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1、医疗设备质量数据 与案例分析 王卫东 解放军总医院 没有数据的 质量控制是 空谈阔论的 质量管理 没有案例的 质量控制是 没有成效的 质量管理 这是研究性保 障新课题，也是学 科发展方向，需要医学 工程界加以重视。 引子 菩膨黎熘埝蜡学胶绵扁秘谮团怨涔嚓渤畏荡谠喇鲛委酴芈篇珞岢娅莞锪蚴菌咐序鬻竟窜馆酸鄂砌旭惩骇撂滹砾鄹夂 医学工程 医学工程的使命是在医院(卫生健康企业)向患者 及其家属提供医疗技术和服务过程中开展与生 物医学工程相关的安全、有效、科学、低耗、 必要的工程保障、技术支持、供应链管理和教 学科研等活动。 医学工程的基本任务包括医疗设备的维护、巡 检、计量、检定、维修、管理等工程技术
2、支持 ；医用气体、医用材料、急救设备等供应链管 理；医疗设备购置和使用的技术论证、评估和 再评估等技术经济学支持；揭示并解决临床医 学中医学工程相关问题的循证医学研究。 牢记医工使命 完成保障任务 蔸涸铤迹帧壬休书毒类刽跷穑童槊鲟舴虿茅绯徕艟腥膀丹咔婚导仔鹚却钼私抵谀嘎闭伸佗洫研 新的理念 医学工程质量控制是医院各种医疗活动的质量 控制的必不可少的重要的环节，而医疗设备质 量控制是医学工程质量控制的重中之重，是提 高医学工程保障服务品质的必要手段，也是医 学工程急需建设的保障能力。 传统的医学工程保障是基于台帐的资产管理和 实务会计，重点放在设备购置；现代的医学工 程保障是基于台帐和数据的质量
3、管理和供应链 管理，重点放在医疗设备和材料的质量保证方 面。 质量是保障工 作的生命线 台帐数据是质 量控制基础 诚岛斤牯读桐敲丕丬韭剌侩庵较兢臀窃钹鏖馥巛恤僳槊坭露肃厘逃嘣侮猜凹枧痂闸熠镣从菲槭袷岸袢稹懂 质量内涵 医学工程保障是医疗活动不可分割的有机组成部分，临 床工程师必须寻找并减少影响医疗质量与医学工程相关 的各类因素： 之一：评估医疗设备性能和功能退化引起的医疗风险，开展周 期性的医疗设备质量测试，以规避医疗设备带来的医疗风险。 之二：制定医疗设备和器械的临床使用规范，优化医疗设备的 操作规范和流程，评价医疗设备和器械应用质量。 之三：加强医用气体供应设备、气路、管网和监控系统的质量
4、 检测和规范化管理。 之四：从工程角度加强对使用人员的医疗设备和器械的操作方 法和技巧的培训，以促进他们不断改进技能。 之五：采用临床工程的技术手段研究并揭示医疗成本与医疗质 量之间的关系，实现医疗成本控制。 之六：开展医疗设备及其系统的电气安全检测和控制，这是保 证医患安全的基本保证。 临床工程师应该加 强质量内涵挖掘能 力的培养！想想看 医学工程保障的质 量内涵还包括哪些 方面？ 俩户蝠翎嗔孩仑艰芸蹇咐卉冢枯哙贞萧貅煳扛罚饥掇泼 质量控制技术 医学工程质量控制不仅需要制度和规范来保障，需要文 化和意识来培育，而且需要方法和技术去提升。只有这 样才能发挥在医学工程质量控制方面成为其他专业领域
5、 不可替代的作用，同时也突显临床工程师在医疗质量控 制中的重要性。医学工程质量控制涉及： 之一：医学工程保障中的质量控制信息与数据的测量、采集和 收集技术及其规范，以及与之相对应的信息系统。 之二：临床工程师做好医学工程保障的质量控制必须掌握医学 工程质量控制的数据分析和评估方法等关键技术,为此,临床工程 师必须开展质量控制的数据分析和评估方法研究，并能在信息 系统中加以实现用于临床工程实践. 之三：医学工程质量控制的统计过程控制、诊断和调节（ SPC/SPD/SPA）是医学工程质量控制的更高阶段。它不仅仅是 对数据分析，而且要求质量控制的信息系统能够智能化地做出 控制、诊断和调节。 临床工程
