本发明专利技术提供了一种医疗设备使用寿命的预测方法及装置，方法包括：获取至少两个同一种类型待预测医疗设备在至少一种加速应力下的至少两个失效时长；根据所述至少两个失效时长进行模型计算处理，确定至少两种分布模型；计算所述至少两个失效时长在服从每一种分布模型时的当前拟合优度；根据得到的至少两个当前拟合优度，筛选出所述失效时长实际所服从的目标分布模型；根据所述失效时长实际所服从的目标分布模型，预测该类型待预测医疗设备的使用寿命。本方案，利用拟合优度筛选出的目标分布模型，更能表征失效时长的实际分布情况，进而在利用该目标分布模型预测使用寿命时的预测准确性更高。准确性更高。准确性更高。
【技术实现步骤摘要】
医疗设备使用寿命的预测方法及装置
[0001]本专利技术涉及电子
，特别涉及一种医疗设备使用寿命的预测方法及装置。
技术介绍
[0002]随着科学技术的快速发展，医疗设备也变得越来越智能化。智能化的医疗设备均对应有有效的使用寿命，只有在其有效使用寿命内使用，才能够保证医疗设备的正常运行，降低医疗事故的发生。因此，对智能化的医疗设备的使用寿命进行预测，成为目前研究的热点。
[0003]目前对于医疗设备使用寿命的预测方法，准确性都比较低。因此，需要提供一种可靠的预测方法，以提高对医疗设备使用寿命预测的准确性。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供了一种医疗设备使用寿命的预测方法及装置，以提高对医疗设备使用寿命预测的准确性。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种医疗设备使用寿命的预测方法，包括：
[0006]获取至少两个同一种类型待预测医疗设备在至少一种加速应力下的至少两个失效时长；
[0007]根据所述至少两个失效时长进行模型计算处理，确定至少两种分布模型；
[0008]计算所述至少两个失效时长在服从每一种分布模型时的当前拟合优度；
[0009]根据得到的至少两个当前拟合优度，筛选出所述失效时长实际所服从的目标分布模型；
[0010]根据所述失效时长实际所服从的目标分布模型，预测该类型待预测医疗设备的使用寿命。
[0011]优选地，所述至少两种分布模型中包括威布尔分布模型；
[0012]所述根据所述至少两个失效时长进行模型计算处理，确定至少两种分布模型，包括：
[0013]计算每一个失效时长对应的试验累计失效率；
[0014]针对每一个失效时长及其对应试验累计失效率，将失效时长进行取对数运算，得到自变量；将对应试验累计失效率依次进行取倒数运算、取对数运算和取对数运算，得到该自变量对应的因变量；
[0015]将自变量及其对应的因变量组合成拟合点，并对得到的至少两个拟合点进行线性拟合，得到线性拟合关系；
[0016]根据所述线性拟合关系，确定出所述威布尔分布模型中在加速应力下未知参数的值，并根据该加速应力下未知参数的值确定出所述威布尔分布模型。
[0017]优选地，所述至少两种分布模型中包括对数正态分布模型；
[0018]所述根据所述至少两个失效时长进行模型计算处理，确定至少两种分布模型，包
括：
[0019]对每一个失效时长进行取对数运算；
[0020]根据取对数运算后的各个值以及失效时长的个数，进行运算处理，得到所述对数正态分布模型中在加速应力下未知参数的值，并根据该加速应力下未知参数的值确定出所述对数正态分布模型。
[0021]优选地，所述计算所述至少两个失效时长在服从每一种分布模型时的当前拟合优度，包括：
[0022]根据服从的该种分布模型中在加速应力下未知参数的值，计算在将所述失效时长按照该种分布模型拟合时，每一个失效时长对应的拟合累计失效率；
[0023]根据所述失效时长的个数，计算在预设的标准分布模型中，每一个失效时长对应的标准累计失效率；
[0024]将各失效时长对应的标准累计失效率与拟合累计失效率的差值的平方之和，比上各失效时长对应的标准累计失效率与标准累计失效率的平均值的差值的平方之和，确定出所述至少两个失效时长在服从该种分布模型时的当前拟合优度。
[0025]优选地，所述根据得到的至少两个当前拟合优度，筛选出所述失效时长实际所服从的目标分布模型，包括：将所述至少两个当前拟合优度中的最大拟合优度对应的分布模型，确定为所述失效时长实际所服从的目标分布模型；
[0026]或者，
[0027]获取所述待预测医疗设备类型的所有医疗设备在历史上确定出的所有失效时长在服从每一种分布模型时的各历史拟合优度；
[0028]计算各历史拟合优度的平均值；
[0029]计算各历史拟合优度的均方根误差；
[0030]形成筛选范围；该筛选范围的下限值为所述平均值减去第一预设个数的所述均方根误差，该筛选范围的上限值为所述平均值加上第二预设个数的所述均方根误差；
[0031]从所述至少两个当前拟合优度中筛选出落入所述筛选范围内的各拟合优度；
[0032]将筛选出的各拟合优度中的最大拟合优度对应的分布模型，确定为所述失效时长实际所服从的目标分布模型。
[0033]优选地，在所述筛选出所述失效时长实际所服从的目标分布模型之后，所述预测该类型待预测医疗设备的使用寿命之前，进一步包括：
[0034]根据至少一种加速应力，构建加速退化模型；
[0035]利用构建的加速退化模型，计算与该加速退化模型对应的加速因子；
[0036]根据所述加速因子对所述目标分布模型中未知参数的值进行值变换，得到值变换后的目标分布模型；
[0037]利用值变换后的目标分布模型，执行所述预测出该类型待预测医疗设备的使用寿命。
