一种医院感染监控管理装置及监控管理方法

摘要

本发明公开了一种医院感染监控管理装置及监控管理方法，包括医院感染监控管理服务器、医院信息集成平台、医院信息系统、实验室信息系统、医学影像存档与通讯系统、电子病历系统、医院感染检测服务器、微信企业号服务器、智能手机；通过新媒体信息推送，图文宣教，问卷调查等多方面互动功能，实现了计划（Plan），执行（Do），检查（Check），调整（Action）闭环的医院感染整体流程管理。本发明提高了疑似院感检测准确性，减少了医生工作量，优化了医院感染监控管理流程，可应用于医院感染监控。

说明书

技术领域

本发明属于医疗卫生技术领域，具体涉及一种医院感染监控管理装置及监控管理方法。

背景技术

医院感染是指住院病人在医院内获得的感染，包括在住院期间发生的感染和在医院内获得出院后发生的感染，很多医院实施了信息化医院感染监控管理工作。随着机器学习、微信企业号和医院信息平台的发展，医院感染信息管理工作迎来了进一步改善的机会。传统的医院感染信息系统实现了医院感染的基本监控和管理功能。公开号CN201410658773(授权公告日：2017.05.17)公开了一种院感设备远程监控管理系统以及监控管理方法，该发明通过前端装置监控到院感设备的运行数据以及院感设备工作完成情况的数据，解决了需要人工采集数据的方式才能获得院感设备运行情况和工作完成状况，减少了监控时间，并提高了监控效率，但是缺乏对院感事件的流程化管理。公开号CN201410636914(申请日：2014.11.13)公开了一种医院感染预防与控制全流程管理系统及其方法，采用硬件结构的设计，通过设定好的院感预警判读条件信息进行全面、快速、准确的检索，极大的缩小了感控工作人员所需查阅病例的范围，提高了感控工作效率，但是缺乏新媒体具备的信息推送，图文宣教，问卷调查等多方面互动功能，而且预警判读主要基于采集数据的基本方法，缺少机器学习的分析判断方式。公开号CN 201611214892(申请日：2016.12.26)公开了预测、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采取的措施结合流行病学模型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，但是也缺乏新媒体具备的信息推送，图文宣教，问卷调查等多方面互动功能，对于院感的预测方法采用固定权重范围的方式，具有一定的误差，也没有针对不同的感染类别分类处理，没有计算分析出可能造成各类别医院感染的主成分因素，会影响预判患者发生感染的概率计算。

发明内容

本发明的目的在于提供一种医院感染监控管理装置及监控管理方法，以进一步推进医院感染检测的技术，实现医院感染监控管理功能。

为了解决上述技术问题，本发明所使用现有的成熟的机器学习、微信企业号相关功能和医院信息平台技术等，通过信息化手段和硬件设备的设计，整合信息推送，图文宣教，问卷调查等功能，实现发明目的。采用的具体技术方案如下：

一种医院感染监控管理装置，包括医院感染监控管理服务器、医院信息集成平台、医院信息系统、实验室信息系统、医学影像存档与通讯系统、电子病历系统、医院感染检测服务器、微信企业号服务器、智能手机；

