A Data Mining Study to Detect Acinetobacter baumannii Nosocomial infections from the Analysis of Clinical Microbiology

[[abstract]]院內感染的問題，在抗生素濫用的台灣，是一個重大的隱憂。細菌的多重抗藥性，讓平常與我們共存的細菌，變成可怕伺機感染的病源。微生物檢驗結果對院內感染的偵測很重要，但是檢驗結果的資料量相當龐大，一般難以在早期偵測出院內感染的發生。本研究的目的是利用資料探勘的方法，從臨床微生物檢驗結果中，挖掘出有效的院內感染關聯法則，作為醫院院內感染的偵測參考。我們以中部某醫學中心的鮑氏不動桿菌檢驗資料為例，運用其與院內感染發生的紀錄，利用卡方檢定與資料探勘的關聯法則，去挖掘與院內感染有關的因素。以卡方檢定來檢測住院病人的性別、年齡層、住院單位與院內感染是否有關。另一方面採用資料探勘的關聯法則，尋找住院病人的性別、年齡層、住院單位、藥物敏感試驗結果與院內感染的關聯法則。卡方檢定的研究結果顯示，以該醫學中心而言，住院病人的性別、年齡層、住院單位等因素與院內感染沒有關聯，另外所擷取出有關院內感染的關聯法則，發現對院內感染的偵測，相當具有參考價值