基于贝叶斯决策树算法的医疗设备TPM管理模式构建与价值研究

作     者：罗玉琪 俞侃斌 迟嘉伟 孟申 LUO Yu-qi;YU Kan-bin;CHI Jia-wei

作者机构：复旦大学附属妇产科医院采购中心上海200030 

出 版 物：《中国医学装备》 (China Medical Equipment)

年 卷 期：2022年第19卷第9期

页      面：123-127页

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 08[工学] 

主　　题：贝叶斯决策树 全面生产维护管理(TPM) 故障概率 预防维护 质量检测 

摘      要：目的:基于贝叶斯决策树算法评估医疗设备故障风险,探讨全面生产维护(TPM)管理模式在医疗设备管理中的应用价值。方法:选取医院临床在用的医疗设备,按照管理模式不同将其分为对照组(539台)和观察组(571台),对照组采用常规管理模式;观察组采用TPM管理模式,从医疗设备的7项属性构建故障概率分类模型,制定TPM管理路径,采用戴明环进行质量控制管理。自制调研问卷调研两组设备服务质量,对比维修质量及运行质量的差异。结果:观察组设备的使用规范度、维护有效率、维修及时性和质检合格率高于对照组,差异有统计学意义(t=3.159,t=4.674,t=2.384,t=3.473;P0.05);观察组设备的开机率、运转率、故障率和配置率好于对照组,差异有统计学意义(t=3.384,t=2.767,t=4.282,t=5.201;P0.05);观察组设备的使用管理、预防维护、预防维修、故障维修、事后维护和质量检测满意度高于对照组,差异有统计学意义(t=2.575,t=3.092,t=3.005,t=3.870,t=6.419,t=4.767;P0.05)。结论:基于贝叶斯决策树算法的TPM管理模式能够有效区分不同医疗设备的故障风险,提高设备维修管理的规范性和实效性,降低设备故障发生率。