关键词：物联网；医用耗材；耗材管理
随着社会整体医疗水平的提高，社会需要的医用耗材类型及数量都在持续增加。而医院在医用耗材的采购、运输、库存、配送的过程中需要耗费大量的人力和资金，一旦管理不善会导致耗材管理成本增加，消耗过度等问题。因此，优化医用耗材的管理模式成为了当前各级医疗机构加强运营管理的重要内容。
1、现代医院医用耗材特点及管理实际需求
1.1医用耗材特点
（1）类型繁多
对于同一类型的耗材，按照对应技术参数及具体用途的不同可以分为各种不同的类型，而且相同类型的品种还具有不同的规格。因此，医用耗材的实际划分形式要比普通药品的划分更加复杂。
（2）质量要求高
医用耗材质量高低会对病人病情的诊治情况及治疗效果产生直接或者间接的影响，甚至会威胁到生命安全。因此，在为医院提供医用耗材时，必须保证耗材的质量。
（3）操作专业性强
耗材通过医生作用在病患身上，不但需要医生具有全面的医学知识，同时还需要医生精通生物、化学、材料和卫生等学科的相关知识，具有极强的专业知识。
1.2医用耗材的实际管理需求
当前，医院医用耗材对耗材物流过程中的信息流畅性要求不断提升。但是，在对新产品信息不能及时更新与实时传递方面，诸多医院及专业的医用耗材物流企业都没有有效的办法。在当前医用耗材的物流领域当中，因为信息滞后而导致的物流成本投入增加占到了运输成本的2/3。而在一些信息技术发达的国家，物流成本只达到我国当前水平的1/2。长时间下去，这种情况将使得我国医用耗材物流发展受到限制，并使得医院的耗材消耗成本增加、耗材供应不能满足医院需要等问题。因此，急需应用新型的物联网技术，将耗材管理工作与物联网体系结合起来，在提高耗材管理效率的同时，降低医院耗材管理成本。
2、物联网技术及其主要特征
2.1物联网技术
物联网的本质是将射频自动识别（RFID）技术与互联网技术结合起来，实现对物流供应链上的所有物资的自动识别，并实现物流信息的互联、整合、传输及信息共享，提高物流管理的精度和响应速度。进入物联网时代后，每一件处于物联网供应链中的物品都具有独特的电子标签，而这个标签中包含有区别与其他任何一件物品的具体信息和产品标识。在应用过程中，可以使用对应的信息读写设备获得该件物品的详细信息，然后通过互联网技术将获取的信息传递至物联网的中央信息处理系统中，实现对整个物品网络中物品的识别与跟踪。同时，利用开放式的互联网进行信息交换与共享，能够完成对物品在整个供应链中的“透明化”管理，提高物联网的应用广度。
2.2物联网技术的主要特征
（1）互联网特点
构建物联网的硬件基础是互联网，物联网中的人与物、物与物之间的信息交流是基于互联网而实现的，物联网的运行和构建不得脱离互联网。
（2）识别及通信特征
物联网中的“物物互联”，首先是对物品的信息进行识别，而这时物联网整个网络的基础；其次，物联网识别的信息还必须在物与物、人与物之间进行有效、自由的通信才能够实现对物的整体管控。
（3）智能化特点
最终构建并形成物联网社会是物联网的最终目的，实现物与物、人与物之间的自动反馈、信息沟通，使得其应用更加方便。
3、基于物联网技术的医院医用耗材管理模式
3.1整体结构体系
根据医用耗材的实际物流流程，基于SOA架构体系，采用WebService的实现技术，对于物联网相关的技术系统和体系，例如ERP系统、生产线系统、RFID读写识别技术、GPS定位技术等，集成起来，并以医院的ERP管理系统为门户界面，实现对整个医院医用耗材的管理，整体系统集成如图1所示。
图1基于物联网技术的医院医用耗材新管理模式
3.2基于物联网技术的医院医用耗材新管理系统功能模块
（1）订单模块
在图1中的基于物联网技术的医用耗材管理系统中，将订单签订环节纳入其中，并将ERP系统与货物的RFID电子标签识别系统集成起来，在系统中可以订单编号等信息。之后，可以直接由ERP系统的订单模块为用户提供服务，并使用编码记录的方式进行消费服务记录，便于后续资金结算管理。
（2）耗材采购模块
耗材的采购环节，将医院的ERP系统与采购系统信息联通，在服务注册中心物料的采购信息，之后由ERP系统中的采购模块作为服务提供方，由采购系统与耗材供应商交换电子数据，实现耗材的在线采购。
