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1、大数据驱动的重大设施设备智能化运维平台的研究与实践王岚 王恬 上海市质子重离子医院摘要：本文以上海市质子重离子医院设备设施综合运行管理平台的研究建设过程为例，介绍了目前国内外重大医疗设施的运维情况，分析质子重离子设备的运维特点及存在问题，通过开展互联网+模式下大数据驱动的重大医疗设施智能化运维平台的研究，医院除了能够及时发现问题，还能对潜在问题做出预判和处置，从而高效、快速、全面地掌握和处理各类故障，减少维修时间、降低运行成本，确保设备设施的正常运行。关键词：重要设施设备；运维平台；大数据Research and practice of intelligent operation and ma
2、intenance platform for large data-driven facilities and equipment/WANG Lan，WANG TianAbstract:Based on the example of the research and construction process of equipment and facilities integrated operation management platform from Shanghai Proton Heavy Ion Hospital, this paper introduces the current o
3、peration and maintenance situation of major medical facilities at home and abroad, analyzes the operation and maintenance features and problems of proton heavy ion equipment. Through the research on the intelligent operation and maintenance platform for major medical facilities driven by big data un
4、der the Internet+ mode, the hospital can not only detect problems in time, but also make pre-judgment and disposition of potential problems, in order to master and handle all kinds of failures efficiently, quickly, and comprehensively, reduce maintenance time, decrease operating costs, so that ensur
5、e the normal operation of equipment and facilities.Keywords:Important facilities and equipment；Operation and maintenance platform；Big data近年来，很多国家都在积极推进医疗设施运维信息化发展。其中，结合互联网+的大数据管理技术是实现数据集中式远程管理的一个很好的解决方案。本文介绍了目前国内外重大医疗设施运维的现状，并以上海市质子重离子医院设备设施综合运行管理平台的研究建设过程为例，分析了以大数据分析为核心、BIM为展示手段，集成远程数据传输、智能监控和综合管理
6、等技术的智能化运维平台，实现重大医疗设施监控信息的集中化、信息化和可视化，有效保障重大医疗设施的安全、有效、可靠运行，提升医院后勤在重大医疗设施运维领域的技术管理水平。1.国内外重大医疗设施运维现状1.1重大医疗设施运维现状目前，世界各国都在大力推广重大医疗设施运行维护管理技术，政府、企业和各个研究机构都起到了举足轻重的作用。在美国，基于互联网的医疗领域创新革命正在进行。云计算技术手段的进步为医疗信息运维管理提供更多可能。2008年,谷歌基于云计算平台推出医疗平台数据管理服务,可以将医疗设备信息数据上传到云端，并提供在线医疗设备数据管理。其目的是为了解除目前封闭式的医院信息系统对医疗设备数据的
7、束缚，通过云服务的方式在线管理医疗设备。IBM联合安泰保险公司下属医疗信息部门推出一套基于云计算的协作医疗系统,为医疗机构的设备提供实时的数据管理服务系统。该系统作为IBM“软件即服务”解决方案之一,也是其“蓝云”计划的一部分。在国内，华为全面整合医疗资源，保障医疗设备的可靠性运行。华为Fusion Insight大数据处理平台能够帮助医疗设备管理者快速构建海量数据信息处理系统，通过对医院、医疗设备的巨量信息数据实时与非实时的分析挖掘，提升医疗设备的运维管理质量，从而使远程医疗服务从医院治疗走向健康管理，全面链接社区、家庭、个人，融入社会大生态。与此同时，西门子正在构建一个开放的云平台，用于分
8、析医疗设备及其配套设施的大数据集。这为西门子所提供的预测性医疗设备维护、资产分析和设备能源数据管理等基于数据的服务提供了基础。其他原始设备制造商（OEM）也可以创建自己的医疗设备远程登录管理应用程序，利用开放的基础架构进行数据分析。例如，通过数据分析以帮助OEM厂商优化其大客户的医疗设备运行。建立这个新的云平台将为推动医疗设备远程管理领域的数字化进程做出重大贡献。强大的医疗设备数据远程管理分析服务是医疗数字化战略中的重要组成部分。1.2国内外粒子治疗中心的建设情况当前，国内外粒子治疗中心建设方兴未艾，热情高涨，截至目前，全球有69家粒子治疗中心正在运营，主要分布在美国、欧洲和日本，据相关媒体不
