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Medical Equipment Comprehensive Management System Based on Cloud Computing and Internet of ThingsSistema de gestión integral de equipos médicos basado en computación en nube e Internet de las cosas

Resumen

El progreso continuo de la medicina moderna no es sólo el nivel de la tecnología médica, sino también diversos equipos auxiliares médicos de alta tecnología. Con el rápido desarrollo de la construcción de información hospitalaria, los equipos médicos desempeñan un papel muy importante en el diagnóstico, tratamiento y observación del pronóstico de la enfermedad. Sin embargo, el crecimiento continuo de los tipos y la cantidad de equipos médicos ha causado dificultades considerables en la gestión de los equipos hospitalarios. Con el fin de mejorar la eficiencia de la gestión de equipos médicos en el hospital, basado en la computación en nube y el Internet de las Cosas, este trabajo desarrolla un sistema de gestión integral de equipos médicos y utiliza el algoritmo mejorado de optimización de enjambre de partículas y el algoritmo de enjambre de pollos para ayudar al sistema a lograr razonablemente la programación dinámica de tareas. El propósito de este trabajo es desarrollar un sistema integral de gestión inteligente para dominar la adquisición, el mantenimiento y el uso de todos los equipos médicos en el hospital, a fin de maximizar la gestión científica de los equipos médicos en el hospital. Gestión científica. Es muy necesario desarrollar un plan de mantenimiento preventivo de los equipos médicos. De los datos experimentales se desprende que cuando el sistema accede simultáneamente a 100 usuarios simulados en línea, el tiempo correspondiente para enviar el formulario de solicitud de mantenimiento de equipos es de 1228 ms, y la tasa de precisión es del 99,8%. Cuando hay 1000 usuarios simulados en línea, el tiempo correspondiente para enviar el formulario de solicitud de mantenimiento de equipos es de 5123 ms, y la tasa de acierto es del 99,4%. En conjunto, el sistema de información de gestión de equipos médicos tiene un rendimiento excelente en las pruebas de estrés. No sólo predice los requisitos iniciales de rendimiento, sino que también proporciona una gran cantidad de datos de apoyo para la gestión y el mantenimiento de los equipos.

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