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医院感染与医院相依并存，随着现代医学的发展，传染源、传播途径和易感人群都发生了显著变化，使医院感染发生的影响因素复杂化，特别是近年来介入性诊疗方法的开展、放化疗以及滥用抗菌药物，导致细菌变异，耐药菌株增多，以及老年长寿人群增多，慢性疾病患者生存时间延长等均为医院感染发生的重要因素。影响医院感染的突出因素包括致死性的原发疾病、全身广谱抗菌药物的应用、切口引流、免疫抑制剂的应用、机械通气、免疫缺陷、留置导尿、长期住院、高龄等。因此，医院感染管理是现代医学发展中面临的重大难题，也是医疗质量管理的重要组成部分。随着人们对医疗质量和医疗安全的关注，医院感染管理能力与监控手段已成为衡量一所医疗机构管理水平、技术水平、医疗质量和医德医风的一个重要标志，医院应用网络系统、信息化管理方式是医院感染管理工作发展的必然方式。建立一个完善的医院感染监控与管理体系，有利于各方面相互协调、相互支持与合作，可以从根本上降低医院感染的发生率，预防医院感染的暴发流行，缩短患者病程和住院时间，减少患者的医疗费用和国家财政开支。长期的实践证明，建立和完善医院监控与管理体系，切实抓好医院感染监控与管理工作，对于提高医疗质量，增强经济效益和社会效益具有重要意义。
医院感染管理是现代医院管理的重要组成部分，是医疗安全的重中之重，也是当代临床医学、流行病学、卫生学和医院管理学的一个重要课题。随着现代医学理论和技术的发展，医院感染问题日益突出，它不仅严重影响医疗质量，增加患者的痛苦和负担，还成为了现代医学技术发展的桎梏，变成了突出的公共卫生问题。为提高医院感染管理工作效率与质量，引入的“信息化”先进管理模式，不但加速了医院感染学科的发展，还推动了医院的现代化建设。将计算机技术引入医院感染管理工作中，能解决医院感染统计中数据的复杂逻辑关系问题，简化工作流程，减轻专职人员工作压力，把更多精力和时间用在控制医院感染工作上。利用计算机终端、局域网和互联网技术，建立医院感染监测系统是国内外医院感染专业研究领域内的热点问题之一。在国内已有一些大型医疗机构在医院感染管理工作中纷纷引入计算机管理技术，如湖南湘雅医院、北京协和医院、解放军总医院、解放军304医院、浙江省人民医院等。
医院感染监测包括医院感染病例监测、环境卫生学、消毒灭菌效果监测、手卫生监测以及职业暴露监测。医院感染发病率是医疗机构医疗护理质量和安全的一项重要指标，监测是发现医院感染患者及其危害因素，评价感染控制效果必不可少的首要步骤，监测本身也是降低医院感染的有效过程。其最终目的是减少医院感染及医院感染造成的损失。医院感染监测系统可以掌握医院感染发病率、感染部位分布、感染科室分布、高危因素、病原体特点及耐药性等，为医院感染控制提供科学依据。随着目前微生物和感染疾病种类的逐渐增多，传统的医院感染管理方式已经无法适应当前的感染管理工作，所以必须要进一步应用信息化技术，从而实现对院内所有感染病例的全程监控，同时还能够对即将暴发的感染性疾病做出风险预警，从而提高整体医院医护人员对感染疾病的重视，降低医院感染事件的发生率。
为了全面地控制医院感染的发生，世界各国，首先是在西方发达国家开始有组织地开展医院感染监测活动。美国于1963年召开医院感染学术会议，建议用流行病学方法建立医院感染监测系统，并强调了对医护人员教育的重要性。20世纪60年代末，美国疾病预防控制中心（美国CDC）组织了8所医院参加的医院感染监测试点。取得基本经验后，美国于1970年召开了第一次医院感染国际会议，重点探讨医院感染监测的重要性。同年，美国开始建立院感监测网络系统。国际上对感控科很重视，为其人员配备也考虑良多。1974年，美国疾病控制预防中心主持开发了国家医院感染监测系统，以监测医院感染的发生及相关的危险因素和病原体。该系统一直致力于应用统一的医院感染病例的收集方法和感染率的计算方法，建立全国医院感染发生率的数据库，用于衡量医院内各专业科室及医院间感染防控水平。