数据驱动的医疗与健康决策支持研究综述

基于近几年医疗与健康决策支持的相关研究观点,提出行为级、逻辑级和基于数据分析三个视角。从行为级的流程改善、人的可靠性、医疗风险三个角度归纳医疗管理的品质与效率;逻辑级从系统鲁棒性优化和鲁棒性推理角度,归纳医疗决策系统鲁棒性研究。基于异构实体数据融合、多模态数据管理、数据分治问题,对医疗大数据带来的精准医疗决策相关研究成果进行归纳。提出了数据驱动的医疗决策将成为提高医疗品质与效率的主要手段,特别是互联网环境下智能医疗,将对医疗与健康决策产生颠覆性的影响,成为重要研究方向。     

基于健康医疗知识库的健康科学文献与健康档案关联研究(续前)

健康大数据环境下,将知识库技术与健康医疗数据管理相结合,对健康科学文献和健康档案进行数据关联,为健康医疗数据的利用提供更多的共享环境.在分析健康医疗知识库的典藏政策的基础上,重点分析美国泰科Tycho(https://www.tycho.pitt.edu/)项目、美国国家医学图书馆NLM(National Librar...     

港口机械智能维护的决策支持方法

围绕集装箱自动化码头建设智能维护服务平台所需的关键技术,研究港口机械的维护决策支持方法,变被动服务为主动服务,实现智能维护理念.结合港机的机构功能,研究了支持维护模式选择的故障模式和后果分析方法;针对设备状态的不确定性,进行了基于不确定概率的故障树定量分析;为支持实现动态维护决策,研究了港机健康指标的灰色预测建模方法.研究结果和工程实践表明,所提出的决策支持方法能有效提高港口机械的可靠性,为管理者能及时了解设备的运行状态并做出维护决策提供有力的支持.     

医疗资源配置的动态生成系数灰色预测模型北大核心CSSCI

针对人口密集型都市的医疗资源配置缺乏准确性预测作为实时决策依据的难题,利用灰色理论的小样本建模优势进行预测方法拓展优化,建立等维递补灰色预测方法以提高灰区间白色度和淡化灰平面灰度;挖掘灰色生成系数与外部影响因素间的内在映射关联,提出了动态生成系数优化的灰色理论医疗需求预测方法;动态拟合人口总量变化与灰色生成系数以实现预测模型实时重构,解决了传统灰色预测方法的纯样本序列建模局限,显著提高了预测算法的准确性,输出的医疗需求趋势可有力支撑医疗资源配置决策。     

计量与健康、医疗

当你拿到一份体检报告书或检验（化验）报告单的时候,你一定会将各项检查结果与其参考范围作一番比较,这时你是否注意到： 1.大多数的检查结果（如血压、心电图、体重、尿常规、生化、免疫、血常规等）是直接用计量数据（数量和计量单位）来表示的.     

大数据驱动的用户体验设计综述

目的研究大数据技术在用户体验设计领域的理论研究与实践应用。方法通过国内外相关文献研究和各行业对大数据驱动用户体验优化设计实践应用的分析,总结归纳当前典型的应用场景,分析在大数据时代用户体验研究将发生的变革和未来发展的趋势。结论系统地探讨了大数据在用户体验设计领域的主要应用场景以及实现方法,重点阐述了内容推荐、用户画像、需求分析、可用性分析和智能判断与决策五个应用场景,并提供了相应的参考框架。针对当下的理论研究和实践经验,提出了大数据驱动的用户体验研究未来,将会成为用户体验研究主要方法的趋势,其研究方法还将从单一的定量研究,转变为定量与定性研究相结合,更多维度的社会化大数据将逐步得到广泛应用,涉及用户隐私的数据安全与隐私侵犯问题,也将逐步得到重视。人工智能技术与大数据技术的结合,将进一步扩展用户体验研究的应用范围,深度学习、认知计算、社会计算等新技术,将逐步覆盖传统大数据用户体验研究领域无法解决的问题。     

