根据一位业务战略和软件工程专家的看法，通过应用预测分析，医疗机械公司可以采取主动式质量管控，防止发生潜在问题。
Carlos Meléndez
不管对于哪个行业的制造商来说，质量都是他们最为关心的问题。医疗器械制造行业尤甚，因为哪怕一个小小的产品缺陷都有可能造成性命攸关的问题。
想象一下如果医院里的X光、超声波、手术器械或者心脏起搏器出了问题会有多可怕。一直以来，这些器械的质量都是通过质量分析团队的人工检测来把控的。他们对流水线上的产品执行随机抽样检查，任何一个产品只要看似有问题，都会被清除。但是如果产品在使用一段时间后才发生问题，或者在植入患者体内后才发生故障呢？
如果你有能力预测哪些器械会有问题，并且还能找到产生问题的根源，那你就有可能从根源上减少产品缺陷，防止问题发生。
通过预测性分析，公司可以转变为主动模式，防止发生潜在问题。而且通过查看变量和数据，能更好地了解哪些产品更可能是不良品。不仅如此，预测性分析还能将制造商用于质量保证和解决质量问题的时间减少90%，以将更多时间用在思考企业战略和创新上。不论是对企业还是消费者，这都是一个有利于所有人的双赢局面。
人工智能，更具体地来说是机器学习，已经在各领先医疗设备制造商中被广泛使用，以确保出厂前产品零缺陷。比如，波多黎各某家医疗设备制造商使用的机器学习软件能对历史数据和当前数据的组合进行预测分析，这样就能在产品出厂前确定那些会导致其失效的细微差异和缺陷。
另外，人工智能驱动的解决方案还能识别模式，主动帮助制造商查找出产生问题的根源，从而对所有产品进行更安全更有效的改造和设计。这不仅可以拯救生命，还能帮助企业减少因罚款、诉讼和违反药监局法规而遭受的损失。而且由于其能够降低产品的不良率，它也有助于公司节省资源和原材料。
3D打印需要新的质控方式
3D打印的爆炸式增长使医疗设备市场中的零件得以快速成型，改变了零件和产品的生产方式。而如此规模的大批量生产也对质控提出了越来越高的要求。人工智能可以帮助制造商实时检测出产品缺陷，而有些缺陷一般很难通过人工方式来发现。然而，这一过程必须借助大数据的力量。可以在制造过程中收集数据，并用其来训练机器学习工具，以发现异常并进行自动校正。
人工智能的无限可能性
除了医疗器械市场中的产品质量应用之外，由机器学习驱动的预测分析还为医疗器械工程和设计的各个领域开辟了广阔的前景。例如，预测性分析能帮助工程师了解产品某个特定部件升级或改变后，会对产品运行或安全性产生怎样的影响。
公司正在越来越多地评估工业物联网（IIoT）系统，这些系统使用设备传感器上收集到的数据，并向制造商提供有价值的反馈和建议，以帮助其改进或改变产品。结合机器学习工具后，可以从工业物联网驱动的数据中获取更多的信息，进而做出更好的决策。
踏出人工智能革命的第一步
为从竞争激烈且严格监管的市场中脱颖而出，医疗设备制造商在开发零缺陷的创新解决方案时，要如何经济高效地开启生产线的人工智能转型呢？下面是三大关键点。
● 人工智能不能一蹴而就，而是一个长期的过程。同其他数字转型不同，人工智能永远不可能一劳永逸。人工智能成功的关键在于持续的训练。人工智能解决方案需要持续吸收新数据才能变得更智能，更具相关性，因此选择能持续提供专业知识的公司或合作伙伴以持续改进算法非常重要。
● 确保您的数据库保持正常有序。优质的数据才能保证有效的机器学习解决方案。医疗设备制造商应该确定要把数据存放在哪儿，并清楚还缺少哪些数据，然后要花功夫收集和完善数据，以开发相关性更高的解决方案。
● 问对的问题在决定开发一套预测模型前，首先要知道你要解决什么问题，然后一步步往回推。你要评估的是什么部件或产品？你是要评估设备发生问题的可能性，还是要提高其可用性。在启动类似的改造项目前，你首先应该开展一个试点项目，以确定其可以实现的投资回报率、可节省的时间和其他获益。
无论是在改善患者的治疗效果，还是改变治疗方式以及疾病与病症管理方式方面，医疗设备技术的创新都产生了显著效果。通过提高设备质量并实现出厂前零缺陷，人工智能为医疗器械市场带来了重大的影响，包括提高安全性、降低成本并为这个关系到所有人健康福祉的行业带来更大的信心等。