基于医院临床数据中心的可疑呼吸道传染病发现与预测模型构建

目的通过构建基于临床数据中心的可疑呼吸道传染病发现与预测模型,实现对可疑传染病的发现与预测。方法选取某三甲医院的临床数据,基于历史传染病数据进行病历结构化建模,构建呼吸道传染病知识图谱,利用XGboost算法和知识图谱推理技术形成发现与预测合并决策模型,并使用医院历史数据做交叉验证,得到准确度较高的模型。结果发现与预测模型的平均查准率为92.55%,查全率为91.49%,综合F1值为92.01%,均优于单独的知识图谱模型或XGboost模型,将模型与医院的电子病历系统和临床辅助决策系统进行集成,应用于对真实临床病例的预测。结论该方法能够很好地针对新发可疑呼吸道传染病进行预测,辅助医院及时启动传染病应急预案,减少传染病发生早期时医务人员的感染概率。