目的 为了实时监测医疗器械设备异常状态，以便及时预警和应对设备异常情况，确保医疗器械的安全运行，提出基于自编码器的医疗器械设备异常状态预警方法。方法 以某医院2022年8月起因故障停用的10台心电图监护仪为研究对象，使用数据恢复设备连接到心电图监护仪的内部存储器，恢复和提取器械因故停用点的前1 min的全部特征数据，具体包括：信号质量和设备状态。利用多元状态估计技术构建医疗器械设备健康状态评估模型，通过对比各参数的贡献率，确定引发设备异常的关键参数。基于这些关键参数构建自编码器预警模型，将异常状态参数输入模型进行归一化处理，并计算参数误差平均值与基准值的偏差。当误差平均值偏离基准值超过60%时，触发预警机制。结果 经过实验，该方法可以在3 s内准确检测出198个异常样本，证实了该预警方法能够在短时间内准确检测出异常样本。同时，为进一步分析该医疗器械设备的具体故障原因，运用3种方法分别对设备各个故障原因进行识别与定位，以贡献率为衡量标准，并与实际贡献率进行对比分析，该方法贡献率与实际贡献率数值较为接近，可以全面预测引起医疗器械设备异常情况。结论 基于自编码器的医疗器械设备异常状态的预警方...