細菌耐藥監測數據處理系統技術方案

本申請公開了一種細菌耐藥監測數據處理系統，包括：數據獲取模塊，驗證錄入者身份信息之后獲取所需要上傳的數據；數據處理模塊，基于所獲取的數據對每一條數據中的字段進行分析，以形成具有容錯性的數據文件；數據分析模塊，基于預設的數據過濾方案以細菌類型作為主要的關鍵詞進行數據分析，生成數據分析報告。本發明專利技術的有益效果：數據通過系統上傳，可直接在線處理數據中存在的常見問題，無需人工操作，不僅可極大提升數據處理效率，亦可方便數據收集，此功能在成員單位數量越多越有優勢；采用人工智能技術，即在數據上傳的同時快速進行數據處理以及數據統計分析，實現數據的實時計算效果。計算效果。計算效果。

【技術實現步驟摘要】
細菌耐藥監測數據處理系統


[0001]本申請涉及細菌數據處理
，尤其涉及一種細菌耐藥監測數據處理系統。

技術介紹

[0002]現有細菌耐藥監測數據處理系統大多采用手工統計的方式，全球使用最廣泛的是世界衛生組織開發的“WHONET”軟件系統。通過手工設置實驗室配置文件、輸入數據、數據統計分析，實現細菌耐藥監測數據統計分析處理的目的。“WHONET”軟件統計功能的設置步驟包括分析類型及附加項、選擇要分析的細菌、要分析的數據文件、分析中包括的菌株信息以及數據輸出方式，如圖1。現有方法大多采用手工設置思路，其基本過程為：先手工導入數據、手工處理數據中的問題，前期預處理完成后再根據不同分析要求設置相關參數，然后由軟件進行數據匯總，完成分析過程。

