一、医院信息系统医嘱编码的制定方法（论文文献综述）
徐海峰[1]（2021）在《面向卒中诊疗优化的过程挖掘方法与技术研究》文中研究说明随着医学技术发展与进步,疾病诊断和治疗过程的复杂性不断增加。这些诊疗活动和流程的有效性往往决定了医疗服务质量。在大数据时代,通过数据分析的方法优化诊疗过程,对提高卫生资源利用效率、降低医疗成本具有重要意义。过程挖掘方法与技术是近年来医学信息学领域的研究热点。在已经广泛应用的医疗信息系统中,记录了大量临床活动的详细日志数据,包括活动名称、时间戳、执行者等。医疗过程挖掘通过分析和利用这些日志数据,能够实现临床过程的模型发现、合规性检查和过程改进等。但已有的研究成果还存在一定的局限性,难以满足实际应用的规范性与灵活性要求。近年来,随着社会经济的发展和人民生活方式的改变,以脑卒中为代表的心脑血管类疾病危险因素普遍暴露。卒中具有发病率高、致残率高、死亡率高、复发率高的特点,导致我国患病人群快速增加和沉重的社会经济负担,成为日益严重的公共卫生问题。为此国家目前正在医院大力推广建设五大急救中心（卒中中心、胸痛中心等）,以重点提高对这些疾病的紧急救治效果。但由于这类疾病的救治过程是一种高风险、多部门参与、时间紧迫的复杂任务,现有过程挖掘方法难以适应这种复杂的应用场景,还存在模型表示标准化程度不高、基层医生临床决策的准确度较低、医疗干预活动的价值难以估计、出院患者的随访数据不足等具体应用问题。因此,本论文以卒中诊疗过程为案例,通过改进和集成医疗过程挖掘方法,研究并提出相应的解决方法。本文的主要研究结果如下:1.针对诊疗过程模型表示标准化不足、扩展性不强和表示不全面的问题,提出了一种新的描述式多角度建模表示方法。该方法借鉴openEHR国际标准的原型规范,按业务对临床活动的属性分类,并构建了关系矩阵表示事件间的约束,以便于临床专家的理解和模型扩展。同时,为支持对医疗过程进行全面的建模表示,在传统控制流模型的基础上,增加了时间流、人员组织等多角度的数据约束关系。最后,设计了相应的合规性检查算法,并以缺血性卒中急救过程为例,在真实数据集上验证了这种表示方法的可行性和有效性。本方法结合了openEHR和过程挖掘两种规范,能生成符合国际标准和临床应用习惯的医疗过程表示模型。2.针对过程挖掘需要的事件日志数据获取不便的问题,开发了基于openEHR原型查询语言（AQL）的数据抽取与事件日志转换工具。首先,通过解析openEHR的原型和模板文件,确定元数据之间的对应关系。其次,根据用户输入的查询关键词,经语义扩展查询后列出其可能所属的原型及相应数据项。然后,基于用户选择的数据项和所设置的检索条件,自动生成AQL查询代码。最后,在电子病历服务器上执行AQL语句以提取出具体数据,并将其转换为过程挖掘所使用的标准事件日志格式（XES）。该工具帮助临床科研人员无需掌握实际数据库结构,而是通过领域知识模型来查询和获取事件日志,为实现跨信息系统间的语义互操作提供了一种新的手段。该工具已在全国卒中院内筛查项目中进行了试用,验证了其可行性。3.针对临床指南难以完全覆盖所有真实业务场景的问题,提出了一种基于预测性过程监控的辅助决策模型构建方法,以弥补临床指南的不足,并对急性缺血性卒中的溶栓过程进行实验验证。目前,构建临床辅助决策模型的主流方法可分为两大类,一是基于大数据的机器学习方法,以发现或生成新的知识,但这类模型经常面临可解释性不足的问题;二是基于规则的专家系统方法,将临床指南等医学知识表示为逻辑规则,但它难以适应复杂应用场景。本文将数据驱动与规则驱动的方法相结合,通过手工构建患者的数据集,标识出每个病例的最佳决策,及其实际活动是否符合临床指南。经过控制流的前缀提取和过滤后,对数据流的序列进行编码,并训练出相应的预测模型。实验结果表明,为缺血性卒中患者生成的静脉溶栓和动脉溶栓两种模型性能均有显着提高。因此,本方法可弥补临床指南的不足,为基层医生提供更为精准的决策支持服务,也为探索指南知识结合临床大数据的智慧医疗实践提供了有益参考。4.针对诊疗流程中的干预活动价值难以评估的问题,提出了一种基于过程挖掘的临床干预相对价值评估方法。首先,将国家或医疗机构发布的时间任务矩阵形式的临床路径表示为BPMN模型;其次,将事件日志记录的业务活动序列与流程模型进行比对,从而检测出临床路径的变异活动;最后,针对路径不要求做而做了的变异活动,通过倾向性评分匹配出实验组与对照组,并设计了基于“成本/效用比”的医疗活动相对价值计算公式。在合作医院缺血性脑卒中患者真实数据集上的实验表明,神经保护药物是最常见的变异活动,并分别计算了这类变异活动与临床路径推荐的两种治疗活动相对价值。本方法从价值医疗的角度综合考虑了医疗干预的效果和成本,为评估干预活动的价值提供了新思路。