申请/专利权人：北京中关村水木医疗科技有限公司

申请日：2021-03-26

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN113032999B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F17/18;G06F119/02;G06F119/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2021.07.13#实质审查的生效;2021.06.25#公开

摘要：本发明提供了一种医疗设备使用寿命的预测方法及装置，方法包括：获取至少两个同一种类型待预测医疗设备在至少一种加速应力下的至少两个失效时长；根据所述至少两个失效时长进行模型计算处理，确定至少两种分布模型；计算所述至少两个失效时长在服从每一种分布模型时的当前拟合优度；根据得到的至少两个当前拟合优度，筛选出所述失效时长实际所服从的目标分布模型；根据所述失效时长实际所服从的目标分布模型，预测该类型待预测医疗设备的使用寿命。本方案，利用拟合优度筛选出的目标分布模型，更能表征失效时长的实际分布情况，进而在利用该目标分布模型预测使用寿命时的预测准确性更高。

主权项：1.一种医疗设备使用寿命的预测方法，其特征在于，包括：获取至少两个同一种类型待预测医疗设备在至少一种加速应力下的至少两个失效时长；根据所述至少两个失效时长进行模型计算处理，确定至少两种分布模型；计算所述至少两个失效时长在服从每一种分布模型时的当前拟合优度；根据得到的至少两个当前拟合优度，筛选出所述失效时长实际所服从的目标分布模型；根据所述失效时长实际所服从的目标分布模型，预测该类型待预测医疗设备的使用寿命；其中，所述至少两种分布模型中包括威布尔分布模型；所述根据所述至少两个失效时长进行模型计算处理，确定至少两种分布模型，包括：计算每一个失效时长对应的试验累计失效率；针对每一个失效时长及其对应试验累计失效率，将失效时长进行取对数运算，得到自变量；将对应试验累计失效率依次进行取倒数运算、取对数运算和取对数运算，得到该自变量对应的因变量；将自变量及其对应的因变量组合成拟合点，并对得到的至少两个拟合点进行线性拟合，得到线性拟合关系；根据所述线性拟合关系，确定出所述威布尔分布模型中在加速应力下未知参数的值，并根据该加速应力下未知参数的值确定出所述威布尔分布模型；其中，所述计算所述至少两个失效时长在服从每一种分布模型时的当前拟合优度，包括：根据服从的该种分布模型中在加速应力下未知参数的值，计算在将所述失效时长按照该种分布模型拟合时，每一个失效时长对应的拟合累计失效率；根据所述失效时长的个数，计算在预设的标准分布模型中，每一个失效时长对应的标准累计失效率；将各失效时长对应的标准累计失效率与拟合累计失效率的差值的平方之和，比上各失效时长对应的标准累计失效率与标准累计失效率的平均值的差值的平方之和，确定出所述至少两个失效时长在服从该种分布模型时的当前拟合优度；其中，采用如下公式计算在加速应力下的形状参数β： 其中，xi为第i个失效时长对应的自变量，yi为第i个失效时长对应的试验累计失效率，n为失效时长的个数；其中，采用如下公式计算截距b，并利用计算出的截距b计算在加速应力下的尺度参数η： 其中，在确定当前拟合优度时，通过如下计算式计算得到当前拟合优度： 其中，R2用于表征该当前拟合优度，Foti用于表征该分布模型对应的累计失效函数中第i个失效时长ti对应的拟合累计失效率，Fnti用于表征失效时长个数为n时第i个失效时长对应的标准累计失效率；其中，所述根据得到的至少两个当前拟合优度，筛选出所述失效时长实际所服从的目标分布模型，包括：获取所述待预测医疗设备类型的所有医疗设备在历史上确定出的所有失效时长在服从每一种分布模型时的各历史拟合优度；计算各历史拟合优度的平均值；计算各历史拟合优度的均方根误差；形成筛选范围；该筛选范围的下限值为所述平均值减去第一预设个数的所述均方根误差，该筛选范围的上限值为所述平均值加上第二预设个数的所述均方根误差；从所述至少两个当前拟合优度中筛选出落入所述筛选范围内的各拟合优度；将筛选出的各拟合优度中的最大拟合优度对应的分布模型，确定为所述失效时长实际所服从的目标分布模型。

全文数据：

权利要求：

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