基于MapReduce及大数据统计同期检出多耐药例次数的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于MapReduce及大数据统计同期检出多耐药例次数的方法、装置、设备及存储介质，基于MapReduce框架，利用分布式系统下机器的并行计算能力，把超出一台服务器内存和存储限制的数百万、数千万住院人次计算医院感染多耐药菌的例次数划分成数千万、数亿的小任务，在多台机器上同时执行这些小任务，再通过汇总若干小任务的中间输出结果，生成最终结果。本发明专利技术能够对百万级、千万级、亿级住院人次的大数据进行按照省市区域、医院等级、医院床位、综合和专科、公立和民营等各种口径进行海量并行计算，对住院患者中检出多耐药例次数的计算实用性强，能够全面对各类多耐菌病例进行精确的统计，能够为住院病人的治疗及药物选择提供有效的指导。

【技术实现步骤摘要】
基于MapReduce及大数据统计同期检出多耐药例次数的方法及装置
本专利技术属于对耐药患者进行管理的
，具体涉及一种基于MapReduce及大数据统计同期检出多耐药例次数的方法、装置、设备及存储介质，尤其适用于待处理的患者数据量远远超过一台服务器存储(磁盘)和计算能力(内存、CPU)无法用手工的方式进行任务拆分及分配的场景。
技术介绍
多耐药菌是指有多重耐药性的病原菌。具体而言是指一种微生物对三类或三类以上抗生素同时耐药，而不是同一类三种。多重耐药菌包括九种，分别是耐甲氧西林金黄色葡萄球菌、耐万古霉素粪肠球菌、耐万古霉素屎肠球菌、耐三四代头孢菌素大肠埃希菌、耐碳青霉烯类大肠埃希菌、耐三四代头孢菌素肺炎克雷伯菌、耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌、耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌、耐碳青霉烯类铜绿假单胞菌。其中耐甲氧西林是指病原体对头孢西丁、苯唑西林、甲氧西林中任意一种耐药；耐三四代头孢菌素是指病原体对头孢噻肟、头孢曲松、头孢他啶、头孢吡肟中任意一种耐药；耐碳青霉烯类是指病原体对亚胺培南、美罗培南、多尼培南、厄他培南中任意一种耐药。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于MapReduce及大数据统计同期检出多耐药例次数的方法，其特征在于，包括步骤：/nS1、接收用户选择的统计时间、科室，根据用户的身份信息确定用户的权限科室；/nS2、采集患者的转科信息B，判断所述转科信息B中是否存在时间与所述统计时间存在交叉、科室同时属于所述权限科室及选择的科室的转科记录，若存在，执行步骤S3，若不存在，输出住院患者中检出多耐药例次数为0；/nS3、采集患者的住院过程信息A，基于所述住院过程信息获取患者的入院时间和出院时间，共同作为参数g.MC2；/nS4、采集细菌培养记录J，基于所述参数g.MC2将所细菌培养记录J划分为在患者住院期间送检的细菌培养记录J(a)...

【技术特征摘要】
1.一种基于MapReduce及大数据统计同期检出多耐药例次数的方法，其特征在于，包括步骤：
S1、接收用户选择的统计时间、科室，根据用户的身份信息确定用户的权限科室；
S2、采集患者的转科信息B，判断所述转科信息B中是否存在时间与所述统计时间存在交叉、科室同时属于所述权限科室及选择的科室的转科记录，若存在，执行步骤S3，若不存在，输出住院患者中检出多耐药例次数为0；
S3、采集患者的住院过程信息A，基于所述住院过程信息获取患者的入院时间和出院时间，共同作为参数g.MC2；
S4、采集细菌培养记录J，基于所述参数g.MC2将所细菌培养记录J划分为在患者住院期间送检的细菌培养记录J(a)_Y和不在患者住院期间送检的细菌培养记录J(a)_N；
S5、获取细菌培养记录J(a)_Y中满足所述统计时间、权限科室、选择的限制的细菌培养记录J(d)_Y；
S6、将所述细菌培养记录J(d)_Y划分为感染类型不为污染的细菌培养记录J(e)_Y和感染类型为污染的细菌培养记录J(e)_N；
S7、基于所述细菌培养记录J(e)_Y，获取测试号列表参数g.MRO；
S8、采集药敏试验记录K，基于参数g.MRO，将所述药敏试验记录K划分为指定的测试号范围内的药敏试验记录K(a)_Y和不在指定的测试号范围内的药敏试验记录K(a)_N；
S9、将所述药敏试验记录K(a)_Y划分为培养结果为大肠埃希菌或肺炎克雷伯菌，药敏药物在亚胺培南、美罗培南、厄他培南、多尼培南、头孢噻肟、头孢曲松、头孢他啶、头孢呲肟范围内的药敏试验记录K(c1)_Y；
S10、将所述药敏试验记录K(a)_Y划分为培养结果为粪肠球菌或屎肠球菌，药敏药物为万古霉素的药敏试验记录K(c2)_Y；
S11、将所述药敏试验记录K(a)_Y划分为培养结果为鲍曼不动杆菌或铜绿假单胞菌，药敏药物在亚胺培南、美罗培南、多尼培南范围内的药敏试验记录K(c3)_Y；
S12、将所述药敏试验记录K(a)_Y划分为培养结果为黄金色葡萄球菌，药敏药物在孢西丁、苯唑西林、甲氧西林范围内的药敏试验记录K(c4)_Y；
S13、合并所述K(c1)_Y、K(c2)_Y、K(c3)_Y、K(c4)_Y得到药敏试验记录K(d)，基于药敏结果，将所述药敏试验记录K(d)划分为药敏结果是中介或耐药的药敏试验记录K(e)_Y和药敏结果不是中介和耐药的药敏试验记录K(e)_N；
S14、基于所述药敏试验记录K(e)_Y中记录的条数输出住院患者中检出多耐药例次数。


