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歷年稿件內容

*類別：	B組-微生物、病毒
* 姓名：	李傳博
投稿種類：	壁報
*中文投稿標題：	院內感染監控之商業智能系統建置
*中文作者姓名列：	李傳博、郭富美、李詩益、范秀琴、蘇家玉*
*中文服務單位：	臺北榮民總醫院病理檢驗部；台北醫學大學醫學科技學院醫學資訊研究所
*英文投稿標題：	A Novel Business Intellegence Model for Monitoring Nosocomial Infection
*英文作者姓名列：	Chuan-Po Lee, Fu-Mei Kuo, Shih-Yi Li, Hsiu-Chin Fan, Emily Chia-Yu Su*
*英文服務單位：	Taipei Veteran General Hospital, dept. of Pathology & Lab. Medicine; Graduate Institute of Biomedical Informatics, College of Medical Science and Technology, Taipei Medical University
* 投稿摘要：	在一次生理食鹽水污染造成的院內感染案件中，我們發現類似的案例有可能因為臨床微生物醫檢師對報告資訊的不連貫，或是人員的工作輪替而漏失了案件的發現。因此我們建立此系統，希望可以快速呈現菌種出現趨勢，提升人員對可能院內感染案例的警覺。資料收集 2013年 9月至 2015年 3月的細菌培養共 279,609份報告，計算每日菌種培養數平均值及標準差，以平均值加 1.28標準差(80％報告)建立每個菌種的警示閾值。統計得到日培養數最高的三個菌種分別為 Escherichia coli (18.5 ± 5.7)、Non-tuberculosis Mycobacterium (NTM) (12.9 ± 10.5)及 Pseudomonas aeruginosa (11.1 ± 4.7)。系統在每日的自動彙整作業中，判斷若有菌種報告數超出閾值，即以email通知相關人員。系統利用 Google chart 製作視覺化介面，可以選擇查看菌種分類，包括該菌的最近60次數量趨勢丶前一日培養列表丶一週內檢體類別分佈圖及病房發現數量直條圖；或查看病房分類，呈現一週內病房培養出的菌種與檢體分佈圖及各菌種發生案例數直條圖。建置後 2015年 4-5月的陽性菌種通報率平均為 30.7%；Escherichia coli、NTM及Pseudomonas aeruginosa的警示閾值與平均通報率分別為25株、83.6%，24株、24.5%及 17株、42.5%。臨床醫檢師每日發出大量的報告，但常常只看到資訊的片段，無法獲得連貫性的有意義資訊，此系統的建置即是希望能將每日的菌種培養結果即時彙整，並以視覺化效果呈現，讓感染管控人員很容易看出趨勢變化，提供更便利、有效的院內感染預警及監控。
*關鍵字1 ：	院內感染
*關鍵字2 ：	感染管控
*關鍵字3 ：	google chart
*關鍵字4 ：	視覺化
*關鍵字5 ：	商業智能
* 服務機關：
* 第一作者：	李傳博
* 身分字號：	*****60189
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