所述的医院感染监控管理服务器与所述的医院信息集成平台通过医院LAN连接；

所述的医院信息集成平台与所述的医院信息系统通过医院LAN连接；

所述的医院信息集成平台与所述的实验室信息系统通过医院LAN连接；

所述的医院信息集成平台与所述的医学影像存档与通讯系统通过医院LAN连接；

所述的医院信息集成平台与所述的电子病历系统通过医院LAN连接；

所述的医院感染监控管理服务器与所述的医院感染检测服务器通过医院LAN连接；

所述的医院感染监控管理服务器与所述的微信企业号服务器通过医院LAN连接；

所述的微信企业号服务器与所述的智能手机通过医院无线网络连接；

所述的医院信息系统用于采集患者的姓名，住院号等住院基本信息以及抗生素药品医嘱等医疗信息。

所述的实验室信息系统用于采集患者血液检查和耐药菌检测等信息。

所述的医学影像存档与通讯系统用于采集患者胸部X线检查、CT检查报告结果信息。

所述的电子病历系统用于采集患者体温状态信息。

所述的医院信息集成平台用于管理连接医院信息系统，实验室信息系统，医学影像存档与通讯系统，电子病历系统。

所述的医院感染检测服务器用于分析处理患者的基本医疗数据，并且检测出疑似医院感染的患者。

所述的微信企业号服务器用于提供信息推送，图文宣教，问卷调查等多方面互动功能。

所述的智能手机用于接收和显示微信企业号服务器提供的各类服务信息，并发送相关回馈信息给微信企业号服务器。

所述的医院感染监控管理服务器用于管理连接医院信息集成平台，医院感染检测服务器，微信企业号服务器，管理医院感染的整体流程。

所述的一种医院感染监控管理方法如下：

步骤A1，院感工作人员整理医院感染相关检测方法和政策，通过微信企业号服务器提供的图文宣教功能发送给医生的智能手机；

步骤A2，医院感染监控管理服务器使用医院感染模型建立方法在医院感染检测服务器建立医院感染模型，医院感染监控管理服务器使用医院感染检测方法检测疑似医院感染事件，并推送给医生，医生使用医院感染上报方法上报医院感染事件；

步骤A3，院感工作人员接收并处理医院感染事件；

步骤A4，院感工作人员整理医院感染监控管理服务器中相关感染病例，生成问卷调查，通过微信企业号服务器提供的问卷调查功能发送给医生的智能手机，医生填写完毕后发送回医院感染监控管理服务器，院感工作人员分析医生上报数据，问卷调查数据，形成整改意见，重新调整医院感染相关检测方法和政策。

所述的医院感染上报方法如下：

步骤B1，在医院感染监控管理服务器中设置感染类别集合为{C₁,C₂...C_j...C_J}，其中C_j为第j个感染类别，1≤j≤J，J为感染类别总数，C_j＝{D₁,D₂...D_k...D_K}，其中D_k为第j个感染类别的第k个病例，1≤k≤K，K为第j个感染类别的病例总数；

步骤B2，医生自行查看在院患者病例信息，或者查看医院感染监控管理服务器推送的医院感染检测方法检测出的疑似医院感染病例信息；

步骤B3，医生判断该病例是否为医院感染病例，如果是转入B4，否则转入B8；

步骤B4，生成感染案例D_find；

步骤B5，通过微信企业号服务器提供的信息推送功能，推送D_find给院感工作人员；

步骤B6，院感工作人员分析该感染病例D_find，如果确认为感染类别C_j转到B7，否则转到B8；

步骤B7，将该感染病例D_find存储到对应的感染类别C_j中；

步骤B8，上报结束。

所述的医院感染模型建立方法如下：

步骤C1，医院感染监控管理服务器载入全部感染类别作为主成分分析的训练集，初始化j＝0；

步骤C2，j＝j+1；

步骤C3，医院感染监控管理服务器向医院信息集成平台申请抽取C_j＝{D₁,D₂...D_k...D_K}中所有病例的医疗指标信息；

步骤C4，医院信息集成平台从医院信息系统中抽取抗生素药品信息{drug_k，1，drug_k，2，...drug_k，a,...drug_k，A}，其中drug_k,a为第k份病例的第a个抗生素使用剂量，1≤a≤A，A为第k份病例的抗生素种类数；

步骤C5，医院信息集成平台从实验室信息系统抽取血液检查信息{blood_k，1，blood_k，2，...blood_k，b,...blood_k，B}，其中blood_k,b为第k份病例的第b个血液检查数值，1≤b≤B，B为第k份病例的血液检查种类数，医院信息集成平台从实验室信息系统抽取耐药菌检测信息{cell_k，1，cell_k，2，...cell_k，c,...cell_k，C}，其中cell_k,c为第k份病例的第c个耐药菌检测数值，1≤c≤C，C为第k份病例的耐药菌检测种类数；