数据驱动的智能医疗产品服务系统设计研究

目的 面向医疗领域,探究以数据驱动的智能产品服务系统框架,以数据驱动价值创造,为新型医疗系统解决方案提供理论指导。方法 运用文献研究和典型案例分析法,概述了目前医疗服务的现状与挑战,梳理了智能产品服务系统的发展脉络,并通过文献的归纳整合,对面向医疗领域的智能产品服务系统数据进行总结分类,构建了以“产品—服务—环境—用户”四个方面数据驱动的智能医疗产品服务系统设计框架,结合代表性的医疗产品案例,详细阐述了具体的数据驱动范式和价值共创过程。结论 智能产品服务系统在医疗领域具有巨大的研究潜力,业务流程和服务的数字化,加上新的信息通信技术的出现,使信息的集成与整合创新成为可能,医疗场景的海量数据也得以发挥更大的潜在价值。数据驱动的智能医疗产品服务系统设计框架为该领域的设计策略研究和方法开发奠定了基础,同时为数据驱动的智能医疗产品服务系统设计实践提供了一定理论支撑和指导。     

基于MRI设备差异的医疗检查任务分配与排程北大核心CSSCI

考虑多台MRI设备间等级、服务时间和病人类型差异的前提下,分配检查任务固定服务时间,设计队列池排队方式,寻求合理时间槽长度。仿真验证其有效性。依据设备型号与服务时间差异分配检查任务,可在控制病人等待时间的基础上,增加检查病人数量、提升设备利用率;队列池排队方式的高效性与时间槽长度和服务时间有关;合理设置时间槽长度方式优于预留时间槽的方式。     

大数据时代中如何进行医疗数据挖掘与利用

近些年来,科学技术的发展为我国信息技术与互联网技术的进步提供了坚实的基础,并在我国实现了广泛的应用。在这一背景下,我们将面对大量的数据,而对这庞大的数据信息进行合理的数据挖掘和利用就显得十分重要了。对此,文章阐述了在大数据时代背景下进行医疗数据挖掘与利用的重要性,并分别介绍了在这一时代前提下如何进行数据挖掘与利用,以此来为我国医疗事业的发展提供理论借鉴。     

采购受限情形下的库存决策研究综述与展望

在实际运营中,采购会受到各种条件的限制和约束。基于近几年的研究,提出了资金、数量、时间三个视角。从预算约束、融资决策、支付方式三个角度分析了资金约束下的库存策略;从库存容量、订货批量、供货能力三个方面,归纳了数量约束下的库存决策;基于提前期、保质期(主要为易逝品)、时间窗口约束下的库存-路径问题,分析了时间因素对于库存策略的影响。通过对各种采购限制条件的梳理,对采购受限情形下的库存决策进行了综述。分析了当前研究的热点和难点,同时对未来可能的研究方向进行了展望。     

存在混合型消费者时不同决策下的供应链绩效比较与协调北大核心CSSCI

研究了存在混合型消费者且需求不确定时,策略型消费者比例对单独决策时和联合决策时供应链绩效的影响。此外,还考虑了当联合决策的供应链绩效高于单独决策的时,如何实现供应链协调的问题。研究发现:对于高利润产品,联合决策的供应链绩效总是高于单独决策的。对于中等利润产品,只有当策略型消费者比例低于临界值时,联合决策的供应链绩效才高于单独决策的;反之,单独决策的供应链绩效高于联合决策的。对于低利润产品,则同时存在以上两种可能性。此外,当联合决策的供应链绩效高于单独决策的时,通过利润分享契约能够实现供应链协调,因此零售商(制造商)的最优策略是联合决策;反之,零售商(制造商)的最优策略是单独决策。     

广州可持续发展多目标决策支持算法研究

以广州市为例,采用广州市历史统计数据,对将来的发展进行预测。在此基础上,探讨人口、资源、环境与经济之间的关系,建立了可持续发展多目标决策支持模拟系统。模型的计算结果可供政府及高、中层决策者制定政策时作参考。     

大数据研究与应用综述(中)

在系统分析国内外大数据研究与应用现状的基础上,梳理了涉及大数据的10个重要概念,总结分析了企业大数据的策略和商业应用案例、美英等国政府数据开放政策及做法,以及大数据应用的技术和业务特点。在分析大数据时代面临挑战基础上,整理了大数据研究与发展的重要问题和发展趋势,提出正确应对大数据挑战的观点。     

