【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据分析，具体涉及一种围手术期患者感染预测模型及预测方法。
技术介绍
1、针对手术患者，加强围手术期感染控制可以防止患者在手术过程中感染病菌和病毒，减少术后感染风险，从而保障患者的健康和安全，现有的围手术期患者感染预测只是基于医生和护士的日常经验，没有一套科学合理的评估手段，因此，会造成如下问题：
2、1、针对手术环境，工作人员只是根据经验进行清洁或者消毒，没有办法有针对性地评估清洁及消毒效果，可能存在过消毒或者清洁的现象，造成医疗资源的浪费；
3、2、不同患者的体质、对药物的耐药性等有差异，但是，医生往往只是根据自身经验用药，并且倾向于最大程度地预防感染，而忽略了个体差异，造成轻症重药、药物滥用的情况出现，不利于患者的健康。
4、因此，急需要一套合理的围手术期患者感染预测机制，为感染控制提供决策支持，提高手术过程的安全性及用药的合理性。
技术实现思路
1、为解决现有技术中的问题，本专利技术提供一种围手术期患者感染预测模型，还提供一种基于...
【技术保护点】
1.一种围手术期患者感染预测模型，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的围手术期患者感染预测模型，其特征在于，所述围手术期患者感染预测模型还包括：
3.根据权利要求1或2所述的围手术期患者感染预测模型，其特征在于：所述临床信息包括患者的既往手术史、慢性病史、过敏史、患者的体征以及术前各类相关的检查指标，所述第一指标评价子模型根据所述既往手术史、慢性病史、过敏史，患者的体征以及术前各类相关的检查指标，获取对于感染相关的影响因子，并对各个影响因子打分，获得包括所有影响因子总分值的第一指标。
4.根据权利要求3所述的围手术期患者感染...
【技术特征摘要】
1.一种围手术期患者感染预测模型，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的围手术期患者感染预测模型，其特征在于，所述围手术期患者感染预测模型还包括：
3.根据权利要求1或2所述的围手术期患者感染预测模型，其特征在于：所述临床信息包括患者的既往手术史、慢性病史、过敏史、患者的体征以及术前各类相关的检查指标，所述第一指标评价子模型根据所述既往手术史、慢性病史、过敏史，患者的体征以及术前各类相关的检查指标，获取对于感染相关的影响因子，并对各个影响因子打分，获得包括所有影响因子总分值的第一指标。
4.根据权利要求3所述的围手术期患者感染预测模型，其特征在于：还包括修正模块：基于数据大模型及预测结果，设置各个影响因子的权重并迭代更新，获得第一指标的加权总分值。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：迟玮，郭文军，陈璐，王亚萍，欧阳平，刘美美，赵东升，练少铭，
申请(专利权)人：深圳市眼科医院深圳市眼病防治研究所，
类型：发明
国别省市：
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