符錫成

摘? 要：經(jīng)過對(duì)海南多家醫(yī)院在用的脈動(dòng)真空滅菌器進(jìn)行實(shí)際調(diào)研，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)滅菌設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)進(jìn)行了初步的研究。在了解脈動(dòng)真空滅菌器設(shè)備運(yùn)行的基礎(chǔ)上構(gòu)建用于設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)價(jià)的綜合數(shù)據(jù)系統(tǒng)，并利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在對(duì)積累的設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的基礎(chǔ)上，建立了設(shè)備不同健康情況下的分布數(shù)據(jù)集，建立模型，分析出故障發(fā)生前的預(yù)兆數(shù)據(jù)，達(dá)到監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行、提高設(shè)備正常運(yùn)行率的目的。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘? 狀態(tài)檢修? 實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)

中圖分類號(hào)：TK268? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1672-3791（2019）03（c）-0245-04

Abstract： Through Pulsating Vacuum Sterilizer investigation of several hospitals in Hainan， A preliminary study of sterilization equipment based on the data mining technology. We have built an integrated data system for sterilization equipment health status evaluation On the basis of understanding the running of pulsating vacuum sterilizer equipment ， a comprehensive data system is established for evaluating the health status of the equipment . Besides， based on the real-time data mining technology， it constructs the distribution data and model under different health conditions ， and analyzes occurrence of precursor data? in order to monitor the operation of equipment and improve the normal operation rate of equipment.

Key Words： Data mining; Condition based maintenance; Real-time running data

1? 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘的概念是在美國1995年計(jì)算機(jī)年會(huì)上首先提出來的數(shù)據(jù)挖掘是從海量的數(shù)據(jù)中，應(yīng)用各種算法查找出隱藏于數(shù)據(jù)中的信息。

該文通過對(duì)海南多家醫(yī)院在用的脈動(dòng)真空滅茵器的實(shí)際使用情況進(jìn)行調(diào)研，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘聚類分析、關(guān)聯(lián)分析等相關(guān)技術(shù)對(duì)調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合、分析、統(tǒng)計(jì)、推理與歸納，揭示脈動(dòng)真空滅菌器設(shè)備運(yùn)行事件間的相互關(guān)系，預(yù)測(cè)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行的未來發(fā)展趨勢(shì)，這會(huì)起到輔助實(shí)際工作問題和支持決策的作用。

2? 脈動(dòng)真空高壓蒸汽滅菌器

醫(yī)院主要靠高壓蒸汽滅菌來完成醫(yī)療物品的滅菌工作。目前，是醫(yī)院消毒供應(yīng)中心普遍使用的滅菌設(shè)備脈動(dòng)真空高壓蒸汽滅菌器系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相對(duì)復(fù)雜，特別是滅菌器管路系統(tǒng)中的各種控制閥件故障率相對(duì)較高，維修后可靠性也不好。有時(shí)，設(shè)備前一次滅菌過程還是合格的，可下次進(jìn)行滅菌物品滅菌時(shí)出現(xiàn)穩(wěn)定性不好，導(dǎo)致整個(gè)滅菌過程的失敗，只好停機(jī)待冷卻后方可進(jìn)行維修，這不但浪費(fèi)了人力、物力、時(shí)間，也影響了整個(gè)醫(yī)院消毒物品的及時(shí)供應(yīng)。輕則需要重新滅菌，重則使滅菌物品損壞，造成滅菌物品的供應(yīng)不及時(shí)，嚴(yán)重影響臨床治療和手術(shù)的開展。

脈動(dòng)真空壓力蒸汽滅菌器采用的滅菌監(jiān)測(cè)方法有：B-D試驗(yàn)、物理監(jiān)測(cè)、化學(xué)監(jiān)測(cè)、生物監(jiān)測(cè)等。這些數(shù)據(jù)每臺(tái)設(shè)備都有保存，另外醫(yī)院追溯系統(tǒng)也保存有監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)物理數(shù)據(jù)與滅菌監(jiān)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)，通過收集這些數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從中分析找出故障發(fā)生前的預(yù)兆數(shù)據(jù)，達(dá)到檢測(cè)設(shè)備運(yùn)行的目的。

3? 滅菌設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)

