Análisis de tendencias de investigación nacional sobre pronósticos y gestión de salud basados en inteligencia artificial

Objetivo: Este estudio tiene como objetivo identificar las tendencias en la tecnología PHM basada en IA que pueden mejorar la confiabilidad y minimizar costos. Además, esta investigación proporciona valiosas directrices para futuros estudios en diversas industrias. Métodos: En este estudio, recopilé y seleccioné estudios PHM basados en IA, establecí criterios de clasificación y analicé las tendencias de investigación basadas en campos y técnicas clasificadas. Resultados: El análisis de 125 estudios nacionales reveló un mayor énfasis en la maquinaria tanto en diagnóstico como en pronóstico, con más artículos dedicados al diagnóstico. Se emplearon varios algoritmos, incluyendo CNN para diagnóstico de imágenes y análisis de frecuencia para datos de señal. LSTM se utilizó comúnmente en pronóstico para predecir fallos y vida restante. Diferentes industrias, tipos de datos y objetivos requirieron diversas técnicas de IA, con GAN utilizado para aumento de datos y GA para extracción de características. Conclusión: A medida que los estudios sobre PHM basado en IA continúan creciendo, seleccionar los algoritmos apropiados para los tipos de datos y objetivos de análisis es esencial. Por lo tanto, analizar las tendencias de investigación en PHM basado en IA es crucial para su rápido desarrollo.