《基於人工神經網路模型的區域醫療聯合體績效評估研究》是依託復旦大學，由田文華擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於人工神經網路模型的區域醫療聯合體績效評估研究
- 依託單位：復旦大學
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：田文華
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
組建醫療聯合體有助於解決因資源配置不合理、居民無序就醫而導致的醫療資源浪費和醫療服務體系效率低下等問題，是深化醫改的重要舉措。對醫聯體的績效進行科學評估具有重要的現實意義和指導意義，但有關醫聯體績效評估的研究未見報導。醫聯體與單個醫療機構的運行方式存在較大差別，而且現有的對單個機構的績效評估方法主要依靠專家經驗來確定指標和權重，導致評價結果具有較大的主觀性和不穩定性，因而有必要探索更適合醫聯體特點的績效評估方法。本研究引入模擬人腦結構和功能的人工神經網路模型，其具有較強自學習能力和容錯能力的，可以確定輸入與輸出間的複雜數量關係，是一種在很多領域套用的先進評估工具。針對醫聯體的特點，在對醫聯體績效進行理論闡釋的基礎上，建立基於人工神經網路的醫聯體績效評價模型，並進行實證分析驗證，力爭在方法上進行突破創新，在實踐上為醫聯體績效評價提供指導性的建議，在套用上提供促進醫聯體健康發展的循證決策依據。
結題摘要
醫療聯合體（簡稱醫聯體）在深化醫改、最佳化資源結構、提升醫療服務體系整體效能方面發揮重要作用，成為推動公立醫療機構改變服務模式，構建分級診療體系的重要舉措。當前醫聯體研究，大多局限在組建方式和探索實踐等方面，理論研究不足，且鮮有醫聯體績效評估的報導。本研究主要內容： 首先，醫聯體及其績效評估的理論研究。系統論述了我國醫聯體發展歷史，將其劃分為雛形期、形成期和發展期三個階段，並對各階段特點進行總結和評述。依照區域跨度、聯合行為和合作程度三個維度，將醫聯體劃分為八種類型，對不同醫聯體的概念、功能和特徵進行分析，並對不同類型醫聯體績效評估進行靶向性分析； 其次，醫聯體績效評估模型構建和實證分析。套用“結構—過程—結果”模型、利益相關者分析、專家諮詢法和層次分析法等，建立區域縱向緊密型醫聯體績效評估指標體系，該指標體系中包含有7項一級指標、13項二級指標和32項三級指標。根據人工神經網路模型的基本原理，套用SIMCA-P和MATLAB軟體構建基於偏最小二乘—BP神經網路的醫聯體績效評估模型。以上海市2010-2015年11家區域縱向緊密型醫聯體為樣本，總計41個，進行實證模擬分析。參考模型仿真結果的醫聯體績效評分和SMART原則，制定上海市醫聯體績效評估的評分等級和標準，將醫聯體的評價等級劃分為優秀、良好、一般、較差四級, 進而判斷出當下上海市區域縱向緊密型醫聯體在此次績效評估過程中，13個等級為良好，28個等級為一般，評價等級為優秀、較差的數量為0。並提出針對性的政策建議包括：醫聯體內部治理結構有待進一步理順，醫聯體內信息化平台建設有待進一步完善。醫聯體內部應建立合理的分工協作機制，應加大對基層醫療機構的扶持力度。政府應加大對醫聯體發展的財政支持力度，應充分發揮醫保在醫聯體中的導向作用； 第三，開發了“基於PLS—BP神經網路模型的縱向緊密型醫聯體績效評估系統”軟體。本研究一方面豐富了我國醫聯體的理論研究，另一方面也在探索醫聯體績效量化評估方面取得了突破性進展。
