随机森林在医院感染预测中的探讨

目前,医院感染已经成为医疗行业最突出的焦点问题。由于医院感染相当不容易控制,一旦发生,将会对患者的预后和转归造成较大的影响,不仅会加重患者的经济负担,还会给社会带来巨大的经济损失,严重时甚至会导致患者残疾或死亡。--《某大型综合医院医院感染预警预测——以血液病患者为例》针对医院感染的监测,国内相关软件公司推出了医院感染预警系统,通过对患者的医嘱信息、检查检验结果、电子病历等相关数据的抓取,结合预先设置的规则,对存在医院感染风险的患者预警。但是,预警系统只是对医院目前感染情况的反映,且准确性与预先设置的规则紧密相关。本文应用随机森林算法,通过对算法的训练,达到了对医院感染的预测目的,让医院感染科工作人员变治疗为预防性干预,避免或减少潜在感染的发生,减少患者痛苦,减轻患者费用负担,具有较大的社会效益和经济效益。