IoT DO PREDYKCYJNEJ KONSERWACJI KRYTYCZNEGO SPRZĘTU MEDYCZNEGO W STRUKTURZE SZPITALA

Maroua Guissi

marouaguissi@gmail.com
Mohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts (Maroko)
https://orcid.org/0009-0001-2718-1513

My Hachem El Yousfi Alaoui


Mohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts (Maroko)

Larbi Belarbi


Mohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts (Maroko)

Asma Chaik


Mohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts (Maroko)

Abstrakt

Konserwacja predykcyjna (PdM) umożliwia przewidywanie wczesnych awarii sprzętu medycznego przed ich wystąpieniem. Pomaga zdiagnozować usterki krytycznego sprzętu w strukturze szpitala, na przykład MRI. Opiera się na analizie danych zbieranych w czasie rzeczywistym odpowiednich parametrów, dzięki inteligentnym czujnikom umieszczonym na sprzęcie, przy użyciu technologii Internetu rzeczy (IoT) i narzędzi uczenia maszynowego. Celem tych technik jest wdrożenie algorytmów zdolnych do przewidywania anomalii, które sprawią, że sprzęt i narzędzia konserwacyjne będą coraz bardziej autonomiczne i inteligentne. Dlatego ideą tego projektu jest opracowanie bezprzewodowej sieci czujników w celu zapewnienia ciągłego monitorowania stanu MRI. Wdrożone rozwiązanie obejmuje system monitorowania IoT obwodu chłodzenia zimnej głowicy. W oparciu o wibracje pompy pozwala on monitorować obwód silnika, informować personel o każdym nieprawidłowym stanie tego systemu i chronić to urządzenie przed wszelkimi przyszłymi anomaliami. Dzięki algorytmowi CNN zaimplementowanemu w tym rozwiązaniu, wyniki są bardzo zadowalające, z dokładnością >98%. Rozwiązanie to można zintegrować z ogólnym rozwiązaniem konserwacji predykcyjnej dla najbardziej wrażliwego sprzętu w szpitalu.


Słowa kluczowe:

krytyczny sprzęt medyczny, konserwacja predykcyjna (PdM), internet rzeczy (IoT), rezonans magnetyczny (MRI)

Beyer J., Krug J., Friebe M.: Monitoring the cold head of Magnetic Resonance Imaging systems by means of vibration analysis. Journal of Sensor Technology 7(3), 2017, 39-51.
  Google Scholar

Compare M., Baraldi P., Zio E.: Challenges to IoT-enabled predictive maintenance for industry 4.0. IEEE Internet of Things Journal 7(5), 2019, 4585-4597.
  Google Scholar

Hashemian H. M.: State-of-the-art predictive maintenance techniques. IEEE Transactions on Instrumentation and measurement 60(1), 2010, 226-236.
  Google Scholar

Hidalgo‐Tobon S. S.: Theory of gradient coil design methods for magnetic resonance imaging. Concepts in Magnetic Resonance Part A 36(4), 2010, 223-242.
  Google Scholar

Jbili A., Lahlimi M.: A Moroccan Leading Use Case for Predictive Maintenance, IoT and Industry 4.0. 2019.
  Google Scholar

Kwon D. et al.: IoT-based prognostics and systems health management for industrial applications. IEEE Access 4, 2016, 3659-3670.
  Google Scholar

Lauzon F. Q.: An introduction to deep learning. 11th International Conference on Information Science, Signal Processing and their Applications – ISSPA, IEEE, 2012.
  Google Scholar

Massaro A. et al. Sensing and quality monitoring facilities designed for pasta industry including traceability, image vision and predictive maintenance. II Workshop on Metrology for Industry 4.0 and IoT – MetroInd4.0&IoT, IEEE, 2019, 68-72.
  Google Scholar

Megalal R., Eswaramoorthy V.: Fault Detection and Prediction of Failure Using Vibration Analysis. International Research Journal for Engineering and Technology – IRJET 5.6, 2018, 748-758.
  Google Scholar

Narayanan S. et al.: An approach to real-time magnetic resonance imaging for speech production. The Journal of the Acoustical Society of America 115(4), 2004, 1771-1776.
  Google Scholar

Neupane D., Seok J.: Bearing fault detection and diagnosis using case western reserve university dataset with deep learning approaches: A review. IEEE Access 8, 2020, 93155-93178.
  Google Scholar

Niyonambaza I., Zennaro M., Uwitonze A.: Predictive Maintenance (PdM) Structure Using Internet of Things (IoT) for Mechanical Equipment Used into Hospitals in Rwanda. Future Internet 12(12), 2020, 224.
  Google Scholar

Renwick J. T. Babson P. E.: Vibration analysis - a proven technique as a predictive maintenance tool. IEEE Transactions on Industry Applications 2, 1985, 324-332.
  Google Scholar

Richardson M., Shawn W.: Getting started with raspberry PI. O'Reilly Media, Inc., 2012.
  Google Scholar

Scholtz R. A.: The Spread Spectrum Concept. Abramson N. (Ed.): Multiple Access. Piscataway, IEEE Press, NJ 1993, ch. 3, 121-123.
  Google Scholar

Selcuk S.: Predictive maintenance, its implementation and latest trends. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture 231(9), 2017, 1670-1679.
  Google Scholar

Selvaraj S., Sundaravaradhan S.: Challenges and opportunities in IoT healthcare systems: a systematic review. SN Applied Sciences 2(1), 2020, 1-8.
  Google Scholar

Sezdi M.: Two different maintenance strategies in the hospital environment: preventive maintenance for older technology devices and predictive maintenance for newer high-tech devices. Journal of healthcare engineering, 2016.
  Google Scholar

Shamayleh A., Awad M., Farhat J.: IoT based predictive maintenance management of medical equipment. Journal of medical systems 44(4), 2020, 1-12.
  Google Scholar

Shetty R. B.: Predictive Maintenance in the IoT Era. Prognostics and Health Management of Electronics: Fundamentals, Machine Learning, and the Internet of Things, 2018, 589-612.
  Google Scholar

Zaaboul R. et al.: Vibration monitoring of the MRI Scanner’s cold head. International Conference on Electrical and Information Technologies – ICEIT. IEEE, 2020.
  Google Scholar


Opublikowane
2024-06-30

Cited By / Share

Guissi, M., El Yousfi Alaoui, M. H., Belarbi, L., & Chaik, A. (2024). IoT DO PREDYKCYJNEJ KONSERWACJI KRYTYCZNEGO SPRZĘTU MEDYCZNEGO W STRUKTURZE SZPITALA. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 14(2), 71–76. https://doi.org/10.35784/iapgos.6057

Autorzy

Maroua Guissi 
marouaguissi@gmail.com
Mohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts Maroko
https://orcid.org/0009-0001-2718-1513

Autorzy

My Hachem El Yousfi Alaoui 

Mohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts Maroko

Autorzy

Larbi Belarbi 

Mohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts Maroko

Autorzy

Asma Chaik 

Mohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts Maroko

Statystyki

Abstract views: 19
PDF downloads: 9


Licencja

Creative Commons License

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe.