CN114708983A - 基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法及系统 - Google Patents

基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法及系统。该方法包括：通过网络爬虫进行关键词检索，获取院内感染相关数据；基于所述院内感染相关数据制定院内感染事件风险因素汇总表；基于所述院内感染事件风险因素汇总表，利用Apriori算法进行数据挖掘，获取频繁项集和关联规则；基于所述频繁项集和所述关联规则构建复杂网络；根据复杂网络中节点度和中介中心度确定关键风险节点，标记为院内感染事故的关键风险因素；根据所述关键风险因素，进行预防和管控。本发明基于真实的院内感染数据，考虑多风险因素之间的相互影响，将关联规则挖掘和复杂网络相结合确定关键风险因素，从而进行有效的预防和管控。

Description

基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法及系统
技术领域
本发明涉及公共卫生技术领域，特别是涉及一种基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法及系统。
背景技术
2019年12月，新冠肺炎开始在中国蔓延，并迅速席卷世界。医护人员作为抗击新冠肺炎疫情的第一线，除了救治患者，还时刻面临着巨大的院内感染风险。院内感染又称医院获得性感染，是指人群在医院停留和治疗过程中获得的非原发性感染。它不仅对患者和医护人员的健康构成威胁，还影响治疗的效率，导致疫情的进一步蔓延。调查表明，院内感染的管理通常需要延长住院时间、额外的调研、手术干预和抗菌治疗，这些都大大增加了医疗成本。
作为应对突发公共卫生事件的关键机构，医院对于院内感染的监测预警、及时响应和科学应对在很大程度上决定了整个突发公共卫生事件防控工作的成败，而识别院内感染风险更是重中之重。
目前，对于院内感染风险分析方法，大多只针对单一风险因素而忽略风险之间的相互影响，需要针对整个医院感染管理过程进行系统性风险分析。
发明内容
基于所述问题，本发明的目的是提供一种基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法及系统，基于真实的院内感染数据，考虑多风险因素之间的相互影响，将关联规则挖掘和复杂网络相结合确定关键风险因素，从而进行有效的预防和管控。
为实现所述目的，本发明提供了如下方案：
一种基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法，包括：
通过网络爬虫进行关键词检索，获取院内感染相关数据；所述院内感染相关数据包括发生院内感染的医院、发生原因、发生事件及感染程度；
基于所述院内感染相关数据制定院内感染事件风险因素汇总表；
基于所述院内感染事件风险因素汇总表，利用Apriori算法进行数据挖掘，获取频繁项集和关联规则；
基于所述频繁项集和所述关联规则构建复杂网络；所述复杂网络的节点为频繁项集，所述复杂网络的边为关联规则；
根据复杂网络中节点度和中介中心度确定关键风险节点，标记为院内感染事故的关键风险因素；所述节点度表示与当前节点直接相连的节点数目；所述中介中心度表示当前节点在网络中沟通其它节点的能力；
根据所述关键风险因素，进行预防和管控。
可选地，所述通过网络爬虫进行关键词检索，获取院内感染相关数据，具体包括：
通过网络爬虫利用关键词组合检索院内感染相关报道；
通过对比标题和摘要，删去重复的报道。
可选地，所述基于所述院内感染相关数据制定院内感染事件风险因素汇总表，具体包括：
对院内感染事故的发生原因进行分类；
对院内感染事故的感染程度进行分级；
对分类和分级的数据进行离散化处理，得到院内感染事件风险因素汇总表。
可选地，所述基于所述院内感染事件风险因素汇总表，利用Apriori算法进行数据挖掘，获取频繁项集和关联规则，具体包括：
扫描院内感染事件风险因素汇总表，对出现的所有事物集的项进行计数，同时计算单个事物集的支持度；
生成频繁1-项目集L1，判断支持度是否满足算法预先设置的最小支持度；若符合，根据Apriori运算由L1得到频繁2-项集L2，再由L2去寻找L3，以此类推，直至算法结束；
根据生成的频繁项集确定数据集之间满足阈值条件的关联规则。
可选地，所述节点度及其分布计算公式如下：
Figure BDA0003417285030000031
Figure BDA0003417285030000032
其中，ki表示第i个节点的节点度，p(k)表示节点度的分布，v表示复杂网络中节点的总数，j表示复杂网络中除i之外的节点，当j与i直接相连时，aij取为1，否则取为0；nk表示网络中节点度为k的节点数，n表示网络中节点的总数。
可选地，所述中介中心度的计算公式如下：
Figure BDA0003417285030000033
其中，B(v)表示节点v的中介中心度，gst表示在节点s和节点t之间最短路径的数量，gst(v)表示节点s和节点t之间通过节点v的最短路径的数量。
本发明还提供了一种基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析系统，包括：
院内感染相关数据获取模块，用于通过网络爬虫进行关键词检索，获取院内感染相关数据；所述院内感染相关数据包括发生院内感染的医院、发生原因、发生事件及感染程度；
院内感染事件风险因素汇总表制定模块，用于基于所述院内感染相关数据制定院内感染事件风险因素汇总表；
挖掘模块，用于基于所述院内感染事件风险因素汇总表，利用Apriori算法进行数据挖掘，获取频繁项集和关联规则；
复杂网络构建模块，用于基于所述频繁项集和所述关联规则构建复杂网络；所述复杂网络的节点为频繁项集，所述复杂网络的边为关联规则；
院内感染事故的关键风险因素确定模块，用于根据复杂网络中节点度和中介中心度确定关键风险节点，标记为院内感染事故的关键风险因素；所述节点度表示与当前节点直接相连的节点数目；所述中介中心度表示当前节点在网络中沟通其它节点的能力；
预防和管控模块，用于根据所述关键风险因素，进行预防和管控。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明基于真实的院内感染数据，考虑多风险因素之间的相互影响，将关联规则挖掘和复杂网络相结合，构建院内感染风险因素目标网络，并通过特征指标进行定量分析，获得关键风险节点，进而有针对性地对院内感染进行预防和管控。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法的流程图；
图2为本发明实施例基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析系统的结构框图；
图3为院内感染事故原因进行分类归纳示意图；
图4为利用Apriori算法进行数据挖掘获取频繁项集和关联规则的流程图；
图5为将关联规则映射到复杂网络的示意图；
图6为按节点度和中介中心度呈现院内感染风险因素目标网络的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的所述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明提供的基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法，包括以下步骤：
步骤101：通过网络爬虫进行关键词检索，获取院内感染相关数据；所述院内感染相关数据包括发生院内感染的医院、发生原因、发生事件及感染程度。
步骤102：基于所述院内感染相关数据制定院内感染事件风险因素汇总表。
步骤103：基于所述院内感染事件风险因素汇总表，利用Apriori算法进行数据挖掘，获取频繁项集和关联规则。
步骤104：基于所述频繁项集和所述关联规则构建复杂网络；所述复杂网络的节点为频繁项集，所述复杂网络的边为关联规则。
步骤105：根据复杂网络中节点度和中介中心度确定关键风险节点，标记为院内感染事故的关键风险因素；所述节点度表示与当前节点直接相连的节点数目；所述中介中心度表示当前节点在网络中沟通其它节点的能力。
步骤106：根据所述关键风险因素，进行预防和管控。
其中，步骤101具体包括：
利用关键词组合检索院内感染相关报道，包括院内感染、原因、院内感染事件、院感防控、院感漏洞。
通过对比标题和摘要，删去重复的报道；删去没有描述医院具体感染事件或是没有指明感染原因的报道。
其中，步骤102具体包括：
对上述筛选后院内感染事故的原因进行分类归纳，并参考《医院感染暴发报告及处置管理规范》对事故感染程度分级，经离散化处理后得到院内感染事件风险因素汇总表。
1、将报道中的院内感染事故原因进行分类归纳，分为医院管理、医疗人员、医疗设备和医疗建筑四个方面，更进一步的划分如图3所示。
2、参考《医院感染暴发报告及处置管理规范》，将I级感染定义为感染人数在1到5人之间的院内感染，II级感染定义为感染人数在5到10人之间的院内感染，III级感染定义为感染人数大于等于10人的院内感染。
3、对数据进行离散化处理，用0或1表示某一感染事故的发生是否由于该风险，并使用Hospital+代表医院名称，数字代表医院对应序号，字母代表各原因。同时，为了分析院内感染、感染程度与风险因素间的关系，在表中加入W：院内感染是否发生，并将各事故按照对应感染等级重复处理。
根据上述步骤可得到院内感染事件风险因素汇总表，如表1所示。
表1
Hospital A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W
