史故障信息对所述实时故障标准中的所述设备属性范围进行预测，得到所述未来周期时间段内医院设备的未来属性范围，包括：
6.根据权利要求5所述的一种医院设备关联管控方法，其特征在于，所述将得到的所述故障维度数量与所述第一故障矩阵数据进行数据结合处理，生成第二故障矩阵数据，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种医院设备关联管控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种医院设备关联管控方法，其特征在于，所述基于所述历史故障信息以及所述历史设备信息对所述故障评测标准进行更新，得到实时故障标准，包括：
3.根据权利要求2所述的一种医院设备关联管控方法，其特征在于，所述对所述历史故障信息、所述历史设备信息以及所述设备属性信息进行数据分析，得到设备属性范围，包括：
4.根据权利要求2所述的一种医院设备关联管控方法，其特征在于，所述根据所述实时故障标准以及历史设备信息对所述医院设备的设备数据进行预测，得到未来设备信息，包括：
5.根据权利要求4所述的一种医院设备关联管控方法，其特征在于，所述根据所述所述历史设备信息、所述设备属性信息以及所述历史故障信息对所述实...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴俊宏，
申请(专利权)人：浙江远图技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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