为了提升医院现代化管理水平,建立科学、有效的医疗设备维护保障体系,该研究通过构建基于知识图谱技术的磁共振成像设备可动态交互的故障检修知识库系统,实现了大型医用设备智慧管理的创新应用.通过对实际维修数据的收集与整理,构建了一个以磁共振成像设备为例的医疗设备维修维护知识库,并初步实现了故障信息检索、技术指导以及培训学习等功能.这些功能为大型医用设备的维护管理提供了客观的决策依据,提高了故障维修维护的效率,并且提升了智慧化医院的建设水平.

目的:通过物联网平台对传统病房进行智慧升级，实现病区智慧化、精细化管理，对升级后的效果进行评价。方法:于2020年6月，便利抽样法选取山东第一医科大学附属省立医院心内科2个病区作为试点单元,实施智慧化病房管理模式。以易改造、易施工、易维护为原则，在实现物联网全覆盖的基础上，接入硬件和软件系统，完成传统病房智慧升级，采用结构化观察、半结构式访谈法评估升级后工作效率以及患者的使用体验。结果:升级后生命体征采集与记录耗时、护理风险评估与耗时、标识牌制作与悬挂耗时分别为（4.24 ± 0.87）、（4.07 ± 0.86）、0 min与升级前的（6.50 ± 2.95）、（4.73 ± 1.62）、（1.13 ± 0.43）min相比均降低，差异均有统计学意义（ t=8.04、3.99、28.96， P<0.01）。半结构式访谈结果显示，患者认为智慧病房智能化，节省人力和等待时间；操作简单，改善医护工作者和患者使用体验；系统更新不及时等问题。 结论:传统病房智慧升级有助于患者精细化管理，提高工作效率，改善医护工作者和患者使用体验，在未来发展中不断改进，可为同类病区的智慧升级提供实践路径借鉴。

面对中国吸烟率居高不下且戒烟意愿低的挑战，基于行为经济学理论、参与式健康理论、社会营销理论等，本文提出了全新的综合性健康维护理念“吸烟者健康维护”，包括吸烟者的健康教育、个性化的提高吸烟者的戒烟意愿与戒烟成功率、构建支持吸烟者戒烟的社会环境三个方面。该理念旨在全面提升吸烟者的吸烟危害知晓率、戒烟意愿和戒烟成功率，倡导“每个人都是健康第一责任人”，助力完成“健康中国2030”控烟目标。同时，本文还尝试提出了可行的实施方式，即“智能自助咽拭子采样设备（简称健康自助小屋）”，通过直观、个体化的展示吸烟对自身健康的危害，使吸烟者明确自己未来罹患吸烟相关疾病的风险。

通过调查某岛礁医院主要医疗设备的使用现状，发现设备间歇性闲置增加了维护保养难度，试剂、仪器、设备配备现状与卫勤保障需求之间的矛盾是开展诊疗工作的重要限制因素。恶劣的气候因素、尚未构建完善的医院信息化系统以及轮岗队员间交接工作落实薄弱是远海岛礁医院医疗设备管理困难的主要原因。建议完善岛礁医院仪器设备管理制度，补足关键设备、试剂，通过建立区域医疗联合体模式、充分利用远程会诊、医学影像人工智能技术等信息化辅助手段，合理利用医院船统筹协调岛礁医院相关资源，为有效提高岛礁卫勤保障能力提供参考。

建设基于呼吸治疗电子病历系统，结合人工智能技术的医院呼吸治疗远程管理智慧化平台，有利于提高危重患者呼吸治疗管理水平。医院呼吸治疗远程管理智慧化平台的构建包括建立结构化呼吸治疗电子病历；获取不同品牌、型号呼吸机数据，并与电子病历系统对接；人工智能对呼吸系统疾病病理生理学以及特定干预措施背后的生理学、病理进行分析，辅助诊断、指导治疗并预测预后；构建跨院区、病区远程网络。平台的建立能够实现全院多点呼吸治疗设备数据采集、实时呼吸分析和报警，从而实现数据远程访问、信息集中化、数据标准化，以实现院内、院间医患的呼吸治疗远程管理。利用智慧化平台管理尽管有许多优点，但具体落实仍存在挑战，包括数据隐私和安全方面的潜在问题、实施和维护的财务和人力成本问题，且系统平台需要不断优化，临床使用需要专业培训。

