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申请/专利权人：江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院)

摘要：本发明公开了一种胃癌术后腹腔感染预警评估系统及其方法，属于胃癌术后感染技术领域，包括信息收集模块，用于获取历史感染病例的临床表现、发病特征和感染因素，还包括获取患者手术完毕时间和确认患者感染的时间，并计算手术完毕至确认感染的时间差，同时获取该时间差于历史感染病例的时间差的权重，数据管理模块，用于将历史感染病例的不同临床表现及发病特征进行分组。本发明基于病情观察，以护士为主导，构建特异性高、灵敏性强的腹腔感染预警评估工具，能够早期识别感染先兆，为医疗诊断提供可靠依据，及早进行决策干预，缩短吻合口瘘患者瘘口愈合时间和住院时间，降低非计划性转ICU率和死亡率，改善了患者临床结局。

主权项：1.一种胃癌术后腹腔感染预警评估系统，其特征在于，包括：信息收集模块，用于获取胃癌术后腹腔感染患者的相关数据，所述相关数据包括历史感染病例的临床表现、发病特征、感染因素、患者手术完毕时间和患者腹腔感染的时间，以及患者的年龄、性别、术前营养、有无合并症、手术持续时间、以及手术方式，通过患者手术完毕时间和患者腹腔感染的时间确认术后腹腔感染的时间差后，获取所述时间差所匹配的权重数据，同时根据术后腹腔感染时间差以及所匹配的权重数据获取相关联的术后腹腔感染患者的历史关联数据，结合所述胃癌术后腹腔感染患者的相关数据和历史关联数据，经过数据预处理后形成胃癌术后腹腔感染的特征数据；数据管理模块，用于响应所述胃癌术后腹腔感染的特征数据，基于聚类分析方法将历史关联数据的感染病例中不同临床表现及发病特征进行聚类,获取不同组别的特征数据，并基于不同组别的特征数据构建腹腔感染预测模型；数据训练模块，用于响应所述数据管理模块的不同组别的特征数据，通过随机森林模型对腹腔感染预测模型进行训练，输出训练结果来确定最终的分类结果，根据分类结果制定不同危险等级对应的分级管理方案并进行监督的机器学习训练；风险融合评估模块，用于根据当前胃癌术后腹腔感染患者的相关数据，分析当前患者临床表现、发病特征以及造成的感染风险，获取历史关联数据中历史感染病例易感染的特征数据，并将所获取的历史感染病例易感染的特征数据进行层级划分，同时，分析各层级临床表现的变化趋势数据和所形成的多样性发病特征，即生成各层级变化趋势数据与多样性发病特征之间的关联性数据，响应各层级变化趋势数据与多样性发病特征之间的关联性数据，评估各层级临床变化的潜在风险数据，并以所述潜在风险数据为基础构建胃癌术后腹腔感染的风险评级表；对照预警模块，基于不同组别的数据获取其变化规律，并将其中变化规律相近的组别预设为对照组，同时将其中变化规律相反的组别预设为观察组，当患者的临床变化属于对照组的范围时，则系统发出预警，反之，则不发出预警。

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