在智能康复机器人（泛指具备基础康复辅助功能的类按摩设备）运维服务实践中，通过iRest云APP用户端和后台管理系统采集设备编号、采集时间、使用时长等数据。经过清洗处理后，利用历史数据构建生存分析数据集，划分训练、验证和测试集，采用Cox比例风险模型进行训练和优化，最终可生成较为精准的智能康复机器人剩余使用寿命预测数据。该数据有助于合理安排设备维护计划，减少突发故障影响患者康复进程的情况；有利于提前筹备设备更换或补充，保障康复服务的连续性；对行业而言，还能为同行提供数据驱动的设备管理经验，推动康复设备管理模式的发展。
1.数据采集：通过iRest云APP用户端和后台管理系统采集智能康复机器人的用户使用情况数据，包括设备编号、采集时间、使用时长、维护次数、最后一次维护时间等。 2.数据预处理：对采集的数据进行清洗，去除重复记录，处理缺失值。 3、数据加工和分析： （1）进行模型训练： ①将包含上述字段（设备编号、使用时长、维护次数、最后一次维护时间）的历史数据，整合成构建生存分析数据集D，赋予统一编码体系；②对数据集D按8:1:1比例划分为训练集、验证集和测试集，通过分层抽样确保各集合中的设备特征（如使用时长分布等）保持均衡；③选择Cox比例风险模型作为核心预测框架，在训练集上拟合模型，通过偏似然估计求解特征系数，记录初始参数、训练轮次、学习率、优化器等设置；④在验证集上评估模型输出的准确性与表达合理性，指标包括C-index、Schoenfeld残差P值等，结合自动评估与人工抽样审阅结果，调整模型参数，记录每次优化后的性能变化曲线；⑤在测试集上进行最终评估，使用多维指标综合判断模型能力，包括C-index、Schoenfeld残差P值等。 （2）预测智能康复机器人剩余使用寿命 将本次采集到的使用时长、维护次数、最后一次维护时间等数据输入模型，最终预测智能康复机器人剩余使用寿命。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
设备型号 |
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采集时间 |
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使用时长 |
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维护次数 |
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最后一次维护时间 |
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| fieldName | exampleValue |
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| 设备型号 | P371****1426 |
| 采集时间 | 2025-07-06 |
| 使用时长 | 1241h |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/182375