（3）耗材的质量监控服务
根据耗材上的RFID标签可以识别耗材的提供商信息，使用时可以利用手持阅读器读取其中的信息，获得耗材的产地、加工时间、材料等信息，实现了对产品的溯源跟踪，有利于控制耗材的产品质量。同时，还可以为耗材提供商及时的反馈产品信息，有利于其产品质量的改进。
（4）配送模块
在耗材的配送过程中，可以将物流配送系统与GIS系统连接起来。利用GIS系统提供的地理信息数据，为耗材配送过程中运输车辆的提供导航服务，同时还可以为医院及厂商的物流管理工作提供物流的实时位置信息，并可以实现在途运输车辆的可视化管理，保证配送安全的同时提高配送效率。
参考文献
【关键词】医院；物联网技术；医疗设备管理；措施
随着医疗设备越来越多样化，传统人工管理医疗设备的方式逐渐显露出弊端，主要体现在医疗设备购置的科学性不足、无法监控医疗设备使用情况、设备存在安全性漏洞等方面。但医疗设备是物，物联网正是基于物本身的自我信息表达及管理方式之一，医院可尝试基于物联网技术提高医疗设备管理水平。
1物联网关键技术
物联网是通过传感设备技术把实物信息、互联网信息连接起来，在物与物之间实现信息共享、互联［1］。物联网技术是基于无线射频技术发展起来的，为医疗设备管理提供了信息化发展契机。物联网关键技术主要有三项:一是自动识别技术，它主要含有条形码技术、声音图像识别技术、射频识别技术等，是非接触式的自动识别技术，通过非键盘形式输入医疗设备数据，拥有很强的抗干扰能力，能同时将动态运动的多个电子标签识别出来，操作快捷简单，不仅能减轻劳动复杂性及强度，还能使医疗设备信息的收集更加快速、准确;二是无线传感技术，它有机结合无线网与由传感器感知的声、光、热、电等信息，从而采集、传输、存储、处理信号，可通过物联网对无线传感网中的各种医疗设备信息进行感知、采集，并将其转化成电信号，由无线网络发送，具备较强的抗干扰性，且安全性很高;三是智能处理技术，包含数据挖掘、云计算等智能计算机技术，基于物联网技术，终端能产生庞大数据流，通过收集、存储、处理、分析海量的数据，为医疗设备管理提供正确决策，对设备实施智能化管理。
2基于物联网技术的医疗设备管理措施
2．1优化医院医疗设备的购置工作
设备购置是医疗设备管理的源头，医院各个科室本着功能全面、经济实用、技术先进、基础需要等原则采购设备，但采购论证并不简单，如果没能充分了解设备，获取的设备信息不透明、不对称，无法直接感知、测试设备等都使购置工作面临困境。基于物联网技术实施医疗设备购置工作可有所改善，即在网上系统整合医疗设备的外观大小、功能质量、各种指标性能以及操作流程等，甚至可以远程操控，把设备及嵌入其中的信息传感器连接上物联网，医生就能充分接触并了解医疗设备，通过比较选择最适合的设备，比仅依赖文字、图片介绍来开展设备选型工作来得更加立体、生动，为医院各个科室领导做出更有效、更明智的设备购置决策提供依据，让设备购置工作更优。
2．2改善设备的安装、调试及验收
医院设备管理人员、工程技术人员、操作人员需通过三方讨论熟悉医疗设备的原理及各种各样的性能指标，拟定验收计划，接着准备安装，进行测试验收，建立维修保障记录。但在日常的安装、调试、验收医疗设备的过程中，人们往往忽视记录全程工作，为设备的使用及维修等不利，应用物联网技术则能解决该难题［2］。医院应积极引入物联网技术，对医疗设备的安装、调试及验收等进行全程录像，或通过视频直播传递给有需要的人，提高监管医疗设备安装、调试及验收的效率，促使各方人员能高效、快捷地办公，提高设备的安装、调试及验收速度，让设备能更好更快地为医院医疗事业服务。同时，一些大型的医疗设备一般产自国外，精密程度很高，对长途运输环境提出严格的要求，尽管长途运输环境中的温度、湿度、振动等微小改变并不会对初始运行设备产生较大影响，但设备的使用寿命极可能因此而缩短，全程监控医疗设备的运输过程很有必要，建立物联网运输箱就能实现全程监控，即通过温度、湿度、加速度等传感器进行数据采集，再通过物联网与无线网的对接，确保相关人员能通过网络查询大型进口医疗设备所处的运输环境，改善设备管理。
