一、数据挖掘在孕产妇管理信息系统中的应用（论文文献综述）
盛永琴,张莹[1]（2021）在《门诊药房自动化发药系统的建设与管理实践》文中指出目的:分析门诊药房自动化发药系统的建设与管理实践,探讨提高门诊药房的管理水平,以提升药房服务质量。方法:以医院门诊药房为研究对象,建设自动化发药系统并实施相应的管理措施,比较自动化发药系统实施前后门诊药房管理情况。结果:实施后门诊药房的取药等候时间、单方配药时间、药师工作强度评分等均少于实施前,实施后人均日配药量高于实施前,实施前后的数据比较差异显着（P<0.05）。结论:加强对门诊药房自动化发药系统的建设与管理,能够在一定程度上提高门诊药房管理水平,提升药房工作效率与药房服务质量。
方丽[2]（2021）在《基于需求分析的临床医疗数据挖掘人才胜任力研究》文中提出目的:目前,对临床医疗数据的数据挖掘研究所得到的分析模型往往不能满足临床实际需求,距离解决现实问题还有不小的差距。究其原因,多数研究是立足于可获得的数据而不是临床实际需求开展的,因此,如何面向临床实践需求开展数据挖掘是临床医疗数据挖掘研究需要解决的当务之急。面对这种当务之急,我们需要考虑的问题包括:临床医疗数据挖掘分析有哪些实际需求?基于这样的需求,开展临床数据挖掘研究的人员应该具有什么样的知识和技能?为解决上述问题,本研究采用文本挖掘和德尔菲法等方法,对临床医疗数据挖掘的需求和人才胜任力要素展开调查,希望为未来的临床医疗数据开发策略研究和人才培养提供理论依据,并从客观意义上推动临床医学的发展。研究方法:（1）临床医疗数据挖掘的需求分析文本挖掘:从PubMed数据库中检索临床医疗数据挖掘相关论文,抽取论文中有关临床医疗数据挖掘应用、目的和意图的主题词,根据主题词共现矩阵,运用双聚类算法自动聚类分析,得到通过文献形式表达出来的临床医疗数据挖掘现实需求,为后续临床医疗数据挖掘问题和需求的问卷调查编制提供依据。德尔菲法:根据文本挖掘提供的线索,在知识非常态理论框架下,结合数据挖掘过程模型,设计和构建临床医疗数据挖掘需求问卷,采用德尔菲法,将临床医疗数据挖掘需求问卷发放给临床医学、计算机、医学信息学和流行病学等领域中从事临床数据挖掘研究和管理工作的16名专家,经过2轮的问卷发放,专家的意见逐渐趋同,最终整理出临床医疗数据挖掘面临的问题、知识现状和需求。（2）临床医疗数据挖掘人才胜任力模型构建借鉴人才胜任力模型理念,以期通过提高临床医疗数据挖掘人员的个人能力及时发现临床医疗数据挖掘中的临床诊疗需求和临床管理需求,解决数据挖掘过程中由于知识和能力不匹配而导致的较多问题。根据冰山模型,将临床医疗数据挖掘人才胜任力分为冰山以下的内在素质部分和冰山以上的基本知识和技能部分,构建临床医疗数据挖掘人才胜任力一级指标和二级指标。将临床医疗数据挖掘人才胜任力问卷发放给16名临床医学、计算机、医学信息学和流行病学等领域方面的专家,经过2轮的问卷发放,根据均值、变异系数筛选优化各级指标,初步确立临床医疗数据挖掘人才胜任力评价模型。（3）模型实证研究以来自某医科大学附属一院和附属二院的46名从事临床医疗数据挖掘的研究人员为主要调查对象进行问卷调查,进行信度和效度检验,保证评价模型的可靠性和有效性。同时发现当前从事数据挖掘研究人员胜任力上的实际情况和影响因素。结果:（1）双聚类算法和德尔菲法发现临床医疗数据挖掘的需求运用双聚类算法提取和锚定了通过文献形式表达出来的一部分临床医疗数据挖掘现实需求,主要涵盖了临床诊疗相关需求,如在精准医学、疾病风险因素分析、药物不良事件监测、疾病预后、疾病诊断、疾病治疗和诊断影像学等方面的需求。德尔菲调查结果对临床医疗数据挖掘的现实需求进行了补充。德尔菲调查结果显示,临床医疗数据挖掘除了在临床诊疗方面表现出需求外,在临床管理方面也存在一定的需求,如再住院预测不良事件监测、临床路径优化、药物处方序列、医院感染预测、住院时间预测等。在知识非常态理论框架下,结合两轮德尔菲法专家调查结果,发现临床数据挖掘实践人员知识与其数据挖掘目的和意图之间存在着“鸿沟”,这种“鸿沟”具体表现为:由于数据挖掘知识和数据分析知识与目的意图的不匹配而导致的数据理解问题,尤其是数据具体价值认识不足问题;由于数据分析知识与目的意图的不匹配而导致的数据准备问题,尤其是数据预处理难和数据一致性检查难问题;由于跨学科知识和数据分析知识与目的意图的不匹配而导致的模型评价问题;临床医疗数据挖掘客观条件与目的意图的不匹配导致的数据获取问题,尤其是数据标准化程度低问题和因为隐私与安全要求导致数据获取难问题。“鸿沟”的存在反映了临床医疗数据挖掘的潜在需求,即临床数据挖掘应具备的知识和能力的需求和临床医疗数据挖掘客观条件的需求。（2）临床医疗数据挖掘人才胜任力模型本研究基于需求分析结果和冰山模型初步构建的临床医疗数据挖掘人才胜任力评价模型包括动机、个性和特质和知识技术能力三个维度,17个二级指标,在内容上既包括了综合知识、数据挖掘技能等显性要素,也包括了成就动机、个人品质等隐性要素。根据专家意见设立的各个指标的权重情况为动机权重0.122,个性和特质权重0.481,知识技术能力权重0.397,最终总结临床医疗数据挖掘人才胜任力模型为:胜任力=0.122*动机+0.481*个性和特质+0.397*知识技术能力。（3）临床医疗数据挖掘人才胜任力现状应用本研究构建的模型进行46名临床医疗数据挖掘人员评价,结果发现,被调查人员总体岗位胜任力得分为4.094±0.762,按量表等级（1-5分）水平,说明被调查对象的总体胜任力处于较高水平,在动机（4.488±0.763）、个性和特质（4.138±0.930）和知识技术能力（3.914±1.047）三个维度中,知识技术能力分数较低,值得研究者关注。评价指标中,兴趣、持续学习能力、数据素养在各维度中分数较高,其中兴趣和数据素养分数较高说明被调查的临床医疗数据挖掘人员在对自身的数据挖掘兴趣和数据素养方面较为自信,而在洞察临床问题能力上仍需加强。临床医疗数据挖掘人才胜任力会受到个人社会学特征的影响,单因素分析和多元线性回归分析结果表明,性别、年龄因素对临床医疗数据挖掘人才胜任力总分会产生显着的影响关系（p<0.05）。性别、年龄、工作年限、职称、学历等因素对临床医疗数据挖掘人才的动机方面影响不存在统计学意义（p>0.05）;而性别、年龄因素对临床医疗数据挖掘人才的个性和特质得分产生显着的影响关系（p<0.05）;性别因素对临床医疗数据挖掘人才在知识技术能力得分会产生显着的影响关系（p<0.05）。结论:（1）本研究将临床医疗数据挖掘研究的需求总结为3大类:（1）临床诊疗和临床管理的现实需求;（2）临床医疗数据挖掘应具备的知识和能力的需求;（3）临床医疗数据挖掘客观条件的需求。（2）本研究构建了包含3个核心维度,17个二级指标的临床医疗数据挖掘人才胜任力评价模型,信度效度较好,能够客观反映临床医疗数据挖掘人员胜任力要求。（3）实证研究发现,被调查临床医疗数据挖掘人员总体胜任力处于较高水平,在动机、个性和特质以及知识技术能力三个维度中,知识技术能力分数较低,因此,提升临床医疗数据挖掘人员胜任力的关键在于知识技术能力培训。此外,年龄和性别对临床医疗数据挖掘人才胜任力影响较大,可能会决定临床医疗数据挖掘人员的职业规划,即男性临床医疗数据挖掘人员可能更愿意长期从事临床数据挖掘研究工作,以期获取更高的胜任力和社会声誉。