Hospital1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Hospital1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Hospital2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Hospital2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Hospital3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Hospital3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Hospital3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Hospital4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Hospital4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Hospital4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Hospital5 1 1 1 1 1 1 1 1
Hospital5 1 1 1 1 1 1 1 1
Hospital5 1 1 1 1 1 1 1 1
其中，步骤103具体包括：
关联规则
Figure BDA0003417285030000061
的支持度是同时包含项集A和C的事务在所有事务项D中所占的百分比，其计算公式如下：
Figure BDA0003417285030000062
关联规则
Figure BDA0003417285030000063
的置信度是同时包含项集A和B的事务在所有包含项集A的事务中所占的百分比，其计算公式如下：
Figure BDA0003417285030000071
Apriori算法的具体步骤为：
1、扫描整个数据集，对出现的所有事物集的项进行计数，同时计算单个事物集的支持度；
2、生成频繁1-项目集L1，判断其支持度是否满足算法预先设置的最小支持度。若符合，根据Apriori运算由L1得到频繁2-项集L2.再由L2去寻找L3，以此类推，直至算法结束；
3、根据生成的频繁项集可以得到数据集之间满足阈值条件的关联规则。
具体的：
数据导入：将上述离散化处理后的院内感染事件风险因素表作为输入数据存储在文件(.csv)中，导入Python进行关联规则挖掘。
设定最小阈值；分析在不同支持度和置信度下Apriori算法能挖掘出的关联规则数目，实施例中最小支持度为35％，最小置信度为40％。
产生频繁项集；通过Apriori算法筛选出满足上述阈值的频繁项集。
生成关联规则；在获取频繁项集的基础上，利用Apriori算法筛选得到关联规则，并计算出关联规则相应的支持度和置信度；利用算法得到关联规则的具体过程如图4。
其中，步骤104具体包括：
将上述满足最小阈值的频繁项集作为网络的节点，各关联规则作为复杂网络的边，并将各关联规则的置信度作为边的权重，构建院内感染风险目标网络。图5是将关联规则映射到复杂网络的示意图。
其中，步骤105具体包括：
计算复杂网络中节点度和中介中心度，对这两个指标从大到小进行排序，排名靠前的节点作为关键风险节点。
节点度表示该节点所在网络中与其直接相连的节点数目，节点度越大，该节点在网络中就越关键，节点度的分布是该节点度为k的概率。节点度及其分布计算公式如下：
Figure BDA0003417285030000081
Figure BDA0003417285030000082
其中，ki表示第i个节点的节点度，p(k)表示节点度的分布，v表示复杂网络中节点的总数，j表示复杂网络中除i之外的节点，当j与i直接相连时，aij取为1，否则取为0；nk表示网络中节点度为k的节点数，n表示网络中节点的总数。
在复杂网络中，节点度表示一个节点是否重要，中介中心度表示该节点在网络中沟通其它节点的能力。节点的中介中心度越高，当其它节点与之相连时，通过该节点的最短路径数就越多。中介中心度的计算公式如下：
Figure BDA0003417285030000083
在复杂网络中，两个特定的点s和v之间会通过不同的边和点连接，形成不同的路径。其中，gst为在节点s和t之间最短路径的数量，gst(v)为节点s和t之间通过点v的最短路径的数量。
本发明旨在按节点度和中介中心度呈现院内感染风险因素目标网络，计算网络中各节点的度和中介中心度，表2为节点度和中介中心度前6的节点。节点的度和中介中心度数值对应节点的颜色和大小，构建院内感染风险因素目标网络，如图6所示，(a)按节点度呈现目标网络，(b)按中介中心度呈现目标网络。节点度和中介中心度较高的节点，即院内感染事故的关键风险因素。
表2
Figure BDA0003417285030000091
如图2所示，本发明还提供了一种基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析系统，包括：
院内感染相关数据获取模块201，用于通过网络爬虫进行关键词检索，获取院内感染相关数据；所述院内感染相关数据包括发生院内感染的医院、发生原因、发生事件及感染程度；
院内感染事件风险因素汇总表制定模块202，用于基于所述院内感染相关数据制定院内感染事件风险因素汇总表；
挖掘模块203，用于基于所述院内感染事件风险因素汇总表，利用Apriori算法进行数据挖掘，获取频繁项集和关联规则；
复杂网络构建模块204，用于基于所述频繁项集和所述关联规则构建复杂网络；所述复杂网络的节点为频繁项集，所述复杂网络的边为关联规则；