国外倾向于将医院感染信息系统与其他学科融合，如利用Twitter和急诊科数据推测哮喘人群数量等。1999年，美国疾病预防与控制中心和国内公共卫生合作伙伴共同推出三个具有时间敏感性的公共卫生疾病监测系统：公共卫生实验室信息系统、国家食源性疾病监测分子分型网络、疫苗不良事件报告系统。2005年，美国疾病预防与控制中心将医院感染监测系统（NNIS系统）与透析监测网（DSN）、国家医务人员监测网（NaSH）3个监测系统进行整合，形成了国家医疗安全网（National Healthcare Safety Network，NHSN），参与医院感染监测的医疗机构也从20世纪70年代的10余所医院增加到2007年的923所。2021年底，约38 000家医疗机构借助国家医疗安全网监测医院感染，目前的参与者包括急症护理医院，长期急性护理医院，精神病医院，康复医院，门诊透析中心，门诊手术中心和疗养院。预计未来几年，其他类型参与设施数量将继续增长。
2018年由美国CDC资助州级计划，以监测、预防、应对和控制医疗保健相关感染（healthcare associated infections，HAI）和抗生素耐药性（Antibiotic resistance，AR）病原体。为了提高其有效性和可持续性，这些计划发展合作伙伴网络，合作伙伴网络通过利用合作伙伴的资源、专业知识和影响力来防止医疗保健相关感染和抗生素耐药性病原体，从而最大限度地提高HAI/AR计划的技术和运营能力。在2018年10月至2019年6月的例行工作期间，美国10个州的多个医疗监测网和实验室网络加入合作伙伴网络，定期提供当地的感染数据。2021年，美国CDC建立国家抗生素耐药性实验室网络（AR实验室网络），覆盖50个州的实验室、七个区域实验室和国家结核病分子监测中心（国家结核病中心），并与超过38个国家开展合作，地方社区医院通过AR实验室网络提供的监测服务，检测院内的威胁，防止耐药菌的传播。2021年12月，美国CDC宣布，它已向全球近30个组织拨款2 200万美元，通过建立两个新网络——全球医疗行动网络（全球医疗行动网络（Global Action in Healthcare Network，GAIHN）和全球抗菌药物耐药性实验室响应网络来对抗耐药菌和其他公共卫生安全威胁。以上两个新的网络，加上其他的短期研究项目，将连接全球50多个国家，建立高效的感控网络以更快地发现和应对抗菌药物耐药性、新型冠状病毒感染等威胁。
20世纪90年代，法国、英国、德国、加拿大、澳大利亚等发达国家分别在美国之后建立了各自的医院感染监测系统，在医院感染的预防与控制工作中发挥了积极、有效的作用。
为了在不同的医疗机构和区域间实现有意义的医院感染数据比较，必须在监测系统中建立标准化的病例诊断标准和监测方法。只有当各医疗机构采用同样的病例定义和监测方法时，不同医疗机构间医院感染发生和控制的水平才具有可比性。1988年，美国CDC制定并发布了用于NNIS系统的医院感染定义和监测标准。由于临床诊断技术的迅速发展和监测经验的逐渐积累，美国CDC专家组在1992年对其做了进一步的修订。1995年，德国国家医院感染监测中心，为方便让国内的医院可以使用相同的标准和方法来统计院内感染和多重耐药病原体病例数，并能够计算出可比较的感染率，依照美国国家医院感染监测系统建立医院感染监测系统（Krankenhaus Infektions Surveillance System，KISS）。由于此时在美国NNIS非常成功，很多其他欧洲国家都想效仿美国CDC建立国家医院感染监测系统。1995年，加拿大公共卫生署（Public Health Agency of Canada）传染病与感染控制中心和国家微生物实验室（National Microbiology Laboratory，NML）共同建设院内感染监测系统，系统收集医院感染数据、微生物耐药数据和医院抗菌药物利用率，系统使用NNIS系统的病例诊断标准，识别医院潜在风险因素并评估具体干预措施，以提高加拿大急症护理医院的患者护理质量。