黄嘉欣[3]（2021）在《妊娠期糖尿病病历数据挖掘分析研究》文中提出随着医院信息系统的建设发展,医院积累的医疗数据日益增多。如何从医疗数据中发现有价值的信息,具有重要实现意义。据有关报道,我国妊娠期糖尿病发病率在逐年上升。妊娠期糖尿病会对母婴健康造成不良影响。预防妊娠期糖尿病的发生是卫生部门一项重要的工作。本文以孕产妇产检的诊疗数据和住院期间的诊断数据为基础,设计开发妊娠期糖尿病关联规则挖掘系统,对妊娠期糖尿病的危险因素以及妊娠期糖尿病与妊娠并发症、母婴妊娠结局的相关性进行分析,为预防和管控妊娠期糖尿病提供科学指导。本文主要工作成果如下:本文在分析柳州地区妊娠期糖尿病业务数据的基础上,对孕妇产检的诊疗数据以及孕产妇住院期间的诊断数据进行清洗、空缺值处理、数据转换、数据离散化和数据集成,以获得规范化的孕产妇诊疗数据;并将规范处理后的妊娠期糖尿病危险因素数据和诊断数据的属性进行映射,以获得符合妊娠期糖尿病关联规则挖掘处理的数据集。在上述工作基础上,设计一个孕产妇诊疗数据关联规则挖掘算法。该算法将相同的产检和诊断事务数据压缩成一行,在每次迭代中动态约简产检和诊断事务数据矩阵,以避免不必要的时空开销;利用约简后的产检和诊断事务数据矩阵与候选项集-项集矩阵相乘得到候选项集-事务矩阵,从而获得妊娠期糖尿病危险因素、妊娠并发症和妊娠结局的候选项集支持度计数,以避免多次扫描原始产检和诊断事务数据库;采用事先剪枝策略,以减少参与连接的频繁项集、避免大量频繁项集连接的计算开销。在真实产检数据集上的实验结果表明,与使用传统关联规则挖掘算法相比,本文给出的算法效率更高,算法在挖掘过程中仅产生出后项为妊娠期糖尿病的关联规则,且能正确地挖掘出妊娠期糖尿病的危险因素。最后,开发实现一个关联规则挖掘系统对孕产妇诊疗数据进行挖掘,并将挖掘得到的妊娠期糖尿病危险因素和妊娠并发症、妊娠结局关联规则进行分析评估。结果表明,妊娠期糖尿病的危险因素有:年龄35≥岁、身体质量指数≥30、孕次≥3、引产次数≥2、产次≥3;妊娠期糖尿病与妊娠并发症:妊娠期高血压、胎儿生长发育受限、先兆子痫、羊水过多、胎儿窘迫、胎膜早破存在相关性;妊娠期糖尿病与妊娠结局:早产儿、巨大儿、剖宫产存在相关性;当妊娠期糖尿病与生殖道感染同时发生时,这将会进一步促使胎膜早破、早产、剖宫产的发生。妊娠期糖尿病的发生与孕妇妊娠史、肥胖、年龄存在相关性,妊娠期糖尿病与母亲妊娠并发症、新生儿并发症存在相关性。本文设计开发的系统已在柳州市某三甲医院使用,产生了良好的效果,为孕产妇妊娠期糖尿病的预防、诊断以及并发症的预防提供临床指导。
唐丹丹[4]（2020）在《数据挖掘技术在新疆艾滋病预测与控制模型中的应用研究》文中认为目的:为了探讨数据挖掘技术在新疆艾滋病预测与控制中的应用,利用数据挖掘技术预测新疆艾滋病的流行趋势、监测HIV治疗与疾病进展、识别高危人群、分析高危行为等,为新疆艾滋病的防控提供参考依据。方法:1)以2004-2016年新疆HIV月发病率样本数据为研究对象,分别建立了单一ARIMA模型和组合ARIMAGARCH模型,对2004-2016年的新疆HIV月发病率数据进行拟合,评价模型预测效能,对新疆HIV月发病率进行1年的短期预测。2)以2007年1月-2015年12月期间的506例在新疆接受抗病毒治疗的儿童艾滋病患者的纵向随访数据作为研究对象,对其基线数据特征、不同治疗时间点,不同分组特征的抗病毒治疗情况进行统计分析,了解研究对象抗病毒治疗的基线情况、免疫学效果、病毒学效果以及生长发育状况。采用广义估计模型分别对免疫学指标（CD4细胞计数）和生长发育指标（HAZ、WAZ）建立单因素和多因素的预测模型,找出影响新疆儿童艾滋病患者抗病毒治疗免疫学和生长发育的关键指标,评价治疗效果。3)以乌鲁木齐市2009-2015年3组高危人群（注射吸毒者、男男性行为者、女性性工作者）的哨点监测报告数据为研究对象,数据内容包括人口学特征、性行为和血清学检测结果。然后以年龄、婚姻状况、教育程度等变量作为输入变量,是否感染HIV作为输出变量,建立三个数据集的四个预测模型。使用混淆矩阵、准确率、灵敏度、特异度、精确率、召回率和ROC曲线下面积AUC等指标来评估模型分类性能,并分析预测变量的重要性。结果:1)预测了2017年1-12月新疆HIV的月发病率,结果显示新疆2017年1-12月的HIV月发病率呈现出逐月下降的趋势,组合模型ARIMA-GARCH修正了ARIMA模型的ARCH效应,预测精度高于单一ARIMA模型,并且能够较好的对新疆HIV月发病率进行短期预测。2)506例新疆儿童艾滋病患者的基线数据特征结果显示,其中男童258例（50.99%）,平均年龄7.62岁,年龄分布以>5岁为主,感染途径以母婴传播为主,临床分期主要以I期,II期为主。治疗前CD4细胞个数异常率为58.89%,病毒载量异常率为51.28%。初始治疗方案以AZT+3TC+NVP/EFV为主。不同随访时间治疗情况主要结果显示:随着治疗时长的增加,治疗后的CD4细胞计数、血小板、血红蛋白、总胆固醇、甘油三脂、谷草转氨酶、谷丙转氨酶、身高、体重、HAZ和WAZ是随着治疗的时长增加而增加的;病毒载量、白细胞、总淋巴细胞和临床表现及机会性感染是随着治疗时长的增加而递减的;血糖,血肌酐和血尿素氮随着治疗时长的增加呈现出波动变化的趋势。其中治疗时长为1年时CD4细胞计数平均增长177个/μL,与治疗前相比增加了47.58%。病毒载量从治疗前的平均病毒载量106500拷贝/ml下降到治疗时长为1年时的25拷贝/m,远低于病毒载量检测的最低下限指标50拷贝/ml。不同分组特征CD4细胞计数主要结果显示:治疗前后不同年龄段、不同开始ART年龄、不同基线CD4细胞计数分组、不同HAZ值分组以及不同初始治疗方案这几个分组的CD4细胞计数差异均有统计学意义（P<0.05）。治疗后与治疗前相比CD4细胞计数均有增加,其中年龄分组≤5岁组平均增长高于>5岁年龄组;开始ART年龄分组≤5岁组平均增长高于开始ART年龄>5岁组;治疗前后不同基线CD4细胞计数分组中CD4细胞计数≥500组在治疗后平均增长最多;初始治疗方案分组中含ABC方案组平均增长最多。不同分组特征治疗前后HAZ值主要结果显示:性别、年龄、基线CD4细胞计数、初始治疗方案,WHO临床分期以及复方新诺明使用情况这几个组的HAZ值,差异均有统计学意义（P<0.05）。治疗后与治疗前相比HAZ值均有增加,其中女童组治疗后HAZ值平均增长高于男童组;>5岁年龄组治疗后的HAZ值平均增长高于≤5岁组;WHO临床分期III/IV期组的HAZ值平均增长高于I/II期组;复方新诺明使用组HAZ值平均增长高于不使用组。不同分组特征治疗前后WAZ值主要结果显示:性别、确诊到开始ART的间隔时间、基线CD4细胞计数、WHO临床分期和复方新诺明使用情况这几个分组的WAZ值,差异均有统计学意义（P<0.05）。其中女童组治疗后WAZ值增长高于男童组;确诊到开始ART的间隔时间≤6个月组治疗后WAZ值平均增长大于>6个月组;处于WHO临床分期III/IV期组的WAZ增长高于I/II期组;复方新诺明使用组WAZ值平均增长高于不使用组。CD4细胞计数多因素GEE模型结果显示:影响新疆儿童艾滋病患者免疫学效果的关键指标是治疗时长（年）和基线CD4细胞计数水平。HAZ值和WAZ值多因素GEE模型结果显示:影响新疆儿童艾滋病患者生长发育状况的关键指标是治疗时长（年）、年龄、开始ART年龄以及WHO临床分期。3)实验结果表明:随机森林算法得到了最优预测结果,对MSM数据集的诊断准确率为94.4821%,FSW数据集的诊断准确率为97.5136%,IDU数据集的诊断准确率为94.6375%。其次是k近邻算法,对MSM数据集的诊断准确率为91.5258%,对FSW数据集的诊断准确率为96.3083%,对IDU数据集的诊断准确率为90.8287%。再次是支持向量机,对三个数据集的诊断准确率分别为94.0182%,98.0369%和91.3571%。决策树算法是四种算法中预测结果最差的,对MSM数据集的诊断准确率为79.1761%,对FSW数据集的诊断准确率为87.0283%,对IDU的诊断准确率为74.3879%。随机森林模型自变量的重要性得分表明,在乌鲁木齐市三个高危人群中,年龄是识别HIV感染最重要的影响因素。结论:第一部分研究建立的ARIMA-GARCH联合模型能够较好的拟合预测新疆HIV的月发病率数据,消除样本数据序列的ARCH效应,修正了ARIMA模型的不足,也较好地保留了新疆HIV月发病率预测的数据趋势。第二部分研究建立的广义估计模型找出了影响新疆儿童艾滋病患者免疫学和生长发育的主要危险因素,克服了其他方法对数据要求严格、无法分析多个不同时间点不同测量指标相关性的缺陷,能够较好地对新疆儿童艾滋病患者的治疗随访数据进行统计分析与推断。第三部分建立的高危人群HIV易感者的识别模型可以根据某些重要属性准确地识别疾病。三部分的研究均表明数据挖掘技术作为一种辅助疾病筛查和诊断的新方法,可以帮助医务人员从大量的信息中快速筛查和诊断艾滋病,监测HIV治疗与疾病进展、识别高危人群,为艾滋病的防控提供新的技术和方法。