大数据研究与应用综述(下)

在系统分析国内外大数据研究与应用现状的基础上,梳理了涉及大数据的10个重要概念,总结分析了企业大数据的策略和商业应用案例、美英等国政府数据开放政策及做法,以及大数据应用的技术和业务特点。在分析大数据时代面临挑战基础上,整理了大数据研究与发展的重要问题和发展趋势,提出正确应对大数据挑战的观点。     

基于数据驱动的大体积结构裂缝深度反演EI北大核心CSCD

裂缝是混凝土结构的主要病害,查明裂缝的深度能够为结构的耐久性和安全性评价提供可靠的信息,但同时也是混凝土结构检测的难点之一。提出了一种基于数据驱动的学习算法,通过考察波经过带缝结构传播的信号预测裂缝深度,采用扩展有限元法(Extended finite element methods,XFEM)和边界吸收层模型模拟了带缝大体积混凝土结构中的波传播过程,将接收点的观测信号和裂缝信息配对。基于人工神经网络的机器学习模型建立了基于XFEM数据集的裂缝深度预测模型。对于含未知裂缝信息的混凝土结构,通过测得的观测点信号,利用建立的机器学习模型实现裂缝深度的实时预测。通过2个数值算例验证了该算法的性能,结果表明所提出的数据驱动算法能够准确预测裂缝深度。     

大数据研究与应用综述(上)

在系统分析国内外大数据研究与应用现状的基础上,梳理了涉及大数据的10个重要概念,总结分析了企业大数据的策略和商业应用案例、美英等国政府数据开放政策及做法,以及大数据应用的技术和业务特点。在分析大数据时代面临挑战基础上,整理了大数据研究与发展的重要问题和发展趋势,提出正确应对大数据挑战的观点。     

民航空管大数据平台研究与设计

随着航空业的快速发展,民航空管中涉及的数据越来越多,民航空管进入到了大数据时代。大数据在民航空管的有着广泛应用,通过分析可知,对其进行合理应用,能够促进我国航空业的发展脚步。     

风险规避和信息不对称下双渠道供应链的定价决策研究北大核心CSSCI

在生产商与零售商均具有风险规避行为并且生产信息不对称的背景下,研究双渠道供应链的定价决策问题。首先,依据决策者效用最大化建立信息对称下的的Stackelberg博弈模型,研究最优定价决策。其次,分析了生产成本信息不对称下生产商和零售商的最优定价决策,求解出精炼贝叶斯定价的存在条件。最后,对生产成本进行价值分析,研究发现在信息不对称的条件下,生产商在一定情况下可以通过隐藏生产成本信息而获利;零售商的期望效用低于信息对称下的最优期望效用,因此零售商具有激励生产商共享生产成本信息的意愿。     

云计算数据保密与安全问题研究综述

随着信息技术的不断发展与进步，云计算逐渐成为人们关注的热点。云计算在气候建模等科学计算领域与商业领域的数据存储与计算中发挥着重要作用，为人们的生产生活带来了极大的便利。但是，与此同时出现的各种云计算安全问题也引起了人们的注意。因此，文章主要对云计算数据保密与安全问题研究进行总结与思考。     

数智时代下工业工程理论与方法在医疗健康管理领域的创新应用综述

工业工程理论与方法在医疗健康管理领域的应用贯穿于医院设施规划、医疗流程优化、医疗资源管理和疾病诊断等各个环节,为医疗服务改进和效率提升提供了有力支撑。随着物联网、云计算、大数据和人工智能等新一代信息技术的发展,工业工程理论与方法在医疗健康管理领域的应用也发生了改变。本文基于2014～2023年医疗健康管理文献中的4个热门话题——全生命周期健康管理、医疗资源调度与优化、医院运营管理和医疗物流及供应链管理,回顾工业工程关键技术在相关话题中的应用;归纳和分析新一代信息技术在医疗健康管理领域中的应用创新,阐明数智时代下工业工程理论与方法在医疗健康管理领域的技术赋能和管理赋能;对数智时代下工业工程理论与方法在医疗健康管理信息化、精细化和智能化等方面的应用前景进行展望。