医联网:新时代医疗健康模式变革与创新发展

医联网是互联网扎根于医疗健康体系中诞生的衍生物,其建设发展符合互联网的价值演变规律,正在经历从技术性向平台性、资源性转变,加快推动院内-院外、线上-线下的资源整合与协同,并正在引发医疗健康行业发展范式和服务体系的重大变革.在梳理智慧医疗发展现状及主要挑战的基础上,提出了医联网的定义,指出了其泛连接性、超时空性、强连续性、高安全性和高可及性等主要特征,并探究了医联网的发展形态和模式变革.最后,提出了医联网构建和医联网环境下的数据治理、服务协同、全流程监管等领域的关键科学问题,以期指引新时代医疗健康模式的变革和创新发展.     

面向不确定多属性决策问题的范例检索算法研究

将不确定多属性决策问题转化为不确定性多属性范例的检索问题,利用范例推理方法获取最相似范例作对目标决策问题的近似解,通过范例修正缩短该近似解与目标决策问题解之间的差距直至完全一致.文章系统地提出了适合于不确定多属性问题检索要求的范例检索算法(RA-UMDM),重点研究了范例聚类、用基于梯形模糊集和改进的欧氏距离检索算法分别解决范例中模糊概念属性、区间特征属性的相似度计算问题.将该方法应用于两家医院临床辅助诊断决策过程求得了较为准确的解,并且基于范例库对RA-UMDM法的有效性、准确度、效率等进行了实验,结果表明该方法能够满足不确定多属性决策问题的检索要求,检索速度较快、质量高.     

基于资产池的国有商业银行不良资产处置模型

我国国有商业银行大量不良资产的累积已成为沉重的历史包袱,为此政府成立了四家资产管理公司,专门处置国有商业银行的部分不良资产.随着政策性不良资产的处置工作逐渐完成,新型业务的逐渐展开,原资产管理的模式已无法满足业务需求.本文引入资产池的概念,构建了新的资产处置模型,并详细分析了资产处置的概要模型、业务模型和处置流程.该模型以现代信息技术为支撑、以资产为核心、以资产处置为主导,通用性强,具有普及应用价值.     

招聘服务供应链中广告合作模型研究

招聘和求职是人才市场上需方和供方之间的博弈过程。鉴于招聘企业与求职人才均无法充分知晓对方的需求信息，招聘网站服务商应运而生。本文引入网站简历适配度参数，构建网站服务商和招聘企业之间的广告合作模型，预测招聘企业、服务商和服务供应链期望效用。招聘企业可选定一个或几个网站服务商构建长期合作的招聘服务供应链，通过合作发布招聘广告的形式，吸引求职人才投递简历，提高招聘效果。研究发现，网站广告效应越大，越便于求职人才投递简历，招聘效用越大；网站简历适配度越大，人才简历量越多，招聘效用越大。预先确定广告赠送率或职位价格，可预测另一参数及其对应的招聘效用。通过案例研究，本文方法成功帮助一家招聘企业选定两个理想的网站服务商构建长期合作的并联招聘服务供应链。实践证明本文广告合作模型具有良好的应用价值。     

医联网:新时代医疗健康模式变革与创新发展北大核心CSCDCSSCI

医联网是互联网扎根于医疗健康体系中诞生的衍生物,其建设发展符合互联网的价值演变规律,正在经历从技术性向平台性、资源性转变,加快推动院内-院外、线上-线下的资源整合与协同,并正在引发医疗健康行业发展范式和服务体系的重大变革.在梳理智慧医疗发展现状及主要挑战的基础上,提出了医联网的定义,指出了其泛连接性、超时空性、强连续性、高安全性和高可及性等主要特征,并探究了医联网的发展形态和模式变革.最后,提出了医联网构建和医联网环境下的数据治理、服务协同、全流程监管等领域的关键科学问题,以期指引新时代医疗健康模式的变革和创新发展.     

医疗健康大数据驱动的知识发现与知识服务方法

知识服务是提升我国医疗健康服务机构管理决策水平和提高资源利用效率的重要手段,在促进医疗健康资源整合和实现分级诊疗过程中具有不可替代的重要作用,关乎14亿人民健康福祉。由于我国现阶段优质医疗资源总量不足、分布不平衡,导致医疗健康管理和服务水平难以满足不断增长的高质量医疗健康服务需求。针对该突出矛盾,本文在界定了基于“资源观”的新时代医疗健康大数据概念的基础上,提出了医疗健康大数据驱动的知识服务方法论,包括医疗健康案例知识的组织与动态更新方法,医疗健康推理知识的生成与发现方法,以及考虑综合效用和多样性的医疗知识服务推荐方法,并将所提方法论应用于某三甲医院医疗集团的案例实践,结果表明医疗健康大数据驱动的知识服务方法提高了优质医疗资源的利用效率、基层医院的接诊能力、医疗机构的管理决策有效性,提升了患者的满意度,有力促进了智慧医疗和分级诊疗政策落地。     

含非连续性信息多属性案例中的决策知识发现方法

医疗决策案例中非连续性属性信息大量存在,含该类信息的案例知识发现是多属性案例决策的关键和难点。该文研究了含非连续性属性信息案例中的决策知识发现,将条件概率和GAs融合技术整合到案例推理方法之中,开发了KNN的延伸方法--CRMGACP法。该方法的核心是基于Gas进行权重获取和基于融合条件概率的改进相似度算法进行案例知识获取。在某大型综合医院收集数据,获取有效数据300条,基于VC++开发实现的BC-CBRsys平台进行了实验研究,结果表明CRMGACP比其他常见方法具有更好的性能,在多个统计指标上展示出显著的优势。显然,改进的案例决策方法克服了含非连续性信息案例决策知识难以获取的问题,在临床决策领域具有广阔的前景。