我对医疗器械售后服务数智化一点看法想法，研究和分析

医疗器械管理软件大数据系统，基于数据应用方式和程度，我将数据应用程度分为三个层级。

第一层级  信息的记录与追溯——表格级别

医学装备全生命周期管理资产管理

购置管理：安装验收、出入库管理、设备台账

使用运维管理：质量管理、使用管理巡检管理、维修管理、保养管理、质控监测、计量管理

资产管理：资产盘点、报废管理、科室效益分析、单机效益分析

第二层级  数据的高效利用 数据分析与应用——数据库级别

数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

数智化的关键前提，是海量的医疗大数据。第一层级已经实现了数据的采集、记录、追溯。第二层级是数据、设备、IT互联的深度融合，采用关系型数据库存储数据，用户能自由查询来检索数据库中的数据。数据库级别和表格级别的差别在于，数据库的交互性，很多托管售后服务托管公司开发的医疗设备全生命周期管理软件，很难用，挂一个大屏在医院当摆设，虽然也有报修等功能，但是基本很难交互起来，原因就是开发者不具备临床、医工背景，不了解临床科室场景，医工科室使用场景，开发的功能和实际的需求不匹配，数据库结构不合理，查询功能开发程度不够，科室不会sql，只能通过预设的功能实现数据查询功能，管理软件查询类型和查询标的设计上要符合临床应用需求，符合医工科室需求。

数据分析离不开临床应用，一切的数据分析都是服务于临床应用

没有交互，医疗设备就还是信息孤岛，临床科室和医工科室不使用，数据就永远无法互联互通，实现临床价值。唯有让数据真正流动，交互起来，进而挖掘分析，才能真正实现临床价值。没有交互就没有数智化，没有临床应用就没有数智化，在开发全生命周期管理系统的过程要对产品功能，查询指令调动次数做好统计，以供后面产品升级迭代中分析研究。

第三个层级 全面赋能的生态系统 ai➕决策辅助——NOSQL数据库级别

第三个层级，是全面赋能临床的数智化售后服务生态系统。火爆全网的ChatGPT背后使用的数据库是分布式NoSQL数据库，这种数据库在应对大规模、高并发、灵活多变的数据存储和处理需求方面具有显著优势。通过深入了解ChatGPT所使用的数据库，我们可以更好地理解其强大的功能背后所依赖的技术原理，为未来的人工智能技术发展提供有益的参考。

医疗器械管理软件大数据系统数智化的方向:

1.基于医疗器械管理软件大数据系统的科学优化设备采购与配置的方法。在设备采购与配置方面，通过收集和分析历史数据，管理软件能够预测未来设备需求，帮助医疗机构制定科学的采购计划。同时，根据设备使用情况和性能数据，软件可以优化设备配置，确保医疗设备资源的合理分配和使用。

2.基于医疗器械管理软件大数据系统的售后维修服务质量评价方法。医疗设备管理软件可以监控设备的操作过程和使用情况，通过对设备性能数据的分析，软件可以评估医疗服务的质量，为医疗机构提供改进建议。

3.医学工程部在应用医疗器械管理大数据系统过程中，结合教学、研发，能方便的记录临床需求，想法，创意，点子，软件系统应该像一个app，能通过医工，临床操作者，进行人机交互，将好的创意想法进行记录，反馈给厂商，进行产品迭代更新。售后一线接触医疗设备使用者，更能关注到医疗设备的需求点，突破点，辅助功能升级，设备更新换代。

4.医疗器械管理大数据系统市场应用，售后数据可以帮忙企业快速获取市场动态，市场行情，产品研报，帮忙企业做市场分析，提取客户线索，为医疗器械行业创新发展提供数据引擎，推动数据驱动产业创新。

第三层级的功能：1.基于大数据的质控，预防性保养，预防性维修

2.基于人工智能的chatgpt问答模式，医疗售后智能问答故障诊断系统，基于医疗器械知识库的智能客服问答系统。

参考资料：罗氏的问答式售后客服咨询系统

3.基于医疗设备使用记录、保养记录，质控记录，进行大数据分析，优化医疗设备使用习惯，保养、质控规划，延长设备使用寿命和使用体验，减少宕机和故障率。

医疗器械管理软件大数据系统未来一定是基于多模态大模型，能够实现模型的自我深度学习和进化。基于医疗设备数据监测和医疗设备核心数据，未来医疗器械管理软件一定有巨大的商业机会。我们相信医疗器械售后服务数智化的未来属于医工群体，属于第三方医疗器械维修公司，不是医疗器械厂商，不是软件公司。医疗器械围绕售后的数智化，应该以懂临床，懂医疗器械的，懂医疗器械维修的医工为主导。

医工主导的智能化医疗器械管理软件大数据系统应当是不断自我学习和进化的智能化生态系统，包括智能化辅助决策工具、大数据分析的售后早期预警大模型等，不止局限在基础数据的高质量整合、筛选，而是通过对临床的深度理解，生成能够辅助临床决策的智能化医疗设备售后管理生态系统。

让我们为2014-2024年崛起的第三方全院售后托管公司加油！

未来属于人工智能，更属于深刻理解行业痛点及临床需求，深刻理解临床场景的临床工程师，能够从临床需求出发，真正解决医生和患者真正需求的技术型产品经理。