欧洲疾病预防控制中心（European Centre for Disease Prevention and Control，ECDC）在2008年建立了欧洲疾病监测系统（healthcare associated infections-Net，HAI-NET），通过整合成员国传染病、抗菌药物消耗及全基因测序等方面的公共卫生数据，实现了欧洲范围内疾病预防相关数据的整合与共享。受NNIS影响，法国、英国等国家的医院感染监测系统，均采用了NNIS系统对医院感染的定义。国家医疗安全网监测网络建立后，对NNIS原有的医院感染定义和监测标准做了修订，并于2008年发布了对急性病诊疗机构（acute care setting）医院感染监测的定义和标准。2015年国家医疗安全网（NHSN）使用2015年更新的国家基线和风险调整模型计算的感染特异性标准化感染率（standardized infection rate，SIR）统计了国家医院相关感染率并和历史标准化感染率进行比较，新感染率风险计算方法适用于标准国家医疗安全网定义，用于中心静脉导管相关血流感染（central catheter associated bloodstream infections，CLABSIs）、导管相关尿路感染（catheter related urinary tract infections，CAUTIs）、呼吸机相关性肺炎（ventilator associated pneumonia，VAP）、手术部位感染（surgical site infection，SSI）、实验室识别（laboratory identification，LabID）和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（methicillin resistant Staphylococcus aureus，MRSA）感染事件。
在医院感染定义和监测方法标准化的前提下，不同医疗机构医院感染的发生率仍会受到疾病严重程度、医疗设备、医院环境等多方面因素的影响。为了提高不同医疗机构间数据比较的价值，NNIS系统按临床科室和解剖部位（新生儿按出生体重）进行分层。在比较某种医院感染的发生率时，以感染病例数作为分子，以某种操作或设备使用天数作为分母，从而最大程度地消除了混杂因素的影响。对于手术切口部位的感染，NNIS用危险指数进行分层分析，以校正手术患者基础疾病、手术切口部位污染程度和手术操作持续时间的影响。
最初，NNIS建立了4个监测模块，即全院综合性监测模块（hospital-wide surveillance component）、成人和儿科重症监护病房监测模块（adult and pediatric intensive care unit surveillance component）、高危新生儿监测模块（high risk nursery surveillance component）和手术患者监测模块（surgical patients surveillance component）。参与NNIS的医疗机构可以选择1个或多个模块的内容，按照NNIS的定义和指导方案进行1个月以上的医院感染监测。
然而，全院医院感染监测在占用大量的时间和资源的同时，却无法对所有影响因素进行危险度分层或调整，不能实现医院、区域或国家间医院感染水平的比较。鉴于此，在已经了解全国医院感染发生率和危险因素的前提下，部分专家于20世纪80年代提出了选择性地进行全院综合性医院感染监测，部分医疗机构由于自身资源限制和监测重点等问题，不再进行全院综合性医院感染监测。1999年，NNIS系统取消了全院医院感染监测模块，将监测的重点转移到重症监护病房和抗菌药物应用与耐药性（antimicrobial use and resistance）监测。