医疗设备故障预测方法、装置、介质及电子设备

摘要

本公开涉及一种医疗设备故障预测方法、装置、介质及电子设备。方法包括：获取医疗设备在当前时刻的状态信息；根据状态信息，通过目标故障预测模型确定医疗设备中至少一部件在当前时刻的下一时刻发生故障的概率，模型是通过对深度神经网络模型进行训练和降维处理后得到的。由于目标故障预测模型是通过对深度神经网络模型进行训练和降维处理后得到的，因此，模型的规模相对较小。由此，模型可在嵌入式平台上直接运行，可降低存储代价和计算代价，提升内存访问速率和故障预测效率。基于故障预测结果，用户可合理安排医疗资源并采取相应维护措施，以有效避免医疗设备工作过程中发生故障导致的整个依赖该医疗设备的工作流程终止，提升被检患者的安全。