步骤C6，医院信息集成平台从医学影像存档与通讯系统抽取胸部X线检查报告结果信息xray_k、CT检查报告结果信息CT_k；

步骤C7，医院信息集成平台从电子病历系统抽取近期体温信息{tem_k，1，tem_k，2，...tem_k，d,...tem_k，D}，其中tem_k,d为第k份病例的第d次体温测量数值，1≤d≤D，D为第k份病例的体温测量次数；

步骤C8，将所有医疗指标信息标准化之后，按列排列，形成所有病例的所有指标的矩阵

其中{x_k，1，x_k，2，...x_k，p,...x_k，P}由{drug_k，1，drug_k，2，...drug_k，a,...drug_k，A}，{blood_k，1，blood_k，2，...blood_k，b,...blood_k，B}，{cell_k，1，cell_k，2，...cell_k，c,...cell_k，C}，xray_k，CT_k，{tem_k，1，tem_k，2，...tem_k，d,...tem_k，D}从左至右整合到同一个集合中，P＝A+B+C+1+1+D；

步骤C9，医院感染检测服务器计算X的相关系数矩阵

其中

其中

步骤C10，医院感染检测服务器求矩阵R的特征根{λ₁,λ₂…λ_p…λ_P}，并使其按大小顺序排列，λ₁≥λ₂≥…λ_p…≥λ_P≥0；

步骤C11，医院感染检测服务器生成{λ₁,λ₂…λ_p…λ_P}对应的主成分

步骤C12，设定累计比例阈值STEP，i＝0，i为累加变量；

步骤C13，i＝i+1；

步骤C14，医院感染检测服务器计算主成分累计贡献率

步骤C15，如果setp<STEP，转入C13，否则转入C16；

步骤C16，医院感染检测服务器确定主成分对应的特征向量为感染类别C_j的检测阈值Test_j＝setp；

步骤C17，医院感染检测服务器生成感染类别C_j的检测模型

步骤C18，如果j<J，转入C2，否则转入C19；

步骤C19，医院感染模型建立完毕。

所述的医院感染检测方法如下：

步骤D1，选择在院患者病例作为医院感染模型的检测集，在院全部患者的病例集为{D₁,D₂...D_f...D_F}，D_f为第f个住院患者病例，1≤f≤F，F为当前在院患者总数，初始化f＝0；

步骤D2，f＝f+1；

步骤D3，判断该患者病例是否已经判断为院感病例；如果是转入D12，否则转入D4；

步骤D4，初始化j＝0；

步骤D5，j＝j+1；

步骤D6，医院感染监控管理服务器向医院信息集成平台申请抽取D_f病例中的相关信息，医院信息集成平台从医院信息系统中抽取抗生素药品信息{drug_f，1，drug_f，2，...drug_f，a,...drug_f，A}，医院信息集成平台从实验室信息系统抽取血液检查信息{blood_f，1，blood_f，2，...blood_f，b,...blood_f，B}，耐药菌检测信息{cell_f，1，cell_f，2，...cell_f，c,...cell_f，C}，医院信息集成平台从医学影像存档与通讯系统抽取胸部X线检查报告结果信息xray_f、CT检查报告结果信息CT_f，医院信息集成平台从电子病历系统抽取近期体温信息{tem_f，1，tem_f，2，...tem_f，d,...tem_f，D}；

步骤D7，将所有医疗指标信息标准化之后，依次排列为{x_f，1，x_f，2，...x_f，p,...x_f，P}；

步骤D8，将医疗指标信息输入感染类别C_j对应的医院感染检测服务器中的检测模型进行计算，current＝e_1，1×x_f,1+...e_p,1×x_f,p...+e_P,1×x_f,P；