目的:基于互信息粒子群优化(PSO)-长短期记忆(LSTM)神经网络构建医疗设备运行质量预测模型,辅助慢性呼吸系统疾病诊疗设备智能管理.方法:采集设备基本数据、使用数据、维修数据和性能数据进行去噪和标准化处理,构建基于PSO-LSTM神经网络医疗设备运行质量预测模型(简称PSO-LSTM模型),制定设备使用、维护、维修及报废的智能管理方案.选取2019年8月至2023年7月新疆维吾尔自治区人民医院呼吸科临床在用的139台医疗设备,将2019年8月至2021年7月的67台设备采用经验管理模式,2021年8月至2023年7月的72台设备采用智能管理模式.计算传统循环神经网络(RNN)、LSTM神经网络模型训练集和测试集与PSO-LSTM神经网络模型的预测准确性,对比两种管理模式设备管理质量和设备使用操作与技术保障人员以及患者或家属对两种管理模式的管理满意度.结果:PSO-LSTM模型训练集预测准确性的平均绝对百分比误差(MAPE)值和均方根差(RMSE)值分别为0.014和0.008,测试集分别为0.032和0.018,均低于RNN和LSTM模型.采用智能管理模式的设备平均故障频次、平均开机率、管理成本平均增幅、平均维护执行率及平均报废合规率分别为(0.99±0.85)次/年、(95.74±2.16)%、(1.72±1.28)%、(96.49±1.97)%和(97.59±1.49)%,平均故障频次和管理成本平均增幅低于经验管理模式,平均开机率、平均维护执行率和平均报废合规率高于经验管理模式,差异有统计学意义(t=3.297、3.469、2.394、4.187、3.503,P＜0.05);设备使用操作与技术保障人员及患者或家属对采用智能管理模式的设备性能、运行质量、管理方式、管理成本以及诊疗效果满意度评分分别为(94.73±1.85)分、(93.38±3.15)分、(93.48±2.02)分、(94.35±2.34)分和(95.14±2.07)分,均高于经验管理模式,差异有统计学意义(t=4.131、3.827、5.716、3.430、3.173,P＜0.05).结论:基于PSO-LSTM神经网络医疗设备运行质量预测模型能更准确地评估设备运行状况,提高医疗设备临床运行质量,改善临床服务满意度.

目的:设计健康状态全息感知智能运维系统,探讨其在传染病科医疗设备管理中的应用效果.方法:采用感知层、传输层和应用层架构设计传染病科医疗设备健康状态全息感知智能运维系统,实现设备管理的自动报警、主动防护和实时监测功能.选取2021-2022年空军军医大学第二附属医院传染病科临床在用的119台医疗设备,将2021年设备运维期间采用常规医疗设备管理模式(简称常规管理模式),将2022年设备运维期间采用医疗设备健康状态全息感知智能运维系统管理模式(简称智能运维管理模式),比较两种管理模式下设备使用安全性评分、维修情况和设备相关使用人员能力评分的差异.结果:采用智能运维管理模式的医疗设备用电安全、生物安全、辐射安全、损伤安全和诊疗安全各项平均评分分别为(0.47±0.21)、(0.63±0.15)、(1.38±0.11)、(0.83±0.34)和(0.94±0.27)分,均低于常规管理模式的设备评分,差异有统计学意义(t=20.609、24.003、27.127、25.135、30.762,P＜0.05);采用智能运维管理模式的设备故障维修率、维修处理时长和设备配件到货时长分别为(85.41±3.37)%、(0.77±0.14)h和(3.29±0.58)d,均低于常规管理模式的设备管理维护,而设备维修服务质量平均评分为(95.36±5.13)分,高于常规管理模式的设备评分,差异均有统计学意义(t=16.638、25.569、29.333、18.499,P＜0.05);设备相关使用人员对采用智能运维管理模式的设备使用责任意识、设备正确操作能力、设备应答效果和准确及时报警各项操作能力平均评分分别为(97.48±5.66)、(91.53±4.28)、(93.37±5.12)和(95.62±4.93)分,均高于常规管理模式使用评分,差异有统计学意义(t=10.948、17.171、6.058、7.276,P＜0.05).结论:传染病科医疗设备健康状态全息感知智能运维系统能够提高传染病科医疗设备管理质量,预防设备故障发生,减少设备维修,提升设备服务质量.

1范围本文件规定了智能中药房建设的总则、组成及要求、类型、运行与维护等基本要求.本文件适用于智能中药房的建设、运行、维护和管理.2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款.其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件.

目的 基于现代互联网+物联网技术构建省级核与辐射事故医学应急队伍装备物资智能管理系统.方法 分析目前省级核与辐射事故医学应急队伍的应急装备物资配备和管理现状及需求,采用物联网、低功耗蓝牙、射频识别等技术,设计省级核与辐射事故医学应急队伍装备物资智能管理系统.结果 核与辐射事故医学应急队伍装备物资智能管理系统在对应急人员及装备物资进行动态管理基础上,实现了装备物资的库存预警、效期预警、维修维护预警以及应急人员身体状态的预警功能,可有力地支撑现场指挥员的应急决策.结论 利用互联网+物联网技术,实现医学应急队伍和装备物资的智能化管理,可有效提高省级核与辐射事故卫生应急救援的人员和装备保障水平.

中医临床用药禁忌种类繁多,审核业务复杂.针对上述难题,探索了中医临床用药禁忌规则构建方法与应用模式,研发了中医临床用药禁忌智能审核系统,系统功能由基础服务、规则库管理维护、数据资源管理维护与统计监测 4 部分构成,采用浏览器/服务器架构实现,该系统将中医临床用药禁忌规则从应用程序代码中分离出来,可让临床药师、医师对系统内中医临床用药禁忌规则进行灵活配置,具有良好的实用性与先进性.