数据驱动的个性化医疗服务决策优化研究

Personalized medicine service is an important development trend of healthcare in the big data era. It requires medical institutions to develop personalized diagnosis and treatment programs according to patients’ real-time healthcare data, and it seeks to build data-driven operations management decisions by learning the laws of medical resources’ supply and demand, with the goal to maximize patients’ utilities and hospitals’ efficiency. Focusing on personal health management and medical resources procurement and inventory management, we build a series of mathematical models by approaches such as statistics, operations research, machine learning, etc., and systematically propose data-driven decision policies for personalized medicine service. Specifically, we consider: (1) development of data-driven strategies for personalized health management, including personalized health risk assessment model and personalized treatment strategies; (2) development of data-driven procurement and inventory strategies for medical resources, e.g., drugs, blood, renewable medical equipment, etc.; (3) empirical studies of personalized medicine service for perioperative management. The outcome of our work will enrich data-driven decision theory for personalized medicine service, and provide management methods and insights for medical institutions. Moreover, it will improve medical service and health conditions of the whole nation, enhance the efficiency of medical resources’ management, etc.

作为大数据环境下医疗健康领域的一个重要发展方向，个性化医疗服务要求医院根据患者的实时医疗健康数据定制化其诊断和治疗方案，并通过学习医疗资源的供需规律构建数据驱动式的医疗运作决策，以最大化患者效用和医疗机构运作效率。本项目针对个性化医疗服务所面临的个性化健康管理及医疗资源采购和库存管理等问题，利用统计学、运筹学、机器学习等工具建立一系列数学模型，系统构建数据驱动的个性化医疗服务决策优化方法。具体而言，本项目将:（1）开发数据驱动的个性化健康管理策略（包括个性化健康风险评估模型和个性化治疗方案优化策略等）；（2）开发数据驱动的医疗资源（包括药品、血液、可再生医疗器械等）采购和库存管理策略；（3）以围术期患者健康管理为例开展个性化医疗服务实证研究。项目成果将丰富数据驱动的个性化服务决策理论，为医疗机构提供管理方法和管理启示，对提升我国医疗水平、促进医疗资源有效管理、提高国民健康水平具有重要意义。

在过去四年里，课题组按照项目计划和研究目标，围绕数据驱动的个性化医疗服务决策优化进行了广泛的研究，并取得一系列研究进展及重要结果。具体包括（1）分析了我国医患关系紧张的原因，刻画了患者选择医生行为的影响因素，然后通过构建数据驱动的隐式社会网络提出了基于用户选择模型的患者与医生/药品之间的匹配策略；（2）分析了在货架库存影响需求的情况下医疗耗材供应商的补货决策以及货架与仓库之间库存分配策略，并在分散模式下提出了数据驱动的医药企业库存整合方案的成本分摊方法、医疗耗材及药品供应商物流合作中的能力共享方法等；验证了耗材/药品等库存合并策略对风险厌恶医疗耗材企业的价值；（3）针对远程医疗技术下的病床共享问题，刻画并比较了共享医生和共享病床的两种医疗资源共享模式，刻画了最优共享模式的选择的影响因素和最优策略；此外，课题运用扩展TAM有效地分析患者选择远程医疗服务的意向，刻画了患者选择远程医疗系统的行为机制；（4）通过数据分析了社会经济因素在家长对疫苗接种的认知、态度和行为意向的影响，建立了易感者疫苗接种行为选择模型，在此基础上，比较了存在和不存在政府协调时的疫苗接种效果并设计了企业与政府间的疫苗生产和分配协调策略；并应用多区域SIR模型给出疫苗的最优分配策略，分析了不同城市疫情发展程度和城市之间相互影响对疫苗分配策略的影响。基于此项目，项目团队完成18篇优质论文，其中16篇发表在国际SCI/SSCI期刊（包括POM, Decision Science等）；项目负责人获国家自然科学基金优秀青年科学基金项目资助，获2020年江苏省哲学社会科学优秀成果奖三等奖等；项目组共有13人次参加国内外学术会议，3人次参加国际学术访问；项目共招收和培养了4名博士研究生，20多名学术硕士、专业硕士、MBA研究生和工程硕士。项目研究所提供的管理启示有助于医疗机构优化个性化服务决策，指导医疗机构管理医疗耗材库存，进行医疗资源共享以及疫苗采购的决策等。