基于医院感染实时监控系统和社区医疗信息系统的社区卫生服务机构临床辅助诊断系统算法构建设想

摘要

目的基于医院感染实时监控系统(Real-Time Nosocomial Infections System,RT-NIS)和社区医疗信息系统(Community Medical Information System,CMIS),应用大数据筛选,构建算法建立社区卫生服务机构临床辅助诊断系统(Clinical Assistant Diagnosis System for Community Health Service Institutions,CADS-CHSI)。方法采用大数据挖掘算法和多个数学模型设计一系列算法,通过对医院过程数据和社区过程数据采集,分析单个临床诊断指标在医院和社区的分布特征和影响程度,赋予不同诊断指标权重,以患者主要病例特征验证诊断指标权重,实现辅助诊断。结果通过挖掘RT-NISS医院过程数据、电子病历和CMIS数据,应用大数据筛选算法可分析单个临床诊断指标分布特征,赋予不同权重,应用神经网络模型结合病例反复验证并调整权重,初步实现CADS-CHSI算法构建。结论 CADS-CHSI算法构建已初步完成框架设计,下一步将结合医院和社区临床数据验证比对,不断提高辅助诊断特异性和敏感性,提高社区卫生服务机构诊断准确率,提升社区卫生服务机构服务质量。