9、完全统计，我国目前粒子治疗中心项目在建或申请有75个；我国已运营的粒子治疗中心3家，分别为山东淄博万杰肿瘤医院质子治疗中心、上海市质子重离子医院、台湾林口长庚质子治疗中心1。针对重大医疗设施海量信息的分析挖掘和远程数据管理，对于提高运维管理质量，提高开机率起到很关键的作用，因此设备设施综合运行管理平台项目的研究和时间具有很大的推广意义。2.质子重离子设备设施运维特点质子重离子设备（以下简称“PT设备”）具有精度高、疗程短、疗效好等特点。目前，国际上仅德国、日本和美国等少数发达国家拥有质子重离子放疗技术。由于PT设备的特殊性、复杂性和重要性，同时为确保病人治疗的安全性、有效性和精确性，其可靠运行
10、不仅依赖于PT设备自身，相关公用配套设施也是PT设备安全有效运行的重要保障。上海市质子重离子医院（以下简称“重离子医院”）是全球第三家、国内第一家拥有质子重离子技术的医疗机构，PT设备采用同步加速器，整个系统由离子源、低能束流传输段、直线加速器舱段、中能束流传输段、同步环、高能束流传输段、治疗室等组成，同步加速器管道全长约190米。PT设备庞大，技术要求复杂，运行难度高，对配套的电气、辐射防护和空调系统的控制和精度等要求非常苛刻，工艺冷却水系统的温度、压力、电导率等参数要求也极其精密。如变配电系统要求设备电网波动或停电时间必须小于150ms，工艺冷却水系统365天不间断运行，温度精度要求最高达
11、到290.5，空调系统要维持治疗室、质控设备间等重要房间温度控制在2412。3.质子重离子设备设施运维遇到的问题PT设备及其配套设备设施的运行涉及到医学工程、放射物理、生化学、加速器、电力、空调、辐射防护、计算机及智能控制等多个学科，运维要求高技术、高性能、高安全、高可靠，设施保障难度较大，且属国内首次引进，缺乏相关运维经验，在PT设备及其配套设施运行维护遇到了一些问题：3.1设备使用效率低PT设备及其配套设备设施系统复杂，难以整合，在设备运行过程中存在信息流转效率低、维修反应延迟、维护不到位或过度维护等问题，各子系统位置分散、点位多、类型复杂，出现问题依靠电话通知、现场处理、纸质存档，管理工
12、作繁杂、运行效率低。 3.2设备运行难度高全国唯一一台质子重离子治疗系统，设备专业性强，设备开机率要求高，设备运行一旦发生故障，将影响病人治疗的安全性和有效性。设备运维管理过分依赖特定人员的专业知识，缺乏故障预警、数据分析和标准化流程。3.3设备监控形式单一PT设备及配套设备设施各子系统设备机房地理位置比较分散，且PT设备的配套辅助系统专业性很强，数据整合利用不充分。设施设备机房现场嘈杂，监控形式为简单流程图仅专业人士能识别，缺乏空间位置展示，无法直观表达系统布置。3.4设备节能难度大PT设备庞大，主加速器直径21m，设备负载约5000kW，附属系统工艺冷却水负载功率约8000kW，此外还有空
13、调、照明等配套系统，日常运行成本很高。在保障大型设备正常医疗使用的前提下，如何进行PT设备的节能运行管理，降低PT设备及辅助设备的运行成本，给医院后勤管理增加了很大的难度。4.设备设施综合运行管理平台项目的研究和实践根据PT设备的特点和管理上存在的问题，PT设备及其配套设施管理工作急需创新管理模式和思路。为此，重离子医院开展了互联网+模式下大数据驱动的重大医疗设施智能化运维平台的研究，该项研究获得上海市科委项目支持。该平台能够集中采集各类数据链，集成辐射安全、供电、空调和消防等实时数据进行智能监控，并通过辅助软件进行分析，运用BIM技术，实现加速器系统和工艺冷却水系统等重点区域重点设备运行实时
14、状态显示；同时搭建紧急事态、能耗、备品备件、供应商、空间和资产等管理系统模块，使医院后勤工程师能在第一时间了解各系统设备运行的状况，及时发现问题，做出预判和处置方案，高效、快速、全面地掌握和处理各类故障，减少维修时间、降低运行成本，确保PT设备及其配套设备设施的正常运行。平台可分为智能监控系统及综合管理系统两部分，介绍如下：4.1智能监控系统智能监控系统的研究内容包括可视化监控技术研究、基于BIM的设备信息研究、设备状态智能分析与故障诊断、设备状态预测与最优维护计划及海量数据处理研究。通过对一系列新技术的研究使用，最终实现PT设备及其配套设备设施海量运行维护信息的集中采集和存储，并在准确、形象
15、地展示这些信息的同时进行智能化分析、诊断与预测，实现PT设备及其配套设备设施的集中化、可视化、智能化监控。（1）可视化监控技术研究。智能监控系统以信息密集且直观的方法表示设施设备系统的各项信息，允许高度交互的可视化操作，允许实时异常项预警，是一套高效、低延迟、高准确度的数据可视化监控系统。（2）基于BIM的设备信息研究。BIM模型能够将设计、施工、运维阶段的全生命周期信息都整合于模型中，包括设备和构件本身的属性信息、空间位置信息以及动态的实时运行参数，并将信息进行视觉化展示，实现信息的快速定位（见图1）。（图1）工艺冷系统却水BIM应用（3）设备状态智能分析与故障诊断。研究基于规则引擎的可扩展
16、故障诊断平台，根据设备状态实时数据（如振动、噪声、温度等）进行分析与诊断，掌握设备的运行状态，根据设备状态表征参数，对采集到的设备数据进行融合、整理，提取设备状态特征信息，判断设备所处的状态、是否存在故障以及故障的性质。（4）设备状态预测与最优维护计划。基于历史状态数据，追踪、预测设备的变化，以预测结果作为重要依据，制定最优的维护计划。采用特征参数跟踪法对设备的状态进行预测，在最合适的时机对适当的维护对象（设备、设施、零部件等）通过适合的手段（维护、检查或修理）实施维护，降低设备故障风险。（5）海量数据处理研究。智能监控系统需在海量基础数据的基础上进行分析、处理，实现由数据驱动的管理体系。采用分布式处理模型，针对海量医疗数据如何高效正确地利用，采用基于海量数据的设备状态智能分析与故障诊断规则引擎，针对海量医疗数据如何快速地传递，采用基于压缩感知技术的海量数据处理方法。4.2 综合
