手术并发症的发生会影响医疗服务质量,威胁患者安全。运用科学的方法评估患者手术并发症的风险并预测其发生阶段,对于合理安排患者的术后护理和监控、提高医疗服务质量和保障患者安全具有重要意义。目前,利用统计学方法研究手术并发症时,无法进行全面的风险因素识别,利用可靠性方法进行研究时,没有考虑到一些风险因素的状态转移对于其发生概率的影响;其次,关于术后并发症发生阶段的研究主要依赖于医生的判断,其结果受到医生知识、经验等多个因素的影响,精确性难以保证,虽然有学者基于历史数据进行了定量化分析,得到了一些手术并发症的发生阶段,但研究结果面向整体患者,对于个体患者的适用性较弱。因此,本研究针对手术患者并发症发生的特点,基于故障树分析法,对并发症的风险进行建模与分析,并基于概率神经网络建立了手术并发症发生阶段的预测模型。并发症风险的建模与分析部分:首先基于多准则决策的方法识别出对于特定并发症具有影响的风险因素;其次根据疾病和手术类型构建出患者异质性的Fisher判别模型,对患者进行分类;之后面向特定手术并发症构建出故障树模型,对于存在状态转移的底事件通过马尔科夫方法调整其发生概率,最终计算不同类别患者顶事件即并发症的发生概率。预测并发症的发生阶段部分:首先对已经发生手术并发症的患者样本数据进行异质性指标的预处理,以得到特征向量,其次根据样本数据构建出概率神经网络拓扑结构,寻找异质性指标与发生阶段的映射关系,之后通过样本训练和效果测试来评估预测模型的准确度。论文利用提出的模型对腹腔镜下急性阑尾切除术切口感染这一并发症进行了风险分析和发生阶段的预测,结果显示,该模型可以根据患者异质性进行并发症的风险和发生阶段的个性化评估预测,与以往的风险评估和阶段预测模型相比结果的针对性和实用性更强,从而验证了模型的可行性和有效性。