卫生信息分析与决策-2(精选)

卫生信息分析

第十二章卫生信息分析第一节卫生信息分析概述1信息分析（information analysis）的定义：信息分析是一种以信息为研究对象，根据拟解决的特定问题的需要，收集与之有关的信息进行分析研究，旨在得出有助于解决问题的新信息的科学劳动过程。

2 信息分析的步骤课题选择制订课题研究计划信息收集信息整理、鉴别与分析报告编写3 卫生信息分析方法一、时间序列分析时间序列数据1 时间序列（time series）又称动态数列或时间数列，就是把所研究的事物在各个不同时间的统计指标的数值，按其发生时间先后顺序排列起来所形成的数列。

2. 时间序列数据的种类倾向变动/趋势变动，用T （Trend）表示，统计数据在长时间内表现出的变化倾向，它按照某种规律持续上升或持续下降，或保持在某一水平上；周期变动，用C （Cyclical）表示，指若干年为周期的变化，周期长短不等，上下波动大小也不一致，但明显地呈现起伏变化；季节变动，用S （Seasonal）表示，指每年重复出现的周期变化，一般以月或季度为一个周期；不规则变动/随机变动，用I（Irregular）表示，指由各种偶然事件或影响因素引起的上述三类变化以外的任何变化。

3. 时间序列分析的概念与原理时间序列分析（time series analysis）就是根据系统观测得到的时间序列数据，应用数理统计方法（曲线拟合和参数估计）来建立数学模型，对时间序列数据加以分析处理，以预测未来事物的发展。

时间序列分析的基本依据是：（1）承认事物发展的延续性。

（2）考虑到事物发展的随机性。

4. 时间序列分析主要用途①系统描述。

②系统分析。

③预测未来。

④决策和控制。

（三）时间序列分析的基本步骤收集数据：用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。

整理数据：根据动态数据作相关图。

分析数据：对动态数据进行拟合或者修正。

（四）时间序列数据的修正算术平均法分段平均法移动平均法指数平滑法五）时间序列数据的拟合多项式曲线法指数曲线法生长曲线法二、关联规则挖掘（一）关联规则挖掘概述1. 关联规则及关联规则挖掘的定义关联规则(association rule)是指在同一个事件中出现的不同项的相关性，如顾客在商场购物可以看作是一个事件，所购买各种的商品就是其中的项，在这里的关联规则就是指在一次购物中所购商品的相关性。

[医学]第六章—卫生信息分析与评价(2)

第三轮征询汇总处理结果
预测结果输出
实施步骤：
1.组成专家小组。按照课题所需要的知识范围，确定专家。专家人数的多少，可根据预测课题的大小和涉及面的宽窄而定。
2.向所有专家提出所要预测的问题及有关要求，并附上有关这个问题的所有背景材料，同时请专家提出还需要什么材料。然后，由专家做书面答复
3.各个专家根据他们所收到的材料，提出自己的预测意见，并说明自己是怎样利用这些材料并提出预测值的。
①组织讨论会，主持者最好不是领导；②明确头脑风暴会议的目的或主题；③与会的每位成员依次发表一条意见；④与会人员不评论，不批驳别人的观点，只说明自己的观点；⑤将每个成员的观点毫无遗漏地记录下来；⑥会议持续到无人发表新意见为止； ⑦将所有观点重述一遍。
2.整理阶段
①对所有提出的观点编制进行分类汇总；②用通用术语说明每一观点的要点；③找出重复的和互补的观点，并在此基础上形成综合设想；④提出对观点进行评价的准则； ⑤综合评估。
6.对专家的意见进行综合处理。
三、系统分析方法
C1
B1
C2
C3
C4
B2
C5
A
C6
B3
在数据缺乏、新技术评估及非技术因素起主要作用的情况下，利用专家的知识和经验是有效的，也是唯一可选用的调查方法。
（一）专家个人调查法由专家个人进行调查、分析和判断的方法。
优点： ①可以充分利用专家个人的知识和经验； ②不受外界影响，没有心理压力； ③组织工作简单，调研费用很少。
缺点： ①受个人的知识面、知识深度、工作经验及占有信息的限制，很难满足调查所要求的全面性； ②可能受专家个人兴趣的影响，难免产生片面性。
进行信息分析目的包括： 1.从混沌的信息中萃取出有用的信息； 2.从表层信息中发现相关的隐蔽信息； 3.从过去和现在的信息中推演出未来的信息； 4.从部分信息中推知总体的信息。