進(jìn)行滅菌設(shè)備狀態(tài)檢修的整體思路是：除了檢修滅菌設(shè)備的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與性能達(dá)到所設(shè)置的狀態(tài)外，還檢修可能長(zhǎng)時(shí)間動(dòng)態(tài)狀態(tài)。按照當(dāng)前滅菌設(shè)備的實(shí)際工作狀態(tài)收集到的物理參數(shù)信息獲得可以識(shí)別與判別早期故障征兆，并能確定滅菌設(shè)備的可能故障位置、程度與趨勢(shì)。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，科學(xué)地在滅菌設(shè)備故障出現(xiàn)前有目針對(duì)性地進(jìn)行適當(dāng)和必要的維護(hù)，為設(shè)備安全、穩(wěn)定、長(zhǎng)周期和全性能優(yōu)質(zhì)運(yùn)行提供了可靠的技術(shù)和管理保障。

該（檢修）系統(tǒng)建立在軟件總線平臺(tái)之上，提供了諸多模塊給前端用戶使用，這些模塊通過軟件總線提供的接口，調(diào)用總線系統(tǒng)中提供的方法，并與后端數(shù)據(jù)庫發(fā)生交互。ODBC數(shù)據(jù)庫中存放著滅菌設(shè)備采集來的設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)（見圖1）。

對(duì)設(shè)備進(jìn)行健康狀態(tài)評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)是設(shè)備的相關(guān)信息。這些滅菌設(shè)備信息主要有以下幾方面。

（1）這些滅菌設(shè)備基本信息是設(shè)備“與生俱來”的信息，這些信息真實(shí)描述了設(shè)備的固有屬性，例如設(shè)備的銘牌上的信息及圖紙各滅菌設(shè)備技術(shù)參數(shù)等。

（2）滅菌設(shè)備運(yùn)行的物理歷史參數(shù)。這些物理歷史參數(shù)是進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)來源，它不只是反映設(shè)備滅菌歷史狀況，而且能通過對(duì)比歷史物理參數(shù)與實(shí)時(shí)物理參數(shù)的記錄，從中可以分析設(shè)備的狀況，預(yù)知可能出現(xiàn)的故障。

（3）技術(shù)監(jiān)測(cè)信息。

（4）設(shè)備缺陷數(shù)據(jù)。設(shè)備缺陷數(shù)據(jù)信息主要有出現(xiàn)缺陷時(shí)的設(shè)備基本信息、缺陷代碼、缺陷描述及應(yīng)對(duì)的方法等。這些設(shè)備缺陷數(shù)據(jù)信息將為未來分析類似設(shè)備故障狀況、采取什么應(yīng)對(duì)的方法等方面提供相應(yīng)的參考根據(jù)。

（5）國家有關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，滅菌設(shè)備狀態(tài)維修數(shù)據(jù)，等等。

4? 數(shù)據(jù)挖掘在滅菌設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)中的應(yīng)用

根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫中大量的運(yùn)行歷史物理參數(shù)，采用聚類分析的辦法判斷設(shè)備參數(shù)在不同運(yùn)行狀態(tài)下的數(shù)據(jù)分布情況。該文利用改進(jìn)了的K-Mean算法來進(jìn)行聚類，對(duì)設(shè)備進(jìn)行健康狀態(tài)評(píng)價(jià)，而后應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則來挖掘?qū)ふ医o定數(shù)據(jù)集中項(xiàng)之間的關(guān)系。

4.1 改進(jìn)的K-Means算法介紹

輸入：一個(gè)有N個(gè)對(duì)象的數(shù)據(jù)庫，聚類定義為K，—個(gè)參數(shù)B∈（0，1）。

輸出：聚類結(jié)果，也就是K個(gè)簇。

算法過程：

（1）根據(jù)前面的初始聚類中心來確定與選取初始聚類種子K;

（2）重復(fù)操作;

（3）按照類內(nèi)對(duì)象與簇中的聚類種子最近的原則，把每個(gè)類內(nèi)對(duì)象（再次）賦于相似度最大的聚類;

（4）通過簇中數(shù)據(jù)的計(jì)算，得到與該簇中的聚類種子Ot（k-1）相似度最小的值，MinSimt（k-1）并計(jì)算出閾值;

