【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及全生命周期监管，具体为基于人工智能的呼吸内科医疗设备全生命周期监管系统。
技术介绍
1、呼吸科是内科系统的一个分支，很多疾病都能够到呼吸科就诊；探索基于医疗器械唯一标识的医疗器械全生命周期管理，有助于提升医疗器械生产、经营、使用各环节的精细化管理，推动医疗器械行业数字化转型。
2、但是在现有技术中，医疗设备使用时，无法对医疗设备进行分阶段状态检测，不能够根据运行和非运行不同阶段进行状态检测，此外，无法对医疗设备进行周期环节评估，不能够保证医疗设备周期运行的高效性。
3、针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就在于为了解决上述提出的问题，而提出基于人工智能的呼吸内科医疗设备全生命周期监管系统。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、基于人工智能的呼吸内科医疗设备全生命周期监管系统，包括监管平台，监管平台通讯连接有分阶段状态检测单元、周期环节评估单元以及周期整体预警单元；
4、分阶段状态检测单元对医疗设备进行分阶段状态检测，根据医疗设备运行和非运行的不同阶段进行状态检测，将呼吸内科的医疗设备标记为监管对象，并将监管对象的运行阶段划分为运行阶段和非运阶段，针对监管对象的运行阶段和非运阶段进行同步分析，分阶段状态检测结束后，周期环节评估单元对监管对象的全生命周期进行环节评估，将监管对象的全生命周期环节划分为生产、运输以及运行三个环节，并获取到对应环节的评估标准参数，
5、作为本专利技术的一种优选实施方式，分阶段状态检测单元的运行过程如下：
6、获取到运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同时段二次故障概率与首次故障未产生时的二次故障概率对应增长量以及运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同类型故障持续产生的间隔时长缩短速度，并将运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同时段二次故障概率与首次故障未产生时的二次故障概率对应增长量以及运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同类型故障持续产生的间隔时长缩短速度分别与概率增长量阈值和时长缩短速度阈值进行比较。
7、作为本专利技术的一种优选实施方式，若运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同时段二次故障概率与首次故障未产生时的二次故障概率对应增长量超过概率增长量阈值，或者运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同类型故障持续产生的间隔时长缩短速度超过时长缩短速度阈值，则将对应监管对象设定为故障高影响设备；若运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同时段二次故障概率与首次故障未产生时的二次故障概率对应增长量未超过概率增长量阈值，且运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同类型故障持续产生的间隔时长缩短速度未超过时长缩短速度阈值，则将对应监管对象设定为故障低影响设备。
8、作为本专利技术的一种优选实施方式，获取到运行阶段内监管对象中故障高影响设备对应距离首次故障时刻的运行时长下限值更新频率以及运行阶段内监管对象中故障低影响设备对应首次故障时刻后故障周期频率增加速度浮动量，并将其分别与下限值更新频率阈值和增加速度浮动量阈值进行比较。
9、作为本专利技术的一种优选实施方式，若运行阶段内监管对象中故障高影响设备对应距离首次故障时刻的运行时长下限值更新频率超过下限值更新频率阈值，或者运行阶段内监管对象中故障低影响设备对应首次故障时刻后故障周期频率增加速度浮动量超过增加速度浮动量阈值，则生成运行阶段异常信号并将运行阶段异常信号发送至监管平台；
10、若运行阶段内监管对象中故障高影响设备对应距离首次故障时刻的运行时长下限值更新频率未超过下限值更新频率阈值，且运行阶段内监管对象中故障低影响设备对应首次故障时刻后故障周期频率增加速度浮动量未超过增加速度浮动量阈值，则生成运行阶段正常信号并将运行阶段正常信号发送至监管平台。
11、作为本专利技术的一种优选实施方式，获取到非运阶段内监管对象生命周期的未运行时间连续时与非运行时间间隔时对应不同时段的监管对象首次故障时刻前的可运行时长差值以及同等累计运行时长且同等运行工作量的非运阶段与运行阶段对应监管对象故障连续频率的平均差值，并将其分别与可运行时长差值阈值和频率平均差值阈值进行比较：
12、若非运阶段内监管对象生命周期的未运行时间连续时与非运行时间间隔时对应不同时段的监管对象首次故障时刻前的可运行时长差值超过可运行时长差值阈值，或者同等累计运行时长且同等运行工作量的非运阶段与运行阶段对应监管对象故障连续频率的平均差值超过频率平均差值阈值，则生成非运阶段异常信号并将非运阶段异常信号发送至监管平台；
13、若非运阶段内监管对象生命周期的未运行时间连续时与非运行时间间隔时对应不同时段的监管对象首次故障时刻前的可运行时长差值未超过可运行时长差值阈值，且同等累计运行时长且同等运行工作量的非运阶段与运行阶段对应监管对象故障连续频率的平均差值未超过频率平均差值阈值，则生成非运阶段正常信号并将非运阶段正常信号发送至监管平台。
14、作为本专利技术的一种优选实施方式，周期环节评估单元的运行过程如下：
15、据当前同类型监管对象投入使用过程中，各个环节对应评估标准参数出现频率处于峰值时则将对应评估标准参数标记为当前环节的选中评估标准参数；根据选中评估标准参数的数值浮动趋势，若数值为增长趋势时当前环境性能越好则将对应增长趋势标记为有利趋势，反之则标记为无利趋势；
16、获取到监管对象全生命周期中选中评估标准参数有利趋势时段与选中评估标准参数无利趋势时段的时长比值以及选中评估标准参数有利趋势时段内非选中评估标准参数对应无利趋势的数值浮动跨度，并将其分别与时长比值阈值和数值浮动跨度阈值进行比较。
