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为解决输液泵（IPs）故障导致不良事件、缺乏可靠性研究等问题，研究人员以巴西某医院为例开展输液泵可靠性分析研究。结果显示 ICU 故障多、维修时间长，Weibull 分布能有效建模，Model A 可靠性和可用性较好。该研究对提升医疗设备管理意义重大。
在医疗领域，输液泵（Infusion Pumps，IPs）是用于精准输送药物或营养物质的重要设备，广泛应用于急诊室、重症监护室（ICU）、儿科等多个医院科室。然而，输液泵的故障却如同隐藏在医疗安全道路上的 “暗礁”，随时可能引发不良事件，严重威胁患者的健康。在巴西，输液泵更是频繁出现在不良事件报告中，这一现象引起了医疗界的高度关注。一方面，输液泵故障可能导致药物输注异常，引发诸如静脉炎、肺水肿等严重并发症；另一方面，频繁的故障也给医疗系统带来了沉重的经济负担。此外，尽管可靠性对于医疗设备至关重要，但过去针对输液泵可靠性的研究却相对匮乏，难以满足实际医疗需求。在这样的背景下，开展对输液泵可靠性的深入研究迫在眉睫。
巴西利亚大学等机构的研究人员挺身而出，针对上述问题展开了一项极具意义的研究。他们以巴西一家大型医院为研究对象，利用临床工程软件中的内部数据库，对输液泵的可靠性进行了全面分析。通过对大量数据的研究，他们得出了一系列重要结论，这些结论对于提升医疗设备管理水平、保障患者安全具有重要意义。该研究成果发表在《BioMedical Engineering OnLine》上。
研究人员在开展此项研究时，运用了多种关键技术方法。首先，从医院临床工程软件中收集 2008 - 2021 年输液泵相关数据，涵盖设备运行、故障、维修等信息。接着，利用 R 编程对原始数据进行处理，提取关键变量如维修时间、故障间隔时间等，并将维修时间单位换算为天以便分析。然后，借助多种图表和假设检验，分析数据与指数、Weibull、对数正态分布的拟合情况，确定合适分布模型。最后，依据模型参数计算平均故障间隔时间（MTBF）、平均修复时间（MTTR）、可靠性和可用性等指标。
研究结果
- 设备分布与故障信息：研究人员对医院各部门的输液泵分布情况进行了调查。发现 ICU 拥有的输液泵数量最多，达 96 台，占总数的 49.74%。然而，这里也是故障高发区，故障发生率占比 54.29%。在分析故障原因时，研究人员发现了一个严重的问题，即故障信息记录极为模糊。高达 68.75% 的服务订单在记录故障原因时仅简单标注为 “Not working”，缺乏具体细节。这使得后续的故障分析和维护规划变得异常困难，就像在黑暗中摸索，难以找到问题的关键所在。
- 维修时间分析：研究人员对输液泵的维修时间进行了详细记录和深入分析。发现不同部门的输液泵维修时间存在显著差异。其中，ICU（Neurology）的维修时间最长，高达 1237.99 小时 。通过统计检验，研究人员发现停机部门对维修时间有着显著影响。进一步分析发现，部分设备维修时间长可能是由于等待零部件、设备陈旧需更换或操作人员未及时关闭服务订单等原因导致。这表明在医疗设备管理中，这些环节可能存在着较大的改进空间。
- 概率分布模型：为了更好地理解输液泵的故障和维修规律，研究人员对故障间隔时间和维修时间进行了概率分布建模。通过绘制多种图表并进行假设检验，他们发现 Weibull 分布能够有效地模拟故障间隔时间和维修时间。无论是 Model A、Model B、Model C 还是 Model D 输液泵，Weibull 分布在建模过程中都表现出了良好的适应性。这一发现为后续的可靠性和可用性分析提供了重要的基础。
- 可靠性和可用性评估：基于前面的研究成果，研究人员对不同型号输液泵的可靠性和可用性进行了评估。结果显示，Model A 在可靠性方面表现出色，其平均故障间隔时间较长，在运行 60 天后的可靠性仍高达 82%。而 Model B 的平均修复时间较长，导致其可用性较低，仅为 34.84% 。Model C 的可用性最高，达到 91.43%。此外，研究人员还对 10 台运行时间较长的输液泵进行了深入分析，发现部分设备在长时间运行后仍能保持一定的可靠性，但也有设备可靠性较低，如设备 B09070 在 1080 天后可靠性仅为 0.4%。这表明不同型号输液泵在实际使用中的表现存在较大差异，为医院在设备采购和管理方面提供了重要参考。
研究结论与讨论
综合上述研究结果，此次针对输液泵可靠性的研究具有重要意义。从医院管理角度来看，研究揭示了 ICU 在输液泵管理方面存在的问题，如故障频繁、维修时间过长等，为医院优化资源配置、加强重点部门设备管理提供了有力依据。在设备维护方面，明确了维修时间受多种因素影响，提示医院需要改进维修流程，提高维修效率，减少设备停机时间。同时，Weibull 分布在建模中的良好表现，为后续预测设备故障、制定合理的维护计划提供了有效的工具。
此外，研究还强调了准确记录设备故障信息的重要性。模糊的故障记录不仅阻碍了对问题的深入分析，也不利于设备的维护和管理。医院应加强对相关人员的培训，规范故障信息记录，确保数据的准确性和完整性。在设备采购方面，研究结果为医院提供了参考，建议优先选择可靠性和可用性较高的输液泵型号，如 Model A 和 Model C，以降低设备故障率，提高医疗服务质量。
这项研究通过对输液泵可靠性的全面分析，为保障患者安全、提高医疗设备管理水平提供了宝贵的见解和实践指导，对推动医疗行业的发展具有重要的现实意义。未来，有望在此基础上进一步开展基于机器学习的预测模型研究，以及不同医院间的对比研究，为输液泵的可靠性研究开辟更广阔的道路。