毛鹏远[5]（2019）在《以“一体化”为导向的三级妇幼保健机构卫生服务提供协同模式研究》文中进行了进一步梳理目前国内医疗卫生服务体系正面临着“条块分割”与“碎片化”的处境,“断链式”、“碎片式”的卫生服务在管理体系、服务体系、体制机制等方面暴露出诸多问题,导致不能有效的引导患者分层次就医,同时也降低了医疗服务整体效率和质量,卫生服务联合建设中的重重障碍已成为我国目前医疗卫生改革中亟待解决的瓶颈。为实现缓解老龄化加剧时段给社会发展带来的经济压力,刺激民众生育意愿的目的,生育政策在三年内经历了两次大的调整,二孩政策全面放开之后,生育率不升反降。根据统计数据显示,民众生育二孩的比例有所上升,但是一孩生育率持续降低,预想中的“补偿性生育高峰”并没有出现,尽管我国现已初步建立起妇幼保健机构三级诊疗体系,但对于急速增长的民众生育需求反应缓慢,尤其是数量上占有绝对优势的基层妇幼保健机构。根据研究内容的系统性特征,本文共分九章,第一章简述了国内外卫生服务提供研究现状;第二章从理论角度阐述了相关概念及应用;第三章介绍了本文的主要研究内容和方法;第四章追溯了妇幼机构历史沿革与演进历程;第五章比较不同类型的妇幼保健机构运行机制;第六章提炼了妇幼保健服务协同特征与影响因素;第七章探讨了我国医联体的发展状况;第八章从操作层面分析三级妇幼保健机构间卫生服务提供协同体系缺失的制度归因,提出了符合我国国情的“一体化”理念下妇幼保健机构卫生服务协同体系的实施路径和模型框架;第九章关于本文的总结与展望,也指出了本文的创新点与研究不足。本文广泛搜集国内外与妇幼保健机构卫生服务提供协同的文献进行系统整理、归纳分析并利用利益相关者维度分析,旨在完善基层妇幼卫生服务体系,为妇女提供均等化的保健服务,增强群众生育意愿,优化人口结构。本研究针对人口老龄化加剧时段给经济和社会发展带来的巨大压力的现实困境,提出了有利于人口结构调整的策略集,为政府部门制定更加符合我国国情的社会经济政策提供理论依据。本文通过九章的篇幅总结了从宏观的医疗联合体国际发展形势深入至我国典型的卫生服务提供协同发展模式,将人口结构调整的角度作为切入点,详细阐述了我国三级妇幼保健机构卫生服务提供的现实状况、缺失节点与优化路径,最终提出了构建以“一体化”为导向的三级妇幼保健机构卫生服务提供协同的研究模式,并通过理论和实证研究发现了研究不足,以资在后续的研究中得以改善,力求研究结论更加精准实用。基于Donabedian的结构——过程——结果三维度卫生项目评价框架,指导上述有关评价数据的调查搜集,并运用Topsis分析法基于归一化的原始数据矩阵,评价出高优指标和低优指标,并将所有指标趋同化分析确定实际协同效果或待选协同策略与理想解的距离和负理想解的距离,计算实际协同效果或待选协同策略与理想解的相对接近度,最终通过计算结果综合对比分析三级妇幼保健机构间的卫生服务提供协同缺失程度,筛选缺失关键节点、提出优化协同的干预清单,并设计出有利于人口结构调整的策略集,为政府部门制定更加符合我国国情的社会经济政策提供理论依据。
陶波[6]（2019）在《基于大数据平台的医疗健康数据分析与应用模式研究》文中认为【目的】建立科学完善的医疗健康大数据分析应用模式对促进医疗健康大数据应用有重要意义。本文在比较传统数据仓库的数据分析方式后,结合医疗健康大数据特点及应用需求,设计基于大数据平台的医疗健康数据分析应用模式。本文研究的主要目标:详细描述医疗健康领域的大数据应用主题、对传统数据仓库的数据分析方式进行分析、提出基于大数据平台的医疗健康数据分析应用模式,最后以糖尿病为例进行治疗方案选择应用对数据分析应用模式进行实践。【方法】本文采用了文献研究法、实地调研法、数据科学方法和专家咨询法。利用文献研究法了解大数据平台及其技术,以及分析传统数据仓库的数据分析方式的局限性。采用实地调研法了解医疗健康大数据应用现状和应用需求,明确应用主体和场景,并具体描述医疗健康大数据的应用主题内容。利用数据科学方法对基于大数据平台的数据分析应用过程进行研究。利用专家咨询法对建立的基于大数据平台的医疗健康数据分析应用流程、以及描述的医疗健康大数据应用主题进行咨询,根据专家意见对它们进行修改完善。【结果】⑴医疗健康大数据的应用主体分为居民、医院、基层医疗机构、公共卫生机构、卫生行政部门和医疗卫生相关部门6种;应用场景分为公共卫生、医疗服务、医疗保障、药品管理、人口发展、综合管理、产业发展和互联网+8种。⑵对医疗健康大数据的应用主题进行了详细描述。⑶对传统数据仓库的数据分析方式的框架进行介绍,并总结了其在大数据环境下的局限性。⑷设计了基于大数据平台的医疗健康数据分析流程,分为4个部分:数据采集、数据整合、数据分析和数据应用展现。⑸糖尿病患者治疗方案选择应用中将患者分为5类,并计算出各类中包含项数最多中支持度最高的频繁项集。【结论】⑴基于大数据平台的医疗健康数据分析与应用模式分为两部分:第一部分是医疗健康大数据的应用主题;第二部分是基于大数据平台的医疗健康数据分析处理。首先明确医疗健康大数据来源,之后明确医疗健康大数据的应用主题,最后基于大数据平台来对医疗健康大数据进行分析处理来实现应用。⑵传统数据仓库的数据分析应用方式在数据移动成本、数据变化性和硬件成本等问题上有局限性。相比较于传统数据仓库的分析应用方式,基于大数据平台的医疗健康数据分析应用模式结合大数据的存储、处理和分析技术更适合于现在医疗健康大数据的特点以及应用需求。（3）医疗大数据的数据整合较复杂,需要处理多源异构系统数据,并注意医疗数据的隐私保护问题。（4）医疗健康数据分析应用模式的设计可以有效的帮助对医疗健康大数据的分析应用,其中的分析方法设计及数据处理最为关键。
何小菁[7]（2018）在《病历档案管理模式演进与发展研究》文中研究说明病历档案是医务人员临床思维和经历智慧的结晶。病历档案管理发展无论在国外,还是国内已经具有较长的历史,我国现代病历档案管理历经近百年历史。归纳此近百年病历档案管理的发展历史,总结病历档案管理发展规律,对于掌握病历档案管理发展历史脉络,把握病历档案管理发展趋势,同时对于医疗卫生行政管理部门制定病历档案管理法律法规,医疗机构管理者和病历档案管理部门制定病历档案管理规定,医务人员重视病历产生与运行过程,以及具体到每个病历档案管理员开展病历档案工作、科学管理病历档案具有十分重要的意义。病历档案管理是医疗机构管理的组成部分。1921年北京协和医院建立我国现代病历档案管理史上的第一家病案室,开启我国集中统一管理病历档案的新篇章。依据档案管理理论,将病历档案管理划分为实体管理与信息管理两个主要部分。病历档案管理的演进与发展一直是围绕着病历档案实体管理与信息管理开展相关工作。作者将病历档案管理的主要内容与病历档案管理相关的特定事件相结合,首次将1921年至今的近百年病历档案管理历史划分为四个主要的阶段。历经百年的病历档案管理历史中,不变的是病历档案管理的客体,相对变化的病历档案管理的流程、内容和任务。管好病历档案、写好病历档案、建好病历档案和用好病历档案具有各自明确的病历档案管理内容,分别对应不同的管理阶段与管理模式。作者以病历档案管理内容的演进与发展为主线,结合信息管理发展阶段理论、档案管理理论、文件生命周期理论、全程管理理论、数据管理理论和档案模式管理理论,结合信息技术在病历档案管理工作中的实际运用情况,归纳出四个阶段对应的四类病历档案管理模式。论文主要对国内外病历档案管理研究成果进行梳理,论证研究的必要性,以及阐述涉及的研究方法、研究思路和研究意义等。作者在厘定病历档案、病历档案管理和病历档案管理模式概念的基础之上,明确病历档案管理模式定义,分析四个病历档案管理阶段的内容与病历档案管理模式之间的关系,以及阐述信息管理发展阶段理论、档案管理理论、文件生命周期理论、全程管理理论、数据管理理论和档案模式管理理论等理论在各个章节中的具体应用。作者将1921年至1981年期间的病历档案管理历史时期确定为病历档案实体管理阶段,此阶段通过收集、整理、鉴定、保管和供应等环节实现管好病历档案。建立病案室,医院实现对病历档案进行集中统一管理,为医院的医务人员可以提供病历档案实体。此阶段,病历档案管理的所有业务流程都是在病案室内进行。这一阶段病历档案管理的主要任务是通过对病历档案实体进行科学管理,实现管好病历档案。收集、整理、鉴定、保管和供应前后环节之间相互联系、相互影响,实现管好病历档案的实体管理模式,主要是为医疗机构内部医疗业务、科学研究等提供实体利用服务,体现为病历档案的备查、备考和凭证作用。病历档案实体管理无法对病历档案的形成过程进行有效的控制、管理,导致病历归档之后,发现病历档案内涵质量不高或存在缺陷时无法弥补。改革开放之后,我国医疗卫生事业得到了强劲发展,医疗业务增长提速,病历档案数量快速增加,利用病历档案的频率与质量要求也在不断提高。