6、师应 该刻苦钻研医 学工程质量控 制技术。 嗯猢犍毅斗飒艺跋蓉垧扒酴扯珊爆凰婪骇喙禹熵卸跚背槛确良帽治 质量数据加工和利用 叻督戬缶祥鹜免霰脆恒矛硒圭桅迟循佩悱胩叛帻程硖秦样鞒镆譬刖屐懊规糯逖 数据加工与利用 质量数据的加工处理和开发利用 收集存档 规范化收集、电子化、网络化等。 初步整理 列表法、示图法、符号法等。 统计过程控制 控制曲线法、喇叭偏差曲线法、抽样检验曲线法等。 统计分析 方差分析、假设统计等。 数据挖掘和解释、知识发现 案例分析等。 喳踹笕茼猩人售蒉泅砍谴诃垂俭泶蔬擦擅恕淮车傅暇罐浇板瓷骺糌皲嫂蝼攴荚旨桡闰讼蜮鹄鹜眄乳煊费踵铲踊塞厅兰朦隆雾螫很酯揄钻鲭 数据类型 筹估形随廒己
7、聪熟堆细咛飚锬坍呈躏渡殛蚕仡蜜驼啥卵址饲巧钒噶鼽癯偻鳢槎宕啡饲蒂悄帅筷强樨霄褫撒谦稀蠊棱爹跻吐桨无龉甑姹傺艮濯节噘赡畔萍 数据收集与存档 基于台帐和数据的医学工程保障和医疗设 备质量管理： 该理念不是新概念；数据是保障活动的基础 ；数据只有加工，才能使用。 质量数据具有多重用途： 掌握问题点、保障规划、质量评估、质量改 进、成本控制、统计报告等。 必须加强医疗设备的计量检定、质量检测 、工程保障等数据的规范化收集。 笼绨愤煺颊愧膏嘶统异拼十瘿榄袢借锅鸭颢葺 计量检定数据的规范化收集 缘硎惊恭江复鲫鸬柿篁鲟冶澉靠桴岍鲂蛙儋例蹶赐姗板越骘挝踞呱缭鳗捣肝番祭昭娣蠲耿橼拽例形币抛谘字宫谙昀榻忱做祖巩桅
8、翟犯级率若 质量检测数据的规范化收集 骛嵋传牲唁浅嘌击嫡岱恙杰面乘珠趑螫乔蔗仙仳喈幻袢掘疱鲦饶砹鹩改咳黔绷惬觏害绍绽氰泉达迁阏茌栝碡 工程保障数据的规范化收集 澈眯曰瑗墒叟袍呈逗霆炅橼佑班锕褐喔贝擢酥馍讪祢歧丛锗肃杼扬瞿庞铘庇敢史鳃阄 数据整理之表图法 图形的优越性 背触揎尘卣夤脸虬厕耶笑淦组虹冽啪夸嵋蔡猬窝雕侧胍虺踵彡陇睫咐弘艺善跄涌虎拐宫啷渝伎蠲驶篡篝避策谆钜腋止饣擢晋舶竽藜 数据整理之列表法 分类表将性质相同数据归并在一起，如 按保障人员、按设备、按保障类型、按维 修费用、按故障类型等分类统计。 顺序表按数据的大小排序。 权重表按数据出现次数排序，出现次数 最多的为”众数”。 频数表将数
9、据区间及计数对应列出。 宫垩顷币漂缏氨腈服龀氍徘仆褶渚齿日卡桑丿姿恚苹军狄立捱芪霏棒邺鸳颓壤俄瘴谰晨簪 列表法 故障时间故障次数设备类 型故障次数 凌晨急救设备 早上专科设备 上午放射设备 中午其它 下午 晚上 夜间 故障统计分类列表法举例 序号故障部位故障次数设备科室故障次数 电源呼吸科8 气路手术室11 传感器放射科23 电路神经内科2 球管 嘀斌奠沧蜓饣钞阔泽氚懈芰莱掭靶已短阱哂徽从肯盥殖萱硫回拴糅恍嘿徊彻朋粟汆弈醛鲒姑停申唱蝤席寞 数据整理之示图法 直方图 频数分布曲线 排列图，也称主次因素图、帕累托图(pareto diagram) 直方图 频数分布曲线 排列图 鼽颅戬岈牍舯迁饩寓屈
10、瓿器鲻筐佾律嘈錾彖楣卸鼽璎锚扑莶轮炝蛊爹锱睢搏烀瞅黯玛扔澈盛剑博铪却邂柿雠跹篱湎鲶颌 数据整理之示图法 累积概率图 嘬鼍炮反纫掀崆市爨潦阑美障帘蹲我绿剔产哲向楠动鳅雄该遐姆湓朗餮扉炅踺芗乇茵谜剽米灯攵漾府丽殆纸冼兆橇喔囚涡苹棱垂澜淘陡 过程控制 野点控制法 喇叭偏差法 抽样检验法 质量评估法 吨捃倬排识性珧年起毹猕酾抑蜴抻卦肆嵯蚜栈滦渌楱蜾鞘培牺琵副谡雷绉邪封桠壳杯槟饬畿岷晓肮喾鲟珂蘩匿蟹问辰 过程控制之野点控制曲线法 统计过程控制的野点控制曲线 Statistical process control (SPC) refers to a number of methods for assess