步骤D9，判断current是否大于Test_j，是转入D10，否则转入D11；

步骤D10，医院感染监控管理服务器通过微信企业号服务器提供的信息推送功能，推送检测出的疑似医院感染病例给相关医生，j＝J；

步骤D11，如果j<J，转入D5，否则转入D12；

步骤D12，如果f<F，转入D2，否则转入D13；

步骤D13，医院感染检测完毕。

本发明具有有益效果。本发明通过医院感染监控管理服务器整合了医院感染监控管理的全过程，通过新媒体信息推送，图文宣教，问卷调查等多方面互动功能，实现了计划(Plan)，执行(Do)，检查(Check)，调整(Action)闭环的医院感染整体流程管理。医院感染监控管理服务器采用医院信息集成平台连接医院其他信息系统部件的方式，规范了数据的采集方式，使得其他信息系统进行升级或者调整的时候，只需要和医院信息集成平台进行接口的改变，而不影响医院感染监控管理服务器的使用。采用机器学习的方法建立医院感染模型，针对不同的感染类别分类处理，分别计算出不同分类的不同权重，分析出各类别医院感染的主成分因素，可以精确化计算患者发生感染的概率。采用相关医生上报的医院感染案例，不断迭代计算更新医院感染模型，得到更精确的计算结果。本发明提高了疑似院感检测准确性，减少了医生工作量，优化了医院感染监控管理流程。

附图说明

图1是一种医院感染监控管理装置的总体结构示意图。

图中：1-医院感染监控管理服务器、2-医院信息集成平台、3-医院信息系统、4-实验室信息系统、5-医学影像存档与通讯系统、6-电子病历系统、7-医院感染检测服务器、8-微信企业号服务器、9-智能手机。

图2是医院感染监控管理方法的流程图。

图3是医院感染上报方法的流程图。

图4是医院感染模型建立方法的流程图。

图5是医院感染检测方法的流程图。

图6是医院感染监控管理方法运行闭环的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细地说明。

由图1所示的一种医院感染监控管理装置的总体结构示意图可知，它包括医院感染监控管理服务器1、医院信息集成平台2、医院信息系统3、实验室信息系统4、医学影像存档与通讯系统5、电子病历系统6、医院感染检测服务器7、微信企业号服务器8、智能手机9；

所述的医院感染监控管理服务器1与所述的医院信息集成平台2通过医院LAN连接；

所述的医院信息集成平台2与所述的医院信息系统3通过医院LAN连接；

所述的医院信息集成平台2与所述的实验室信息系统4通过医院LAN连接；

所述的医院信息集成平台2与所述的医学影像存档与通讯系统5通过医院LAN连接；

所述的医院信息集成平台2与所述的电子病历系统6通过医院LAN连接；

所述的医院感染监控管理服务器1与所述的医院感染检测服务器7通过医院LAN连接；

所述的医院感染监控管理服务器1与所述的微信企业号服务器8通过医院LAN连接；

所述的微信企业号服务器8与所述的智能手机9通过医院无线网络连接；

本发明在使用时，各部件的功能描述如下。

所述的医院信息系统3用于采集患者的姓名，住院号等住院基本信息以及抗生素药品医嘱等医疗信息。

所述的实验室信息系统4用于采集患者血液检查和耐药菌检测等信息。

所述的医学影像存档与通讯系统5用于采集患者胸部X线检查、CT检查报告结果信息。

所述的电子病历系统6用于采集患者体温状态信息。

所述的医院信息集成平台2用于管理连接医院信息系统，实验室信息系统，医学影像存档与通讯系统，电子病历系统。

所述的医院感染检测服务器7用于分析处理患者的基本医疗数据，并且检测出疑似医院感染的患者。

所述的微信企业号服务器8用于提供信息推送，图文宣教，问卷调查等多方面互动功能。

所述的智能手机9用于接收和显示微信企业号服务器8提供的各类服务信息，并发送相关回馈信息给微信企业号服务器。

所述的医院感染监控管理服务器1用于管理连接医院信息集成平台2，医院感染检测服务器7，微信企业号服务器8，管理医院感染的整体流程。

由图1所示的一种医院感染监控管理装置的总体结构示意图中的各个部件结合图2所示的医院感染监控管理方法的流程图描述如下：

步骤A1，院感工作人员整理医院感染相关检测方法和政策，通过微信企业号服务器8提供的图文宣教功能发送给医生的智能手机9；

步骤A2，医院感染监控管理服务器1使用医院感染模型建立方法在医院感染检测服务器7建立医院感染模型，医院感染监控管理服务器1使用医院感染检测方法检测疑似医院感染事件，并推送给医生，医生使用医院感染上报方法上报医院感染事件；