1982年卫生部从国家层面第一次颁布《全国医院工作条例》和《全国省地市综合性医院病案管理工作基本要求》分别从医院管理和病历档案管理两个层次对病历档案管理提出更高的要求。尤其是《全国省地市综合性医院病案管理工作基本要求》,将全程管理的理念运用于病历档案管理。这便要求病历档案管理部门需要在原有病历档案实体管理的基础之上,要走出病案室与临床业务部门进行交流、沟通,规划、指导、监督和协助医务人员写好病历。病历档案管理部门将病历档案管理职能前移到诊断治疗、检验检查和护理服务等病历运行阶段。病历档案管理部门的工作范围不再局限在病案室,工作流程需要在原有的收集、整理、鉴定、保管和供应的基础之上,超前到临床业务阶段,通过规划、指导、监督和协助等管理内容,控制病历的产生与运行,实现写好病历档案。写好病历档案纳入病历档案管理范畴,标志着病案档案管理正式进入全程管理模式阶段,规划、指导、监督和协助等成为病历档案管理不可或缺的内容。病历档案管理模式下,病历档案的利用范围也在不断扩展,医院之外的利用开始呈现上升趋势。2002年全国卫生信息化工作会议通过《全国卫生信息化发展规划纲要2003-2010年》,同年卫生部印发《医院信息系统基本功能规范》,病历档案管理进入信息管理时代。病历档案信息管理借助于电子病历系统,成为深化卫生改革、卫生事业发展,以及病历档案管理的必然要求。随着我国医疗卫生事业不断发展,不仅病历档案数量增长加快,而且医疗、教学、科研和社会利用等都对病历档案信息管理提出了更高的要求。病历档案全程管理模式关注病历档案内涵为主的管理内容,但是仅关注全程管理病历档案已经不能适应新阶段的快速、及时响应病历档案信息需求;另外由于缺乏系统规划,以前所建的病历档案与医院信息系统之间,病历档案信息无法实时共享,形成了病历档案信息孤岛。病历档案管理的窘境,客观上需要病历档案管理部门寻求新的管理方法和信息技术改善病历档案信息孤岛现象。通过电子病历系统建好病历档案,便成为病历档案管理工作的新任务。病历档案管理需要在原有模式基础上,寻求新的解决方案。利用电子病历系统建好病历档案,可以为临床医疗服务、医院管理和社会各界快速、及时提供病历档案信息服务。同时,借助电子病历系统,采集、组织、存储、传递和利用病历档案信息,实现建好病历档案的病历档案信息管理模式,可以提高运行病历内涵质量,提高归档病历档案的管理效率,既可以满足病历档案实体管理要求又可以实现病历档案全程管理需求。随着2016年全国卫生与健康大会召开,以及《“健康中国2030”规划纲要》颁布,如何“用好病历档案”便成为病历档案管理部门需要解答的新问题。健康管理要求病历档案跨医疗机构共享,为居民全生命周期健康管理服务。利用病历档案的主体将不再局限于一个医疗机构、一个病人,而是需要将病历档案信息纳入人口健康信息平台,与公共卫生机构协同共建共享病历档案,产生的病历档案信息服务于居民全生命周期健康管理;病历档案的形式也不断拓展,由文本向图形、影像、音频、视频、多媒体、传感信号,从单系统数据向大数据转换,并且出现从一个医疗机构向多个医疗机构转换,从医疗机构向医疗机构与公共卫生机构协同转换;病历档案数据为全生命周期的预防、治疗、康复和自主健康管理一体化的健康管理提供信息服务。通过病历档案数据生产和挖掘,服务居民全生命周期健康管理,给病历档案管理带来了新的内容。病历档案数据不断丰富,病历档案管理精细至数据层面,病历档案数据管理的结果将会不断提升病历档案的知识价值。病历档案数据管理一方面会将管理的对象向组成病历档案信息的数据转移;另一方面会提升病历档案管理结果的价值,通过病历档案知识生产,充分挖掘病历档案的价值。作者对近百年的病历档案管理历史进行系统梳理,明确提出,可以依据典型事件划分病历档案管理阶段,且各个阶段对应不同的病历档案管理模式;每个病历档案管理发展阶段具有明确的管理内容。基于病历档案管理二元性特点,在理出管好、写好、建好、用好这一发展主线基础之上,进一步指出病历档案管理的空间范围逐渐扩大、作用越来越大,流程更加复杂,由实体管理不断向信息管理演进与发展的规律。病历档案管理模式演进与发展的内在发展动力是不断满足病历档案信息需求。作者关于病历档案管理演进与发展研究的成果,对于医疗卫生行政管理部门、医院管理者、医务人员和病历档案管理员掌握病历档案发展规律具有指导意义。
李颖[8]（2018）在《社区卫生站健康档案管理信息系统设计与实现》文中进行了进一步梳理如今人类已经快速的进入到信息化技术爆炸的年代,快速的获取信息资源已经成为人们日常生活中必不可少的一项重要的生活内容。而使用传统的纸质方式完成社区居民健康档案信息记录和保存,显然已经不能适应当前信息化时代的大环境的要求。使用先进的信息技术构建一套符合社区卫生站健康档案信息管理的信息系统,必将使得社区卫生站的整体工作效率得到大幅度的提升,同时还有利于提高社区对所管辖居民的健康的服务质量。本文首先对需求分析进行了概述,在对社区卫生站进行深入的业务分析的基础上,通过业务流程图的方式对居民健康管理部门的具体业务进行了介绍。在基于社区卫生站的实际的业务基础上,将系统的功能划分为健康档案管理模块、重点人群健康管理模块、慢性病健康管理模块、健康教育管理模块、卫生监督管理模块、查询统计模块和系统管理模块。同时使用功能模块图的方式对其需要完成的功能进行了详细的说明。通过角色用例图的方式对其角色需求进行了说明。在基于需求分析的基础上,对系统的功能模块进行了设计,对数据库的概念结构和数据库的逻辑结构进行了说明。最后在软件工程的指导下,使用Struts框架为技术架构平台,使用SQL Server 2008为后台数据库,在MVC设计模式下完成了系统的开发。社区卫生站健康档案管理信息系统目前已经在社区得到了实际的运行,从运行效果来看,具有操作简单、功能贴合社区居民健康的实际工作等特点,受到了用户的一致好评。
庞榆乔[9]（2017）在《基于数据挖掘的妊娠糖尿病研究》文中研究指明随着计算机技术的发展,许多计算机信息管理系统在医疗机构中被大量使用,使得医疗机构医学信息迅速增长。此外,医学信息的形式是多种多样的,包括文字、表格、图像和音频等。这些医学信息资源对医疗机构的决策管理、诊疗和科研有至关重要的作用。如何从这些复杂的信息中提取出有价值的信息和模式成为必须要研究的问题之一。而基于医学信息的复杂性和特殊性,数据挖掘作为一种数据处理技术,为实现医学信息资源的有效利用提供了方法。本文将数据挖掘技术应用于妊娠糖尿病研究中。首先,利用关联规则分析妊娠糖尿病影响因素,进而发现高危险单因素PCOS病史、家族糖尿病史、异位妊娠史、初孕年龄、结婚年龄、本次妊娠年龄以及是否多胞胎和是否有过巨大儿出生;同时,还发现了一些高危险联合因素。例如:在多胞胎和月经周期紊乱史共同存在时,孕妇得妊娠糖尿病的可能性高达100%;异位妊娠史和多胞胎、月经周期紊乱病史和PCOS病史、月经周期紊乱病史和家族糖尿病史等两者同时存在时都会比单独一个存在时患病概率高。其次,利用分类算法对妊娠糖尿病患病风险进行预测。通过外推预测和交叉验证比较了 Logistic回归、决策树、支持向量机和BP神经网络4个常用分类模型。根据模型预测效果和稳定性,选择了 BP神经网络建立妊娠糖尿病预测模型。在建立模型时,对训练数据利用SMOTE算法进行了平衡化处理,同原始不平衡数据建立的模型相比,平衡化处理后所建模型预测结果得到了大大的提高,尤其是对于前20%预测为妊娠糖尿病的准确率达到100%,从而很好的识别出了患高风险妊娠糖尿病的孕产妇。
