医院感染疾病诊断符合率低最大的问题存在于中文电子病历的分析，电子病历发展到今天，除了有部分的结构化数据，也包含大量的非结构化数据，既有规范的临床术语，也有不规范的自然语言。如何从电子病历中提取与感染症状相关的信息是本研究的重点。在疾病智能诊断和中文文本特征选择领域，基于单词在同类病人和异类病人间的分布情况，来实现疾病特征提取过程，并基于提取的特征利用SVM（支持向量机）实现疾病智能诊断。  

医院感染诊断智能机器人已应用到全国多家三甲医院，得到很多医院得认可。每天医院院感科只需花10-30分钟，把预警出来的医院感染病历核对完就可以进行其他的院感防控工作，大大的缩短了每天翻阅病历和筛查病历的时间。