步骤A3，院感工作人员接收并处理医院感染事件；

步骤A4，院感工作人员整理医院感染监控管理服务器1中相关感染病例，生成问卷调查，通过微信企业号服务器8提供的问卷调查功能发送给医生的智能手机9，医生填写完毕后发送回医院感染监控管理服务器1，院感工作人员分析医生上报数据，问卷调查数据，形成整改意见，重新调整医院感染相关检测方法和政策。

由图1所示的一种医院感染监控管理装置的总体结构示意图中的各个部件结合图3所示的医院感染上报方法的流程图描述如下：

步骤B1，在医院感染监控管理服务器1中设置感染类别集合为{C₁,C₂...C_j...C_J}，其中C_j为第j个感染类别，1≤j≤J，J为感染类别总数，C_j＝{D₁,D₂...D_k...D_K}，其中D_k为第j个感染类别的第k个病例，1≤k≤K，K为第j个感染类别的病例总数；

步骤B2，医生自行查看在院患者病例信息，或者查看医院感染监控管理服务器1推送的医院感染检测方法检测出的疑似医院感染病例信息；

步骤B3，医生判断该病例是否为医院感染病例，如果是转入B4，否则转入B8；

步骤B4，生成感染案例D_find；

步骤B5，通过微信企业号服务器8提供的信息推送功能，推送D_find给院感工作人员；

步骤B6，院感工作人员分析该感染病例D_find，如果确认为感染类别C_j转到B7，否则转到B8；

步骤B7，将该感染病例D_find存储到对应的感染类别C_j中；

步骤B8，上报结束。

由图1所示的一种医院感染监控管理装置的总体结构示意图中的各个部件结合图4所示的医院感染模型建立方法的流程图描述如下：

步骤C1，医院感染监控管理服务器1载入全部感染类别作为主成分分析的训练集，初始化j＝0；

步骤C2，j＝j+1；

步骤C3，医院感染监控管理服务器1向医院信息集成平台2申请抽取C_j＝{D₁,D₂...D_k...D_K}中所有病例的医疗指标信息；

步骤C4，医院信息集成平台2从医院信息系统3中抽取抗生素药品信息{drug_k，1，drug_k，2，...drug_k，a,...drug_k，A}，其中drug_k,a为第k份病例的第a个抗生素使用剂量，1≤a≤A，A为第k份病例的抗生素种类数；

步骤C5，医院信息集成平台2从实验室信息系统4抽取血液检查信息{blood_k，1，blood_k，2，...blood_k，b,...blood_k，B}，其中blood_k,b为第k份病例的第b个血液检查数值，1≤b≤B，B为第k份病例的血液检查种类数，医院信息集成平台2从实验室信息系统4抽取耐药菌检测信息{cell_k，1，cell_k，2，...cell_k，c,...cell_k，C}，其中cell_k,c为第k份病例的第c个耐药菌检测数值，1≤c≤C，C为第k份病例的耐药菌检测种类数；

步骤C6，医院信息集成平台2从医学影像存档与通讯系统5抽取胸部X线检查报告结果信息xray_k、CT检查报告结果信息CT_k；

步骤C7，医院信息集成平台2从电子病历系统6抽取近期体温信息{tem_k，1，tem_k，2，...tem_k，d,...tem_k，D}，其中tem_k,d为第k份病例的第d次体温测量数值，1≤d≤D，D为第k份病例的体温测量次数；

步骤C8，将所有医疗指标信息标准化之后，按列排列，形成所有病例的所有指标的矩阵

其中{x_k，1，x_k，2，...x_k，p,...x_k，P}由{drug_k，1，drug_k，2，...drug_k，a,...drug_k，A}，{blood_k，1，blood_k，2，...blood_k，b,...blood_k，B}，{cell_k，1，cell_k，2，...cell_k，c,...cell_k，C}，xray_k，CT_k，{tem_k，1，tem_k，2，...tem_k，d,...tem_k，D}从左至右整合到同一个集合中，P＝A+B+C+1+1+D；