闫昕[10]（2016）在《北京市社区卫生服务管理数据分析与利用策略研究》文中研究说明研究目的调研国内外社区卫生服务数据分析与利用的相关理论和应用现状,全面了解北京市社区卫生服务管理的数据资源利用现状及存在问题,分析相关部门开展管理业务的信息需求,提出数据分析与利用的具体策略,为提高北京市社区卫生信息资源的有效利用率提供参考。研究内容1.国内外相关理论和发展现状梳理。梳理社区卫生服务管理及数据分析利用的相关理论和研究现状、国内外经验做法。2.北京市社区卫生服务管理数据利用现状分析。调研管理数据的内容和来源,分析数据资源利用现状及存在问题。3.北京市社区卫生服务管理信息需求分析。分析相关管理部门的主要业务过程,明确主要业务领域中的信息需求。4.提出北京市社区卫生服务管理数据分析与利用策略。包括数据质量控制、指标体系构建、分析方法选择、利用领域和范围等内容。研究方法通过文献与网站调研,梳理相关理论和国内外经验做法；然后以问卷调查和现场调研了解北京市社区卫生数据资源利用现状；以信息工程方法论为指导,综合应用深入访谈、关键成功因素法、专家咨询的方法,分析和修正北京市社区卫生管理的业务过程和信息需求；最后借助文献调研和专家咨询,提出数据分析与利用的具体策略。研究结果1.北京市社区卫生服务管理数据利用现状分析。（1）社区卫生服务管理数据的内容：整理归纳北京市社区卫生服务常规数据监测系统中全部报表中的数据项,共分成5大类,27个小类。（2）社区卫生服务管理数据的来源：北京市社区卫生服务综合管理系统、其他市级信息系统、朝阳区和东城区自建系统的部署范围和主要功能。（3）数据资源分析利用现状分析：1)信息系统应用方面,基本医疗服务、基本公共卫生服务、综合管理三个领域各功能实现率不一,健康档案、重点人群和疾病管理、门诊和住院医疗、物资财务管理等功能实现率较高,绩效管理、综合统计分析、决策支持等功能实现率较低；2)市级和区级社管中心每年撰写数据统计分析报告,对各领域数据的利用方式一般为指标分析和简单的统计分析,可用于绩效考核的直接核分,初步尝试对人员素质和社区卫生服务运行效果进行综合评价；3)存在的主要问题是数据质量不高、数据分析方法比较简单、缺少对数据多角度和深层次的分析挖掘、数据利用形式单一等。2.北京市社区卫生服务管理信息需求分析。（1）用户业务分析：1)北京市社区卫生服务管理体系分为4层,各级各机构管理职能及业务侧重不同；2)根据社区卫生服务相关政策,梳理工作重点11项；3)分别对市社管中心质量管理科、信息管理科和经济运行科的主要业务,划分出了7、3和2个职能域,并进一步细分主要业务过程和业务活动；4)对区级社管中心管理业务共划分6个职能域。（2）信息需求分析：1)以数据流程图和信息流列表描述北京市社区卫生服务业务的总体数据流过程,包括数据来源、去向、存储等；2)从市级和区级两个层面分析业务监管和考核评估领域所需的关键数据和指标,未满足的信息需求主要是服务质量和满意度综合评价、相关影响因素分析等;3)人力资源管理领域未满足的信息需求主要是人力需求测算、配置公平性和合理性评价等；4)机构经济运行管理领域未满足的信息需求主要是服务效率和效益评价、财务资产专项分析等；5)居民健康管理领域未满足的信息需求主要是居民健康状况评价、高危人群筛选和疾病趋势预测等。3.北京市社区卫生服务管理数据的分析与利用策略。（1）控制数据质量,进行数据预处理：包括数据信息收集、数据质量控制和数据预处理的具体措施。（2）建立合理的社区卫生服务评价指标体系：包括评价指标筛选的原则、方法、应用以及确定指标权重的方法。（3）选择合适的数据分析利用方法：1)数据统计法的分类和主要用途,如影响因素分析；2)综合评价法的一般步骤和主要用途,包括分类、比较和排序、评估某一综合目标的整体实现程度；3)数据挖掘技术的介绍和主要用途,如疾病风险和趋势预测。（4）开展各领域多维度的专题分析：梳理四个主要领域的常用数据分析方法和应用效果。1)业务监管和考核评估：评价服务质量与绩效可选择用于比较和排序的多种方法组合评价,粗糙集法、模糊综合评价法可精简满意度评价指标、进行定量评价；2)卫生人力资源管理：人员配置预测可采用4种经典方法等,卫生资源密度指数（HRDI）能评价人力配置的效能,配置公平性评价则常用洛伦兹曲线、基尼系数、泰尔指数等指标；3)机构经济运行管理：数据包络分析等可用于评价机构运行和服务效率,经济运行效益评价可采用卫生经济学分析和财务资产分析；4)居民健康管理：可用健康公平性指标、生命质量量表来评价居民健康状况,高危人群筛选和疾病趋势预测则可选择数据挖掘等方法。（5）建立综合管理数据分析与利用平台：1)数据分析模块功能包括指标统计、即席报表分析、综合评价、数据挖掘等；2)数据利用模块功能有数据资源导航、综合查询、专题分析报告、动态预警、辅助决策、信息发布等；3)相关技术与机制包括数据资源整合、商业智能／数据仓库、方法库／模型库等。总结本研究全面调研北京市社区卫生服务的管理体系和数据资源利用现状,分析数据分析利用水平较低的原因；以信息工程方法论为指导全面分析社区卫生管理各项业务,重点分析四大业务领域的信息需求；从实际需求出发,提出了北京市社区卫生服务管理数据分析与利用的具体策略和保障建议；研究结果可为提高北京市社区卫生信息资源的有效利用率提供参考。
二、数据挖掘在孕产妇管理信息系统中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数据挖掘在孕产妇管理信息系统中的应用（论文提纲范文）
（1）门诊药房自动化发药系统的建设与管理实践（论文提纲范文）
| 1 门诊药房自动化发药系统的建设 |
| 1.1 患者取药流程 |
| 1.2 发药机工作流程 |
| 2 门诊药房自动化发药系统的管理 |
| 3 门诊药房自动化发药管理模式的优化 |
| 4 门诊药房自动化发药系统的实践效果 |
| 5 讨论 |
（2）基于需求分析的临床医疗数据挖掘人才胜任力研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略语 |
| 第一部分:绪论 |
| 1 研究背景与目的 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的 |
| 2 研究意义 |
| 2.1 理论应用意义 |
| 2.2 实践管理意义 |
| 3 研究设计 |
| 3.1 研究内容 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.3 技术路线 |
| 第二部分:基于文本挖掘的临床医疗数据挖掘现实需求分析 |
| 1 前言 |
| 2 研究材料和方法 |
| 2.1 研究材料 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 构造具有不同语义类型的MeSH术语共现矩阵 |
| 2.2.2 双聚类算法分析 |
| 3 结果 |
| 4 讨论与结论 |
| 第三部分:知识非常态理论框架下的临床医疗数据挖掘需求分析 |
| 1 前言 |
| 2 理论框架及概念设定 |
| 2.1 数据挖掘过程中的问题与状况 |
| 2.2 临床医疗数据挖掘用户的知识结构 |
| 2.3 数据挖掘的目的和意图 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 问卷设计 |
| 3.2 数据收集与样本构成 |
| 3.3 数据分析 |
| 3.3.1 专家权威程度分析 |
| 3.3.2 专家协调程度分析 |
| 3.3.3 信度和效度分析 |
| 4 结果 |
| 4.1 临床医疗数据挖掘主要问题与状况 |
| 4.2 临床医疗数据挖掘用户的知识结构 |
| 4.3 临床医疗数据挖掘目的和意图 |
| 5 讨论 |
| 5.1 德尔菲调查结果对临床医疗数据挖掘的现实需求进行了补充 |
| 5.2 临床医疗数据挖掘用户知识与其数据挖掘目的和意图之间存在着“鸿沟” |
| 6 结论 |
| 第四部分:基于需求分析和冰山模型的临床医疗数据挖掘人才胜任力模型构建 |
| 1 前言 |
| 2 临床医疗数据挖掘人才胜任力定义及其要素 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 问卷对象 |
| 3.2 调查方法 |
| 4 结果 |
| 4.1 专家基本信息描述性统计 |
| 4.2 问卷信度和效度分析 |
| 4.3 临床医疗数据挖掘人才胜任力指标总体分析 |
| 4.4 临床医疗数据挖掘人才胜任力指标权重计算 |
| 5 结论 |
| 第五部分:临床医疗数据挖掘人才胜任力要素实证研究 |
| 1 研究对象与方法 |
| 1.1 实证研究调查对象 |
| 1.2 调查方法 |
| 2 研究结果 |
| 2.1 调查对象基本情况 |
| 2.2 问卷信度和效度分析 |
| 2.3 临床医疗数据挖掘人才胜任力情况总体分析 |
| 2.4 临床医疗数据挖掘人才胜任力总体情况的单因素分析和多元线性回归分析 |
| 2.5 临床医疗数据挖掘人才胜任力动机情况的单因素分析 |
| 2.6 临床医疗数据挖掘人才胜任力个性和特质情况的单因素分析和多元线性回归分析 |