[0038]优选地，所述目标分布模型为一个，所述根据所述失效时长实际所服从的目标分布模型，预测该类型待预测医疗设备的使用寿命，包括：对1与所述目标分布模型对应累计失效函数的差值进行求导运算，得到该类型待预测医疗设备的使用寿命；
[0039]和/或，
[0040]所述目标分布模型为多个，所述根据所述失效时长实际所服从的目标分布模型，预测该类型待预测医疗设备的使用寿命，包括：将J减去每一个目标分布模型对应累计失效函数之后得到的差值除以J，然后对得到的商值进行求导运算，得到该类型待预测医疗设备的使用寿命；J为目标分布模型的个数。
[0041]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种医疗设备使用寿命的预测装置，包括：
[0042]获取单元，用于获取至少两个同一种类型待预测医疗设备在至少一种加速应力下的至少两个失效时长；
[0043]确定单元，用于根据所述至少两个失效时长进行模型计算处理，确定至少两种分布模型；
[0044]计算单元，用于计算所述至少两个失效时长在服从每一种分布模型时的当前拟合优度；
[0045]筛选单元，用于根据得到的至少两个当前拟合优度，筛选出所述失效时长实际所服从的目标分布模型；
[0046]预测单元，用于根据所述失效时长实际所服从的目标分布模型，预测该类型待预测医疗设备的使用寿命。
[0047]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种医疗设备使用寿命的预测装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
[0048]所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
[0049]所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行上述第一方面或第一方面的任一可能的实现方式所提供的医疗设备使用寿命的预测方法。
[0050]第四方面，本专利技术实施例还提供了计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行上述第一方面或第一方面的任一可能的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种医疗设备使用寿命的预测方法，其特征在于，包括：获取至少两个同一种类型待预测医疗设备在至少一种加速应力下的至少两个失效时长；根据所述至少两个失效时长进行模型计算处理，确定至少两种分布模型；计算所述至少两个失效时长在服从每一种分布模型时的当前拟合优度；根据得到的至少两个当前拟合优度，筛选出所述失效时长实际所服从的目标分布模型；根据所述失效时长实际所服从的目标分布模型，预测该类型待预测医疗设备的使用寿命。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两种分布模型中包括威布尔分布模型；所述根据所述至少两个失效时长进行模型计算处理，确定至少两种分布模型，包括：计算每一个失效时长对应的试验累计失效率；针对每一个失效时长及其对应试验累计失效率，将失效时长进行取对数运算，得到自变量；将对应试验累计失效率依次进行取倒数运算、取对数运算和取对数运算，得到该自变量对应的因变量；将自变量及其对应的因变量组合成拟合点，并对得到的至少两个拟合点进行线性拟合，得到线性拟合关系；根据所述线性拟合关系，确定出所述威布尔分布模型中在加速应力下未知参数的值，并根据该加速应力下未知参数的值确定出所述威布尔分布模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两种分布模型中包括对数正态分布模型；所述根据所述至少两个失效时长进行模型计算处理，确定至少两种分布模型，包括：对每一个失效时长进行取对数运算；根据取对数运算后的各个值以及失效时长的个数，进行运算处理，得到所述对数正态分布模型中在加速应力下未知参数的值，并根据该加速应力下未知参数的值确定出所述对数正态分布模型。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述计算所述至少两个失效时长在服从每一种分布模型时的当前拟合优度，包括：根据服从的该种分布模型中在加速应力下未知参数的值，计算在将所述失效时长按照该种分布模型拟合时，每一个失效时长对应的拟合累计失效率；根据所述失效时长的个数，计算在预设的标准分布模型中，每一个失效时长对应的标准累计失效率；将各失效时长对应的标准累计失效率与拟合累计失效率的差值的平方之和，比上各失效时长对应的标准累计失效率与标准累计失效率的平均值的差值的平方之和，确定出所述至少两个失效时长在服从该种分布模型时的当前拟合优度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据得到的至少两个当前拟合优度，筛选出所述失效时长实际所服从的目标分布模型，包括：将所述至少两个当前拟合优度中的最大拟合优度对应的分布模型，确定为所述失效时
长实际所服从的目标分布模型；或者，获取所述待预测医疗设备类型的所有医疗设备在历史上确定出的所有失效...
【专利技术属性】
技术研发人员：齐丽晶，
申请(专利权)人：北京中关村水木医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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