为应对新冠病毒COVID-19的广泛传播感染,开发了一套远程医疗平台系统,通过该系统可在家中进行COVID-19筛查、诊断和监测,以此减少潜在的疾病传播风险并防止医疗资源系统过载。采用纳米技术的远程医疗传感器能够快速诊断COVID-19,用可穿戴皮肤接触设备对患者早期症状进行监测,实时监控患者呼吸、心率及SpO2等参数。远程医疗设备的设计可以对严重病例进行早期干预,并有效地分配医院资源以改善患者的疾病严重程度。

针对医疗设备数据信息冗余、信息处理效率低的问题,基于关联规则算法设计了包含5个关键单元的高性能医疗设备管理系统。使用改进FP-Tree算法提取医疗设备状态关联特征,采用单向生成模式代替原本的FP-Tree生成模式,通过剔除非频繁项父项节点指针来节省树空间,并在FP-Tree生成过程中引入约束子树概念,实现医疗设备状态特征降维;在特征降维的基础上,基于改进K-means聚类算法挖掘医疗设备状态的异常特征,判断设备运行状态。测试结果显示系统可准确分析出医疗设备状态的关联特征,挖掘出问题产生的原因,且关联规则分析的效率较高。

在研究IEC新发布的医疗设备电气安全标准的基础上，设计了符合IEC60601标准的泄漏电流测试系统。本系统由测试电源、模拟人体网络、光隔离放大电路、信号调理电路、单片机系统和计算机组成，测试精度为±（0．02mA＋1．6%），不仅符合IEC新标准，而且满足多种安规标准要求，测试精度高，操作性能好，满足快速、专业测试的需要，具有良好的应用前景。