院内感染事故的关键风险因素确定模块205，用于根据复杂网络中节点度和中介中心度确定关键风险节点，标记为院内感染事故的关键风险因素；所述节点度表示与当前节点直接相连的节点数目；所述中介中心度表示当前节点在网络中沟通其它节点的能力；
预防和管控模块206，用于根据所述关键风险因素，进行预防和管控。
相对于现有方法，本发明的主要优点在于：
1、从控制院内感染的角度考虑医院应急能力建设的重点；
2、首次将关联规则挖掘和复杂网络相结合，用于分析院内感染事件的关键风险因素；
3、考虑到多因素风险相互影响，并对风险节点的关键性进行了定量分析与评价；
4、形成一种以控制院内感染为导向的院内感染风险分析方法。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (7)

1.一种基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法，其特征在于，包括：
通过网络爬虫进行关键词检索，获取院内感染相关数据；所述院内感染相关数据包括发生院内感染的医院、发生原因、发生事件及感染程度；
基于所述院内感染相关数据制定院内感染事件风险因素汇总表；
基于所述院内感染事件风险因素汇总表，利用Apriori算法进行数据挖掘，获取频繁项集和关联规则；
基于所述频繁项集和所述关联规则构建复杂网络；所述复杂网络的节点为频繁项集，所述复杂网络的边为关联规则；
根据复杂网络中节点度和中介中心度确定关键风险节点，标记为院内感染事故的关键风险因素；所述节点度表示与当前节点直接相连的节点数目；所述中介中心度表示当前节点在网络中沟通其它节点的能力；
根据所述关键风险因素，进行预防和管控。
2.根据权利要求1所述的基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法，其特征在于，所述通过网络爬虫进行关键词检索，获取院内感染相关数据，具体包括：
通过网络爬虫利用关键词组合检索院内感染相关报道；
通过对比标题和摘要，删去重复的报道。
3.根据权利要求1所述的基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法，其特征在于，所述基于所述院内感染相关数据制定院内感染事件风险因素汇总表，具体包括：
对院内感染事故的发生原因进行分类；
对院内感染事故的感染程度进行分级；
对分类和分级的数据进行离散化处理，得到院内感染事件风险因素汇总表。
4.根据权利要求1所述的基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法，其特征在于，所述基于所述院内感染事件风险因素汇总表，利用Apriori算法进行数据挖掘，获取频繁项集和关联规则，具体包括：
扫描院内感染事件风险因素汇总表，对出现的所有事物集的项进行计数，同时计算单个事物集的支持度；
生成频繁1-项目集L1，判断支持度是否满足算法预先设置的最小支持度；若符合，根据Apriori运算由L1得到频繁2-项集L2，再由L2去寻找L3，以此类推，直至算法结束；
根据生成的频繁项集确定数据集之间满足阈值条件的关联规则。
5.根据权利要求1所述的基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法，其特征在于，所述节点度及其分布计算公式如下：
ki＝∑jaij
Figure FDA0003417285020000021
其中，ki表示第i个节点的节点度，p(k)表示节点度的分布，v表示复杂网络中节点的总数，j表示复杂网络中除i之外的节点，当j与i直接相连时，aij取为1，否则取为0；nk表示网络中节点度为k的节点数，n表示网络中节点的总数。
6.根据权利要求1所述的基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析方法，其特征在于，所述中介中心度的计算公式如下：
Figure FDA0003417285020000022
其中，B(v)表示节点v的中介中心度，gst表示在节点s和节点t之间最短路径的数量，gst(v)表示节点s和节点t之间通过节点v的最短路径的数量。
7.一种基于关联规则和复杂网络的院内感染风险分析系统，其特征在于，包括：
院内感染相关数据获取模块，用于通过网络爬虫进行关键词检索，获取院内感染相关数据；所述院内感染相关数据包括发生院内感染的医院、发生原因、发生事件及感染程度；
院内感染事件风险因素汇总表制定模块，用于基于所述院内感染相关数据制定院内感染事件风险因素汇总表；
挖掘模块，用于基于所述院内感染事件风险因素汇总表，利用Apriori算法进行数据挖掘，获取频繁项集和关联规则；
复杂网络构建模块，用于基于所述频繁项集和所述关联规则构建复杂网络；所述复杂网络的节点为频繁项集，所述复杂网络的边为关联规则；
院内感染事故的关键风险因素确定模块，用于根据复杂网络中节点度和中介中心度确定关键风险节点，标记为院内感染事故的关键风险因素；所述节点度表示与当前节点直接相连的节点数目；所述中介中心度表示当前节点在网络中沟通其它节点的能力；
预防和管控模块，用于根据所述关键风险因素，进行预防和管控。
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