李雅琼，倪健，骆星九，邵壮超，张孝强

近年来，海军战略由“近海防御”向“近海防御、远海防卫”快速转型，我海上编队规模不断扩大，与之匹配的海上卫勤保障能力也在稳步提高。诸多新型海上医疗卫生装备陆续配备至部队，为提升海上舰船战斗力提供了有力支撑。海上医疗卫生装备长期处于高温、高湿、高盐等海洋气候条件下，以及处在摇摆、倾斜、震动和冲击等复杂的机械环境下，因此，故障率比陆地医院医疗设备故障率高20%～40%，严重影响了海上医疗保障任务能力［1］，同时还面临着维护保养人员不足、设备状态缺乏定时查验等问题［2］。因此，对海上舰船医疗卫生装备的状态检测、效能评估提出了更高要求。本研究基于舰载网络及智能传感器技术在舰船环境下的应用，分析舰船医疗卫生装备管理现状与前沿技术，提出舰船医疗卫生装备监测技术在配发、管理、使用、维护过程中的发展趋势。

1 舰船医疗卫生装备管理现状

近年来，随着卫生装备的数量与价值快速提升，相应的管理要求也需要同步提升。虽然医院船、航母、两栖攻击舰等大型舰船配备的医疗设备逐渐增加，但缺乏专职管理人员，医院船医疗中心常驻仅20 余人，两栖攻击舰平时仅配备1 名军医和2 名卫生员［3］。这些舰艇卫生人员主要担负驻舰官兵的健康维护工作，在医疗设备的管理与维护方面，难以达到专业水平。据某船相关从业人员描述，在停航期间，所有设备日常开、关机维护一次，就要近5 个小时。现阶段医疗装备的管理大多停留在账目相符、设备堪用的层次，设备的状态、维修、使用频率、保养等数据缺失严重［4］。

当前，海上舰船医疗卫生装备运行监管状况难以适应现代舰船装备管理的需要，多数医疗卫生装备的运行理念仍停留在医疗设备故障维修及定期保养模式上，甚至有些装备由于使用率低，缺乏维护与保养，长期处于封存状态。因此，如何提高设备使用效率，降低设备管理成本，有效服务于战场环境，是当前海上医疗卫生装备管理面临的难题。

2 医疗卫生装备状态监测技术现状

2.1 舰载医疗卫生装备状态监测技术

当前舰船医疗卫生装备的状态监测仍为传统统计方式，由卫生人员负责医疗卫生装备的维护及简单维修，采取人工周期性检查的方式，发现故障风险时才采取措施。这种维护方式有2 个弊端，一是突发偶然故障无法及时排除，二是过度的定期巡检浪费人力并增加设备损耗。目前尚没有成熟的可以实时监测的舰船医疗卫生装备管理系统，主要原因：一是当前大部分海上救治平台均采用有线网络连接，限制了现阶段各种无线传感器技术的使用推广［5］；二是数量庞大，经费负担重。

2.2 陆上医疗卫生装备状态监测技术

陆上医院针对医疗设备状态监测方式主要包括以下几种方式。（1）软件统计法：从医疗HIS 中提取设备使用信息，通过分析软件形成数据分析统计报表，可以一定程度上描绘设备使用状态。但是软件统计法不能定位到某个设备，主要是从功能角度来统计分析，不针对单一设备。（2）数据挖掘技术：探讨医疗设备故障模式与设备使用环境因素、电气因素及气路因素的潜在关系，构建粗糙神经网络模型对采集的故障因素数据进行训练和测试。（3）传感器监测技术：通过无线网络（ZigBee、蓝牙、无线、物联网等形式）传输由单片机从各类传感器收集来的监测数据，形成统计报表，用来反映医疗设备各功能的利用情况。

3 舰船医疗卫生装备状态监测技术发展趋势

3.1 基于非接触传感器的状态监测系统

当前，某大型海上救治平台计划进行5G 应用试点。5G网络有着高速率、低时延、广连接等特性，在封闭的舰船舱室条件下，可以打破原有有线网络和低带宽的限制，实时传输数千台医疗设备的状态信息以及环境信息，实现超高频、超大数据量的医疗设备资产运行数据采集及分析计算。利用5G 网络，将来舰载通信能力有望迎来重大突破。

以5G 网络为基础，可对舰船医疗设备的状态监测系统进行设计。如图1 所示，系统主要由前端传感器设备、数据中台、客户端设备组成。通过加载设备状态动态监测终端、环境动态监测终端、电气指标超高频智能采集控制终端，实时采集并传输设备位置、实时状态、异常预警、使用效率等设备状态信息，依托5G 网络传输至舰艇医疗卫生装备状态监测数据中台，卫生人员可以通过手持PDA 或计算机客户端监控设备与环境状态、排查设备故障、生成统计报表、评估设备运行趋势。卫生装备管理人员可统筹查看设备整体使用情况，评估装备效能。

图1 基于非接触传感器的状态监测系统架构

3.2 新型传感器的广泛应用

随着传感器技术的不断发展，设备状态传感器将综合集成多种监测数据，如电信号、运行状态等数据，同时兼顾小型化与低功耗的特点，通过外挂方式加装设备参数传感器采集设备数据，并发送至管理云平台进行数据分析与处理［5］。舰载传感器的使用瓶颈在于舱内无线信号屏蔽与环境的适应性。