| 2.7 临床医疗数据挖掘人才胜任力知识技术能力情况的单因素分析和多元线性回归分析 |
| 3 讨论与对策建议 |
| 3.1 讨论 |
| 3.2 对策与建议 |
| 3.2.1 加强临床医疗数据挖掘人员的知识技术能力培训 |
| 3.2.2 注重临床医疗数据挖掘青年人才培养 |
| 3.2.3 激发临床医疗数据挖掘人才内在动机 |
| 第六部分:总结 |
| 1 研究总结 |
| 2 本研究的不足 |
| 本研究创新性的自我评价 |
| 参考文献 |
| 综述 数据挖掘技术在临床医疗数据中的应用 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
| 附表1 |
| 附表2 |
| 附表3 |
（3）妊娠期糖尿病病历数据挖掘分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文组织机构 |
| 第二章 孕产妇诊疗数据分析预处理 |
| 2.1 问题的提出 |
| 2.2 孕产妇诊疗数据分析 |
| 2.2.1 产检数据分析 |
| 2.2.2 住院诊断数据分析 |
| 2.3 孕产妇诊疗数据预处理 |
| 2.4 孕产妇诊疗数据属性的映射 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 孕产妇诊疗数据的关联规则挖掘算法 |
| 3.1 关联规则挖掘简介 |
| 3.2 孕产妇诊疗数据的关联规则挖掘算法 |
| 3.3 实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 孕产妇诊疗数据关联规则挖掘应用 |
| 4.1 开发工具与运行环境 |
| 4.2 孕产妇诊疗数据挖掘系统功能 |
| 4.3 孕产妇诊疗数据关联规则挖掘结果评估与分析 |
| 4.3.1 妊娠期糖尿病危险因素评估与分析 |
| 4.3.2 妊娠期糖尿病诊断数据挖掘评估与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结 |
| 5.1 本文工作成果贡献与创新 |
| 5.2 下一步工作方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读工程硕士学位期间录用发表的论文 |
（4）数据挖掘技术在新疆艾滋病预测与控制模型中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 第一部分 时序数据挖掘ARIMA-GARCH模型在新疆HIV发病趋势预测中的应用 |
| 1 内容与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 质量控制 |
| 1.4 统计方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第二部分 纵向数据挖掘GEE模型在新疆儿童艾滋病抗病毒治疗效果预测中的应用 |
| 1 内容与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 质量控制 |
| 1.4 统计方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第三部分 横截面数据挖掘机器学习模型在乌鲁木齐三大高危人群HIV感染预测中的应用 |
| 1 内容与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 质量控制 |
| 1.4 统计方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间获得的学术成果 |
| 个人简历 |
| 导师评阅表 |
（5）以“一体化”为导向的三级妇幼保健机构卫生服务提供协同模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1 研究背景和意义 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 2 研究现状和述评 |
| 2.1 研究现状 |
| 2.2 国内外关于“一体化”卫生服务研究动态 |
| 3 研究思路 |
| 4 本章小结 |
| 第二章 相关概念界定及理论基础 |
| 1 协同理论 |
| 1.1 基础理论 |
| 1.2 理论特征 |
| 2 基于文献计量学基础对于“服务协同”的分析研究 |
| 3 卫生服务提供协同 |
| 3.1 医疗机构卫生服务提供纵向协同模式 |
| 3.2 医疗机构卫生服务提供横向协同模式 |
| 3.3 跨医疗机构间服务提供协同模式 |
| 4 “服务协同”理论在其他领域中的运用 |
| 4.1 服务协同模式在图书资源领域运用 |
| 4.2 服务协同模式在经济领域中运用 |
| 4.3 服务联合模式在社会化服务管理领域中运用 |
| 5 本章小结 |
| 第三章 研究内容和方法 |
| 1 研究对象与资料来源 |
| 2 研究内容 |
| 2.1 基础理论研究 |
| 2.2 各级妇幼保健机构卫生服务提供协同模式的现况调查和综合评价 |
| 2.3 深度分析各级妇幼保健机构纵向卫生服务纵向整合缺失成因 |
| 3 研究目标 |
| 4 拟解决的关键科学问题 |
| 5 研究方法 |
| 5.1 文献研究和宏观政策分析 |
| 5.2 现况研究 |
| 5.3 评价框架和Topsis综合评价法 |
| 5.4 统计方法 |
| 6 研究技术路线图(见图3) |
| 第四章 妇幼机构历史沿革与演进历程 |
| 1 我国“妇产科学”的演进史 |
| 1.1 中医妇科学的诞生 |
| 1.2“妇产科”发展进阶 |
| 2 专业妇产机构的产生 |
| 3 妇幼机构发展现状 |
| 3.1 妇幼保健机构接诊对象 |
| 3.2 妇幼保健机构科室设置 |
| 3.3 妇幼保健机构评审标准框架和内容 |
| 3.4 我国妇幼机构发展规模 |
| 4 妇幼保健机构规模统计 |
| 4.1 妇产(科)医院规模统计 |
| 4.2 妇幼保健院发展现况 |
| 4.3 儿童医院统计现况 |
| 5 妇女儿童保健服务发展现状 |
| 5.1 妇女保健服务提供现状 |
| 5.2 儿童保健服务提供现状 |
| 5.3 妇幼卫生事业发展趋势 |
| 6 全球妇幼卫生发展势态 |
| 7 本章小结 |
| 第五章 公立与民营妇幼保健机构间比较 |
| 1 典型机构 |
| 1.1 公立妇幼保健机构样本—F医院 |
| 1.2 民营妇幼医疗机构样本—H医院 |
| 2 组织形式间的比较 |
| 2.1 F医院的组织结构 |
| 2.2 H医院的组织结构(见图17) |
| 2.3 F医院与H医院组织结构比较 |
| 3 信息与沟通机制比较 |
| 3.1 医院信息概述 |
| 3.2 F医院信息传递的主要方式 |
| 3.3 F医院信息传递的主要特点与问题 |
| 3.4 H医院信息传递的主要方式 |
| 3.5 H医院信息传递的主要特点与问题 |
| 3.6 F医院与H医院信息传递的总体比较 |
| 4 激励机制比较 |
| 4.1 F医院激励机制概况 |
| 4.2 H医院激励机制概况 |
| 4.3 F医院与H医院激励机制比较 |
| 5 组织文化比较 |
| 5.1 组织文化的主要构成 |
| 5.2 理想的组织文化——丹尼森组织文化模型 |
| 5.3 F医院的组织文化 |
| 5.4 H医院的组织文化 |
| 5.5 F医院与H医院组织文化建设比较 |
| 6 本章小结 |
| 第六章 妇幼保健卫生服务协同的特征与影响因素 |
| 1 妇幼保健机构的性质 |
| 2 妇幼保健服务协同的意义 |
| 3 妇幼保健卫生服务协同的特征 |
| 3.1 以妇女儿童利益为核心 |
| 3.2 妇幼保健服务与临床卫生服务相结合 |
| 3.3 地域辐射半径制衡 |
| 3.4 妇幼保健机构考核标准特殊性 |
| 4 实证调查结果分析 |
| 4.1 资料来源 |
| 4.2 数据分析 |
| 4.3 统计方法 |
| 4.4 统计结果 |
| 5 影响妇幼保健卫生服务协同的因素 |
| 5.1 妇幼保健机构医务人员工作负担过重 |
| 5.2 高危妊娠因素增多 |
