医疗与健康的数据分析与决策

Based on the special acquirement of decision demand in the field of healthcare, we try to find out the behavioral preference and pattern of patients, discover the characteristics and trends of healthcare providers, and finish the segment of the market. Then, we establish an evaluation system of healthcare service quality about patient satisfaction. By using DEA method, we evaluate the scale efficiency. Additionally, we investigate the fairness issue of healthcare resource allocation when patients make payment through different ways. Based on such studies, we combine the data of healthcare quality, efficiency and fairness. Then, we discuss healthcare data resource integration and scheduling technique based on cloud computing, and establish patient behavior-oriented multi-dimensional healthcare data warehouse under the cloud computing platform. Furthermore, using sparse least squares support vector machine, we study the comprehensive evaluation of healthcare risk. Moreover, taking the current sensitive doctor-patient conflicts as a starting point, we establish healthcare ethics risk monitoring model based on decision tree and neural networks and excavate healthcare fraud in the healthcare system. We use Markov and BP neural networks to forecast healthcare resource demand, in order to optimize online healthcare resource allocation. Our research will provide intellectual support for healthcare services agency when make intelligence decisions.

对医疗健康服务领域的决策进行需求调研,发现患者行为偏好、行为模式，服务提供商服务的特性、趋势，并对市场进行细分。建立基于患者满意度的医疗服务质量评价体系，利用动态数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法分析医疗服务规模效率，藉此完成度量医疗服务质量、效率与公平的数据集成。在上述研究基础上，讨论基于云计算的医疗健康数据资源整合与调度技术，并建立云计算平台下患者行为导向的多维医疗与健康数据仓库。进一步地，基于稀疏最小二乘支持向量机理论讨论医疗风险的综合评价问题，并以当前较敏感的医患矛盾为切入点，建立基于决策树和神经网络的医德风险监测模型，并挖掘分析医疗保障体系中的欺诈现象。利用Markov模型和BP神经网络对医疗资源需求进行预测，研究在线优化医疗和健康服务商的资源配置问题，为医疗健康机构的智能化决策提供智力支持。

随着“健康中国”国家战略的全面实施，医疗健康正在成为人们关注的重点问题，如何借助医疗健康数据分析提升医疗健康运作管理水平，成为医疗运作管理领域的热点话题。研究医疗与健康的数据分析方法，并在此基础上开发有效的医疗与健康运作优化模型，开展相应的理论、方法及应用研究，有助于提升医疗服务运作管理效率，提高医疗服务资源的使用效能，可以为医疗服务的有效实施提供系统的科学指导。.本项目从运营管理的视角, 基于医疗与健康数据，综合运用数据驱动和运作管理理论与方法，对医疗服务各个运作环节进行深入研究。研究工作分为5个方面：①从医生、患者以及健康人群三个维度，挖掘影响医生诊断行为、患者就医选择行为、健康人群健康行为因素，并对其进行综合评价；②综合考虑医务人员工作压力、医生评价及患者特征等多种因素，建立医疗服务质量、效率与公平的多维数据模型，提出相应的评价方法；③主导参与开发临床科研大数据管理信息系统，为临床医生呈现所需的病历资料，为医疗与健康管理提供决策支持；④提出以患者为核心的医疗风险评估与预测方法，为医疗服务机构风险控制与干预措施提供量化决策支持；⑤对医疗服务过程中的门诊预约、手术室计划调度、应急医疗服务设施选址、远程医疗会诊资源优化等医疗资源配置问题进行优化研究。.项目的研究成果为医疗服务机构和相关管理部门提供了有效的医疗运营管理领域的数据分析方法和最优化建模理论，已经在医疗服务机构和相关管理部门进行了实际应用，提高了医疗资源运作效率，有助于对疾病的正确诊断、预防和控制，提高疾病的治愈率，提高患者的健康水平和就医体验。.通过5年对项目的研究，项目团队共发表学术论文88篇，其中被 SCI/SSCI收录36篇，国家自然科学基金委管理科学部指定重要期刊论文20篇（其中A类16篇，B类4篇）。已完成专著《医疗资源配置优化与风险控制研究》的撰写，并与科学出版社签订图书出版合同。