（5）選擇簇Ct（k-1）中與聚類種子Ot（k-1）相似度大于1-βMinSimt（k-1）的數(shù)據(jù)，得到集合CNt（k-1）;

（6）計(jì)算CNt（k-1）中數(shù)據(jù)的平均值，即為簇的聚類種子;

（7）一直重復(fù)到相鄰兩次聚類種子變化不再出現(xiàn)。

該文在就K-Means算法研究時(shí)K值取為3。K取值為3的理由是滅菌設(shè)備的正常運(yùn)行狀態(tài)只能是設(shè)備正常、設(shè)備能用但有小毛病與設(shè)備不能用3種中的一種，以之相應(yīng)的技術(shù)數(shù)據(jù)范圍也會(huì)出現(xiàn)3種不同的分布。通過數(shù)據(jù)挖掘得到3個(gè)相關(guān)的聚類結(jié)果，并讓專家分析聚類相關(guān)性結(jié)果，得到表示不同滅菌設(shè)備的正常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)分布情況的3個(gè)聚類結(jié)果。數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果依賴于選取的數(shù)據(jù)，假如挖掘的數(shù)據(jù)樣本不科學(xué)，則需要重新選取數(shù)據(jù)樣本，因?yàn)檫@樣的挖掘結(jié)果準(zhǔn)確性得不到保證。

4.2 關(guān)聯(lián)分析

關(guān)聯(lián)規(guī)則是一種X→Y規(guī)則的蘊(yùn)涵式，式里的X定義為關(guān)聯(lián)規(guī)則的先導(dǎo)，而Y定義為后繼。關(guān)聯(lián)規(guī)則分為兩個(gè)步驟：第一個(gè)步驟是從數(shù)據(jù)中找到所有頻繁項(xiàng)集，第二個(gè)步驟是通過這些頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則。用于關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)的主要對(duì)象是事務(wù)型數(shù)據(jù)庫。

4.2.1 研究問題

采用Apfiofi算法挖掘醫(yī)院滅菌器設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)中所隱藏的各數(shù)據(jù)之問的關(guān)系，即發(fā)現(xiàn)形如“醫(yī)院滅菌器設(shè)備電源故障中，開關(guān)電源電路中的開關(guān)管損壞并在給定的可信度下，也有保險(xiǎn)管損壞”的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而可以用于指導(dǎo)電源在發(fā)生斷電故障時(shí)“開關(guān)管”和“保險(xiǎn)管”在滅菌器設(shè)備運(yùn)行的維護(hù)檢修關(guān)聯(lián)規(guī)則。

在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用Apfiofi算法時(shí)，頻繁項(xiàng)集的長(zhǎng)度與查詢數(shù)據(jù)的頻數(shù)相關(guān)，這將影響數(shù)據(jù)的傳輸效率，進(jìn)而影響Apfiofi算法效率。而在文中，我們對(duì)Apfiofi算法進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)的思路是：建立一個(gè)用“1”來表示項(xiàng)目中出現(xiàn)事務(wù)，用“0”來表示項(xiàng)目中不出現(xiàn)事務(wù)的二進(jìn)制數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，接下來就是確定最小支持度，同時(shí)在找到最大頻繁項(xiàng)集之前不斷地對(duì)待選項(xiàng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行刪選。這樣的改進(jìn)可以減少查詢數(shù)據(jù)的頻數(shù)與產(chǎn)生待選項(xiàng)數(shù)據(jù)集的數(shù)量，比經(jīng)典Apfiofi算法效率高。

4.2.2 確定主題

根據(jù)所研究的問題，確定的主題有：耗材、人員、滅菌設(shè)備和保養(yǎng)。

（1）數(shù)據(jù)倉庫模型。

（2）根據(jù)所確定的主題，準(zhǔn)備和收集事務(wù)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。從事務(wù)數(shù)據(jù)庫中準(zhǔn)備和收集與主題相關(guān)的數(shù)據(jù)，并根據(jù)所研究的問題提取此次數(shù)據(jù)挖掘需要的屬性字段。將不符合檢驗(yàn)條件的記錄在進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前進(jìn)行剔除，對(duì)所有數(shù)據(jù)屬性在進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前進(jìn)行統(tǒng)一。數(shù)據(jù)倉庫中各主題的數(shù)據(jù)則按照決策分析型應(yīng)用的需求存放，其設(shè)計(jì)與優(yōu)化時(shí)需考慮的是數(shù)據(jù)的完整性、一致性及分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。得到此次數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型（如圖2），數(shù)據(jù)倉庫模型主題的特點(diǎn)使得其更易以星形模型、雪花模型或者星座模型來實(shí)現(xiàn)。

