基于大数据技术的医疗器械维修处理方法及系统技术方案

本申请涉及医疗器械维护管理技术领域，公开了基于大数据技术的医疗器械维修处理方法及系统，方法包括以下步骤：通过医疗设备传感器网络采集多模态数据；将所述多模态数据构建为具有时空关联性的多维张量数据结构；将所述多维张量数据投影至非欧几何空间；通过元学习方法识别设备故障模式；采用博弈论模型生成动态维护策略；输入数字孪生环境进行物理可行性验证；根据结果更新维修知识图谱；系统包括：数据采集加密模块、张量构建模块、流形投影模块、故障识别模块、决策生成模块、数字孪生验证模块、知识管理模块。本发明专利技术采用数字孪生技术与动态维护策略相结合的方法，实现了设备状态的实时监控，达到了高效预测和防范故障的技术效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医疗器械维护管理，具体为基于大数据技术的医疗器械维修处理方法及系统。

技术介绍

1、在传统设备维护领域，很多技术依赖于固定的维护周期和经验法则。由于设备的复杂性，这种方法往往难以适应实际运行中的变化，设备的状态监控也多是定期检查，导致可能的故障未被及时发现，从而引发更大的损失。

2、现有技术中，故障检测手段往往滞后，一旦设备出现问题，往往只能被动处理，难以进行有效的预测和预防，这样的被动维护很容易导致设备停机，进而影响生产效率。很多企业因此需要付出高昂的维修和停机成本。

3、同时，现有知识图谱更新机制较为陈旧，维护人员面临的信息往往不够及时或准确，导致策略失效，当新故障模式出现时，旧有的应对方案可能无法有效解决问题，这种情况下，很容易使维护决策失去针对性。

4、最后，传统的报告方式一般较为复杂，常常包含大量技术术语，这让维护人员难以快速理解故障原因及建议措施，缺乏可解释性的报告不仅影响了决策效率，也容易导致错误判读，增加了维护风险。

技术实现思路>

1、针对现有本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于大数据技术的医疗器械维修处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大数据技术的医疗器械维修处理方法，其特征在于，所述S1中多模态数据采用硬件绑定加密传输，加密密钥由设备唯一标识符与物理不可克隆函数组合生成。

3.根据权利要求1所述的基于大数据技术的医疗器械维修处理方法，其特征在于，所述多维张量数据的分解过程满足：

4.根据权利要求1所述的基于大数据技术的医疗器械维修处理方法，其特征在于，所述流形表征通过动态曲率按以下函数调整：

5.根据权利要求1所述的基于大数据技术的医疗器械维修处理方法，其特征在于，所述元学...

【技术特征摘要】

1.基于大数据技术的医疗器械维修处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大数据技术的医疗器械维修处理方法，其特征在于，所述s1中多模态数据采用硬件绑定加密传输，加密密钥由设备唯一标识符与物理不可克隆函数组合生成。

3.根据权利要求1所述的基于大数据技术的医疗器械维修处理方法，其特征在于，所述多维张量数据的分解过程满足：

4.根据权利要求1所述的基于大数据技术的医疗器械维修处理方法，其特征在于，所述流形表征通过动态曲率按以下函数调整：

5.根据权利要求1所述的基于大数据技术的医疗器械维修处理方法，其特征在于，所述元学习的目标函数包含流形正则化项：

6.根据权利要求1所述的基于大数据技术的医疗器械维修...

【专利技术属性】
技术研发人员：钮钢，周斌，朱峰，刁含涛，
申请(专利权)人：江苏磅礴医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：