Opracowanie modelu poprawy niezawodności konserwacji zapobiegawczej urządzeń medycznych
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
Numer Tom 15 Nr 1 (2025)
-
Statystyczna wiarygodność decyzji o wadliwości kontrolowanego procesu
Yevhen Volodarskyi, Oleh Kozyr, Zygmunt Warsza5-9
-
Impulsowy generator chaotyczny oparty na klasycznym obwodzie Chuy
Volodymyr Rusyn, Andrii Samila, Bogdan Markovych, Aceng Sambas, Christos Skiadas, Milan Guzan10-14
-
Stabilność metaheurystycznych regulatorów PID w fotowoltaicznych mikrosieciach prądu stałego
Elvin Yusubov, Lala Bekirova15-21
-
Integracja symulacji numerycznej i danych eksperymentalnych dla ulepszonego monitorowania stanu konstrukcji mostów
Om Narayan Singh, Kaushik Dey22-26
-
Zastosowanie programowania wieloagentowego do modelowania zmian lepkości wsadu w produkcji alkoholu
Larysa Gumeniuk, Ludmyla Markina, Viktor Satsyk, Pavlo Humeniuk, Anton Lashch27-32
-
Stochastyczna algebra interwałowa opisująca procesy inteligentnej fabryki
Piotr Dziurzanski, Konrad Kabala, Agnieszka Konrad33-38
-
Rozwój w konserwacji paneli słonecznych: przegląd systemów automatycznego czyszczenia z kurzu opartych na Internecie rzeczy
Balamurugan Rangaswamy, Ramasamy Nithya39-44
-
Zmodyfikowany cosinus-kwadratowy model odbicia światła
Oleksandr Romanyuk, Volodymyr Lytvynenko, Yevhen Zavalniuk45-48
-
Analiza porównawcza urządzeń do magazynowania energii z użyciem akumulatorów litowo-żelazowo-fosforanowych i sodowo-jonowych
Huthaifa A. Al_Issa, Mohamed Qawaqzeh, Lina Hani Hussienat, Ruslan Oksenych, Oleksandr Miroshnyk, Oleksandr Moroz, Iryna Trunova, Volodymyr Paziy, Serhii Halko, Taras Shchur49-54
-
Badania przetwornika DC-AC z mikrokontrolerem sterującym częstotliwością inwertera
Anatolii Tkachuk, Mykola Polishchuk, Liliia Polishchuk, Serhii Kostiuchko, Serhii Hryniuk, Liudmyla Konkevych55-61
-
Aparat matematyczny do znajdowania optymalnej konfiguracji bezpiecznej sieci komunikacyjnej z określoną liczbą abonentów
Wolodymyr Khoroshko, Yuliia Khokhlachova, Oleksandr Laptiev, Al-Dalvash Ablullah Fowad62-66
-
Krytyczne aspekty cyberbezpieczeństwa w celu poprawy ochrony infrastruktury cyfrowej przedsiębiorstwa
Roman Kvуetnyy, Volodymyr Kotsiubynskyi, Serhii Husak, Yaroslav Movchan, Nataliia Dobrovolska, Sholpan Zhumagulova, Assel Aitkazina67-72
-
Modyfikacja algebraicznego dekodera Petersonа
Dmytro Mogylevych, Iryna Kononova, Liudmyla Pogrebniak, Kostiantyn Lytvyn, Igor Gyrenko73-78
-
Opracowanie modelu obliczania rozmycia współczynników precyzji globalnego systemu nawigacji w danym punkcie przestrzeni
Oleksandr Turovsky, Nazarii Blazhennyi, Roman Vozniak, Yana Horbachova, Kostiantyn Horbachov, Nataliia Rudenko79-87
-
Ekspert agenta AI z opcją LLM do zarządzania operacjami misji
Sobhana Mummaneni, Syama Sameera Gudipati, Satwik Panda88-94
-
Przegląd systemów operacyjnych stosowanych w bezzałogowych statkach powietrznych
Viktor Ivashko, Oleh Krulikovskyi, Serhii Haliuk, Andrii Samila95-100
-
Optymalizacja metod uczenia maszynowego do deanonimizacji w sieciach społecznościowych
Nurzhigit Smailov, Fatima Uralova, Rashida Kadyrova, Raiymbek Magazov, Akezhan Sabibolda101-104
-
Skuteczne wykrywanie deepfake'ów przy użyciu sieci Long Short-Term Memory do autentykacji wideo
Ravi Kishan Surapaneni, Hameed Syed, Harshitha Kakarala, Venkata Sai Srikar Yaragudipati105-108
-