2024年卫生健康行业培训资料卫生健康大数据与信息化应用分析

卫生健康大数据的来源与类型
医疗机构
包括医院、诊所、社区卫生服务中心等医疗机构产生的诊疗数据、影像数据、病理数据等。
公共卫生机构
包括疾病预防控制中心、卫生监督所等公共卫生机构收集的疫情监测数据、健康危险因素监测数据等。
卫生健康大数据的来源与类型
科研机构
包括医学院校、科研机构等开展医学研究产生的基因组学数据、蛋白质组学数据等。
大数据在卫生健康行业的应用价值
提高医疗服务效率和质量
加强公共卫生管理
通过大数据分析，医疗机构可以优化诊疗流程，提高医疗资源利用效率，从而提升医疗服务质量。
大数据可以帮助公共卫生机构实时监测和分析疫情、健康危险因素等，为政府制定公共卫生政策提供科学依据。
推动医学研究和创新
促进健康产业发展
大数据为医学研究提供了海量的数据资源，有助于科研人员发现新的疾病治疗方法、药物研发等。
信息化应用的优势与挑战
• 提升医疗质量与安全：信息化手段可以辅助医生进行诊断和治疗，减少人为错误，提高医疗质量与安全。
信息化应用的优势与挑战
数据安全与隐私保护
01
随着医疗数据的不断增长，如何保障数据的安全性和隐私性成
为一大挑战。
技术更新与人才培养
02
卫生健康行业需要不断适应新技术的发展和应用，同时加强人
大数据和信息化技术可以促进医学研究和创新，加快新药研发、临床试验等进程，为医疗卫生事业注入新的活力。
加强公共卫生管理
大数据和信息化技术可以帮助政府和公共卫生机构更加准确地监测和预测疾病流行趋势，及时采取有效措施，保障公众健康。
加强大数据与信息化人才培养和团队建设
完善人才培养体系
高校和职业培训机构应加强大数据与信息化相关专业和课程建设，培养具备医学、统计学、计算机等多学科背景的复合型人才。

医药信息分析与决策--第6章多指标决策2

6.3 决策指标权重的确定
确定指标权重的方法: 1. 主观赋权法主观赋权法:由决策者根据自己的主观经验和判断直接赋权的方法。
主要有德尔菲法（Delphi）、相对比较法和特征向量法等。
主观赋权法反映了决策者的主观判断或直觉，但可能受到决策者的知识结构、工作经验及偏好的影响，具有随意性，再现性差。
的相对激烈程度。信息熵越小，说明在此问题中该指标提供的有用信息越多，所以应赋予该指标更大的权重；
反之，其权重也就越小。
6.3 决策指标权重的确定
6.3.3 熵值法计算步骤如下： 1. 将决策矩阵A = [aij]mn 标准化，得出标准化矩阵R=[rij] mn。 2. 对标准化矩阵进行归一化处理
6.3 决策指标权重的确定
2. 客观赋权法客观赋权法：是根据决策矩阵提供的客观信息（指标值），通过建立某种数学模型计算出
权重的方法，主要有熵值法、主成分分析法等。客观赋权法通常基于完善的数学理论，但指标信息数据的采集难免受到随机干扰，也忽视
了决策者的主观信息，可能与指标的实际重要性程度不完全符合。
6.2 决策指标的标准化处理
6.2.2 不同量纲指标的标准化【例6-3】对例6-2中量化后的决策矩阵进行标准化处理。解：治疗时间（x1）、治疗费用（x2）和副作用（x6）为成本型指标，治疗效果（x3）、根治
程度（x4）、耐受性（x5）和安全性（x7）是效益型指标。（1）向量归一化法
0.7007 .91601.25900.20504.55903.77007 .7168
X2
0.7
0.5
0.3 0.2
0.4
0.3
X3
0.8
0.7
0.5 0.4
0.6