2.根据权利要求1所述的统计方法，其特征在于，所述转科信息包括患者病案号、科室、入科时间、出科时间；所述住院过程信息包括患者病案号、入院科室、入院时间、出院科室、出院时间；所述细菌培养记录包括患者病案号、送检科室、项目名称、采样时间、报告时间、培养结果、样本、样本号、类型；所述药敏试验记录包括患者病案号、送检科室、采样时间、培养结果、样本号、药敏药物和药敏结果。


3.根据权利要求2所述的统计方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
S21、采集患者的转科信息B，将所述转科信息B划分为时间与所述统计时间存在交叉的转科信息B(a)_Y以及时间与所述统计时间不交叉的转科信息B(a)_N；
S22、基于所述权限科室，将所述转科信息B(a)_Y划分为科室属于所述权限科室内的转科信息B(b)_Y和科室不属于所述权限科室内的转科信息B(b)_N；
S23、基于选择的科室，将所述转科信息B(b)_Y划分为科室属于选择的科室内的转科信息B(c)_Y和科室不属于选择的科室内的转科信息B(c)_N；
S24、判断所述转科信息B(c)_Y中是否存在转科记录，若是，执行步骤S3，若否，输出住院患者中检出多耐药例次数为0。


4.根据权利要求2所述的统计方法，其特征在于，所述步骤S5包括：
S51、将所述细菌培养记录J(a)_Y划分为在统计时间送检的细菌培养记录J(b)_Y和不在统计时间范围内的细菌培养记录J(b)_N；
S52、基于所述权限科室，将所述细菌培养记录J(b)_Y划分为在用户权限科室范围内的送检的细菌培养记录J(c)_Y和不在范围内的送检的细菌培养记录J(c)_N；
S53、基于选择的科室，将所述细菌培养记录J(c)_Y划分为在用户选择的送检科室内的送检的细菌培养记录J(d)_Y和不在检科室内范围内的送检的细菌培养记录J(d)_N。


5.根据权利要求2所述的统计方法，其特征在于，所述步骤S9包括：
S91、基于培养结果，将所述药敏试验记录K(a)_Y划分为培养结果是大肠埃希菌、肺炎克雷伯菌的药敏试验记录K(b1)_Y和培养结果不是大肠埃希菌、肺炎克雷伯菌的药敏试验记录K(b1)_N；
S92、基于药敏药物，将所述药敏试验记录K(b1)_Y划分药敏药物在亚胺培南、美罗培南、厄他培南、多尼培南、头孢噻肟、头孢曲松、头孢他啶、头孢呲肟的药敏试验记录K(c1)_Y，和进行其他药敏药物的药敏试验记录K(c1)_N；
所述步骤S10包括：
S101、基于培养结果，将所述药敏试验记录K(a)_Y划分为培养结果是粪肠球菌、屎肠球菌的药敏试验记录K(b2)_Y和培养结果不是粪肠球菌、屎肠球菌的药敏试验记录K(b2)_N；
S102、基于药敏药物，将所述药敏试验记录K(b2)_Y划分药敏药物为万古霉素的药敏试验记录K(c2)_Y，和进行其他药敏药物的药敏试验记录K(c2)_N；
所述步骤S11包括：
S111、基于培养结果，将所述药敏试验记录K(a)_Y划分为培养结果是鲍曼不动杆菌或铜绿假单胞菌的药敏试验记录K(b3)_Y和培养结果不是鲍曼不动杆菌、铜绿假单胞菌的药敏试验记录K(b3)_N；
S112、基于药敏药物，将所述药敏试验记录K(b3)_Y划分药敏药物在亚胺培南、美罗培南、多尼培南范围内的药敏试验记录K(c3)_Y，和进行其他药敏药物的药敏试验记录K(c3)_N；
所述步骤S12包括：
S121、基于培养结果，将所述药敏试验记录K(a)_Y划分为培养结果是黄金色葡萄球菌的药敏试验记录K(b4)_Y和培养结果不是黄金色葡萄球菌的药敏试验记录K(b4)_N；
S122、基于药敏药物，将所述药敏试验记录K(b4)_Y划分药敏药物在孢西丁、苯唑西林、甲氧西林范围内的药敏试验记录K(c4)_Y，和进行其他药敏药物的药敏试验记录K(c4)_N。


6.一种基于MapReduce及大数据统计同期检出多耐药例次数的装置，其特征在于，包括：
接收单元，用于接收用户选择的统计时间、科室，根据用户的身份信息确定用户的权限科室；
采集与判断单元，用于采集患者的转科信息B，判断所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：霍瑞，林建，陈春平，
申请(专利权)人：杭州杏林信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33