Аннотация на русском языке: Сектор здравоохранения проживает технологическую революцию, достижения которой направлены на улучшение ухода за пациентами и операционной эффективности благодаря искусственному интеллекту (ИИ). Чтобы гарантировать непрерывное обслуживание пациентов и сократить дорогостоящие простои, профилактическое обслуживание медицинского оборудования и прогнозирование отказов представляют собой одно из наиболее многообещающих (развивающихся) применений искусственного интеллекта. Ключевые аспекты профилактического обслуживания медицинских устройств, такие как аналитика на основе данных, повышенная надежность оборудования и улучшенные стандарты безопасности, которые контролируют жизненно важные параметры, такие как рабочая частота, температура и вибрация. Анализ этой информации с помощью искусственного интеллекта снижает риски и обеспечивает стабильную работу устройства за счет раннего обнаружения сбоев. Методы оптимизации искусственного интеллекта изучают тенденции и прогнозируют оставшийся срок службы (RUL) элементов медицинского оборудования, соединяя исторические данные и данные в реальном времени.

The summary in English: The healthcare sector is experiencing a technological revolution, with advances aimed at improving patient care and operational efficiency led by artificial intelligence (AI). In order to guarantee continuous patient services and reduce expensive downtime, predictive maintenance medical equipment and failure prediction represent one of the most promising(developing) uses of artificial intelligence. Main aspects of predictive maintenance for medical devices, such as data-driven insights, enhanced equipment reliability and improved safety standards, which monitor vital parameters such as operating frequency, temperature, and vibration. AI-powered analysis of this information decreases risks and ensures consistent device performance by enabling early failure detection. AI optimization techniques examine trends and forecast the remaining useful life (RUL) of medical equipment elements by connecting historical and real-time data.

Ключевые слова: искусственный интеллект, профилактическое обслуживание, прогнозирование отказов, технологии здравоохранения, диагностика, управление оборудованием, анализ ИИ, сокращение простоев, качество медицинских изделий.
Key words: Artificial intelligence, predictive maintenance, failure prediction, healthcare technology, diagnostics, equipment management, AI analysis, reducing downtime, quality of medical devices.