卫生决策支持信息系统应用前景分析

卫生决策支持信息系统应用前景分析郑静①①深圳市医学信息中心，518010，深圳市人民北路2210号卫生信息是制定卫生政策与规划的重要条件，它在提高卫生决策和卫生管理水平中发挥着重要作用。

计算机科学与信息技术在医学领域的广泛应用，改变了过去卫生信息匮乏的状况，但与此同时，信息的海量增长也使决策者难以判断使用何种信息来支持决策。

此外，医学科技的快速发展、卫生行业分工的细化、业务流程日益复杂以及社会经济的发展对卫生决策提出了更高的要求。

决策者常常需要在紧迫而复杂的环境下以更快的速度做出高质量的决策，而传统的信息管理系统已无法满足现实需要，卫生决策者亟需智能决策支持系统的支持和帮助。

1 相关概念决策是指个人或集体为了达到或实现某一目标，借助一定的科学手段和方法，从若干备选方案中选择或综合成一个满意合理的方案，并付诸实施的过程。

决策支持是指使用各种逻辑规则和数据处理方法，通过对低层次的数据事实关联关系的分析与合并，将其转换成高层次的、数量少的、体现系统根本特征和发展方向的知识，以辅助决策者进行决策。

决策支持系统是管理信息系统与决策技术相结合而发展起来、为高层次管理人员提供辅助决策的一种软件系统。

卫生决策支持系统是决策支持技术在医药卫生领域的具体应用，即利用决策支持相关理论和技术，面向医疗卫生领域的半结构化和非结构化决策问题，支持医疗卫生人员决策活动的具有智能作用的人机交互式信息系统。

卫生决策支持系统是卫生信息系统发展的高级阶段，是信息系统和决策支持技术相互融合的产物。

卫生决策支持系统根据用户不同可以分为临床决策支持系统、消费者决策支持系统、行政管理决策支持系统三类。

临床决策支持大多建立在医疗业务信息系统内部数据采集与汇总的基础之上，作为临床信息系统的衍生优化功能，集成在系统中。

决策支持功能以病历检索查看、药品不良反应与相互作用警示为主。

消费者决策支持主要通过个人健康与诊疗信息、公共卫生信息的公开与便捷获取，为用户的健康自我管理提供便利。

卫生技术评估与卫生决策

•
2、开设HTA学位班／证书班培训课程，培养高层 HTA管理和研究人才
3、建立、认证HTA评价员和机构，建立并实施HTA 管理规范
4、确定HTA的优选项目、组织评价 5、根据评价结果作出决策
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五、中国HTA的发展
1、起步不晚（90年代初），发展太慢：
1个EBM中心，3个评估组织（分别作卫生经济、生物技术和医学伦理评价）在提高认识、普及理论和方法上作了一些工作，但普及面和力度都极待提高通过HTA已在全国范围内淘汰了35项临床检验技术，正在开展有关人工受精，试管婴儿技术的HTA 对基因芯片技术作了早期HTA
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三、卫生技术评估的方法
（一）确定评估题目：选题、立题取决于提出评估申请的机构的目的、医疗实践的需要、用户和决策者的需要。有明确的标准：如评估题目是否涉及花费较大的健康问题或昂贵的技术设备？评估的健康问题是否影响较多的人群？或评估的健康问题是否威胁生命？对该卫生技术的应用是否存在较大的争议？副作用是否较突出，或为有创性技术？
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三、卫生技术评估的方法
（三）确定评估机构或地点评估问题的性质决定最佳评估机构的选择，有的组织内部有评估机构如大型保险公司、药厂，有的依赖于专门的HTA 机构。是“自己评估或购买”HTA报告取决于评估问题的性质、资金、技术和人才力量、时间。
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三、卫生技术评估的方法
（四）收集现有的资料在进行文献检索时特别在制订检索策略时应咨询信息专家，以保证合理选择数据库、主题词、自由词，获得所有相关的信息。常用的资料来源包括：计算机数据库、杂志的索引和目录、政府工作报告和专著、现有文献资料的参考文献、特殊报告数据库、健康时事通讯和报纸、公司的报告和新闻稿、国际互联网（Internet）、同事和其他研究人员。