Klevens等对1990—2002年美国1 737 125例医院感染病例信息的分析结果显示，尿路感染占32%，手术切口部位感染占22%，肺炎占15%，血流感染占14%，共占医院感染的83%。其中近24.57%的医院感染病例发生在重症监护病房。因此，在NNIS和国家医疗安全网的报道中，导管相关性感染（包括尿管、中心静脉导管和气管插管），手术切口部位感染，高危新生儿感染及抗菌药物使用情况均成为监测的重点。2008—2010年期间，国家医疗安全网新增中心相关血流感染、手术部位感染等监测模块。到2015年，国家医疗安全网基于新的感染率标准在重症监护病房加入了新生儿重症监护治疗病房监测模块，监测的重点模块随国家医疗安全网统计的标准化感染率变化而调整。自2014年起每年国家医疗安全网都会在国家和州HAI进展报告更新中心静脉导管相关血流感染（CLABSIs），导管相关尿路感染（CAUTIs），呼吸机相关性肺炎（VAP），手术部位感染（SSI），耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）感染事件和艰难梭菌事件的数据。
根据各自的国情，欧洲其他发达国家均在医院感染监测系统中有针对性地开发本国的医院感染监测模块。英国的监测系统创建于1996年，由医院获得性病原体、尿管相关性尿路感染和手术室感染3个子项目组成。成立于2000年的ICNet公司组织研发的医院感染案例管理与监控软件，受到英国国民保健署（National Health Service，NHS）推荐，英国已有＞80个医疗机构参与其中。该监控软件包括了患者基本信息、感染控制过程、感染病原体、疫情、感染控制医师信息、感染场所历史记录和手术切口部位监控，共7个模块。德国国家医院感染监测系统（Krankenhaus Infektions Surveillance System，KISS），感染监测模块包括重症监护病房、新生儿重症监护治疗病房、手术患者及骨髓/造血干细胞移植患者4个监测内容，医疗机构自愿参与该系统。加拿大建立的国家医院感染监测系统包含有手术部位感染监测、微生物抗菌药物监测、耐药菌感染监测。澳大利亚医院感染标准化监测系统与医院信息系统建立了良好的连接，直接通过网络收集医院感染的资料，在实现实时监控的同时节省了大量人力资源。
随着医院感染监测的深入开展和大规模应用，医院感染的相关干预措施也被不断应用到实践当中。在参与的NNIS医院中，自1990年以来，血液感染率下降了30%以上。同样，在参与的NNIS医院的高危患者中，手术后的伤口感染减少了60%。为了评价医院感染监测及干预措施对医院感染控制的效果，美国30年前开展了一项针对NNIS系统的“医院感染控制效果研究”（Study of the efficiacy of Nosocomial Infection Control，SENIC）。该研究旨在确认医院感染监测和控制计划是否降低了医院感染的发生率，进而描述医院感染发生的真实情况，探索医院感染监测对医疗机构感染发生率的影响。该研究结果显示，1970—1976年，参与医院感染监测及相关干预措施的实施（包括配备1名经验丰富的感控医师、每250张床配备1名感控护士、定期开展活动、按要求规律上报数据）的医疗机构，医院感染发生率平均降低了32%，而未进行监测的医疗机构医院感染发生率则增加了18%。该研究结果证实了医院感染监测本身就是一个有效的干预过程，不仅是降低医院感染发生率的过程，也是对临床及相关工作人员医院感染知识进行持续培训的过程。对德国参与KISS系统＞3年的医院感染监测数据进行分析后发现，与第1年相比，参与监测第3年的呼吸机相关性肺炎感染发生率由11.2每1 000个呼吸机使用日下降为8.0每1 000个呼吸机使用日，而导管相关血流感染发生率则由2.1每1 000个导管使用日下降为1.9每1 000个导管使用日。这些研究结果也说明，医院感染监测本身就是一个有效的干预过程，是对临床及相关工作人员医院感染知识的持续培训过程。