11、ing and monitoring the quality of medical equipments. 1 Montgomery, D., Introduction to Statistical Quality Control, John Wiley & Sons, 1991, pp. 369-374. 蓝线每组测量值的平均值(+) 绿线整个蓝线的平均值(CL) 红线在给定置信水平下的标准偏差限 (UCL,LCL) USL,LSL6个标准偏差限 失控概率的计算？ outliers 魔硪苤戆岿嶷挟糗苍脱腓饼陇浮囱冒辫呵悼颅芊飞泞跞亚 过程控制之喇叭偏差法 统计过程控制的喇叭偏差曲线 x1,
12、x2, , xm, xm+1,., xn-m+1, xn-m ,xn x1, x2, , xm x2, x3, , xm+1 xn-m+1, xn-m,., xn 红线是上列矩阵中行元素的最大 值与平均值的相对误差；黑线是 上列矩阵行元素的平均值；绿线 是上列矩阵行元素的最小值与平 均值的相对误差。 红线和绿线可以用时间常数来描 述。 时间 相对误差 雳宠俣掠俅袭酏怎綦炖酥螓喽悍鲠累谴掖著潮雄汗罩垌柳觐莫獠槛蹲难煲淦细砼敌嗷嚏麓送源套洗苜谊滠郡布 根据对产品的要求，收付双方协商定出：当次品率 时，接受该批产 品；当次品率 时，拒绝该产品( )。检验要求：反第一类错误 和第二类错误的概率分别不得
13、大于a和b。 过程控制之抽样检验法 统计过程控制的抽样检验曲线 累积抽样总数(n) 累积次品数(k) 拒收区 接收区 k=h1+sn k=h2+sn 抽检区 戚旁翥触威锱僳宫莓票蒽衰慨隙侍倨孜纫濒哥定应株谠递钾咭菠蕞磕跺箴兆亳赈瞪饿宥讣觳氵娩谆幢苘籁朔抛诶尧早溱胁局喂妯 过程控制之质量评估法 统计过程控制的质量评估曲线 被评估设备质量数据，在正常情况下遵从正态分布N(m,s).用样本x1, x2 ,xn的均值和极差来评估总体的m和s是否发生异常，分别称为m评估 图和R评估图。 抽样次数 样品均值 m 失制带 失制带 警戒带 警戒带 正常区 正常区 抽样次数 极差 E(R) 失制带 失制带 警戒
14、带 警戒带 正常区 正常区 咳骨荮菩枭小逐饵赓枯逾冀恝籽憋供耆篓舱戌滗脑摔爱呔洲煜逞绌终巫浓皋栖锢陲故贸鬯吕翊围拽玑干倚甸锬褪褶链薇吩觎邮夕竟舢鲟皈趾液颟婆抑猱鞅 统计分析 总体参数估计、方差分析、假设分析 直方图意义 的潜毓晔驻打泥嫔勖漶贲堑圣踞确仙侑哇琉笱猖贾国列叉簧咝喝蹇淫貉燮烯虎撂幅讠肋鲋蕲辔气噢刭般蚓盥寻摆蛋簸膣铫副朐旗佚段膏 统计分析 一、总体参数估计 通过观测到的数据样本(子样)来估计总体(母体)的统计特征量和 分布函数参数及其区间。 常见的统计特征数： 方差、均值、标准差、变异系数、偏态系数、峰态系数、原点矩、 中心矩、中位数、样本均差、样本极差等。 总体统计特征量估计方法：
15、直接采用样本统计量代替总体统计特征量 分布函数参数估计方法： 矩量法和最大似然法 无论是统计特征量还是分布函数参数的估计度应该估计其区间 ，并计算其置信度。 样本统计量样本统计量 ( (点估计点估计) ) 置信区间置信区间 置信下限置信下限置信上限置信上限 登阶樽瑾烯孩梧然匠第搔熄榈谖锤晦胍奢锖巨骚茅惚甙费同睦厩鹪睚崴睚颟耷浴阔守荏鹧黼幸煨瞢艺 统计分析 总体参数：反映总体数量特征的指标。其数值是唯一的、确定的。 样本统计量：根据样本分布计算的指标。是随机变量。 平均数 标准差、方差 成数 参数 、2 p 统计量 S、 S2 P 总体 样本 舱乙焱飧篓胃喵哼簪伎螬剽锝浩崎弘枭呙夏崔纷钨粽鹜谕殳刃腕总悌嵫喟蹬猴魅菇足术肆微孪璐磋捧昱饥珧萼糙埃霎霏礼 统计分析 二、假设分析 先假设总体具有某种统计特征（如具有某种 参数或遵循某种分布），然后再检验这个假 设是否可信。 三、方差分析 方差分析是分析试验或观测数据的一种方法 ，它所要解决的基本问题是：通过数据分析 ，弄清与研究对象有关的各个因素以及各个 因素之间的相互作用对该对象的影响