17、作为本专利技术的一种优选实施方式，若监管对象全生命周期中选中评估标准参数有利趋势时段与选中评估标准参数无利趋势时段的时长比值未超过时长比值阈值，或者选中评估标准参数有利趋势时段内非选中评估标准参数对应无利趋势的数值浮动跨度超过数值浮动跨度阈值，则生成周期环节评估异常信号并将周期环节评估异常信号发送至监管平台；
18、若监管对象全生命周期中选中评估标准参数有利趋势时段与选中评估标准参数无利趋势时段的时长比值超过时长比值阈值，且选中评估标准参数有利趋势时段内非选中评估标准参数对应无利趋势的数值浮动跨度未超过数值浮动跨度阈值，则生成周期环节评估正常信号并将周期环节评估正常信号发送至监管平台。
19、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
20、1、本专利技术中，对医疗设备进行分阶段状态检测，根据医疗设备运行和非运行的不同阶段进行状态检测，实时判断医疗设备全生命周期内运行状态是否满足需求，从而保证医疗设备的运行效率，确保实时运行状态能够满足当前时刻的需求，提高了医疗设备的全生命周期管控。
21、2、本专利技术中，对监管对象的全本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人工智能的呼吸内科医疗设备全生命周期监管系统，其特征在于，包括监管平台，监管平台通讯连接有分阶段状态检测单元、周期环节评估单元以及周期整体预警单元；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的呼吸内科医疗设备全生命周期监管系统，其特征在于，分阶段状态检测单元的运行过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的呼吸内科医疗设备全生命周期监管系统，其特征在于，若运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同时段二次故障概率与首次故障未产生时的二次故障概率对应增长量超过概率增长量阈值，或者运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同类型故障持续产生的间隔时长缩短速度超过时长缩短速度阈值，则将对应监管对象设定为故障高影响设备；若运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同时段二次故障概率与首次故障未产生时的二次故障概率对应增长量未超过概率增长量阈值，且运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同类型故障持续产生的间隔时长缩短速度未超过时长缩短速度阈值，则将对应监管对象设定为故障低影响设备。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的呼吸内科医疗设备全生命周期监管系统，其特征
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的呼吸内科医疗设备全生命周期监管系统，其特征在于，若运行阶段内监管对象中故障高影响设备对应距离首次故障时刻的运行时长下限值更新频率超过下限值更新频率阈值，或者运行阶段内监管对象中故障低影响设备对应首次故障时刻后故障周期频率增加速度浮动量超过增加速度浮动量阈值，则生成运行阶段异常信号并将运行阶段异常信号发送至监管平台；
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的呼吸内科医疗设备全生命周期监管系统，获取到非运阶段内监管对象生命周期的未运行时间连续时与非运行时间间隔时对应不同时段的监管对象首次故障时刻前的可运行时长差值以及同等累计运行时长且同等运行工作量的非运阶段与运行阶段对应监管对象故障连续频率的平均差值，并将其分别与可运行时长差值阈值和频率平均差值阈值进行比较：
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的呼吸内科医疗设备全生命周期监管系统，周期环节评估单元的运行过程如下：
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的呼吸内科医疗设备全生命周期监管系统，若监管对象全生命周期中选中评估标准参数有利趋势时段与选中评估标准参数无利趋势时段的时长比值未超过时长比值阈值，或者选中评估标准参数有利趋势时段内非选中评估标准参数对应无利趋势的数值浮动跨度超过数值浮动跨度阈值，则生成周期环节评估异常信号并将周期环节评估异常信号发送至监管平台；
...【技术特征摘要】
1.基于人工智能的呼吸内科医疗设备全生命周期监管系统，其特征在于，包括监管平台，监管平台通讯连接有分阶段状态检测单元、周期环节评估单元以及周期整体预警单元；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的呼吸内科医疗设备全生命周期监管系统，其特征在于，分阶段状态检测单元的运行过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的呼吸内科医疗设备全生命周期监管系统，其特征在于，若运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同时段二次故障概率与首次故障未产生时的二次故障概率对应增长量超过概率增长量阈值，或者运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同类型故障持续产生的间隔时长缩短速度超过时长缩短速度阈值，则将对应监管对象设定为故障高影响设备；若运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同时段二次故障概率与首次故障未产生时的二次故障概率对应增长量未超过概率增长量阈值，且运行阶段内监管对象首次运行故障产生后同类型故障持续产生的间隔时长缩短速度未超过时长缩短速度阈值，则将对应监管对象设定为故障低影响设备。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的呼吸内科医疗设备全生命周期监管系统，其特征在于，获取到运行阶段内监管对象中故障高影响设备对应距离首次故障时刻的运行时长下限值更新频率以及运行阶段内监管对象中故障低影响设备对应首次故障时刻后故障周期频率增加速度浮动量，并将其分别与下限值更新频率阈值和增加速度浮动量阈值进...
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