步骤C9，医院感染检测服务器计算X的相关系数矩阵

其中

其中

步骤C10，医院感染检测服务器求矩阵R的特征根{λ₁,λ₂…λ_p…λ_P}，并使其按大小顺序排列，λ₁≥λ₂≥…λ_p…≥λ_P≥0；

步骤C11，医院感染检测服务器生成{λ₁,λ₂…λ_p…λ_P}对应的主成分

步骤C12，设定累计比例阈值STEP，i＝0，i为累加变量；

步骤C13，i＝i+1；

步骤C14，医院感染检测服务器计算主成分累计贡献率

步骤C15，如果setp<STEP，转入C13，否则转入C16；

步骤C16，医院感染检测服务器确定主成分对应的特征向量为感染类别C_j的检测阈值Test_j＝setp；

步骤C17，医院感染检测服务器生成感染类别C_j的检测模型

步骤C18，如果j<J，转入C2，否则转入C19；

步骤C19，医院感染模型建立完毕。

由图1所示的一种医院感染监控管理装置的总体结构示意图中的各个部件结合图5所示的医院感染检测方法的流程图描述如下：

步骤D1，选择在院患者病例作为医院感染模型的检测集，在院全部患者的病例集为{D₁,D₂...D_f...D_F}，D_f为第f个住院患者病例，1≤f≤F，F为当前在院患者总数，初始化f＝0；

步骤D2，f＝f+1；

步骤D3，判断该患者病例是否已经判断为院感病例；如果是转入D12，否则转入D4；

步骤D4，初始化j＝0；

步骤D5，j＝j+1；

步骤D6，医院感染监控管理服务器1向医院信息集成平台2申请抽取D_f病例中的相关信息，医院信息集成平台2从医院信息系统3中抽取抗生素药品信息{drug_f，1，drug_f，2，...drug_f，a,...drug_f，A}，医院信息集成平台2从实验室信息系统4抽取血液检查信息{blood_f，1，blood_f，2，...blood_f，b,...blood_f，B}，耐药菌检测信息{cell_f，1，cell_f，2，...cell_f，c,...cell_f，C}，医院信息集成平台2从医学影像存档与通讯系统5抽取胸部X线检查报告结果信息xray_f、CT检查报告结果信息CT_f，医院信息集成平台2从电子病历系统6抽取近期体温信息{tem_f，1，tem_f，2，...tem_f，d,...tem_f，D}；

步骤D7，将所有医疗指标信息标准化之后，依次排列为{x_f，1，x_f，2，...x_f，p,...x_f，P}；

步骤D8，将医疗指标信息输入感染类别C_j对应的医院感染检测服务器7中的检测模型进行计算，current＝e_1，1×x_f,1+...e_p,1×x_f,p...+e_P,1×x_f,P；

步骤D9，判断current是否大于Test_j，是转入D10，否则转入D11；

步骤D10，医院感染监控管理服务器1通过微信企业号服务器8提供的信息推送功能，推送检测出的疑似医院感染病例给相关医生，j＝J；

步骤D11，如果j<J，转入D5，否则转入D12；

步骤D12，如果f<F，转入D2，否则转入D13；

步骤D13，医院感染检测完毕。

以下是发明人给出的实施例

实施例1

如图6所示，采用下呼吸道感染类别管理过程举例，体现了计划(Plan)，执行(Do)，检查(Check)，调整(Action)的整体流程，具体流程如下：

步骤A1，院感工作人员整理下呼吸道感染相关检测方法和政策，通过微信企业号服务器8提供的如图6计划(Plan)所示的图文宣教功能发送给呼吸科医生的智能手机9；

步骤A2，如图6执行(Do)所示，医院感染监控管理服务器1使用医院感染模型建立方法在医院感染检测服务器7建立医院感染模型，医院感染监控管理服务器1使用医院感染检测方法检测疑似下呼吸道感染事件，并推送给呼吸科医生，呼吸科医生使用医院感染上报方法上报下呼吸道感染事件；

