Aplicación del algoritmo de K-NN en la asignación de órdenes de trabajo de mantenimiento correctivo para equipos biomédicos

Introducción— La gestión de mantenimiento de equipos biomédicos en una institución prestadora de servicios de salud es importante, ya que por medio de ésta se pueden determinar diferentes indicadores de gestión, uno de estos indicadores es el tiempo de disponibilidad de la tecnología, el cual depend...

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Autores:
Bermeo Varon, Leonardo Antonio
Vargas Vasquez, Jhon Edwar
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/9095
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/9095
https://doi.org/10.17981/cesta.03.01.2022.05
https://repositorio.cuc.edu.co/
Palabra clave:
Algoritmo de K-NN
Equipos biomédicos
Gestión de mantenimiento de equipos biomédicos
Gestión tecnológica hospitalaria
Mantenimiento correctivo
Biomedical equipment
Corrective maintenance
Hospital technology management
K-NN Algorithm
Management of maintenance of biomedical equipment
Rights
openAccess
License
© The author; licensee Universidad de la Costa - CUC.
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description Introducción— La gestión de mantenimiento de equipos biomédicos en una institución prestadora de servicios de salud es importante, ya que por medio de ésta se pueden determinar diferentes indicadores de gestión, uno de estos indicadores es el tiempo de disponibilidad de la tecnología, el cual depende del tiempo cuando la tecnología se encuentre en algún mantenimiento preventivo programado o en mantenimiento correctivo, lo cual afecta su disponibilidad y en muchas ocasiones no es el adecuado. Estas limitaciones dependen del personal o empresas que ejecutan las intervenciones de los equipos. El aumento de la disponibilidad es fundamental para mejorar aspectos como eficacia, eficiencia y productividad; entre menor sea el tiempo de intervención de los equipos, mayor será la garantía de la prestación y calidad de servicios de salud. Por todo esto, la optimización de este proceso es una tarea indispensable en la gestión de sistemas biomédicos, toda vez, que sea posible mejorar este indicador. En ese sentido, este artículo presenta la optimización para determinar qué personal o empresa es más eficiente el momento de realizar un mantenimiento correctivo específico por medio del algoritmo K-NN usando distancia Euclidiana, sobre el historial de fallas de la Fundación Hospital San Pedro-FHSP de la ciudad de Pasto (Colombia), buscando disminuir el tiempo de indisponibilidad del equipo y la posibilidad de realizar actualizaciones para capacitaciones de personal en áreas específicas de mantenimiento. Los resultados mostraron que el algoritmo de K-NN realiza una clasificación adecuada y determina el personal idóneo para ejecutar labores de mantenimiento con una exactitud de 90%.
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El aumento de la disponibilidad es fundamental para mejorar aspectos como eficacia, eficiencia y productividad; entre menor sea el tiempo de intervención de los equipos, mayor será la garantía de la prestación y calidad de servicios de salud. Por todo esto, la optimización de este proceso es una tarea indispensable en la gestión de sistemas biomédicos, toda vez, que sea posible mejorar este indicador. En ese sentido, este artículo presenta la optimización para determinar qué personal o empresa es más eficiente el momento de realizar un mantenimiento correctivo específico por medio del algoritmo K-NN usando distancia Euclidiana, sobre el historial de fallas de la Fundación Hospital San Pedro-FHSP de la ciudad de Pasto (Colombia), buscando disminuir el tiempo de indisponibilidad del equipo y la posibilidad de realizar actualizaciones para capacitaciones de personal en áreas específicas de mantenimiento. Los resultados mostraron que el algoritmo de K-NN realiza una clasificación adecuada y determina el personal idóneo para ejecutar labores de mantenimiento con una exactitud de 90%.Introduction— The maintenance management of biomedical equipment in a health care institution is relevant to determine different management indicators, one of these indicators is the availability time of the technology, which depends on the time the technology is undergoing scheduled preventive maintenance and corrective maintenance, which affects its availability and is often not adequate. These limitations depend on the personnel or companies that carry out the equipment interventions. Increasing availability is essential to improve effectiveness, efficiency, and productivity. The reduction of equipment intervention time will increase the provision and quality of health services. Thus, the optimization of this process is an important task in biomedical system management. In that sense, this paper presents the optimization to determine which personnel or company is more efficient at the time of performing specific corrective maintenance by the K-NN algorithm using Euclidian distance, on the failure history of the Fundación Hospital San Pedro-FHSP in the city of Pasto (Colombia), in order to reduce the time of unavailability of the equipment and the possibility of making updates for staff training in specific areas of maintenance. The results obtained indicate that the K-NN algorithm is appropriate to perform an adequate classification and determines the personnel/ companies to make the corrective maintenance with an accuracy of 90%.9 páginasapplication/pdfspaCorporación Universidad de la CostaBarranquilla© The author; licensee Universidad de la Costa - CUC.Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Computer and Electronic Sciences: Theory and Applicationshttps://revistascientificas.cuc.edu.co/CESTA/article/view/3929Aplicación del algoritmo de K-NN en la asignación de órdenes de trabajo de mantenimiento correctivo para equipos biomédicosApplying of K-NN algorithm in the assignment of corrective maintenance work orders for biomedical equipmentArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionComputer and Electronic Sciences: Theory and Applications[1] T. Cohen, C. Bakuzonis, S. B. Friedman & R. L. Roa, “Benchmark indicators for medical equipment repair and maintenance,” Biomed Instrumen Technol, vol. 29, no. 4, pp. 308–321, Jul. 1995. Available: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22107469[2] W. Orozco, G. Narváez, L. Galvis & D. Cano, “Maintenance management in biomedical equipments in the context of the research project cleaner production in the health cluster of Medellín, Colombia”, Rev Ing Bioméd, vol. 9, no. 18, pp. 15–19, Sep.2015. Available: https://revistas.eia.edu.co/index.php/BME/article/view/761[3] E. Rodríguez, A. Miguel-Cruz y M. C. Sánchez, “Gestión de mantenimiento para equipos médicos”, en Ingeniería Electrónica, Automática y Comunicaciones, vol. 21, no. 1, pp. 59–63, 2001. Disponible en https://rielac.cujae.edu.cu/index.php/rieac/index[4] T. Cohen, “Validating medical equipment repair and maintenance metrics: a progress report,” Biomed Instrum Technol, vol. 31, no. 1, pp. 23–32, Jan. 1997. 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