神经网络模型在医院感染病例预警中的实际应用

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1、分类号：R197.324单位代码：10159密级：公开学号：201520342硕士学位论文中文题目：神经网络模型对医院感染病例预警的效果比较研究英文题目：Comparativestudyontheeffectofneuralnetworkmodelonearlywarningofnosocomialinfectioncases论文作者：周欣彤指导教师：于晓松教授学科专业：社会医学与卫生事业管理完成时间：2018年5月I中国医科大学硕士学位论文神经网络模型在医院感染病例预警中的实际应用Applicationofneuralnetworkmodelinearlywarningofnos

2、ocomialinfectioncases论文作者周欣彤指导教师于晓松教授申请学位医学硕士培养单位公共卫生学院一级学科公共卫生与预防医学二级学科卫生事业管理研究方向社会医学与卫生事业管理论文起止时间2015年3月—2018年3月论文完成时间2018年5月中国医科大学（辽宁）2018年3月I中国医科大学学位论文独创性声明本人郑重声明：本论文是我个人在导师指导下独立进行的研究工作及取得的研究成果，论文中除加以标注的内容外，不包含其他人或机构已经发表或撰写过的研究成果，也不包含本人为获得其他学位而使用过的成果。对本研究提供贡献的其他个人和集体均已在文中进行了明确的说明并表示谢意。本人完全

3、意识到本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名：日期：年月日中国医科大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的原件、复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅。本人授权中国医科大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。保密（），在年后解密适用本授权书。（保密：请在括号内划“√”）论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日II中国医科大学硕士学位论文摘要【背景】2003年非典之后，医院感染及其管理等相关概念在我国正式起

4、步，并通过国家颁布《医院感染管理办法》《医院感染监测规范》《三级（二级）医疗机构评审标准》等法规条文，逐渐发展为各级各类医疗机构所必须的管理部门——院感科。然而院感工作小到细枝末节、大到统筹规划，全由几个甚至仅有一个院感专职工作人员负责，是我国院感工作的普遍现象。并且由于我国整体的感控工作起步较发达国家相对较晚，基础相对薄弱，虽然在法律法规硬性要求下整体体系框架建设较快，但实质能力及从业人员整体素质、专业程度甚至文化程度相对于已经成熟的医疗体系、护理体系等均显贫弱。而医院感染暴发事件例来是性质恶劣、后果严重、危害广泛且可以预防和控制的。那么在这样的工作内容和工作性质下，工作方式就显

5、得尤为重要。简洁明晰的辅助工具的运用，不但能够弥补院感管理工作中人员专业素质的不足，更能够解决院感管理工作中工作繁琐、重复劳动的问题。【目的】解决院感病例“上报难”问题，减轻院感管理人员的工作负担，降低临床医务人员的工作压力，提高院感病例上报数量和质量，为基于数据精度的后续工作提供保障。【方法】神经网络与决策树分类器二者分别进行、交互结果的方法，即：神经网络用于院感病例的预警预测，决策树用于对高危因素和关键控制点的把握，二者共同完成辅助医院感染管理的工作。用这两种方法，对特定时段内本院的患者信息进行分析，得到一个由训练过后的神经网络生成的规则算法，再由该方法对另一个时段内的患者信息

6、进行预测，并将预测结果与实际结果进行对比，同时也将对上述数据进行logistics回归模拟并预测，结果同样进行对比，以寻求针对医院感染信息系统最佳的数据分析核心算法。【结果】在同样的1047例测试病例（院感28例，非院感1019例）中，logistics回归分析预测准确度为56.1%（假阴性14例），classificationtree中finetree模型预测准确度为94.5%（假阴性25例），mediumtree模型预测准确度为92.6%（假阴性22例）coarsetree模型预测准确度为71.5%（假阴性12例），调整后的coarsetree模型准确度为70.1%（假阴性10

7、例），神经网络模型准确度为76.7%（假阴性III中国医科大学硕士学位论文10例），假阳性数相对为最低，此为最佳模型。【结论】本研究采用真实数据，对logistics回归模型、classificationtree模型、coarsetree模型和neuralnetwork模型分别进行了运算和测试，并将结果进行了对比，得到了用于院感病例预测的最佳模型——神经网络模型，和用于条件分析的最佳模型——决策树分类器模型。二者的交互运用，产生的互补效果在医院感染管理中起到核心作用，