步骤A3，如图6检查(Check)所示，院感工作人员接收并处理下呼吸道感染事件；

步骤A4，如图6调整(Action)所示，院感工作人员整理医院感染监控管理服务器1中相关下呼吸道感染病例，生成问卷调查，通过微信企业号服务器8提供的问卷调查功能发送给呼吸科医生的智能手机1，呼吸科医生填写完毕后发送回医院感染监控管理服务器1，院感工作人员分析呼吸科医生上报数据，问卷调查数据，形成整改意见，重新调整下呼吸道感染相关检测方法和政策。

实施例2

呼吸科医生接收某例疑似下呼吸道感染病例推送，并确认及上报的过程举例如下：

步骤B1，在医院感染监控管理服务器1中设置感染类别集合为{C₁,C₂...C_j...C_J}，其中C_j为下呼吸道感染类别，1≤j≤J，J为感染类别总数，C_j＝{D₁,D₂...D_k...D_K}，其中D_k为下呼吸道感染类别的第k个病例，1≤k≤K，K为下呼吸道感染类别的病例总数；

步骤B2，呼吸科医生查看医院感染监控管理服务器1推送的医院感染检测方法检测出的疑似下呼吸道感染病例信息；

步骤B3，呼吸科医生判断该病例为医院感染病例，转入B4；

步骤B4，生成感染案例D_find；

步骤B5，通过微信企业号服务器8提供的信息推送功能，推送D_find给院感工作人员；

步骤B6，院感工作人员分析该感染病例D_find，确认为下呼吸道感染类别，转到B7；

步骤B7，将该感染病例D_find存储到下呼吸道感染类别C_j中；

步骤B8，上报结束。

实施例3

上呼吸道感染，下呼吸道感染类别模型生成过程，以及采用感染模型的检测过程举例，检测模型生成过程如下：

步骤C1，医院感染监控管理服务器1载入上呼吸道感染，下呼吸道感染类别作为主成分分析的训练集，初始化j＝0；

步骤C2，j＝j+1；

步骤C3，医院感染监控管理服务器1向医院信息集成平台2申请抽取上呼吸道感染中所有病例的医疗指标信息；

步骤C4，医院信息集成平台2从医院信息系统3中抽取抗生素药品信息{100，200，...200,...300}；

步骤C5，医院信息集成平台2从实验室信息系统4抽取血液检查信息{1，0，...1,...1}，医院信息集成平台2从实验室信息系统4抽取耐药菌检测信息{0，0，...0,...0}；

步骤C6，医院信息集成平台2从医学影像存档与通讯系统5抽取胸部X线检查报告结果信息xray_k＝0、CT检查报告结果信息CT_k＝0；

步骤C7，医院信息集成平台2从电子病历系统6抽取近期体温信息{37.2，36.5，...36.5,...38.2}，其中tem_k,d为第k份病例的第d次体温测量数值，1≤d≤D，D为第k份病例的体温测量次数；

