两种医院感染实时监控系统软件对感染病例预警功能的对比研究

孙杰，张寅，胡鸣，邢宏亮，孙志刚，朱思远，申思宇，刘炜

上海市浦东新区周浦医院 信息管理部，上海 201318

引言

随着当今社会经济水平的发展，人们的物质生活水平不断提高，同时对医疗卫生、诊疗服务也提出了更高要求。因此也促进医院的医学信息技术和医疗水平的提高和发展，其中医院感染管理工作是评价医院医疗水平的重要指标之一。尤其近几年新型冠状病毒在全球传播[1]，医务工作者积极奋战在抗疫前线，所以对医疗机构的院感防控工作也提出了更高要求。我院在提高控制与预防医院感染[2]方面积极应对，于2021年引进A科技有限公司的医院感染实时监控系统（以下简称院感系统）（A院感监控平台V6.0），前期我院使用的是B公司的院感系统（B医院感染信息管理软件V2.0），两种院感系统各有特点，功能不尽相同。医院感染病例的监测与预警功能是评价院感系统优秀与否的重要指标[3]，因此本研究分别使用两种院感系统对我院全年住院患者数据进行预警感染病例分析并验证预警信息的准确性，明确预警策略的设置与调整，以期提高院感系统预警的准确性，同时也对医院感染相关软件的设计和优化提出建设性意见。

1 资料与方法

1.1 资料来源

选择本院2021年1—12月共计244838例次当日在院患者的病历、出入院、诊断及检验检查数据作为研究对象，分别通过试验组（使用A院感监控平台V6.0）和对照组（使用B医院感染信息管理软件V2.0）进行感染病例预警，比较两种院感软件预警信息的准确性并分析影响院感预警准确性的相关因素。

1.2 系统架构与筛查策略

研究中所使用的软件包括B医院感染信息管理软件V2.0、A院感监控平台V6.0及微软数据库附带的工具SQL Server Profiler[4]。通过SQL Server Profiler查看、分析和跟踪数据库数据操作情况，分析两种院感系统的架构特点，两种院感系统在架构上有一定的差异，这对产生的预警信息有一定的影响。

1.2.1 B院感系统

B医院感染信息管理软件V2.0是C/S构架，属于医院信息系统（Hospital Information System，HIS）中住院系统的一部分，与HIS共用一个数据库服务器，独立于实验室信息系统（Laboratory Information System，LIS）、放射报告系统（Radiology Information System，RIS）（图 1）。为了避免病例筛查占用服务器资源影响白天HIS业务，所以在夜间执行数据库作业，因此病例筛查约有24 h的延迟。

图1 B院感系统逻辑结构图

B院感系统中的筛查策略：首先分别根据病历、诊断、检验指标获取判断信息，将之定义为指标并设置权重和阈值。然后选取若干指标组合成判断方法，每一种感染都可能存在多个判断方法。每种方法将符合指标要求的权重值累加起来达到预先设置的阈值即判断该病例为感染病例。如果权重累加值未达到阈值，则将权重累加值除以阈值得到疑似比例供用户参考。

1.2.2 A院感系统

A院感监控平台V6.0是B/S架构[5]，独立于HIS、LIS、RIS以外，拥有专用的数据库服务器（图2）。因为只是在数据抽取（Extract、Transform、Load，ETL）中占用较小的资源，病例筛查均使用专用服务器，所以可以做到每小时更新一次信息，病例筛查仅有1 h的延迟。

图2 A院感系统逻辑结构图

A院感系统中的筛查策略：首先分别根据病历、诊断、检验指标获取判断信息，将之定义为指标。每一种感染选取若干指标并设置权重和阈值，当符合指标要求的权重值累加起来达到某种感染阈值即判断该病例为该种感染病例。

总体来说，两种院感系统的筛查策略采用同一种原理[6]，相较而言，B院感系统每一种感染可以存在多个判断方法，每种方法之间是“或”的关系。但是A院感系统也可以通过增加感染类型这种变通的方式来实现。

1.3 获取分析数据

比较两种院感系统预警信息的准确性，需要获取2021年1—12月的预警相关数据，包括每日在院患者明细、每日预警患者明细、每日预警患者中确定为医院感染患者的明细数据、每日确定的医院感染患者中未被预警到的患者明细。

我院原来使用的B院感系统正常运行至今，每日均生成当日在院患者的预警相关数据，因此通过SQL Server Profiler分析能得到相应的上述日期范围的预警相关数据。

A院感系统于2021年11月中旬开始运行，而预警相关数据均根据当日在院患者生成。因此需要模拟过去的日期生成过去当日在院患者的预警相关数据，但此功能A院感系统并不具备。