2014年美国国家医疗安全网国家层面报告监测结果显示国内医院几乎所有感染都显著下降，中心静脉导管相关血流感染（CLABSI）和腹部子宫切除术SSI感染率下降最为明显，但导管相关尿路感染（CAUTI）比上一年有所增加，这表明迫切需要进一步的预防工作，持续的感染监测预防工作对于改善患者安全至关重要。2016年，国家医疗安全网对美国国内医院感染率进行了一次调查，旨在通过标准化感染率变化来寻找疾病和细菌的感染趋势，结合了疾病控制和预防中心使用的其他来源的数据，反映了国家多年来在消除医疗保健相关感染（HAI）方面取得的进展。统计报告显示，在美国全国范围内，2008—2016年，CLABSIs下降了约50%，CAUTI在过去几年中稳步下降、手术部位感染率下降25%。国家医疗安全网预测2020年医院整体感染率会再次下降25%。但由于新型冠状病毒感染疫情影响，2020年国家医疗安全网国家感染报告显示几乎所有感染都有不同程度地增加，其中重症监护病房增幅最大，相比去年感染率约增加65%。2020年由于COVID-19大流行，世界经历了前所未有的挑战，影响了医院医疗保健相关感染的监测和发生率报告。世界各地医院的住院率比平常更高，这场疫情暴露出感控和系统设备的短缺，也导致监测活动减少。
比较而言，欧美发达国家的医院感染监测系统走在了前列。医院感染监测系统主要是整合在医院的医院信息系统上，通过监控某个地区，如各个省市、州的医院中发生医院感染患者的医疗情况（疾病进展、医疗费用、治疗方案、预后情况等），对可能发生疫情的区域设立警报系统，并可快速采取控制措施，这主要是依赖于大量临床数据库资料的积累。如美国的监测系统内容丰富、功能强大，包括感染病例识别、临床预警、感染控制、抗菌药物使用、细菌耐药性等诸多方面，数据采集、统计、分析、处理等实现了高度的自动化、实时性。但同时存在操作复杂、价格昂贵等问题。英国的ICNet公司系统则体现了操作简便、实用性强、价格低廉等特点，被英国卫生部推荐使用，并且已在英国本土和英联邦多个国家的医院推广，取得了良好应用效果。
我国医院感染监测起步相对较晚，在20世纪80年代中后期才有了可喜的开端，随后不少医院相继研制出了自己医院的单机版软件，但标准很难统一。
在原国家卫生部医政司的领导下，1986年成立了全国医院感染监控网，由原中国预防医学科学院流行病研究所牵头，全国9个省市16所医院加入了医院感染监控网。1990年，医院感染监控网扩大到全国28个省、自治区、直辖市的103所医院，直至1994年扩大到134所医院。尽管全国监控网成员不断增加，但尚未开展监控网的信息化管理。1994年，浙江大学第二附属医院研制了“医院感染网络管理系统”，对全省医院感染管理问题展开调查研究，并建立了全省医院感染监控网。
1998年6月，卫生部委托中南大学湘雅医院负责全国医院感染监控网的业务管理工作。1999年2月，湘雅医院研制了“医院感染管理计算机系统”，主要应用于全国医院感染监控网的一些成员医院。经过了不断地摸索与改进，已进行了三次改版。1998年10月，由北京304医院研制开发的“医院感染监控管理自动化软件”开始在全军医院推广使用。
2001年，卫生部为了提高医院感染计算机监测管理水平，将湘雅医院的“医院感染管理计算机系统”在全国医院感染监控网全面推广，推动了医院感染实行计算机管理的工作。随后，监控网各家医院陆续引进了该系统。但是该系统并不是一个网络版管理软件，仅仅是单机版应用软件，医院将监测结果通过电子邮件方式发回培训基地，所以实际上并未真正实现全国计算机联网。
近年来，随着医院信息系统（hospital information system，HIS）在我国医疗机构的广泛应用，在医院的诊疗、检验和收费等环节均实现了信息联通和资料共享。有的医院为了满足自己的需求，将医院感染监测系统与HIS整合，自行开发适合自己医院情况的小型局域网管理软件和具有目标监测功能的监测软件，基本功能包括患者基本信息、医院感染信息、环境卫生学监测、手术情况、抗菌药物使用情况、病原学监测、相关危险因素分析、医疗锐器伤监测、流行暴发预警、综合性统计分析和医院感染监测质量评估功能。
