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龙图腾网恭喜华康恒业智慧医疗科技(湖北)有限公司申请的专利一种用于医疗设备的维修数据智能化存储方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119092083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411112813.X，技术领域涉及：G16H40/40；该发明授权一种用于医疗设备的维修数据智能化存储方法是由刘海;费明发;刘思辰设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于医疗设备的维修数据智能化存储方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种用于医疗设备的维修数据智能化存储方法，方法包括：使用传感器采集医疗设备的运行数据，在每个医疗设备的边缘节点部署微处理器或嵌入式计算设备；将数据按照时间窗口进行分段，构建医疗设备的物理模型得到预测值，识别异常情况，设定每种特征值的故障阈值；构建医疗设备的故障知识图谱；构建基于知识图谱的智能语义检索，获取所需的维修记录和设备运行数据；根据物理模型的故障预测数据和医疗设备的故障知识图谱自动生成维护计划；对中心存储系统的数据进行隐私保护。本发明不仅提高了数据的利用率和检索效率，还增强了设备故障的预测能力，降低了维护成本，确保了数据的安全性和隐私保护，提升了医疗设备的维护效率和可靠性。

本发明授权一种用于医疗设备的维修数据智能化存储方法在权利要求书中公布了：1.一种用于医疗设备的维修数据智能化存储方法，其特征在于，所述方法包括：S1、在每个医疗设备上安装传感器，使用传感器采集医疗设备的运行数据，同时在每个医疗设备的边缘节点部署微处理器或嵌入式计算设备，实时处理和存储传感器采集的数据，在边缘节点对采集到的数据进行清洗和预处理，将预处理后的数据通过无线网络传输到中心存储系统；S2、将中心存储系统的数据按照时间窗口进行分段，每个时间窗口长度为T，对每个时间窗口T内的数据进行特征提取，根据特征构建医疗设备的物理模型得到预测值，通过对比实际变化率和物理模型预测的变化率，识别异常情况，同时根据历史运行数据和经验知识，设定每种特征值的故障阈值，若某个特征值超出设定的阈值范围，则判定为故障，再根据故障类型和特征值，结合设备的物理模型和历史维护记录，进行故障诊断，确定可能的故障原因，根据故障原因的诊断结果，自动生成详细的维护计划，维护完成后，维护人员在维护管理系统中记录实际维护过程和结果并反馈至中心存储系统；S3、根据医疗设备的运行数据、物理模型的故障预测数据、历史维护记录进行结构化处理，构建医疗设备的故障知识图谱；S4、构建基于知识图谱的智能语义检索，获取所需的维修记录和设备运行数据；S5、根据物理模型的故障预测数据和医疗设备的故障知识图谱自动生成维护计划；S6、构建数据安全与隐私保护机制对中心存储系统的数据进行隐私保护；在所述S2中，所述特征提取包括均值、最大值、最小值、标准差、变化率、峰度和偏度进行统计特征提取；其中，所述均值μ，计算如下： 其中，N为时间窗口内的数据点数量，xi为第i个数据点；所述最大值xmax，计算如下：xmax＝maxx1,x2,…,xi,xN所述最小值xmin，计算如下：xmin＝minx1,x2,…,xi,xN所述标准差σ，计算如下： 所述变化率Δ，计算如下： 其中，xN和x1分别表示时间窗口内最后一个和第一个数据点；所述峰度K，计算如下： 所述偏度S，计算如下： 所述步骤S4，具体包括：S401、利用自然语言处理技术，构建查询语义模型，将维护人员的自然语言查询转换为可执行的知识图谱查询，并采用词嵌入技术将查询语句中的词汇转化为向量表示，表示为w，通过句子向量化模型将整个查询句子转化为向量表示，表示为q；S402、利用分类模型对查询向量进行意图识别，表示如下：intent＝SVMq其中，SVM表示分类模型，q表示查询向量，intent表示识别出的查询意图；S403、根据识别出的查询意图，生成对应的知识图谱查询语句；S404、对生成的查询语句进行优化；其中所述优化包括索引优化、查询缓存和数据分片；S405、对查询结果进行结构化处理，并将处理后的结果返回给维护人员；S406、对查询结果进行排序和优化，根据查询意图和历史查询记录优化结果排序，优先返回最相关的结果，反馈机制的公式表示如下：wnew＝wold+αr-wold其中，wnew表示更新后的查询权重，wold表示原始查询权重，α表示学习率，r表示反馈结果向量；S407、根据步骤S2的物理模型的预测值，优化查询模型，优先返回预测到的潜在故障信息，更新查询语义模型和分类模型，结合最新的预测结果和查询记录，更新查询过程；S408、将查询过程中获得的新数据和反馈结果动态更新到知识图谱中，表示如下：KGnew＝KGold+ΔKG其中，KGnew表示更新后的知识图谱，KGold表示原始知识图谱，ΔKG表示新增的知识图谱信息；S409、使用图数据库的可视化工具展示知识图谱；所述S5，具体包括：S501、从S2中的故障预测结果和S3中构建的知识图谱中提取数据，并从数据中进行特征提取；所述数据包括设备ID、故障类型、故障发生时间、传感器数据和历史维护记录；所述特征包括故障率λ、设备健康指数HI和平均修复时间MTTR；其中，所述故障率λ计算如下： 所述设备健康指数HI，计算如下： 所述平均修复时间MTTR，计算如下： 其中，n表示故障次数，m表示修复次数；S502、根据预测的故障类型和特征数据，自动生成详细的维护任务；S503、使用线性规划模型优化维护计划，确保资源的最优分配和任务的合理安排；S504、自动生成详细的维护计划文档；S505、将生成的维护任务通过维护管理系统分配给相关维护人员；S506、维护人员按照分配的任务执行维护操作，并在维护管理系统中记录实际维护过程和结果；S507、根据维护反馈记录，持续更新和优化预测模型和维护计划生成算法。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华康恒业智慧医疗科技(湖北)有限公司，其通讯地址为：430021 湖北省武汉市江汉区常青五路1号常青锦园2栋8层1、2、3、4、10室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。