Wykrywanie trendów regionalnych na podstawie danych z Twittera w czasie rzeczywistym w celu analizy nastrojów, kontekstu, sieci i czasu
Mousumi Hasan, Mujiba Shaima, Quazi Saad ul Mosaher109-116
-
Opracowanie modelu poprawy niezawodności konserwacji zapobiegawczej urządzeń medycznych
Khalid Musallam Alahmadi, Essam Rabea Ibrahim Mahmoud, Fitrian Imaduddin117-124
-
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja do wykrywania raka płuc
Vinod Kumar R S, Bushara A R, Abubeker K M, Smitha K M, Abini M A, Jubaira Mammoo, Bijesh Paul125-130
-
Projektowanie i wdrożenie systemu detekcji żył w celu zwiększenia dokładności pobierania krwi
Omar Boutalaka, Achraf Benba, Sara Sandabad131-134
-
Cechy metrologiczne do określania stężenia cholesterolu, trójglicerydów i fosfolipidów w celu wykrywania łuszczycy
Ivan Diskovskyi, Yurii Kachurak, Orysya Syzon, Marta Kolishetska, Bogdan Pinaiev, Oksana Stoliarenko135-138
-
Opracowanie aplikacji mobilnej do badania zaburzeń motoryki małej
Marko Andrushchenko, Karina Selivanova, Oleg Avrunin, Alla Kraievska, Orken Mamyrbayev, Kymbat Momynzhanova139-143
-
Sztuczna inteligencja w edukacji: symulacje oparte na ChatGPT w przygotowaniu nauczycieli
Marina Drushlyak, Tetiana Lukashova, Volodymyr Shamonia, Olena Semenikhina144-152
-
CKSD: kompleksowa baza danych kurdyjsko-sorani
Jihad Anwar Qadir, Samer Kais Jameel, Wshyar Omar Khudhur, Kamaran H. Manguri153-156
Archiwum
-
Tom 16 Nr 2
2026-06-30 27
-
Tom 16 Nr 1
2026-03-30 27
-
Tom 15 Nr 4
2025-12-20 27
-
Tom 15 Nr 3
2025-09-30 24
-
Tom 15 Nr 2
2025-06-27 24
-
Tom 15 Nr 1
2025-03-31 26
-
Tom 14 Nr 4
2024-12-21 25
-
Tom 14 Nr 3
2024-09-30 24
-
Tom 14 Nr 2
2024-06-30 24
-
Tom 14 Nr 1
2024-03-31 23
-
Tom 13 Nr 4
2023-12-20 24
-
Tom 13 Nr 3
2023-09-30 25
-
Tom 13 Nr 2
2023-06-30 14
-
Tom 13 Nr 1
2023-03-31 12
-
Tom 11 Nr 4
2021-12-20 15
-
Tom 11 Nr 3
2021-09-30 10
-
Tom 11 Nr 2
2021-06-30 11
-
Tom 11 Nr 1
2021-03-31 14
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Authors
Abstrakt
Urządzenia medyczne są niezbędne w opiece zdrowotnej, a ich dostępność i niezawodność mają kluczowe znaczenie dla zapewnienia wysokiej jakości usług. W większości saudyjskich szpitali harmonogramy konserwacji tych urządzeń są zgodne z zaleceniami producenta, które często nie uwzględniają unikalnego klimatu i stylu życia Arabii Saudyjskiej. Niniejsze badania wprowadzają model matematyczny do optymalizacji harmonogramów konserwacji dostosowanych do warunków panujących w Arabii Saudyjskiej. Do studium przypadku wybrano trzy szpitale rządowe w Rijadzie, Jeddah i Madinah. W ramach badań opracowano model MEMPF (Medical Equipment Maintenance Prioritization Factor) w celu ulepszenia harmonogramów konserwacji. Model ten wykorzystuje dziesięć parametrów: funkcję urządzenia, ryzyko awarii, złożoność konserwacji, wiek urządzenia, wskaźnik wykorzystania, częstotliwość awarii, koszt konserwacji/naprawy, przyczynę przestoju, dostępność urządzeń zastępczych i czas trwania przestoju. Parametry te zostały zważone w oparciu o ich znaczenie i przetestowane na zbiorze danych obejmującym 3640 urządzeń medycznych z 54 działów opieki zdrowotnej. Wyniki zdefiniowały priorytety konserwacji dla każdego urządzenia w oparciu o wartość MEMPF, kategoryzując je na wysoki, umiarkowany, niski i bardzo niski priorytet. Wdrożenie tego modelu w szpitalach objętych studium przypadku mogłoby obniżyć koszty konserwacji o 36% w ciągu dziesięciu lat.