通过SQL Server Profiler对A院感系统的研究分析，A院感系统中存储过程Pro_web_yg_yujing用来生成符合当日病历、诊断、检验指标中医院感染获判断的指标，存储过程Item_infe_pro用来根据上述的指标生成当日预警的患者。其中Pro_web_yg_yujing又包含一系列的子存储过程的调用。因此根据上述的存储过程进行了改写并保存为另一套存储过程用于生成2021年1—11月缺失的预警相关数据，代码的修改主要是将今日在院患者的范围改成给定某一天的当日在院患者的范围。另外，为了不影响正在运行的系统，将生成的数据保存在新建的表中，涉及新增的存储过程如表1所示。

表1 A院感系统中改写的数据库对象列表

通过数据接口抽取2021年1—11月的HIS、LIS、RIS等数据，通过运行新增的存储过程，由此也获取到A院感系统相应的上述日期范围的预警相关数据。

2 结果

2.1 基本情况

2021年本院共有住院患者28852例。

2.2 院感系统预警情况分析

A院感系统抽取数据从2021年1月1日开始，而医院感染判断需要判断当天前若干天的HIS、LIS、RIS、EMR等数据作为依据，因此去除边界数据即2021年1月1日到2021年1月7日的数据，从2021年1月8日开始，将两个院感系统的预警相关数据进行统计分析（表2）。采用SPSS 26.0对预警数据进行整理和统计学分析，以P＜0.05为差异具有统计学意义。预警功能表现A院感系统要优于B院感系统（表3）。

表2 2021年1月8日至2021年12月31日两款院感系统预警相关数据（例）

表3 2021年1月8日至2021年12月31日院感系统中预警相关数据统计

3 讨论与总结

3.1 系统架构对于院感系统的影响

对比研究两种院感系统的构架发现，B院感系统存在以下缺点：① 与HIS共用服务器，在性能会上影响医院核心系统—HIS；② 每日夜间执行生成医院感染预警相关数据造成医院感染预警信息的滞后；③ 由于未采用ETL技术[7-9]，因此存在少部分的无效或错误数据的计入。研究发现两种院感系统平均每日在院患者存在微小的差别，经追踪排查，发现B系统中带有若干例测试数据造成两种院感系统每日在院人数不一致。B院感系统存在以下优点：① 与系统集成性好，例如住院系统集成院感患者上报；② 定制开发与HIS相关联的个性化报表[10-11]能力较强。

3.2 正确设置院感系统的预警策略

根据研究发现，两种院感系统的筛查策略采用同一种原理[12]，但是从表2预警相关数据统计来看，A院感系统预警系统预警人次比B院感系统低，预警并确定医院感染人次总计比B院感系统要高。所以预警功能表现A院感系统要优于B院感系统（19.61%＞14.35%）。提示不是因为两种院感系统预警能力有差别，而在于设置的判断指标、权重及阈值。

研究发现两种院感系统均没有“模拟预警”能力，即使可以通过上述设置调整判断指标、权重及阈值。如何确定量化调整指标参数是医院感染专职人员关注的重点。本研究认为应该有一种编写的功能，能准确调整参数后“模拟预警”检验和量化调整指标，比较预警能力是否优于调整参数前。可以设计如下功能：① 定义多套调优方案，每套方案包含多若干指标的调整；② 方案的模拟运行，可以选择调优方案和调优方案间、调优方案和当前预警策略间对指定日期区间进行模拟预警，并以实际的院感患者来验证何种方案的预警准确率高；③ 可以将确定的调优方案替代当前预警策略进行正式预警。

两种院感系统确定为医院感染但未被预警人次总计分别为134例次和140例次，由此计算出院感系统预警灵敏度分别为50.74%和48.53%，可以看出预警灵敏度[6]并不理想。通过分析归纳及参考有关文献，本研究认为应该从以下几方面加以改善：① 通过“模拟预警”来量化调整指标；② 优化筛查策略方法，能够将多个预警判断方法按照步骤和逻辑条件组合起来。例如当A方法判断成立，再判断B方法或者同时满足A、B方法后再判断C方法；③ 对于临床诊断的行为应更规范且完整，不遗漏相应的检验检查造成判断方法中因某些条件的缺失引起预警失效，尤其需加强临床送检病原学检查。

综上，通过使用医院感染实时监控系统软件和信息化深入分析、管理，对于不同的院感系统应能够深入了解其特性，做到取长补短。充分利用专业知识能力，不断学习、引用新技术[13-15]，推动、优化院感系统预警能力以便更及时发现医院感染，提高医院感染病例监测工作效率和准确性[16]。下一步的研究重点将继续关注医院感染实时监控系统预警的灵敏度，以期通过不断分析量化判断指标和改进管理措施提高预警准确性。