《醫療與健康的數據分析與決策》是依託北京理工大學，由李金林擔任項目負責人的重點項目。
基本介紹
- 中文名：醫療與健康的數據分析與決策
- 依託單位：北京理工大學
- 項目負責人：李金林
- 項目類別：重點項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
對醫療健康服務領域的決策進行需求調研,發現患者行為偏好、行為模式，服務提供商服務的特性、趨勢，並對市場進行細分。建立基於患者滿意度的醫療服務質量評價體系，利用動態數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法分析醫療服務規模效率，藉此完成度量醫療服務質量、效率與公平的數據集成。在上述研究基礎上，討論基於雲計算的醫療健康數據資源整合與調度技術，並建立雲計算平台下患者行為導向的多維醫療與健康數據倉庫。進一步地，基於稀疏最小二乘支持向量機理論討論醫療風險的綜合評價問題，並以當前較敏感的醫患矛盾為切入點，建立基於決策樹和神經網路的醫德風險監測模型，並挖掘分析醫療保障體系中的欺詐現象。利用Markov模型和BP神經網路對醫療資源需求進行預測，研究線上最佳化醫療和健康服務商的資源配置問題，為醫療健康機構的智慧型化決策提供智力支持。
結題摘要
隨著“健康中國”國家戰略的全面實施，醫療健康正在成為人們關注的重點問題，如何藉助醫療健康數據分析提升醫療健康運作管理水平，成為醫療運作管理領域的熱點話題。研究醫療與健康的數據分析方法，並在此基礎上開發有效的醫療與健康運作最佳化模型，開展相應的理論、方法及套用研究，有助於提升醫療服務運作管理效率，提高醫療服務資源的使用效能，可以為醫療服務的有效實施提供系統的科學指導。本項目從運營管理的視角, 基於醫療與健康數據，綜合運用數據驅動和運作管理理論與方法，對醫療服務各個運作環節進行深入研究。研究工作分為5個方面：①從醫生、患者以及健康人群三個維度，挖掘影響醫生診斷行為、患者就醫選擇行為、健康人群健康行為因素，並對其進行綜合評價；②綜合考慮醫務人員工作壓力、醫生評價及患者特徵等多種因素，建立醫療服務質量、效率與公平的多維數據模型，提出相應的評價方法；③主導參與開發臨床科研大數據管理信息系統，為臨床醫生呈現所需的病歷資料，為醫療與健康管理提供決策支持；④提出以患者為核心的醫療風險評估與預測方法，為醫療服務機構風險控制與干預措施提供量化決策支持；⑤對醫療服務過程中的門診預約、手術室計畫調度、應急醫療服務設施選址、遠程醫療會診資源最佳化等醫療資源配置問題進行最佳化研究。項目的研究成果為醫療服務機構和相關管理部門提供了有效的醫療運營管理領域的數據分析方法和最最佳化建模理論，已經在醫療服務機構和相關管理部門進行了實際套用，提高了醫療資源運作效率，有助於對疾病的正確診斷、預防和控制，提高疾病的治癒率，提高患者的健康水平和就醫體驗。通過5年對項目的研究，項目團隊共發表學術論文88篇，其中被 SCI/SSCI收錄36篇，國家自然科學基金委管理科學部指定重要期刊論文20篇（其中A類16篇，B類4篇）。已完成專著《醫療資源配置最佳化與風險控制研究》的撰寫，並與科學出版社簽訂圖書出版契約。
