复旦大学附属儿科医院更新医院感染实时监控平台实现六大功能

复旦大学附属儿科医院原院内感染监测系统于2011年上线并使用有8年多时间。随着医院临床信息化建设的深入和医院业务的发展，医院的业务环境已经发生了很大的变化，原有院感监测系统与HIS、LIS、PACS数据对接及维护不及时，同时由于院感质控要求越来越高，对重点人群及重点环节的监控要求也逐渐提高，原有系统在数据抓取、分析上无法满足散发医院感染病例分布监测以及暴发预警的要求，同时开发维护成本较高，因此在2019年对原有院内感染监测系统进行更换。

更换后的医院感染实时监控平台，包括聚合四大专家知识库、可提供三级预警、可进行隔离监测、及时干预、统计分析和感控闭环六大功能。

在聚合四大专家知识库中，风险预警知识库汇聚多名感控专家意见制定的专家知识库，针对儿童感染风险因素，进行全方位的监测，并随着时间推移进行更多的风险分析识别的判断；儿童感染性疾病判别知识库基于《感染诊断标准 2001版》，结合儿童感染的特殊性，独创的一种基于多模型融合的儿童感染智能诊断方法，大大提高医院感染判别的准确率；暴发预警知识库结合多维度重点关注内容的疑似暴发判别专家知识库，可对知识库的灵敏度进行合理调整及设定；多重耐药菌判别知识库依据《医疗机构耐药菌MDR、XDR、PDR的国际标准化定义专家建议(草案) 》能够准确的对检出菌进行多耐情况判断、识别并预警。

在三级预警功能中，风险监测，实现了真正的关口前移，既可实现多种风险监测类型，也可进行日新发感染率图表可视化监测；感染预警分为可精准预警到疾病，并计算显示预警权重，多维度预警，预警来源信息包括检验、体温、病历、影像等，展示患者相关风险因素和疾病诊断信息，辅助工作人员更准确的做好病例筛查，利用自然语言处理技术，将文本信息结构化、标准化。提取病程信息里的感染相关信息，后台配置感染指标（感染关键词、检验项目结果等），和指标权重值。采用阈值预警的算法进行感染预警。暴发预警的预警依据既可根据患者的全局指标和局部指标症状，也可根据相关病原体的检出结果。在预警维度上，可分为相关科室和不同科室；根据暴发的严重度从高到低分别为A、B、C三个级别，即判断疑似暴发的来源追溯、直观展示当前病房的患者风险分布情况、每个危险因素都可悬停钻取至源数据。

在隔离监测功能中，保护性隔离监测可针对体重小于1KG、免疫缺陷疾病、造血干细胞移植、粒细胞缺乏等免疫力低下极易感染的病人；自定义特指耐药菌，显示患者、检出菌等全面相关信息，数据可穿透。提供措施执行评估表；自动判断病毒疑似院感、社感、定植、疑似院感重复、社感重复。自动获取隔离情况，未进行隔离的自动提醒；还可根据儿童感染性疾病诊断模型，进行传染病隔离监测。

在及时干预功能中，将暴发预警、感染预警、检出特指耐药菌未开隔离遗嘱、检出病毒未开隔离遗嘱、传染病诊断等进行数据脱敏后再通过企业微信发送给临床。

在统计分析功能中，医院感染管理质量十三项指标、医院感染监测64项指标、同时对自定义报表进行统计分析。

据复旦大学附属儿科医院工作人员介绍，该系统通过数据访问中间件技术，采集HIS、LIS、RIS、EMR等系统中感染相关信息，建立动态的感染信息数据库，实现对病人从入院到出院全过程的在线监测速完成各个科室的医疗文档的建立、数据采集，并能以结构化方式存储于数据库中。通过嵌入专业筛查策略，从数据库中挖掘有效信息并进一步分析，实现疑似感染病例智能化筛查，并进行个案预警，方便感染管理专职人员和临床医生确认；通过建立病区预警机制，实现早期发现医院感染暴发隐患。（复旦大学附属儿科医院供稿 案例号：293104229）