本发明涉及一种，尤其涉及预测、诊断、治疗和控制医院感染的智能决策辅助系统。
背景技术：
医院感染是指患者在入院48小时后发生的感染。全国二、三级医院感染的发生率基线约4-6％，而发生医院感染的后果可能会造成每年数十亿人民币的经济损失，患者病死率上升，间接的社会资源浪费更是不可估量。
现行的医院感染的预测主要依靠“风险因素”权重评估；感染的诊断主要依靠医生的判断；感染的治疗依靠医生的临床知识和经验；感染的控制依靠现行的行业指南或文献报道。上述和医院感染相关的工作严重依赖人力资源和智力资源，但在实际工作过程中易出现诸如指南规范和执行措施偏移，工作效率低下等问题。
就目前而言，市场上暂无能辅助临床医务人员完成预测、诊断、治疗和控制医院感染的软件信息系统或硬件设备。本系统利用高度自定义化的人机功能和大数据挖掘、机器学习技术，配合灵活的流行病学模型数据库，为临床医务人员提供医院感染“从预到控”的辅助决策信息。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明的目的是提供一种预测、诊断、治疗和控制医院感染的智能决策辅助系统，可以根据患者的病历情况以及医院管理工作人员的采取的措施结合流行病学模型可以有效的预判患者发生感染的概率，并作出相应的诊断和治疗建议。
本发明通过以下技术手段解决上述技术问题：
一种预测、诊断、治疗和控制医院感染的智能决策辅助系统，包括流行病学模型数据库模块、患者数据采集模块、医院感染管理信息采集模块和分析器；
流行病学模型数据库模块：通过大数据挖掘程序抓取互联网现有的与医院感染相关的科研文献，将其中的感染危险因素的数据进行结构化，同时运用数学算法，对上述危险因素进行统计，获得危险因素的感染发生百分率；
患者数据采集模块：获取患者病历数据、历史感染数据以及影像学和实验室的检验报告数据；
医院感染管理信息采集模块：包括三管管理、抗菌药物管理、手术创口管理、血透管理、内镜管理、手卫生管理、多重耐药菌管理、消毒灭菌管理和无菌操作管理的信息；
分析器：根据患者数据采集模块和医院感染管理信息采集模块采集的信息按照流行病学模型数据库模块内的病学模型作出各个部位发生医院感染风险的几率，同时提供预测上述风险的信息，预防的辅助决策信息，以及治疗和控制已发感染的辅助决策信息。
作为本方案的进一步改进，所述数学算法包括逻辑回归二分类、GBDT二分类、K近郊、逻辑回归多分类、随机森林、朴素贝叶斯、K均值聚类、线性回归、GBDT回归、协同过滤、混淆矩阵、皮尔森系数、直方图、T检验、卡方检验、离散值特征分析。
作为本方案的进一步改进，所述流行病学模型数据库模块还包括国家和国际行业规范、指南、共识的标准模型。
本发明的有益效果：和现有技术相比较，本方案可依据所收集的各类数据进行风险因素的实时调整和预测，能真正做到感染风险预测的动态、实时、因地制宜的精准分析；通过分析和比对大量历史数据、指南规范等资料的前提下能辅助医生提高诊断和治疗的精准性。
附图说明
图1是本发明的结构示意图。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明进行详细说明：
如图1所示：
一种预测、诊断、治疗和控制医院感染的智能决策辅助系统，包括流行病学模型数据库模块、患者数据采集模块、医院感染管理信息采集模块和分析器。
流行病学模型数据库模块：通过大数据挖掘程序抓取互联网现有的与医院感染相关的科研文献，将其中的感染危险因素的数据进行结构化，同时运用数学算法，对上述危险因素进行统计，获得危险因素的感染发生百分率。例如，在年龄一定的情况下，患有动脉粥样硬化的患者，发生肺部感染的几率是1.5％，发生血流感染的几率是0.5％，而患糖尿病的患者，发生肺部感染的几率是0.5％，发生血流感染的几率是0.2％。
患者数据采集模块：获取患者病历数据、历史感染数据以及影像学和实验室的检验报告数据。
其中数据的采集包括人工采集和智能采集两种方式：
