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Proaktives Gerätemanagement mit dem IoMT: Die nächste Stufe der vorausschauenden Wartung

Das Internet of Medical Things (IoMT) erweist sich im Praxiseinsatz als Motor für Prozesseffizienz und neue Geschäftsmöglichkeiten. Sein Treibstoff sind die Daten der darin interaktiv vernetzten Geräte, Applikationen und Services. Nun geht es darum, diese existierenden Daten und die daraus neu gewonnen Erkenntnisse schnell und nahtlos in bestehende Kerngeschäftsanwendungen zu übernehmen, um den vollen Mehrwert aus dieser Technologie schöpfen zu können.

Ein anschauliches Beispiel liefert ein vorausschauendes, proaktives Gerätemanagement, bei dem Daten aus der Vergangenheit mit der Gegenwart und der geplanten Zukunft verknüpft werden: In gängigen Servicekonzepten bleiben Erkenntnisse aus den bereits existierenden Informationspools im klinischen Kontext des Medizingerätes bislang ungenutzt. Dasselbe gilt für Prognosen, wie das betreffende Medizinprodukt zukünftig ausgelastet und eingesetzt wird. Genau hier setzt das IoMT mit dem Anspruch an, den Predictive-Ansatz weiter zu fassen: Ziel ist es dabei, dass Medizingeräte nicht nur im akuten Bedarfsfall nach einer Wartung oder Reparatur verlangen oder in Echtzeit über ihren aktuellen Zustand informieren, sondern dass auch zukünftig geplante Auslastungen in den Wartungsanalysen und ‑anforderungen berücksichtigt werden.

Großes Potenzial für „Predictive Maintenance 4.0“

Ein moderner erweiterter Predictive Maintenance Management-Ansatz zeichnet sich aus durch eine Kombination aus klassischer vorrausschauender Wartung, Smart Condition-based Maintenance und Service Management unter Berücksichtigung zukünftiger Ereignisse.

Der Schlüssel zur Umsetzung liegt, wie so oft, in der Kombination verfügbarer Informationen und Daten. Als großer Vorteil erweist sich dabei, dass im IoMT bereits Informationen darüber existieren, wie und in welchem Umfang das betreffende Medizinprodukt aktuell und in der Zukunft eingesetzt wird. Die Informationen liegen zum Beispiel in einem Klinischen Management System oder einem Klinischen Planungssystem, aber auch in den elektronischen Patientendokumentationen.

Eine smarte Verknüpfung aller zu einem Gerät verfügbaren Informationen – wie etwa Maschinendaten, Planungseinträge, Patientendaten – mit einem KI-unterstützten Mechanismus liefert die Basis dafür, anfallende Daten retrospektiv und zugleich prospektiv zu analysieren. Der Effekt: weniger ungeplante Geräteausfälle, mehr Kosteneffizienz, optimierter Workflow sowie ein Plus an Patientenkomfort und ‑sicherheit.

Digitale Mehrwerte zügig bereitstellen

Die ideale digitale Plattform für derartige IoMT-Projekte zeichnet sich aus durch Interoperabilität, Performance und Skalierbarkeit, integrierte KI- und ML-Fähigkeiten sowie einen branchenspezifischen Zuschnitt für den Gesundheits- und Medizintechnik-Sektor – allesamt Eigenschaften, die die Datenplattform InterSystems IRIS for Health mitbringt. Dadurch wird die Lösung zum idealen Werkzeug, um enorme Datenmengen unterschiedlicher Art und Quelle zusammenzuführen und ein echtes proaktives Management vorausschauender Wartung effizient und anwenderfreundlich umzusetzen. Mit IRIS for Health wird Predictive Maintenance 4.0 zu einer echten Anwendung und zu einem digitalen Mehrwert für Medizintechnikunternehmen und deren Kunden.

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Die bewährten Stärken von InterSystems IRIS wurden im neuen Release noch einmal entscheidend verbessert.
Gemeinsames Ziel ist die Weiterentwicklung in der medizinischen Forschung sowie innovative Therapie-Ansätze zu voranzubringen.
Die Ergebnisse belegen, dass Unternehmen in allen Regionen verstärkt in Smart Factory-Projekte investieren – vor allem in solche, die sich mit der Analyse von Daten und dem Einsatz von KI befassen.
Was mich antreibt, ist mein Bestreben, in Unternehmen eine Transparenz über alle Daten zu schaffen.

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