步骤C8，将所有医疗指标信息标准化之后，按列排列，形成所有病例的所有指标的矩阵为

步骤C9，医院感染检测服务器7计算X的相关系数矩阵

其中

其中

步骤C10，医院感染检测服务器7求矩阵R的特征根{3.56,2.32…1.22…0.23}，并使其按大小顺序排列，λ₁≥λ₂≥…λ_p…≥λ_P≥0；

步骤C11，医院感染检测服务器7生成{λ₁,λ₂…λ_p…λ_P}对应的主成分

步骤C12，设定累计比例阈值STEP＝0.85，i＝0，i为累加变量；

步骤C13，i＝i+1；

步骤C14，医院感染检测服务器7计算主成分累计贡献率

步骤C15，setp>STEP，转入C16；

步骤C16，医院感染检测服务器7确定主成分对应的特征向量为上呼吸道感染的检测阈值Test_j＝0.87；

步骤C17，医院感染检测服务器7生成感染类别C_j的检测模型

步骤C18，j<2，转入C2；

步骤C2，j＝j+1；

步骤C3，医院感染监控管理服务器1向医院信息集成平台2申请抽取下呼吸道感染中所有病例的医疗指标信息；

步骤C4，医院信息集成平台2从医院信息系统3中抽取抗生素药品信息{300，400，...500,...800}；

步骤C5，医院信息集成平台2从实验室信息系统4抽取血液检查信息{1，1，...1,...1}，医院信息集成平台2从实验室信息系统4抽取耐药菌检测信息{0，1，...1,...0}；

步骤C6，医院信息集成平台2从医学影像存档与通讯系统5抽取胸部X线检查报告结果信息xray_k＝1、CT检查报告结果信息CT_k＝1；

步骤C7，医院信息集成平台2从电子病历系统6抽取近期体温信息{38.2，38.5，...38.5,...38.2}，其中tem_k,d为第k份病例的第d次体温测量数值，1≤d≤D，D为第k份病例的体温测量次数；

步骤C8，将所有医疗指标信息标准化之后，按列排列，形成所有病例的所有指标的矩阵为

步骤C9，医院感染检测服务器7计算X的相关系数矩阵

其中

其中

步骤C10，医院感染检测服务器7求矩阵R的特征根{3.96,3.12…2.22…0.63}，并使其按大小顺序排列，λ₁≥λ₂≥…λ_p…≥λ_P≥0；

步骤C11，医院感染检测服务器7生成{λ₁,λ₂…λ_p…λ_P}对应的主成分

步骤C12，设定累计比例阈值STEP＝0.85，i＝0，i为累加变量；

步骤C13，i＝i+1；

步骤C14，医院感染检测服务器7计算主成分累计贡献率

步骤C15，setp>STEP，转入C16；

步骤C16，医院感染检测服务器7确定主成分对应的特征向量为下呼吸道感染的检测阈值Test_j＝0.87；

步骤C17，医院感染检测服务器7生成感染类别C_j的检测模型

步骤C18，j＝＝J，转入C19；

步骤C19，上呼吸道感染，下呼吸道感染类别模型建立完毕。

下呼吸道感染检测过程如下：

步骤D1，选择在院患者病例作为医院感染模型的检测集，在院全部患者的病例集为{D₁,D₂...D_f...D_F}，D_f为第f个住院患者病例，1≤f≤F，F为当前在院患者总数，初始化f＝0；

步骤D2，f＝f+1；

步骤D3，判断该患者病例未判断为院感病例，转入D4；

步骤D4，初始化j＝0；

步骤D5，j＝j+1；

步骤D6，医院感染监控管理服务器1向医院信息集成平台2申请抽取D_f病例中的相关信息，医院信息集成平台2从医院信息系统3中抽取抗生素药品信息{300，300，...400,...600}，医院信息集成平台2从实验室信息系统4抽取血液检查信息{1，1，...1,...1}，耐药菌检测信息{0，0，...1,...0}，医院信息集成平台2从医学影像存档与通讯系统5抽取胸部X线检查报告结果信息xray_f＝1、CT检查报告结果信息CT_f＝0，医院信息集成平台2从电子病历系统6抽取近期体温信息{37.5，38.2，...38.5,...38.6}；

步骤D7，将所有医疗指标信息标准化之后，依次排列为{1，0.6，...0.5,...1}；

步骤D8，将医疗指标信息输入医院感染检测服务器7中的下呼吸道感染检测模型进行计算，current＝0.67×1+...0.22×0.5...+0.02×1＝0.91；

步骤D9，判断0.91大于0.87，转入D10；

步骤D10，医院感染监控管理服务器1通过微信企业号服务器8提供的信息推送功能，推送检测出的疑似下呼吸道感染病例给呼吸科医生，j＝J；

步骤D11，j＝＝J，转入D12；

步骤D12，f＝＝F，转入D13；

步骤D13，医院感染检测完毕。