技術實現思路

[0003]為了解決上述技術問題，本申請實施例提供一種細菌耐藥監測數據處理系統，提高細菌耐藥監測數據處理和結果統計分析的效率，并實現數據的共享。
[0004]本申請實施例提供了一種細菌耐藥監測數據處理系統，可包括：數據獲取模塊，驗證錄入者身份信息之后獲取所需要上傳的數據；數據處理模塊，基于所獲取的數據對每一條數據中的字段進行分析，以形成具有容錯性的數據文件；數據分析模塊，基于預設的數據過濾方案以細菌類型作為主要的關鍵詞進行數據分析，生成數據分析報告。
[0005]進一步地，所述數據處理模塊對數據進行預處理，包括數據代碼核對、剔除重復菌株、剔除方案不要求監測的菌株、刪除空白數據、自動補缺標本類型代碼以及審核少見即罕見耐藥表型菌株信息中的至少一種。
[0006]進一步地，所述數據處理模塊根據系統內置的藥敏試驗判斷標準，提取每一株細菌對每一種抗菌藥物的敏感性數據。
[0007]進一步地，所述數據處理模塊自動提取少見及罕見耐藥細菌，包括糖肽類抗菌藥物中介或耐藥的葡萄球菌屬、腸球菌屬和鏈球菌屬細菌，形成列表文件，并將之自動發送至用戶提交數據時填寫的email地址，提示數據復核確認。
[0008]進一步地，在數據復核確認之后，所述數據分析模塊將數據整理入庫，形成數據文件。
[0009]進一步地，所述數據分析模塊對細菌名稱、抗菌藥物名稱、標本類型名稱和抗菌藥物藥物敏感性試驗標準進行主要分析。
[0010]進一步地，所述數據分析模塊的分析包括：獲取排名前20位細菌株數數量及百分比；獲取所有細菌在不同標本中的分離株數數量及百分比，生成表格；
獲取不同標本來源所分離的每一種細菌的株數數量及百分比，生成表格。
[0011]進一步地，所述不同標本來源包括呼吸道、泌尿道、血液、腦脊液、傷口膿液、其他無菌體液和糞便。
[0012]進一步地，所述數據分析報告按照內設的格式要求，將統計分析的數據以圖和表格的形式進行展示。
[0013]本專利技術的有益效果：（1）數據通過系統上傳，可直接在線處理數據中存在的常見問題，無需人工操作，不僅可極大提升數據處理效率，亦可方便數據收集，此功能在成員單位數量越多越有優勢；（2）通過內置各種數據統計分析標準，快速對上傳的數據進行統計分析，并完成數據圖形和數據表格制作，極大提升數據統計分析效率，消除因不同人員統計而出現的人為誤差；（3）采用人工智能技術，即在數據上傳的同時快速進行數據處理以及數據統計分析，實現數據的實時計算效果。
附圖說明
[0014]為了更清楚地說明本申請實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0015]圖1是現有技術中傳統數據處理方法；圖2是本專利技術數據處理系統框圖。
具體實施方式
[0016]為使得本申請的申請目的、特征、優點能夠更加的明顯和易懂，下面將結合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，下面所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而非全部的實施例。基于本申請中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本申請保護的范圍。
[0017]下面結合附圖和具體實施例，進一步闡明本專利技術。
[0018]在本申請的描述中，需要理解的是，術語“上”、“下”、“頂”、“底”、“內”、“外”等指示的方位或位置關系為基于附圖所示的方位或位置關系，僅是為了便于描述本申請和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構造和操作，因此不能理解為對本申請的限制。
[0019]本申請涉及一種細菌耐藥監測數據處理系統，可包括數據獲取模塊、數據處理模塊和數據分析模塊。
[0020]數據獲取模塊用來驗證錄入者身份信息之后獲取所需要上傳的數據。
[0021]數據處理模塊基于所獲取的數據對每一條數據中的字段進行分析，以形成具有容錯性的數據文件，用戶上傳數據時，系統即同步開始進行預處理，對每一條數據中的字段進行審核，自動處理有問題的數據，處理的內容包括但不限于數據代碼核對、剔除重復菌株、剔除方案不要求監測的菌株、刪除空白數據、自動補缺標本類型代碼以及審核少見即罕見耐藥表型菌株信息等。
[0022]與此同時，數據處理模塊同步自動提取少見及罕見耐藥細菌，包括糖肽類抗菌藥物中介或耐藥的葡萄球菌屬、腸球菌屬和鏈球菌屬細菌等，形成列表文件，并將之自動發送至用戶提交數據時填寫的email地址，提示數據復核確認。在數據復核確認之后，數據分析模塊將數據整理入庫，形成數據文件。
[0023]數據分析模塊基于預設的數據過濾方案以細菌類型作為主要的關鍵詞進行數據分析，對細菌名稱、抗菌藥物名稱、標本類型名稱和抗菌藥物藥物敏感性試驗標準進行主要分析，生成數據分析報告。
[0024]作為一個具體的實施例，數據處理模塊根據系統內置的藥敏試驗判斷標準，提取每一株細菌對每一種抗菌藥物的敏感性數據。
[0025]數據分析模塊的分析主要包括：獲取排名前20位細菌株數數量及百分比；獲取所有細菌在不同標本中的分離株數數量及百分比，生成表格；獲取不同標本來源（包括但不限于呼吸道、泌尿道、血液、腦脊液、傷口膿液、其他無菌體液和糞便）所分離的每一種細菌的株數數量及百分比，生成表格。
[0026]最終，數據分析報告按照內設的格式要求，將統計分析的數據以圖和表格的形式進行展示。用戶在上傳數據完成后，即可快速獲得統計分析結果報告。
[0027]以上詳細描述了本專利技術的優選實施方式，但是本專利技術并不限于上述實施方式中的具體細節，在本專利技術的技術構思范圍內，可以對本專利技術的技術方案進行多種等同變換（如數量、形狀、位置等），這些等同變換均屬于本專利技術的保護。
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【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種細菌耐藥監測數據處理系統，其特征在于，包括：數據獲取模塊，驗證錄入者身份信息之后獲取所需要上傳的數據；數據處理模塊，基于所獲取的數據對每一條數據中的字段進行分析，以形成具有容錯性的數據文件；數據分析模塊，基于預設的數據過濾方案以細菌類型作為主要的關鍵詞進行數據分析，生成數據分析報告。2.根據權利要求1所述的細菌耐藥監測數據處理系統，其特征在于，所述數據處理模塊對數據進行預處理，包括數據代碼核對、剔除重復菌株、剔除方案不要求監測的菌株、刪除空白數據、自動補缺標本類型代碼以及審核少見即罕見耐藥表型菌株信息中的至少一種。3.根據權利要求1所述的細菌耐藥監測數據處理系統，其特征在于，所述數據處理模塊根據系統內置的藥敏試驗判斷標準，提取每一株細菌對每一種抗菌藥物的敏感性數據。4.根據權利要求3所述的細菌耐藥監測數據處理系統，其特征在于，所述數據處理模塊自動提取少見及罕見耐藥細菌，包括糖肽類抗菌藥物中介或耐藥的葡萄球菌屬、腸球菌屬和鏈球菌屬細菌，形成列表文件，并將之自動發送至...

【專利技術屬性】
技術研發人員：胡付品，尹丹丹，楊洋，丁麗，郭燕，韓仁如，吳湜，朱德妹，
申請(專利權)人：復旦大學附屬華山醫院，
類型：發明
國別省市：