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復(fù)旦大學(xué)附屬兒科醫(yī)院原院內(nèi)感染監(jiān)測系統(tǒng)于2011年上線并使用有8年多時間。隨著醫(yī)院臨床信息化建設(shè)的深入和醫(yī)院業(yè)務(wù)的發(fā)展，醫(yī)院的業(yè)務(wù)環(huán)境已經(jīng)發(fā)生了很大的變化，原有院感監(jiān)測系統(tǒng)與HIS、LIS、PACS數(shù)據(jù)對接及維護不及時，同時由于院感質(zhì)控要求越來越高，對重點人群及重點環(huán)節(jié)的監(jiān)控要求也逐漸提高，原有系統(tǒng)在數(shù)據(jù)抓取、分析上無法滿足散發(fā)醫(yī)院感染病例分布監(jiān)測以及暴發(fā)預(yù)警的要求，同時開發(fā)維護成本較高，因此在2019年對原有院內(nèi)感染監(jiān)測系統(tǒng)進行更換。

更換后的醫(yī)院感染實時監(jiān)控平臺，包括聚合四大專家知識庫、可提供三級預(yù)警、可進行隔離監(jiān)測、及時干預(yù)、統(tǒng)計分析和感控閉環(huán)六大功能。

在聚合四大專家知識庫中，風(fēng)險預(yù)警知識庫匯聚多名感控專家意見制定的專家知識庫，針對兒童感染風(fēng)險因素，進行全方位的監(jiān)測，并隨著時間推移進行更多的風(fēng)險分析識別的判斷；兒童感染性疾病判別知識庫基于《感染診斷標(biāo)準(zhǔn) 2001版》，結(jié)合兒童感染的特殊性，獨創(chuàng)的一種基于多模型融合的兒童感染智能診斷方法，大大提高醫(yī)院感染判別的準(zhǔn)確率；暴發(fā)預(yù)警知識庫結(jié)合多維度重點關(guān)注內(nèi)容的疑似暴發(fā)判別專家知識庫，可對知識庫的靈敏度進行合理調(diào)整及設(shè)定；多重耐藥菌判別知識庫依據(jù)《醫(yī)療機構(gòu)耐藥菌MDR、XDR、PDR的國際標(biāo)準(zhǔn)化定義專家建議(草案) 》能夠準(zhǔn)確的對檢出菌進行多耐情況判斷、識別并預(yù)警。

在三級預(yù)警功能中，風(fēng)險監(jiān)測，實現(xiàn)了真正的關(guān)口前移，既可實現(xiàn)多種風(fēng)險監(jiān)測類型，也可進行日新發(fā)感染率圖表可視化監(jiān)測；感染預(yù)警分為可精準(zhǔn)預(yù)警到疾病，并計算顯示預(yù)警權(quán)重，多維度預(yù)警，預(yù)警來源信息包括檢驗、體溫、病歷、影像等，展示患者相關(guān)風(fēng)險因素和疾病診斷信息，輔助工作人員更準(zhǔn)確的做好病例篩查，利用自然語言處理技術(shù)，將文本信息結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化。提取病程信息里的感染相關(guān)信息，后臺配置感染指標(biāo)（感染關(guān)鍵詞、檢驗項目結(jié)果等），和指標(biāo)權(quán)重值。采用閾值預(yù)警的算法進行感染預(yù)警。暴發(fā)預(yù)警的預(yù)警依據(jù)既可根據(jù)患者的全局指標(biāo)和局部指標(biāo)癥狀，也可根據(jù)相關(guān)病原體的檢出結(jié)果。在預(yù)警維度上，可分為相關(guān)科室和不同科室；根據(jù)暴發(fā)的嚴(yán)重度從高到低分別為A、B、C三個級別，即判斷疑似暴發(fā)的來源追溯、直觀展示當(dāng)前病房的患者風(fēng)險分布情況、每個危險因素都可懸停鉆取至源數(shù)據(jù)。

在隔離監(jiān)測功能中，保護性隔離監(jiān)測可針對體重小于1KG、免疫缺陷疾病、造血干細(xì)胞移植、粒細(xì)胞缺乏等免疫力低下極易感染的病人；自定義特指耐藥菌，顯示患者、檢出菌等全面相關(guān)信息，數(shù)據(jù)可穿透。提供措施執(zhí)行評估表；自動判斷病毒疑似院感、社感、定植、疑似院感重復(fù)、社感重復(fù)。自動獲取隔離情況，未進行隔離的自動提醒；還可根據(jù)兒童感染性疾病診斷模型，進行傳染病隔離監(jiān)測。

在及時干預(yù)功能中，將暴發(fā)預(yù)警、感染預(yù)警、檢出特指耐藥菌未開隔離遺囑、檢出病毒未開隔離遺囑、傳染病診斷等進行數(shù)據(jù)脫敏后再通過企業(yè)微信發(fā)送給臨床。

在統(tǒng)計分析功能中，醫(yī)院感染管理質(zhì)量十三項指標(biāo)、醫(yī)院感染監(jiān)測64項指標(biāo)、同時對自定義報表進行統(tǒng)計分析。

據(jù)復(fù)旦大學(xué)附屬兒科醫(yī)院工作人員介紹，該系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)訪問中間件技術(shù)，采集HIS、LIS、RIS、EMR等系統(tǒng)中感染相關(guān)信息，建立動態(tài)的感染信息數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)對病人從入院到出院全過程的在線監(jiān)測速完成各個科室的醫(yī)療文檔的建立、數(shù)據(jù)采集，并能以結(jié)構(gòu)化方式存儲于數(shù)據(jù)庫中。通過嵌入專業(yè)篩查策略，從數(shù)據(jù)庫中挖掘有效信息并進一步分析，實現(xiàn)疑似感染病例智能化篩查，并進行個案預(yù)警，方便感染管理專職人員和臨床醫(yī)生確認(rèn)；通過建立病區(qū)預(yù)警機制，實現(xiàn)早期發(fā)現(xiàn)醫(yī)院感染暴發(fā)隱患。（復(fù)旦大學(xué)附屬兒科醫(yī)院供稿 案例號：293104229）