Słowa kluczowe:
Bibliografia
[1] Goosssens A. J. M. et al.: Exploring Maintenance Policy Selection Using the Analytic Hierarchy Process: An Application for Naval Ships. Reliability Engineering & System Safety 142, 2015, 31–41.
[2] Gören H. G., Kulak O.: A New Fuzzy Multi-Criteria Decision Making Approach: Extended Hierarchical Fuzzy Axiomatic Design Approach with Risk Factors. Lecture Notes in Business Information Processing 184, Springer Verlag, 2014 [https://doi.org/10.1007/978-3-319-11364-7_13].
[3] Hernández-López L. A. et al.: An Index to Prioritize the Preventive Maintenance of Medical Equipment. Health Technol. 10, 2020, 399–403 [https://doi.org/10.1007/s12553-019-00371-y].
[4] Masmoudi M. et al.: Decision Support Procedure for Medical Equipment Maintenance Management. Journal of Clinical Engineering 41(1), 2016, 19–29 [https://doi.org/10.1097/JCE.0000000000000135].
[5] Rahman N. H. A. et al.: Predicting Medical Device Failure: A Promise to Reduce Healthcare Facilities Cost through Smart Healthcare Management. PeerJ Computer Science 9, 2023, e1279 [https://doi.org/10.7717/PEERJ-CS.1279].
[6] Saleh N. et al.: Preventive Maintenance Prioritization Index of Medical Equipment Using Quality Function Deployment. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 19(3), 2015, 1029–1035 [https://doi.org/10.1109/JBHI.2014.2337895].
[7] Salman K., Al Saud A.: Health Sector Transformation Program. 2021 [https://www.vision2030.gov.sa/media/x3jbf45y/2021-2025-health-sector-transformation-program-delivery-plan-en.pdf].
[8] Sezdi M., Ozdemir E.: BMED: A Web-Based Application to Analyze the Performance of Medical Devices. Biomedical Engineering - Applications, Basis and Communications 26(3), 2014, 1450036 [https://doi.org/10.4015/S1016237214500367].
[9] Zamzam A. H. et al.: Prioritisation Assessment and Robust Predictive System for Medical Equipment: A Comprehensive Strategic Maintenance Management. Frontiers in Public Health 9, 2021, 782203 [https://doi.org/10.3389/fpubh.2021.782203].
[10] A Step By Step Guide to Choosing the Right Maintenance Strategy for Your Equipment. 2020 [https://upkeep.com/blog/choosing-the-right-maintenance-strategy/].
[11] Market.us. "Medical Device Outsourcing Market Size | CAGR of 12.0%". 2023 [https://market.us/report/medical-device-outsourcing-market/].
[12] Medical Equipment Maintenance Programme Overview. WHO Medical Device Technical Series, 2011.
[13] Saudi MOH. About the Ministry - Budget. 2023 [https://www.moh.gov.sa/en/Ministry/About/Pages/Budget.aspx].
[14] Seha Virtual Hospital [https://www.moh.gov.sa/en/Ministry/Projects/Documents/Seha-Virtual-Hospital.pdf] .
[15] Types of Maintenance: The 4 Main Maintenance Strategies - EMaint CMMS. 2022 [https://www.emaint.com/blog-four-maintenance-strategies/].
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Abstract views: 594
Downloads: 530