4.3 數(shù)據(jù)挖掘

此次數(shù)據(jù)挖掘以海南多家醫(yī)院使用的由山東新華醫(yī)療器械股份有限公司生產(chǎn)的脈動(dòng)真空滅菌器在2010年1月1日到20l7年1月1日運(yùn)行期間的事務(wù)數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源，采用Apfiofi算法挖掘的有效關(guān)聯(lián)規(guī)則（如表1），以滅菌設(shè)備保養(yǎng)為實(shí)例的Apriori算法尋找所有的頻繁項(xiàng)集以優(yōu)化設(shè)備保養(yǎng)策略。實(shí)踐證明，對(duì)這些相互之間有著高度關(guān)聯(lián)的設(shè)備進(jìn)行保養(yǎng)，至少使滅菌器運(yùn)行效率提高40%以上。

這里設(shè)D為事務(wù)數(shù)據(jù)庫，其事務(wù)A=4，確定最小支持度的M=0.5，滅菌設(shè)備的正常運(yùn)行狀態(tài)只能是N：設(shè)備正常;C：設(shè)備能用但有小毛病;B：設(shè)備不能用。使用以“月”為時(shí)間單位，如表1所示。

在表1：滅菌設(shè)備的保養(yǎng)事務(wù)數(shù)據(jù)表，對(duì)照項(xiàng)數(shù)I與最小支持?jǐn)?shù)，查詢事務(wù)，創(chuàng)建二進(jìn)制數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)事務(wù)數(shù)據(jù)庫，出現(xiàn)的事務(wù)用“1”表示。反之用“0”來表示。由此可得到臨時(shí)二進(jìn)制表示的事務(wù)數(shù)據(jù)庫（如表2）。

根據(jù)Apriori算法（如圖3），通過Apriori算法不斷地進(jìn)行刪選，得到事務(wù)數(shù)據(jù)庫的最大頻繁路徑集為{（織物、器械）（N，1）（C，2）}，如表3所示。

5? 結(jié)語

就醫(yī)療設(shè)備狀態(tài)維修檢測(cè)這個(gè)研究課題而言，該文應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的研究方法，針對(duì)滅菌設(shè)備健康狀態(tài)進(jìn)行建模分析。在對(duì)滅菌設(shè)備實(shí)際維修維護(hù)調(diào)研的基礎(chǔ)上，對(duì)設(shè)備運(yùn)行特性技術(shù)參數(shù)進(jìn)行采集，并應(yīng)用改進(jìn)的K-Means算法進(jìn)行來進(jìn)行聚類，而后應(yīng)用改進(jìn)的Apriori算法關(guān)聯(lián)規(guī)則來挖掘?qū)ふ医o定數(shù)據(jù)集中項(xiàng)之間的關(guān)系從中挖掘出滅菌設(shè)備系統(tǒng)運(yùn)行與部件的狀態(tài)相關(guān)性，對(duì)設(shè)備進(jìn)行健康狀態(tài)評(píng)價(jià)。

在具體實(shí)施建模與數(shù)據(jù)挖掘過程中，采用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來統(tǒng)計(jì)分析設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的物理參數(shù)。獲取相關(guān)參數(shù)，并實(shí)現(xiàn)了設(shè)備運(yùn)行自動(dòng)記數(shù)。并提供在達(dá)到相關(guān)性參數(shù)異常之前提前報(bào)警，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化程度較高的設(shè)備維修修護(hù)告知的功能。當(dāng)然對(duì)于采用參數(shù)相關(guān)性分析來判斷設(shè)備狀態(tài)的方法，診斷分析得到的結(jié)果正確率還有等待進(jìn)一步完善，在對(duì)設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，如果挖掘的結(jié)果可用率不高，則應(yīng)該重新進(jìn)行挖掘，或者增加樣本數(shù)據(jù)，或者改進(jìn)算法。

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