2．3实时监控医疗设备的使用状态
通过物联网技术中的射频识别技术将无线定位信息号发出，就能实时定位医疗设备，但无法判断设备的使用状态，无法及时向服务器发送信号［3］。而分析医疗设备使用情况、统计医疗设备使用率可为医院购置医疗设备提供客观的、重要的参考依据，并及时对购置计划进行合理的调整。医疗设备是特殊的，一般都配备了报警指示系统，以此为基础就可加装采集、发送医疗设备报警信号的传感器装置，通过无线局域网技术向终端服务器发送报警信号，通过发出警报声、红灯闪烁或弹出警告信息等方式提醒设备管理人员，以便他们第一时间发现医疗设备故障信息，及时采取处理措施。如果医疗设备无法假装报警信号装置，则可安装传感器，采集设备的电压、电流等指标数据，通过将其与正常指标数据比较，对医疗设备告警实现人为干预或自动诊断，记录设备使用时间段，统计、分析医疗设备使用情况，并生成、打印报表，以便高效利用医疗设备。
2．4提高医疗设备的维修管理效率
建立预防性、应急性相结合的医疗设备维修管理机制，预防性维修分为强制性预防维修以及基于射频识别技术的动态评分系统的动态性预防维修。一是医疗设备的预防性维修。强制性预防维修针对的主要是医院的急救与手术设备，包括呼吸机、输液泵、麻醉机、心电除颤仪等，应以周为周期实施医疗设备的强制性预防维修;除了进行强制性预防维修的医疗设备之外，其他装备应严格执行基于射频识别技术的动态评分系统动态性预防维修制度，它由感知医疗设备的使用时间、频率以及故障发生频率、人为风险，再结合仪器生产厂家、国别、型号、价格等因素，对医疗设备产生动态性维修频率，从而改变医院既有的定期预防性维修所有医疗设备的习惯，让医疗设备的预防性维修管理变得更加智能、灵活和科学，大量节省劳动力及设备维修时间;二是医疗设备的应激性维修。物联网技术的应用能感应医疗设备故障，预警系统能把故障情况告诉相关工程技术人员，他们就能按照设备故障代码迅速判断出医疗设备的故障点，如果自己有能力把故障排除，就应迅速到现场处理，如果自己没有故障排除能力，预警系统则会通知第三方维修者或厂家，减少人工报修错误。
3结语
在信息化时代，尽管医院已有计算机信息管理系统，但其设备管理功能并不完善，无法为医疗设备管理的优化提供技术数据支撑，而医疗领域对物联网技术的应用，尤其是基于物联网技术的医疗设备管理势必能提高管理效率，增加医疗设备的使用率，从而实时监控医疗设备，避免发生医疗事故，提升医院服务水平。
参考文献:
［1］杜新峰，章祖华．基于物联网技术的医疗装备质量管理探讨［J］．医疗卫生装备，2013(04):123～124，138．
［2］郑茹琼，傅饶．浅析物联网在医疗设备管理中的应用［J］．电脑知识与技术，2014(28):6785～6786，6790．
生物医学工程学是融合理工科学和生物医学的理论和方法逐步成长起来的边缘性学科，其基本任务是运用理工科原理和工程技术方法，研究和解决医学和生物学中的相关问题。作为一门独立学科发展的历史尚不足50年，随着现代科学技术的进步，生物医学工程学科得到了长足的发展。它在保障人类健康和推进疾病的预防、诊断、治疗、康复等技术进步所起的作用日益增强，已经成为当前医疗卫生健康发展的重要基础和有力技术支撑。
20世纪60年代，美国一些著名大学先后开启了生物医学工程学科的建设，相继启动了生物医学工程专业人才的培养。美国的生物医学工程教育特点是在技术产业化需求驱动建立起来的具有其自身特性,且反映了生物医学工程学科建设与发展的前沿特征。各个学校的本科教育课程虽然具有自己的特色,但在课程设置上大致可以分为科学基础课程、专业核心课程、关注领域课程、设计课程、人文与社会科学课程、专业选修课程及其他选修课程等六类Q_2。不同学校本科课程的主要差异体现在专业选修课程及其他选修课程的设置上，各个学校根据自身的生物医学工程领域的研究方向和研究水平特点开设一些相应的选修课程，并培养学生在相应方向上的研究探索实践能力。这是美国生物医学工程本科教育的基本特点。
