《基於魯棒性原理的醫療決策系統品質與效率研究》是依託天津大學，由沈江擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於魯棒性原理的醫療決策系統品質與效率研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：沈江
- 依託單位：天津大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
國內外相關研究證明醫療決策系統的脆弱性是影響其品質與效率的關鍵性瓶頸問題，但關於脆弱性行為及其魯棒性應對方法的研究尚顯不足。本項目擬從複雜醫療決策系統角度，採用魯棒性原理研究決策過程知識獲取與傳遞規律，揭示知識推理的核心作用機制，建立基於魯棒閾值的判別準則群評價體系；研究CBR/RBR融合推理機制，定義融合酉空間及其動靜態結構，通過採用廣義信息熵、信息增益與互信息方法研究信息轉移代價及融合協調機制，在協同融合模式下，構建基於資源策略分離和衝突消解機制的CBR/RBR融合推理模型；基於干擾辨識和都卜勒分析方法，研究複雜醫療決策系統的誘導抑制機制、干擾靈敏度、系統容錯能力等脆弱性行為，構建干擾模型；從實證和可操作性角度，通過實證案例的計算比對，將理論和仿真結果套用於具體醫療決策分析中，並構建魯棒性知識融合決策工具集支撐平台，為實現我國醫療系統品質與效率整體提升提供決策支持、科學依據及理論指導。
結題摘要
在醫療過程中如何從管理科學角度減少可避免的不良事件的發生，保障患者安全性，提高醫療品質與效率一直是醫學理論界與實務界的重要研究課題之一。國內外相關研究證明醫療決策系統的脆弱性是影響其品質與效率的關鍵性瓶頸問題，但關於脆弱性行為及其魯棒性應對方法的研究尚顯不足。本項目從複雜醫療決策系統角度，採用魯棒性原理研究決策過程知識獲取與傳遞規律，揭示知識推理的核心作用機制，建立基於魯棒閾值的判別準則群評價體系；研究CBR/RBR融合推理機制，定義融合酉空間及其動靜態結構，通過採用廣義信息熵、信息增益與互信息方法研究信息轉移代價及融合協調機制，在協同融合模式下，構建基於資源策略分離和衝突消解機制的CBR/RBR融合推理模型；基於干擾辨識和都卜勒分析方法，研究複雜醫療決策系統的誘導抑制機制、干擾靈敏度、系統容錯能力等脆弱性行為，構建干擾模型；從實證和可操作性角度，通過實證案例的計算比對，將理論和仿真結果套用於具體醫療決策分析中，並構建魯棒性知識融合決策工具集支撐平台。本項目研究期間取得如下成果：已發表論文12篇，其中期刊論文9篇、會議論文3篇，國際刊物論文5篇、國核心心刊物4篇，SCI收錄3篇、EI收錄5篇；在投論文2篇，Temporal case matching with information value maximization for predicting physiological states投稿Information Sciences期刊，目前處於二審階段，“隨機干擾下基於證據鏈推理的多屬性診斷決策”投稿“系統工程學報”期刊，目前處於一審階段；國際會議特邀報告4次、分組報告3次；獲得實用新型專利授權1項、軟體著作權2項；待出版中文學術專著1部，書名為《醫療與健康決策支持》，已確定電子工業出版社出版；培養博士畢業生1人。本項目將“魯棒性原理”和“脆弱性行為”引入複雜醫療決策系統品質與效率的研究，並採用“魯棒閾值”解決CBR/RBR融合推理機問題，對已有研究成果中的科學問題的進一步提煉與完善，為實現我國醫療系統品質與效率整體提升提供決策支持、科學依據及理論指導。
