Datenverarbeitung für ein Zustandsmonitoring von Medizingeräten mittels energiesparender Funk-Sensoren

Abstract

In der modernen Medizintechnik ist die zuverlässige Funktionsweise von Geräten von entscheidender Bedeutung. Diese Bachelorarbeit befasst sich mit dem Zustandsmonitoring von medizinischen Geräten, um die verschiedenen Zustände von medizinischen Geräte zu erfassen. Das Monitoring hilft dabei, die tatsächliche Nutzungsfrequenz der Geräte zu ermitteln. Ein verbessertes Verständnis der Gerätenutzung kann dazu beitragen, Kosten zu senken und das Gerätemanagement in Krankenhäusern zu optimieren. Das primäre Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung einer Datenverarbeitungsmethode für das Zustandsmonitoring von Medizingeräten mittels energiesparender Funk-Sensoren. Oftmals werden in Krankenhäusern mehr Geräte angeschafft als benötigt, und dennoch müssen alle Geräte gewartet werden, selbst wenn einige selten in Betrieb sind. Dies resultiert in unnötigen Kosten und Ausfallzeiten. Für die Untersuchung wurde ein energiesparender Funksensor eingesetzt, der mit einem Stromsensor ausgestattet ist. Dieser erfasst den Stromfluss der angeschlossenen Geräte und kommuniziert online über das IoT. Die erfassten Daten wurden komprimiert und an das TTN (The Things Network) übertragen. Ein KI-Modell wurde mit den gesammelten Daten trainiert, um die verschiedenen Zustände der Geräte zu erkennen. Die wichtigsten Ergebnisse zeigen, dass die Zustände der Geräte variieren und typischerweise in "AN", "AUS", "Idle-Modus" und "Im Betrieb" kategorisiert werden können. Sobald der Stromfluss einen bestimmten Wert erreicht, kann die KI bestimmen, in welchem Zustand sich das Gerät befindet. Dies bietet eine wertvolle Grundlage für ein verbessertes Management und Wartungssystem in Krankenhäusern