刘阳

【摘要】    目的：大数据分析观察普外手术后切口感染的相关因素以及预防措施。方法：大数据调取我院收治的普外科手术切口感染患者作为本次的研究对象，共有1090例患者接受普外手术，108例患者出现感染情况，将对这些患者的手术切口感染因素进行研究与调查，讨论预防措施。结果：经过大数据观察后发现年龄≥60岁、性别：男、切口长度≥10cm、手术时间≥2h、住院时间≥7d以及切口类型均为导致患者出现切口感染的相关因素。结论：为了减少感染情况，需要做好术后清创引流，对老年患者加强照顾，并且对切口长度较大的患者精心照顾，以达到减少感染发生的目的。

【关键词】    大数据信息    切口感染    普外手术    因素与预防

大数据技术几乎应用于电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务乃至政府决策等各个领域[1]。大数据是指具有五大特点，分别是，数据量大、数据类型多样、数据生成和更新速度快、数据来源于现实世界以及高价值和低价值密度等[2-3]。大数据分析包括传统的机器学习、深度学习，是大数据的潜规则和潜在价值的一种方法。在实施数据分析时主要包括数据预处理、数据标注、数据特征选择、基于算法的数据分析模型、基于算法的数据检测模型、进一步反馈优化模型等过程，大数据技术在医疗领域的项目管理逐渐引起人们的关注[4-6]。临床中手术切口感染是非常常见的，在医院的感染防控工作中，手术切口感染预防是非常重要的，感染情况不仅会影响到手术的治疗有效性以及病患的预后情况，而且还可能导致患者出现并发症，严重将会导致患者死亡，造成医患纠纷[7-8]。……