| 5.3 人力资源供给不足 |
| 5.4 从业人员学历层次偏低 |
| 6 本章小结 |
| 第七章 医疗服务联合体的模式分析与典型案例 |
| 1 医疗联合体的概念 |
| 2 医疗联合体的主要类型 |
| 2.1 紧密型医联体模式 |
| 2.2 半紧密型医联体模式 |
| 2.3 松散型医联体模式 |
| 3 我国典型的医联体案例 |
| 3.1 武汉医院“直管”模式 |
| 3.2 上海瑞金医院“重置”模式 |
| 3.3 镇江“医疗集团”模式 |
| 3.4 河南省“区域医联体”模式 |
| 4 国外医联体的典型案例 |
| 4.1 “守门人”制度—英国 |
| 4.2 ACO—美国 |
| 4.3 医疗服务集团—新加坡 |
| 5 研究述评 |
| 6 本章小结 |
| 第八章 妇幼保健机构联合体卫生服务协同模型框架研究 |
| 1 妇幼保健机构卫生服务提供需求研究 |
| 2 妇幼保健机构卫生服务提供协同效应研究 |
| 3 关于妇幼保健机构服务提供质量评价的研究 |
| 4 现实困境 |
| 4.1 生育新政下妇幼保健机构卫生服务提供面临严峻挑战 |
| 4.2 二级妇幼保健机构职能缺失致使顶层机构就诊压力过大 |
| 4.3 服务对象去基层就诊意愿不强 |
| 4.4 上级机构缺乏向下转诊的动力 |
| 5 关于“一体化”卫生服务研究进展 |
| 6 妇幼保健机构联合体系卫生服务协同模型框架 |
| 6.1 统一规划区域间医保结算政策 |
| 6.2 健全双向转诊通道 |
| 6.3 构建健康档案信息管理平台 |
| 6.4 构建各利益相关主体间利益均衡机制 |
| 7 研究意义 |
| 8 本章小结 |
| 第九章 结论与展望 |
| 1 研究创新 |
| 1.1 观点新颖 |
| 1.2 理论研究方法创新 |
| 1.3 综合评价方法运用创新 |
| 2 研究不足 |
| 2.1 文献检索存在瑕疵 |
| 2.2 研究设计不足 |
| 2.3 模型尚未完善 |
| 3 研究总结 |
| 4 研究展望 |
| 4.1 理论研究将不断深入 |
| 4.2 研究设计将更加全面 |
| 4.3 实证研究将持续进行 |
| 5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士攻读期间取得成果 |
| 附录 |
| 附件1 江苏省三级妇幼保健机构卫生服务提供协同状况研究访谈相关人员基本情况调查表 |
| 附件2 江苏省妇幼保健机构卫生服务提供协同状况研究医务人员情况问卷调查表 |
| 附件3 江苏省妇幼保健机构卫生服务提供协同状况研究就诊方问卷调查表 |
| 附件4 江苏省三级妇幼保健机构卫生服务提供协同状况研究访谈相关人员访谈提纲 |
（6）基于大数据平台的医疗健康数据分析与应用模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 医疗健康大数据分析应用 |
| 1.2.2 医疗健康大数据平台 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 内容组织架构 |
| 1.5 研究方法 |
| 2 大数据平台及相关技术 |
| 2.1 大数据平台架构 |
| 2.2 大数据平台相关技术 |
| 3 医疗健康大数据应用主题 |
| 3.1 医疗健康大数据来源 |
| 3.2 应用主题描述 |
| 3.2.1 应用主体和应用场景 |
| 3.2.2 应用主题 |
| 4 基于大数据平台的数据分析应用流程设计 |
| 4.1 传统数据仓库数据分析方法 |
| 4.1.1 传统数据仓库数据分析流程 |
| 4.1.2 传统数据仓库在大数据时代的问题 |
| 4.2 基于大数据平台的数据分析应用流程 |
| 4.2.1 数据采集 |
| 4.2.2 数据整合 |
| 4.2.3 数据分析 |
| 4.2.4 数据应用展现 |
| 5 临床治疗方案选择数据分析实践 |
| 5.1 数据采集 |
| 5.2 数据预处理 |
| 5.3 数据分析 |
| 5.3.1 患者分类 |
| 5.3.2 治疗方案确定 |
| 5.4 分析结果 |
| 6 总结 |
| 6.1 小结 |
| 6.2 结论 |
| 6.3 创新之处 |
| 6.4 存在的不足 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 医疗健康大数据分析应用现状研究综述 |
| 参考文献 |
| 附件1 攻读学位期间发表论文目录 |
（7）病历档案管理模式演进与发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及述评 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究述评 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究思路和方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 创新之处 |
| 第二章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 病历档案 |
| 2.1.2 病历档案管理 |
| 2.1.3 病历档案管理模式 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 档案管理理论 |
| 2.2.2 文件生命周期理论 |
| 2.2.3 全程管理理论 |
| 2.2.4 数据管理理论 |
| 2.2.5 信息管理发展阶段理论 |
| 2.2.6 档案管理模式理论 |
| 第三章 病历档案实体管理模式(1921-1981) |
| 3.1 建立病案室标志进入病历档案实体管理阶段 |
| 3.2 病历档案实体管理阶段的主要内容 |
| 3.2.1 收集 |
| 3.2.2 整理 |
| 3.2.3 鉴定 |
| 3.2.4 保管 |
| 3.2.5 供应 |
| 3.3 病历档案实体管理模式的分析 |
| 3.3.1 病历档案实体管理模式的定义 |
| 3.3.2 病历档案实体管理模式的特点 |
| 3.3.3 病历档案实体管理模式的不足 |
| 3.4 本章结语 |
| 第四章 病历档案全程管理模式(1982-2001) |
| 4.1 两个文件标志进入病历档案全程管理阶段 |
| 4.2 病历档案全程管理阶段的主要内容 |
| 4.2.1 规划 |
| 4.2.2 指导 |
| 4.2.3 监督 |
| 4.2.4 协助 |
| 4.3 病历档案全程管理模式的分析 |
| 4.3.1 病历档案全程管理模式的定义 |
| 4.3.2 病历档案全程管理模式的特点 |
| 4.3.3 病历档案全程管理模式的不足 |
| 4.4 本章结语 |
| 第五章 病历档案信息管理模式(2002-2015) |
| 5.1 一个纲要标志进入病历档案信息管理阶段 |
| 5.1.1 《全国卫生信息化发展规划纲要2003-2010年》要求建好电子病历系统 |
| 5.1.2 电子病历系统的四个发展阶段 |
| 5.1.3 电子病历系统数据库的类型 |
| 5.1.4 建设电子病历系统的目标与任务 |
| 5.1.5 电子病历系统的三类功能 |
| 5.1.6 电子病历系统应具备的条件 |
| 5.1.7 病历档案信息化管理带来的变革 |
| 5.2 病历档案信息管理阶段的主要内容 |
| 5.2.1 采集 |
| 5.2.2 组织 |
| 5.2.3 存储 |
| 5.2.4 传递 |
| 5.2.5 利用 |
| 5.3 病历档案信息管理模式的分析 |
| 5.3.1 病历档案信息管理模式的定义 |
| 5.3.2 病历档案信息管理模式的特点 |
| 5.3.3 病历档案信息管理模式的不足 |
| 5.4 本章结语 |
| 第六章 病历档案数据管理模式(2016—) |
| 6.1 进入病历档案数据管理阶段的两个标志性事件 |
| 6.2 病历档案数据管理阶段的主要内容 |
| 6.2.1 数据生产 |
| 6.2.2 数据挖掘 |
| 6.3 病历档案数据管理模式的分析 |
| 6.3.1 病历档案数据管理模式的定义 |
| 6.3.2 病历档案数据管理模式的特点 |