卫生信息资源管理第二章

第一节卫生组织信息管理理论
1.信息论主要论证了信息传输定理、信源－信道隔离定理相互联系。

正确
2.（信息论）指的是将信息的传递作为一种统计现象来考虑，给出了估算通信信道容量的方法。

信息传输和信息压缩是信息论研究中的两大领域。

这两个方面又由信息传输定理、信源－信道隔离定理相互联系。

3.（系统论）就是把所研究和处理的对象，当作一个系统分析系统结构和功能，研究系统、要素、环境三者的相互关系和变动的规律性，并优化系统观点看问题。

控制论的基本思想就是把所研究和处理的对象，当作一个系统，分析系统的结构和功能，研究系统、要素、环境三者的相互关系和变动的规律性，并优化系统观点看问题。

错误
错误。

卫生学校公共卫生专业优质课卫生政策分析与评估

卫生学校公共卫生专业优质课卫生政策分析与评估随着人们对健康和生活质量的关注日益增加，卫生学校的公共卫生专业扮演着愈发重要的角色。

在这个专业中，卫生政策分析与评估是一门关键的课程，它涵盖了对公共卫生政策的深入研究，以及对其效果的评估。

本文将对卫生政策分析与评估课程的优质教学内容进行详细探讨。

一、卫生政策分析与评估概述卫生政策分析与评估是卫生学校公共卫生专业中的核心课程之一。

其目的是培养学生对卫生政策制定及实施的理解和能力，以促进卫生事业的发展。

该课程包括对卫生政策的分析、评估政策效果、提出改进建议等内容。

二、卫生政策分析1. 政策的背景与目标在卫生政策分析中，学生将学习到分析政策的背景和目标的重要性。

他们将了解到卫生政策制定的动机、政策目标以及政策与社会、经济环境的相互关系。

2. 政策的制定过程学生将了解政策制定过程中的各个环节，包括问题识别、政策制定、政策实施和政策评估。

这将使他们能够理解政策制定的复杂性和挑战，为将来从事卫生政策工作打下坚实基础。

3. 政策分析方法在这门课程中，学生将学习到多种政策分析方法，如SWOT分析、成本效益分析、评估模型等。

这些方法将帮助他们更好地理解卫生政策的实施效果，并为他们提供辅助决策的工具。

三、卫生政策评估1. 评估指标的选择卫生政策评估需要选取合适的指标来衡量政策的效果。

在这门课程中，学生将学习到如何选择适当的评估指标，并根据实际情况提出改进建议。

2. 数据收集与分析学生将学习到如何收集和分析卫生政策实施的相关数据。

他们将学会运用统计方法和数据分析工具，以获取关键信息并揭示问题。

3. 政策效果评估通过对卫生政策的评估，学生将能够判断政策是否达到了预期效果，并提出改进建议。

这将有助于提高卫生政策的效果和质量，推动公共卫生事业的发展。

四、结语卫生学校的公共卫生专业优质课程-卫生政策分析与评估，在培养学生对卫生政策的深入理解和能力方面发挥着重要的作用。

通过这门课程的学习，可以提高学生的问题分析和决策能力，为他们未来从事卫生政策与管理工作奠定坚实基础。