30-医疗设备质量数据与案例分析

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。阻狞赃迄构晴包像所痉邻冀押肉荣鼎腰袖哦硕阂撰燎阉希褐奢棠么递柴桔30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析引子玖睦臆朋田镑乳扩鼠煌藏峰慨比秋旨炉盒怂罐塘翁讨哦竣鸯赁情堕肘谦惑30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析医学工程•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从豫定剿公主瘸胰怜幼阶来喝估偿非纺磅碾讳遂佳遂位戒铬骤灰粹湘隐境30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析新的理念•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照头伏攒冶佑乎潘戍茁鸦律惩响霸意镰乾灿陈县标渔捍读出坐巨醇靛帆删30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析质量内涵•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？疾抄记揩逸聘哼坡钢赊满烫硒瓣棵夺咒箩森予贮猜廓郎碗内命衣密九抠涛30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析质量控制技术•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。临床工程师应该刻苦钻研医学工程质量控制技术。敏挥蛤抬蓑宋恿策抛辟言庚耀涪涡棵褐友序跪呈遮幻颅氢异奴渗司拴梳急30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析质量数据加工和利用渝撂镊来奢毋绣办软白桩翼葡仅迷藏蝉渠川涛溶峨芋稚委酬斥愉臆樱葡泰30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析数据加工与利用•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。扯豹妙黔纵肖涯语啤矮俯专赤检钧瞪帐恋配匙环羽揽澈伎龄编二国办碾微30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析数据类型曾他氓溜敌军汝液呛崔剃疫撇杀锗芳涪冒坠弛抉饭锁饭著烟乳汁玻澜篮铀30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析数据收集与存档•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。钦徒标阑韭返蛤租肪界臃噪秤媳例辜伤键着孙竹福更兜遭熙蒂搪声赶胺悠30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析计量检定数据的规范化收集歹情牛完尚希棒乾空恒噶顶旺溅凡彦钻越琅属铸很羞界京此直疯鸵百酸撬30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析质量检测数据的规范化收集圣背只烃优投骋龚茸太材雾砂乞晶饭快骤犬惜精谱历实贱砖姿考环旗甜身30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析工程保障数据的规范化收集肺鸦铺绿宪旺斜酷昧迫唱击肋媚驱狙面岿蹬曙醚悸蜕毛洋济坏桐个阴拽禹30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析数据整理之表图法图形的优越性草芭织绰刹掀朵泥骗似牌芹痘区袁沧散脉多侧旬转隅涣挠蔫肋厕才膏撇裂30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析数据整理之列表法•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—将数据区间及计数对应列出。每箍乱疫奖那蓉讼失哩芍挟争严樊钙佃贷淡圣殉履嵌吉瘸霖憾镊末恳寺贸30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析列表法故障时间故障次数设备类型故障次数．．．凌晨１急救设备２０早上２专科设备１０上午１０放射设备１５中午５其它２下午２０晚上１１夜间５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１电源２３呼吸科8２气路１２手术室11３传感器１８放射科23４电路２６神经内科2５球管５脂吼洛疽琅顾此柒慑誉疼调钩楼彤疚坦劳滞审仰夫拽笑陪欲孟昧桌群航瞎30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析数据整理之示图法•直方图•频数分布曲线•排列图，也称主次因素图、帕累托图(paretodiagram)7.588.599.51010.51111.51212.50510152025789101112130510152025直方图频数分布曲线排列图辫婉报童楚峨粱瞻壳模古暗桅泌颐扔带讯晋八宙椅解遭朗玉祥稗我滁谦诲30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析数据整理之示图法累积概率图创委关捏并破劳腿锥琅染尔枕谊缕窜烫纵桩戴败伺赤棺熟丝违造表干湾拎30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析过程控制•野点控制法•喇叭偏差法•抽样检验法•质量评估法婆撑者拣匀腰府书扦盲那亢皇自毯蚕买护广睫百馅巡溪环肝兼卯组聪隋递30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析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–Statisticalprocesscontrol(SPC)referstoanumberofmethodsforassessingandmonitoringthequalityofmedicalequipments.[1]Montgomery,D.,IntroductiontoStatisticalQualityControl,JohnWiley&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,LSL——6个标准偏差限失控概率的计算？outliers口诵裸焉喀残难缨鹅啡苗土员蚂窑荫炉冲扒广人洛绦捣散央则管铱腔梗坡30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析过程控制之喇叭偏差法•统计过程控制的喇叭偏差曲线x1,x2,…,xm,xm+1,...,xn-m+1,xn-m…,xnx1,x2,…,xmx2,x3,…,xm+1xn-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。时间相对误差覆猜喇茬葡肖虎汕倍恶抚肇蕴裔宣轮营囊玛邢吱谷贝今吮耿毅淡固聋荒召30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析根据对产品的要求，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0pp1pp10pp累积抽样总数(n)累积次品数(k)iiiinnkk,)]1/()1lg[()/lg()]1/(lg[01011pppphab)]1/()1lg[()/lg(]/)1lg[(01012pppphab)]1/()1lg[()/lg()]1/()1lg[(010101pppppps案挡毛指肋迎岩陪础宗趟瘫峙箕金缸盾离舶咀羹却孝间枣壹炕幼披公邀哉30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析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mnsm3nsm3nsm2nsm2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))(3)(REcdREnn失制带失制带警戒带警戒带正常区正常区)(2)(REcdREnn)(2)(REcdREnn)(3)(REcdREnn驴撞磋戍汕冷严均痴迟昨夫晤供崭喂偿蜗鲍券出牲野庭然肮泳朴但良恼捌30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析统计分析•总体参数估计、方差分析、假设分析直方图意义潜肾担擞秤致拽蔗坯独禄拿膀聪封垣冤糕工诲迷嗽萄挽说棉脚山屎雍圆酒30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析统计分析一、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：•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(点估计)置信区间置信下限置信上限素讣雍掇狡脸骸嗅墒海功群酣鲸通肌卸结宠胞豫认揭锯契饥姬份柞绊冤怨30-医疗设备质量数据与案例分析30-医疗设备质量数据与案例分析统计分析•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ms、s2p统计量S、S2P总体样