| 6.4 本章结语 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.1.1 病历档案信息需求与信息技术驱动病历档案管理模式演进与发展 |
| 7.1.2 随着病历档案管理模式演进与发展,病历档案管理内容不断丰富 |
| 7.1.3 随着病历档案管理模式演进与发展,病历档案管理能力不断提升 |
| 7.2 研究贡献 |
| 7.3 研究展望 |
| 7.3.1 研究不足 |
| 7.3.2 研究展望 |
| 附件 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间完成的科研成果 |
（8）社区卫生站健康档案管理信息系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 系统需求分析 |
| 2.1 需求分析概述 |
| 2.2 业务流程分析 |
| 2.3 功能需求分析 |
| 2.3.1 健康档案管理 |
| 2.3.2 重点人群健康管理 |
| 2.3.3 慢性病健康管理 |
| 2.3.4 健康教育管理 |
| 2.3.5 卫生监督管理 |
| 2.3.6 查询统计 |
| 2.3.7 系统管理 |
| 2.4 角色需求分析 |
| 2.4.1 系统管理员角色 |
| 2.4.2 管理员角色 |
| 2.4.3 档案管理员角色 |
| 2.4.4 重点人群管理员 |
| 2.4.5 慢性病管理员角色 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 系统设计 |
| 3.1 系统设计原则 |
| 3.2 系统架构设计 |
| 3.3 总体功能模块设计 |
| 3.3.1 健康档案管理模块 |
| 3.3.2 重点人群健康管理模块 |
| 3.3.3 慢性病健康管理模块 |
| 3.3.4 健康教育管理模块 |
| 3.3.5 卫生监督管理模块 |
| 3.3.6 查询统计分析模块 |
| 3.3.7 系统管理模块 |
| 3.4 系统数据库设计 |
| 3.4.1 数据库设计概述 |
| 3.4.2 数据库概念结构设计 |
| 3.4.3 数据库逻辑结构设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统实现 |
| 4.1 系统开发环境 |
| 4.2 系统登录 |
| 4.3 系统各功能模块的实现 |
| 4.3.1 健康档案管理 |
| 4.3.2 重点人群健康管理 |
| 4.3.3 慢性病健康管理 |
| 4.3.4 健康教育管理 |
| 4.3.5 卫生监督管理 |
| 4.3.6 查询统计分析 |
| 4.3.7 系统管理 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.2 测试方法 |
| 5.3 测试用例设计 |
| 5.4 测试结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于数据挖掘的妊娠糖尿病研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据挖掘在医学领域中的研究现状 |
| 1.2.2 妊娠糖尿病研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 基础知识 |
| 2.1 数据预处理 |
| 2.1.1 数据清理 |
| 2.1.2 数据规范化 |
| 2.1.3 数据离散化 |
| 2.1.4 不平衡数据处理 |
| 2.2 关联规则 |
| 2.2.1 基本概念 |
| 2.2.2 关联规则挖掘过程 |
| 2.2.3 关联规则评估方法 |
| 2.3 信息增益 |
| 2.3.1 信息熵 |
| 2.3.2 信息增益 |
| 2.3.3 增益率 |
| 2.4 BP神经网络 |
| 2.4.1 多层前馈神经网络 |
| 2.4.2 反向传播算法 |
| 2.5 不平衡数据分类的性能评价指标 |
| 第3章 基于关联规则的妊娠糖尿病影响因素分析 |
| 3.1 数据准备 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 研究对象 |
| 3.1.3 影响妊娠糖尿病的因素 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 缺失值处理 |
| 3.2.2 噪声数据处理 |
| 3.2.3 连续变量离散化 |
| 3.3 关联分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于BP神经网络的妊娠糖尿病患病风险预测 |
| 4.1 数据准备 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 研究对象 |
| 4.1.3 影响妊娠糖尿病的因素 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.3 影响因素选择 |
| 4.3.1 影响因素描述性分析 |
| 4.3.2 影响因素选择 |
| 4.4 模型建立与评价 |
| 4.4.1 BP神经网络模型建立 |
| 4.4.2 Logistic、决策树、支持向量机模型建立 |
| 4.4.3 模型评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）北京市社区卫生服务管理数据分析与利用策略研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 1. 研究背景与意义 |
| 2. 相关理论梳理 |
| 3. 国外相关研究和发展现状 |
| 4. 国内相关研究和发展现状 |
| 研究内容与方法 |
| 1. 研究目的 |
| 2. 研究内容 |
| 3. 资料与方法 |
| 研究结果 |
| 1. 北京市社区卫生服务管理数据利用现状分析 |
| 2. 北京市社区卫生服务管理信息需求分析 |
| 3. 北京市社区卫生服务管理数据分析与利用策略 |
| 讨论 |
| 1. 北京市社区卫生信息系统各功能应用存在较大差异 |
| 2. 北京市社区卫生服务管理数据分析利用不足的原因 |
| 3. 以信息工程方法论为指导进行需求分析的必要性 |
| 4. 根据信息需求分析结果选择恰当的数据分析利用方法 |
| 5. 深入挖掘北京市社区卫生服务管理数据的价值 |
| 6. 依托已有资源建立数据分析与利用平台的可行性 |
| 7. 研究局限性和下一步研究方向 |
| 结论及建议 |
| 1. 研究结论 |
| 2. 政策建议 |
| 参考文献 |
| 文献综述 |
| 参考文献 |
| 附件 |
| 附件1 |
| 附件2 |
| 附件3 |
| 附件4 |
| 攻读硕士期间发表论文及参与科研情况 |
| 致谢 |
四、数据挖掘在孕产妇管理信息系统中的应用（论文参考文献）
- [1]门诊药房自动化发药系统的建设与管理实践[J]. 盛永琴,张莹. 中医药管理杂志, 2021(24)
- [2]基于需求分析的临床医疗数据挖掘人才胜任力研究[D]. 方丽. 中国医科大学, 2021
- [3]妊娠期糖尿病病历数据挖掘分析研究[D]. 黄嘉欣. 广西大学, 2021(12)
- [4]数据挖掘技术在新疆艾滋病预测与控制模型中的应用研究[D]. 唐丹丹. 新疆医科大学, 2020(07)
- [5]以“一体化”为导向的三级妇幼保健机构卫生服务提供协同模式研究[D]. 毛鹏远. 南京中医药大学, 2019(02)
- [6]基于大数据平台的医疗健康数据分析与应用模式研究[D]. 陶波. 华中科技大学, 2019(03)
- [7]病历档案管理模式演进与发展研究[D]. 何小菁. 南京大学, 2018(04)
- [8]社区卫生站健康档案管理信息系统设计与实现[D]. 李颖. 大连理工大学, 2018(02)
- [9]基于数据挖掘的妊娠糖尿病研究[D]. 庞榆乔. 东北大学, 2017(06)
- [10]北京市社区卫生服务管理数据分析与利用策略研究[D]. 闫昕. 北京协和医学院, 2016(02)