在提高了数据的准确性的同时，也减少了感染控制人员的工作量，使医院感染管理人员在及时了解医院感染相关信息并采取有效的处理措施方面得到了增强。多个省市和医疗机构开发了区域性的医院感染监控系统，利用前瞻或回顾性的研究方法监测住院病例医院感染的发生情况。但大部分未能实际自动数据上报，及时性和预警功能比较薄弱，基本上处于半自动化的医院感染区域化监测阶段。国内目前与感染管理相关的信息系统大致可以分为两类，第一类是平台系统，如国家感染暴发报告系统，非国家感染管理质量控制信息系统、国家医院感染监测直报系统、医院感染办公平台等；第二类是院内监测系统，如购买相关公司开发的医院感染管理系统和医院自行开发的医院感染管理系统，可以利用智能手机、IPad等移动设备和互联网实现部分医院感染管理功能。
2010年底，由中国人民解放军总医院与杭州杏林信息科技有限公司研发的“医院感染实时监测系统（RT-NISS）”正式面市。此系统是解放军总医院依据《医院感染诊断标准》和《医院感染监测规范》等各种法规、指南，在自身开展了多年回顾性调查的实践经验基础上，总结制定医院感染病例或可疑医院感染病例的筛查策略和医院感染暴发事件预警条件。依托医院HIS、LIS和放射信息系统（RIS）等，利用J2EE、AJAX技术开发了“基于HIS的医院感染实时监测预警干预系统”，该系统在Oracle10.0数据库和Tomcat6.0运行环境上，实时采集医院感染相关临床数据（包括检验结果、临床体征、医嘱、手术记录等），实现对患者从入院到出院的全过程感染信息追踪和实时医院感染监测预警及感染暴发预警。同时，根据设定的感染危险因素组合条件，进行数据比对和分析，自动筛查出医院感染可疑病例供院感专职人员判断，同时，利用系统的交互平台，将院感专职人员确定的疑似病例推送给临床医生，进行感染病例的确诊，从而形成确诊病例。确诊后的病例另行存储和统计分析，同时自动生成医院感染报表。对可疑病例、确诊病例和暴发事件，院感专职人员可通过网络信息提醒临床医师，并采取相应的干预措施。该系统大大节约了院感专职人员筛查病例的时间，既能全面把握全院的感染情况，又有精力对医院感染的重点科室进行感染控制行为干预，不仅提高了医院感染监测效率和准确性，而且从根本上改变了医院感染管理专职人员的工作模式，通过互动平台的构建院感专职人员与临床医生的沟通渠道，使专职人员能够及时与临床医生沟通，了解和判断疑难病例的感染情况，提高了系统的病例诊断灵敏度与准确性。通过给医生针对性的干预控制方案进行实时干预，强化了过程监控，实现了感染预防控制“关口前移”，同时，反馈评价系统记录临床医生的感染病例上报（确诊情况），干预措施执行情况，促使医生积极参与到感染防控工作中来。
2016年，中国医院协会医院感染管理专业委员会组织了专项调查课题，共有14个省（含军队）190家医疗机构参与调查，经统计有87家的医疗机构仍使用手工统计上报院内感染病例，其余医疗机构采用信息化手段监测。调研结果显示统计的所有医疗机构中有70家不依赖临床上报，2012年是国内医院感染管理信息化监测的分水岭，共有93家医院从2012年开始使用信息化主动监测，约占50%。从2016年开始，医院感染信息化监测发展迅速，发展至2021年，我国已有半数以上医疗机构可以实现临床感染病例信息化上报，其中部分医院搭建了医院感染实时监测系统，实现24小时全天候动态监测。2017年国家卫生和计划生育委员会发布卫生行业标准《医院感染管理信息系统基本功能规范》，指出医院感染信息化是对医疗机构医院感染管理的最基本要求，必须达标。2019年国家卫生健康委员会发布国卫办医函〔2019〕480号文件，对监测和信息化监测提出了更高要求，其中第四项指示国内医院开展主动监测，及时评估，降低潜在感染风险，建立并实施基于风险评估结果开展感染高危人群筛查的工作机制。