[發明專利]一種醫療廢水監測數據質控方法、裝置及系統

有效

• 申請號: 202011203309.2
• 申請日: 2020-11-02
• 公開（公告）號: CN112288021B
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 朱斌;龍力輝;張浩彬;薛麗丹;姚曉春;毛楊輝;霍健淳;黃健輝;陳文輝;湯達宏
• 申請（專利權）人: 廣東柯內特環境科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01N33/18
• 代理公司: 廣州科粵專利商標代理有限公司 44001
• 代理人: 譚健洪;莫瑤江

本發明公開了一種醫療廢水監測數據質控方法、裝置及系統，該方法包括采集醫療廢水處理全過程的監測數據；對采集得到的監測數據進行分類識別，得到不同的數據類型；根據所識別得到的數據類型匹配對應的異常檢測算法及參數，得到異常點數據。本方法基于已有醫療廢水全過程大數據平臺的監控數據，實現智能質控。利用算法精準找出異常點位，減少數據質量審核專員的工作量，解決人工審核易出現遺漏的問題，提高數據質量審核效率；較傳統人工異常檢測相比，基于不同醫院獨特的廢水處理排放模式，進行智能化建模匹配，能夠基于每家醫院的不同監測指標，實現不同類型監測數據的自動識別與檢查，智能高效的實現不同指標的異常檢測。

技術領域

本發明涉及醫療廢水的監管領域，具體涉及一種醫療廢水監測數據質控方法、裝置及系統。

背景技術

在醫療廢水的監管領域當中，目前大部分都是利用人工采樣的方式進行水質檢查，據生態環境部在2020年2月26發布的全國醫療廢物、醫療廢水處理處置環境監管情況來看，通過排查，累計發現污水處理能力不足、運行不正常、消毒措施不落實等三大類問題342個。由此可以發現，大部分醫療廢水在中間過程處理中存在著嚴重的不足。

對于目前廢水水質檢查采樣仍處于人工監測階段的現狀，有部分運維機構開始采用自動化監測技術對醫療廢水的運維治理進行自動化檢測。相比于其他的自動化監測項目，醫療廢水自動化監測由于環境特殊，水質變化較大，數據會受到更多的因素的影響，例如醫療廢水中的水質較差，廢水中含有較多的大顆粒雜質、排放口自然因素干擾以及人為干擾因素等等，這些因素的出現非常容易導致異常數據的產生，對數據質量造成影響。異常數據很可能會對技術人員進行數據挖掘分析的結果造成影響，嚴重時會產生誤判。傳統的采樣數據，由于采用人工抽樣的方式可以較好保證采樣過程中的環境穩定，而且人工采樣的數據量較少，因此往往通過人工檢查確認的方式即可完成檢測數據的基本質控。目前縱觀國內大部分中小型數據服務型企業，在數據質量把控上還是停留在依靠人工審核及現場排查相結合的手段。若是小樣本的異常數據檢查，人工審核在短時間可能卓有成效，但隨著數據量的增大，人工審核難免會出現疏漏。

傳統的醫療廢水數據質量檢查常依賴于技術人員，因此對技術人員的專業水平、業務熟悉程度有較高的要求。但是很多情況下，企業數據質量審核人員僅經過培訓后便上崗，技術人員專業水平的差異對數據的審核結果造成了一定的影響，并不能確保數據質量完全過關。此外，大部分數據服務型企業監測的數據可能存在較多維度，隨著時間的增長，數據維度的增加，數值質量審核上需要投入更多的人力物力，成本也會隨之增加。然而，人力審核并非萬無一失，即便投入較多的人力，很難持續排查出所有異常。

企業面對數據質量審核主要遇到難點有：

一、對相關數據審核人員的專業水平有一定的要求，需要具備專業的知識，數據敏感性高，且對業務較為熟悉，故企業前期需要投入大量精力物力進行專業及業務培訓。

二、面對大數據時，需要投入大量的人力時間進行審核，現場復核排查。為追求時效性，數據質量審核需要在短時間內完成。然而，人工在快速審核數據的情況下極其容易出現遺漏。

三、隨著時間的增長，數據規模勢必會增大，原有的人力物力無法滿足數據質量審核的要求，若繼續以人工審核方式進行數據質量檢查，成本亦會隨之增加。

發明內容

本發明的目的在于克服上述現有技術的不足，提供一種醫療廢水監測數據質控方法、裝置及系統，以對醫療廢水處理全過程的監測數據實現智能質控，準確、高效地發現異常點數據，以使得運維人員及時進行現場維護。

為實現上述目的，本發明的技術方案是：

第一方面，本發明實施例提供了一種醫療廢水監測數據質控方法，包括：

采集醫療廢水處理全過程的監測數據；

對采集得到的監測數據進行分類識別，得到不同的數據類型；