Harrison向Sundermann展示了医疗保健相关传播增强检测系统检测到的潜在传染病爆发
信用:内森·兰格/UPMC 通过将机器学习与全基因组测序相结合，匹兹堡大学医学院和卡内基梅隆大学的科学家大大提高了医院环境中传染病爆发的快速检测，而不是传统的疫情跟踪方法
这一结果今天发表在《临床传染病》杂志上，它为卫生系统指明了一条途径，可以识别并阻止基于医院的传染病在其轨道上爆发，从而降低成本并拯救生命
“医院目前用于发现和阻止传染病在患者中传播的方法已经过时
这些做法在一个多世纪里没有显著改变，”资深作者李·哈里森说
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皮特医学院传染病教授和皮特公共卫生研究生院流行病学教授
“我们的流程可以检测到重要的疫情，否则这些疫情会在传统的感染预防监控雷达下传播
" 医疗保健相关传播的增强检测系统(EDS-HAT)将最近开发的负担得起的基因组测序与连接到电子健康记录中大量数据的计算机算法相结合
当测序检测到医院中的任何两个或更多患者具有几乎相同的感染菌株时，机器学习会快速挖掘这些患者的电子健康记录中的共性——无论是病床附近、使用相同设备的程序还是共享的医疗保健提供者——提醒感染预防专家进行调查并阻止进一步传播
通常，这个过程需要临床医生注意到两个或更多的患者有相似的感染，并提醒他们的感染预防小组，然后他们可以查看患者记录，试图发现感染是如何传播的
“这是一个令人难以置信的劳动密集型过程，通常依赖于忙碌的卫生保健工作者注意到患者之间的共同感染，”研究报告的主要作者亚历山大·桑德曼说
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皮特公共卫生学院临床研究协调员和博士生
“如果患者在医院的同一个单元，这可能会起作用，但如果这些患者在不同的单元，有不同的医疗保健团队，并且唯一的共享链接是访问一个手术室，那么在其他患者被感染之前发现疫情的机会就会大大降低
" Harrison和Sundermann装载了一个用于基因组测序的样本
信用:内森·兰格/UPMC 从2016年11月至2018年11月，UPMC长老会医院在全国范围内对一些通常与医疗保健获得性感染相关的选定传染性病原体进行了为期六个月的EDS-HAT，同时继续采用实时、传统的感染预防方法
该团队随后调查了EDS-HAT的表现
EDS-HAT在这两年中检测到99个类似感染的集群，并在65个集群中确定了至少一个潜在的传播途径
7%的集群
在同一时期，感染预防使用全基因组测序来帮助调查15起疑似疫情，其中两起揭示了与遗传相关的感染
如果EDS-HAT一直在实时运行，研究小组估计，一种传染病从一个病人到另一个病人的多达63次传播是可以避免的
这也将为医院节省多达692，500美元
在一项案例研究中，EDS-HAT发现了耐万古霉素屎肠球菌的爆发，并将其追溯到一项介入放射学程序，该程序涉及根据制造商说明进行的无菌造影剂注射
由于EDS-HAT检测到疫情，UPMC提醒制造商注意导致错误灭菌做法的说明
哈里森说:“在这种情况下，EDS-HAT将不同医院单位发生的看似不相关的患者感染之间的点连接起来，阻止了疫情的爆发，但也有可能防止其他医院发生类似的疫情。”
“这个例子概括了EDS-HAT的价值
" UPMC计划在UPMC长老会医院实时引入EDS-HAT，并期望这一创新在未来惠及其他感染预防和控制项目
最初的EDS-HAT主要关注耐药细菌病原体，不久将扩展到包括新冠肺炎在内的呼吸道病毒的测序
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