3.2.1 设备状态动态监测终端 设备状态动态监测终端主要针对有源设备，设备通电后，可实时采集和上传设备的运行状态数据，将数据汇总到服务器后，实现对单台设备、同类设备进行数据化管理和分析。针对舰船的复杂环境，动态监测终端应采用物理绑定，确保医疗设备与监测模块全生命周期始终连接在一起；内置电池，即使设备不通电，也能实现设备定位，当设备超过设定时间不通电时，将发出终端报警；采用旁路监测技术，即使监测模块发生故障，也不影响医疗设备的使用。见图2。

图2 设备状态动态监测终端

3.2.2 环境动态监测终端 环境动态监测终端是一种医疗空间环境质量动态监测终端。舰船经常处于高温高湿环境，对医疗设备的运行状态影响非常大，一些医疗设备通常不是使用造成的损坏，而是高湿环境造成的损坏。在设备放置的舱室部署一台环境动态监测终端，即可实现医疗空间环境温度、湿度、气压等指标实时采集和上传，数据汇总到服务器后，即可实现对单个医疗空间、科室环境质量进行数据化管理和分析，超出设置的温湿度阈值就会在手持PDA 上发出警报，见图3。

图3 环境动态监测终端

3.2.3 电气指标超高频智能采集控制终端 电气指标超高频智能采集控制终端是一种可以监测低电压、短路、断电等电路状态的终端，可以手持PDA 终端远程控制设备开关机、设备闲置期自检，减轻舰船医务人员的工作负担。将电气指标超高频智能采集控制终端安装到重点监测的设备处，进行实时在线故障监测分析，发现故障第一时间报警。系统可精确获取故障发生前后各电气量的实时故障曲线，舰船医务人员可快速进行故障判断并处置，见图4。

图4 故障录波图

3.3 个人手持PDA 终端

海上舰船手持PDA 应具备防水、防潮、防盐雾、抗震、防摔、电磁兼容等基本特性。依托舰载网络，PDA 与卫生装备有源传感器形成数据专网，便捷扫描无源设备的信息二维码。PDA 主要应用于如下场景：一是首次完成设备智能传感器标志与医疗设备的快速绑定；二是日常巡检设备与环境状态，查看由传感器汇总的数据信息；三是通过电源加装的传感器实现设备远程控制开关机、自检。手持PDA 提高了舰船卫生管理人员的工作效率，节约了数据采集时间，减少了采集步骤，改变了原有的固定计算机录入查询统计方式。

4 关键技术

4.1 基于机器学习的医疗设备状态鉴别算法

由传感器获取的舰船医疗卫生装备状态数据，需要梳理分析才能可视化展示。因此，需要用到分类问题的机器学习理论［6］。机器学习可以分为监督学习、无监督学习与半监督学习。基于机器学习的医疗设备状态鉴别算法采用的正是基于聚类假设的半监督学习思想，即当2 个样例位于同一聚类簇时，它们在很大的概率下有相同的类标签。这个假设的等价定义为低密度分离假设（low density separation assumption），即分类决策边界应该穿过稀疏数据区域，而避免将稠密数据区域的样例分到决策边界两侧［7］。通过传感器采集设备的业务状态数据，并对业务状态进行聚类标注，将聚类状态与设备的业务状态进行匹配，确定聚类中心及距离算法，从而得到基于半监督学习的聚类算法，结合自动机理论中的有限状态自动机，创建设备运行状态无监督学习模型，来提高设备运行状态识别的准确率及可靠性。图5 为监测一台呼吸机的电流状态，由机器学习算法得出开机情况的波形图。

图5 某呼吸机开机情况的波形图

4.2 基于大数据分析实现舰船医疗卫生装备状态可视化

通过可视化可使数据中隐含的数据与规律以图形化、表格化的形式展现出来。舰船医疗卫生装备通常没有专职管理人员、兼职管理人员较少。人们的认知能力受到传统可视化形式的限制，而隐藏在这些数据背后的价值更需要大数据可视化来帮助管理人员快速掌握卫生装备状态。通过设计数据采集、存储、分析和战时的全套解决方案与框架，实现监控卫生装备的整体运行情况，并做出效能分析。

5 结语

通过舰船医疗卫生装备状态监测系统，可实现舰船卫生装备的自动化管理，实现在线监测、预警报知管控、装备效能评估等功能。单舰艇云平台作为一个平台节点，对全船医疗卫生装备进行精准定位与性能分析，及时排查故障与安全隐患，降低维护人员工作强度，提高设备信息反馈效率。未来，通过海上数据传输通路的建设运行，可以使舰艇编队多个节点信息互通，实现各级管理部门对编队卫生装备的自动化管理，进而实现在线监测、预警报知管控、装备效能评估等功能。管理者在云平台即可实时查询各舰船及整个编队的卫生装备运行状态、位置等信息，对海上医疗卫生装备的精确配备、更新换代、设计提升都将起到重要作用。