人工采集：使用本系统提供的功能模块，和用户在本系统里自定义的功能模块：手卫生、医疗环节质量检查、多重耐药菌隔离管理、呼吸机插管核查、中心静脉置管核查、泌尿道插管核查、医院感染现患率调查、医院感染现患率调查、血液透析管理、传染病管理。
智能采集：通过本系统与消毒供应中心的管理系统对接，完成消毒灭菌物品跟踪管理；通过本系统与HIS系统的对接，完成抗菌药物使用跟踪管理；通过本系统与麻醉手术部门的系统的对接，完成手术部位感染管理；通过本系统与内镜消毒灭菌系统的对接，完成相应管理。
具体的，通过和电子病历软件(EMR，HIS)厂商或医院相关信息部门进行接口对接；或者通过手机应用程序app或智能硬件录入患者主诉或医生描述信息获取患者的病历；通过和实验室信息系统(LIS)的接口对接，获取实验室检验信息通过和影像信息系统(PACS)的接口对接，获取影像学检查信息信息；通过现患率调查和回顾性调查方式获得历史感染基线。
医院感染管理信息采集模块：包括三管管理(呼吸机插管导致的呼吸机相关肺炎、泌尿道插管导致的泌尿道相关感染和留置静脉针导致的血流感染)、抗菌药物管理、手术创口管理、血透管理、内镜管理、手卫生管理、多重耐药菌管理、消毒灭菌管理和无菌操作管理的信息。
上述三管管理包括插管前对是否适应插管的评估核查、插管中插管操作的步骤核查、插管后是否可拔管的评估核查、以及三管感染率；抗菌药物管理包括药物使用指征，即病人是否需要抗菌药物，需要哪种抗菌药物，剂量应该是多少、预防用步骤、治疗用步骤、是否依据实验室微生物检验药敏结果用药、是否有抗菌药物使用的审查机制、是否定期公布抗菌药物使用情况和耐药情况；手术创口管理包括备皮形式、采用预防用药的种类、维持体温、控制血糖；血透管理包括血液传染疾病的病原微生物学检测结果、透析柱是否复用、反渗水和透析液的病原微生物学监测、人员培训；内镜管理包括内镜清洗消毒(灭菌)流程是否符合规范、登记、消毒(或灭菌)内镜的病原微生物学监测、消毒剂浓度的监测、人员培训；手卫生管理包括洗手时刻的监控(含接触病人前、无菌操作前、接触体液后、接触病人后、接触环境后)、洗手方式是否正确；多重耐药菌管理包括普通耐药菌分离数量、多重耐药菌分离数量(含且不限于耐甲氧西林金黄色葡萄球菌、产超广谱beta内酰胺酶肠杆菌、耐碳青霉烯酶阴性杆菌、耐万古霉素场球菌)、泛耐药菌(含且不限于耐多粘菌素阴性杆菌)、实施接触隔离措施是否科学规范、是否严格做到专物专用、是否严格做到隔离着装、是否严格做到终末消毒、以及去定植的方法；消毒灭菌管理包括消毒灭菌物品的病原微生物学监测、消毒物有效期是否过期、物品消毒灭菌流程的跟踪记录；无菌操作管理包括操作流程是否规范、无菌着装和屏障是否实施到位、消毒剂使用方法是否正确；此外还包括医疗废物放置位置、分类和登记工作是否规范；是否有工作人员的感染预防和控制培训计划，并评估培训效果、个人防护装备是否齐全并有效可用；职业暴露病例，是否免疫计划；是否有足够的负压病房；配置静脉液体是否符合标准；
分析器通过以上具体事项的数据再结合流行病学模型即可作出相应的感染风险预测，并作出相应的诊断治疗建议。
分析器：根据患者数据采集模块和医院感染管理信息采集模块采集的信息按照流行病学模型数据库模块内的病学模型作出各个部位发生医院感染风险的几率，同时提供预测上述风险的信息，预防的辅助决策信息，以及治疗和控制已发感染的辅助决策信息。
作为本方案的进一步改进，所述数学算法包括逻辑回归二分类、GBDT二分类、K近郊、逻辑回归多分类、随机森林、朴素贝叶斯、K均值聚类、线性回归、GBDT回归、协同过滤、混淆矩阵、皮尔森系数、直方图、T检验、卡方检验、离散值特征分析。
作为本方案的进一步改进，所述流行病学模型数据库模块还包括国家和国际行业规范、指南、共识的标准模型。
具体的各项指标对感染的权重设计如下：
a1+a2+..an+bx+…+lm＝1
a＝0，a1+a2+..an,以此类推本例中n＝3
…
l＝0，l1+…+lm
其中,未进行此项目操作时取值0，m表示l项中有m个项目；取负值，示为对感染是保护因素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。