我国生物医学工程专业教育起步于20世纪80年代,主要发源于著名工科院校的信息技术类专业和力学专业,进而逐渐形成的生物医学工程专业教育,后来，_些医学院校在医学物理和医用计算机技术的基础上相继开展了生物医学工程专业教育，于是在我国基本上形成了这样两种类型的生物医学工程学科[4_3。上述两类院校的生物医学工程学科建设发展模式各具侧重,遵循了共同的学科基础,在培养生物医学工程专业人才的应用层面上有显著特点。相对来说,工科院校的生物医学工程培养模式注重工程技术的开发和功能拓展，医科院校则注重医学与工程结合、工程技术在医学中的综合应用。
1中国生物医学工程学科发展思路
生物医学工程是一种交叉学科，交叉的学科基础及其融合的紧密程度决定了生物医学工程学科的发展水平,交叉的学科发展推动着生物医学工程学科的发展,并且使得生物医学工程学科研究领域变得十分广泛,而且处在不断发展之中。
1.1学科发展轨迹在中国，基于电子信息工程发展而来的生物医学工程学科，主要包括生物医学仪器、生物医学信号检测与处理、生物医学信息计算分析、生物医学成像及图像处理分析、生物医学系统建模与仿真、临床治疗与康复的工程优化方法、手术规划图像仿真以及图像导引手术及放疗优化等；有基于力学发展而来的生物医学工程学科，主要包括生物流体力学、生物固体力学、运动生物力学、计算生物力学和微观尺度的细胞生物力学等；基于化学材料工程发展而来的生物医学工程学科，主要包括生物材料学、组织工程与人工器官、物理因子的生物化学效应等。
1.2学科发展特点作为交叉学科的生物医学工程学科，其发展的关键在于交叉学科间的交叉融合。构建一种良好的交叉结构,对推动交叉学科的发展具有至关重要的作用。约翰霍普金斯大学对于生物医学工程这样的交叉学科的描述有一个形象的说法：交叉学科如同在不同学科之间建立起连接桥梁,如果在河两岸没有坚实的基础,桥是无法建立好的,对于生物医学工程这样一座建立在两个不同学科之间的桥来说,它的发展要求具有坚实的交叉学科基础和交叉学科紧密融合深度。那么在生物医学工程学科构建良好的交叉结构,需要选取具有理论支撑和技术支撑的主干学科进行交叉,凝练学科方向,不能大而全,过于宽泛。
目前，医学仪器和医学成像技术具有良好的应用和发展前景,应该成为生物医学工程学科的重点发展方向。医学仪器和医学成像设备能有力推动医疗产业的发展。医疗仪器和医学成像设备是现代医疗器械产业中的主流产品，在产业发展中起着主导和引领作用。其发展水平已成为一个国家综合经济技术实力与水平的重要标志之一。产业化驱动也是学科发展的一种动力，也为学生未来职业发展奠定良好的基础。基于医疗卫生健康事业的需求和生命科学发展的大趋势，生物医学工程学科应大力促进医学仪器和医学成像方法的学科建设,从而提升整个学科的发展水平。
生物医学工程学科的建设离不开一流的学术研究和学术成果的应用。一流的学术研究不但能提升学科的发展水平,而且能开拓学科纵深发展,产生良好的经济效益和社会效益，进而增强学科服务社会发展的能力。学术研究的前瞻性和创新性将确保学科建设的发展动力和趋势以及学科发展的活力。
交叉学科往往具有不同程度的可替代性。可替代性程度越高，交叉学科存在的必要性就越小。如何减小生物医学工程学科可替代性的程度是需要深入思考的，是需要提升学科的特异性的。生物医学工程学的学术研究主要包括应用理论研究和理论应用研究,应用理论研究主要涉及生物医学工程领域所需要解决的科学问题，开展新理论、新方法的研究。理论应用研究主要涉及生物医学工程领域所需要解决的科学和技术问题,借助理工科的相关理论和方法开展应用基础研究和应用研究。应用理论研究是理论驱动型的学术研究，理论应用研究是应用驱动型的学术研究。理论驱动型和应用驱动型是生物医学工程学科学术研究的两种主要模式。理工科大学具有良好的理论创新基础和强大的交叉的学科背景，开展理论驱动型研究具有自身优势。医学院校具有丰富的医学资源，面临着大量需要应用理工知识解决的医学问题,开展应用驱动型研究,将很好地实现与医学的应用融合，具有较好的临床应用价值,有力推进医学的进步与发展。各自的学术优势将有利于生物医学工程学科特色发展,从而增强其不可替代的程度，实现学科可持续创新发展。