2021年国家“十三五”科技创新成就展报告指出，中国应对新发突发传染病能力不断提升，形成60小时内对未知病原体有效识别和分析能力，实现24小时内对已知300余种人类致病性病原体的检测和确认；建立、优化和整合了10种分子分型溯源技术，涵盖55种重要和新发传染病病原体，实现在48小时内完成病原体的分子分型及基因组学溯源分析；构建“国家-省-市-县”四级病原体分子分型监测示范网络，完成150多起公共卫生事件的病原学分析和风险研判。2021年11月，中国疾病预防与控制中心全球疫情数据分析和风险评估平台运行上线，平台以新型冠状病毒感染疫情为突破口，实现以“数据智能辅助全球疫情防控决策”为目标，根据全球各国政府、国际组织、非政府组织、大学科研院所等权威机构对外公布的多维度海量新型冠状病毒感染相关数据，进行实时采集、核查、筛选和整合，实现标准化、可视化、关联化和模型化等综合分析利用，为开展常态化全球新型冠状病毒感染疫情监测提供技术支撑，为专家学者开展科学研究提供数据保障。
目前，大多数医院建立了医院感染信息化系统，实现了实时、主动的医院感染信息化监测，借助信息化手段进行了实时高效的监测工作，但国内感染管理信息化建设相比欧美国家仍有不足。新型冠状病毒感染疫情暴露出了医院感染监测的问题，如抗菌药物过度使用、干预措施落实不到位、未能及时预警患者感染多重耐药菌等，从医疗机构的角度看，在我国现有的医疗体制下，患者按照诊疗项目支付住院费用，医院感染的发生不会影响患者选择医疗机构的取向和医疗机构的收入。从卫生行政部门的角度看，由于缺乏专业知识和衡量指标，卫生行政部门难以对医疗机构的医院感染管理水平进行判断和监管。面对突如其来的医院感染暴发事件，要求各级卫生行政部门“加大对医疗机构的监管力度”则显得无的放矢。但未来仍需要医疗机构领导更加重视感控信息化建设、增加监测设备投入，没有信息系统的预警，就不能及时发现感染隐患或风险，无法将防控的关口前移。
近年来人工智能技术飞速发展，作为近年来科技发展的核心技术之一，它在各领域的应用越来越广泛，在医院感控领域应用的先进性也逐渐凸显。习近平总书记主持召开中央全面深化改革委员会第十二次会议时也强调，要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好地发挥支撑作用。同时COVID-19疫情防控的实践证明，人工智能及相关技术的效用正加快显现。
人工智能在医疗感染事件应急管理中的应用覆盖面广，基本涵盖预警、监测、应对、防控等多个环节。国卫办医函〔2019〕480号通知提出建立并实施基于风险评估结果开展感染高危人群筛查的工作机制。通过主动监测，及时发现感染散发病例、感染聚集性病例和感染暴发，持续改进感控工作。应用大数据分析技术，构建医院感染风险识别模型是早期预警和精准干预的前提条件，医院感染事件容易造成大规模传播，同时也具有突发性的特点。如果在感染事件暴发后的传播过程中没有采取到位的防护干预措施，还容易造成更严重的聚集性感染。而人工智能技术表现出来的特征和新趋势，包括深度学习用于大数据快速处理与深度挖掘、人机协同辅助人类完成高危重复性工作、复杂系统建模与情景模拟为防控决策提供支撑等，能够满足医疗感染事件应急处理中所需的快速性、及时性以及综合协调等多项要求。基于人工智能的感染防控系统，可以实现在一线医生还没有意识到问题时，提前系统性地看到细菌感染的潜在全局风险，并能自动分析疑似感染者是否来自同一个科室或病房，迅速给出预警和处置建议，预测感染的发展趋势与传播途径，在传播初期进行有效地控制和阻断，降低传染病传播风险，将人工智能融入医院感染管理信息化系统中可有效提升医院感染防控能力，同时也能显著节约医疗卫生服务运行成本。
人工智能+大数据技术为医院感染管理信息化发展带来了新的契机，特别是在感染暴发事件提前预测和应急处理中，相信人工智能和大数据未来会助力医院感染管理领域的长足进步。
（索继江 刘运喜 邢玉斌 杜明梅 霍 瑞）