1.3学科体系作为一级学科的生物医学工程，包含学科的理论体系和技术体系，且该体系离不开所交叉的学科的理论体系和技术体系的支撑，此外生物医学工程学科理论体系和技术体系既要有学科自身的特色，又要具有可持续发展和一定程度上的不可替代性，这样学科才会有旺盛的生命力。要面向医疗卫生、生物科学所涉及的重大、重要技术理论问题及基础应用开展学术研究。实现良好的学术研究定位,形成自己的理论体系和技术体系。
2大数据时代的生物医学工程学科发展
守正创新是生物医学工程学科发展的必由之路,人类已进入大数据时代,所谓大数据（bigdata),或称海量数据，是指由于数据容量太庞大和数据来源过于复杂,无法在一定时间内用常规工具软件对其内容进行获取、管理、存储、检索、共享、传输、挖掘和分析处理的数据集。大数据具有“4V”特征:①数据容量（volume)大;②数据种类（variety)多，常常具有不同的数据类型和数据来源；③动态变化(velocity)快,如各种动态数据，非平稳数据，时效性要求高;④科学价值(value)大,尽管目前利用率低,却常常蕴藏着新知识和重要特征价值或具有重要预测价值。大数据是需要新的分析处理模式才能挖掘分析出其蕴藏的重要特征信息[<3。
人体生老病死的生命过程就是一个不断涌现的生物医学大数据发生源，这种源源不断的生物医学大数据的检测、处理与分析,将给生物医学工程学科的建设与发展带来新的机遇和挑战。模式识别、人工智能、数据挖掘和机器学习的发展将带动大数据处理技术的进步。生物医学大数据广泛涉及人类医疗卫生健康相关的各个领域：临床医疗、基础医学、公共卫生、医药研发、临床工程、心里、行为与情绪、人类遗传学与组学、基因和蛋白质组学、远程医疗、健康网络信息等，可谓包罗万象,纷繁复杂。生物医学大数据中蕴藏了种种有科学价值的信息,研究有效的大数据挖掘的新理论、新技术和新方法,对生物医学大数据进行关联和融合计算分析，充分挖掘生物医学大数据中的信息关联和特征关联和数据空间映射关联,既能为疾病的预防、发生发展、诊断和治疗康复提供系统化的全新的认识，有利于深入疾病机理研究分析，开展个性化诊疗。还可以通过整合系统生物学与临床数据，更准确地预测个体患病风险和预后,有针对性地实施预防和治疗。
生物医学工程学科所面临的生物医学大数据主要包括多模态医学影像数据、多种类医学信号数据以及基因和蛋白质组学的生物信息数据。生物医学大数据在生物医学工程学科领域内有着广泛深远的应用前景,从三个方面应用将推动生物医学工程学科的发展。
(1)开展多模态影像大数据计算分析。医学影像学科的发展从早期看得到，到看得清，目前的看得准,未来的趋势是看得早。只有看得准和看得早才有利于临床早期干预，提高治疗预期。医学影像大数据计算分析在影像诊断、手术计划、图像导引、远程医疗和病程跟踪将发挥越来越大的作用。
建立新的医学影像大数据计算分析模型和数值计算方法,挖掘多模态影像数据的特征数据和特征关联,将会提供强有力的影像诊断分析手段,极大地推动影像技术的发展，具有重要的临床应用价值和科学价值。
(2)开展多种类医学信号大数据计算分析。医学信号大多直接产生于生理和病理过程中的信号，能在不同层面上表达生理和病理相关机制特征。融合多种医学信号的大数据计算分析，能对生理病理过程进行更好更全面的阐释，不仅能深入了解生理病理的状态特征和过程特征，而且能实现个体健康监测和管理。可以很好地开展回顾性研究和前瞻性研究,推进系统化的医学应用研究。实现强大的多种医学信号数据的特征挖掘及特征关联计算分析。大数据挖掘能够增加准确度和发现弱关联的能力，能更好地认识生理病理现象和本质。
(3)开展基因和蛋白质组学的生物信息大数据计算分析。基因组学、蛋白质组学、系统生物学和比较基因组学的不断发展涌现了海量的需要计算分析的生物信息数据，已进入计算系统生物学的时代。开展生物信息大数据计算分析，可以拓展组学研究及不同组学间的关联研究。从环境交互、个体生活方式、心里行为等暴露组学，至细胞分子水平上的基因组学、表观组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、基因蛋白质调控网络,再到人类健康和疾病状态的表型组学等不同层面不同方向上实现大规模的关联计算分析，可以全面阐述生命过程机制,挖掘生命过程特征及关联特征。