5.为克服传统方法构建出院患者复发模型面临的数据不足等困难,提出了一种基于医疗过程发现和迁移学习的复发风险预测框架。首先,从临床指南中发现过程模型,用于分析来自不同医疗机构的目标人群数据相似性,并将发现的控制流变量作为患者的附加特征。通过综合利用目标域（医院随访数据）和源域（全国脑卒中筛查数据）,采用基于实例权重的迁移学习方法建立风险预测模型。最后,以缺血性脑血管事件（ICE）复发为例验证该方法的效果,对205例来自某三甲医院的出院病例和2954例来自全国筛查的队列（2015-2017）数据进行了测试。结果表明本框架能够有效提升三种典型基于实例迁移算法的性能,并优于常用的临床风险评分工具,能够缓解医院有标记随访数据不足的局限性。另外,为增强模型的可解释性,通过两种被业界广泛认可的方法分别计算了模型各特征的重要性,并证明了过程变量作为新的患者特征表示,能够改善模型的性能。本方法将过程发现和迁移学习两个领域相结合,扩展了过程挖掘的应用范围,也增强了迁移学习模型的预测效果,为解决医疗领域机器学习研究的数据样本不足和变量选择等关键问题,提供了新的解决思路和案例。综上所述,虽然本论文以卒中作为研究案例,但提出的过程挖掘技术框架具有一定的普适性,可以扩展到心血管疾病等急危重症的临床过程,能够提高对医疗数据的二次利用效果,为优化诊疗过程提供方法和技术支持。
李奕蓓[2]（2021）在《基于关联挖掘算法的临床路径变异研究及应用》文中研究说明随着卫计委于2019年颁布的《关于印发有关病种临床路径（2019年版）的通知》,体现出我国对医疗费用、医疗质量的管控越来越高,各大医疗机构对临床路径工作的开展和管理也愈加重视。运用信息化的手段协助医护人员临床路径管理工作,成为了医院管理部门聚焦的问题之一。随着我国临床路径管理工作从2009年推行至今,已经发展了十年。随着基于HIS电子病历的临床路径信息管理系统的出现,取代了原先的纸质临床路径模板,使路径管理工作得到了质的飞跃。但是临床路径管理系统在实际使用中,还是存在有严重问题。针对于现阶段我院现使用的临床路径管理系统而言,由于临床医学的时效性和复杂性,某些患者在进入路径前就患有其他微小疾病如皮炎,或是对原路径内某药品过敏,或是病情状况转良等等,针对于这些患者,医生会开具临床路径模板外的医嘱。这类不会造成患者出径的变异称为正性变异,正性变异是积极的变异,不需要系统产生变异预警,医生也不用填写变异原因分析。但是现有的临床路径管理系统不能识别出正负性变异,当医生开具不属于诊疗计划的医嘱时,系统一律视该患者产生负性变异,系统会产生变异预警并强制医生填写变异原因分析,增加医务人员的工作量也使变异分析失去了意义。在此背景下,本文在考虑到保持临床路径原本规范性的前提下,为提高它的智能型与灵活性,在HIS系统的基础上应用了数据挖掘中的关联挖掘Apriori算法,设计出一套新的基于关联挖掘算法的临床路径管理系统。可以针对某病种构建出该病种下的正性变异医嘱库,优化系统变异预警判定,使系统运行更贴近临床工作。本论文的主要工作开展如下:提出使用改进的Apriori算法挖掘临床路径变异医嘱的强关联规则,构建正性变异医嘱数据库,改进了临床路径执行模块的变异判定、变异预警的功能;改进优化后的临床路径管理系统能智能判断出变异的分类,遇到正性变异时,不产生变异预警;不强制医生填写变异原因及变异分析;使临床路径管理系统更贴合实际临床工作。分析了临床路径管理系统的设计架构和功能架构,设计并实现了一套新型的,运用改进Apriori算法对路径内医嘱数据分析挖掘的临床路径管理系统。分别描述临床路径的执行、临床路径的管理以及临床路径质控分析的设计与实现。
李茵[3]（2021）在《面向医院管理的数据驱动决策研究》文中认为信息技术的快速发展与应用以及大数据战略的深入实施,使得大数据成为科技创新引领与决策支撑的重要战略资源,科学研究与实践正在完成“假设驱动”到“数据驱动”的巨大转变,大数据的深度挖掘与利用能够为社会发展、政府治理、国家安全等提供新的动能。围绕国家大数据战略,丰富和拓展大数据应用创新领域,推动管理升级,给学术界、产业界以及政府部门带来许多新的重要课题。其中面向健康服务供给侧的决策支持、决策引导和决策创新中的数据驱动、数据价值转换问题即是管理学、数据科学的核心科学问题之一,更是情报学应对大数据环境开展智慧型情报服务必须解决的关键问题之一。健康医疗大数据时代的到来,促使医院管理和医院管理者的观念都随之变化。数据驱动对医院精细化、智慧化管理决策具有重要意义。本研究从提升医疗管理决策质量的角度出发,构建数据驱动医院管理决策过程模型,分析数据驱动医院管理决策的影响因素,进而提出面向医院管理的数据驱动决策模型,并展开实证研究,为数据驱动决策领域的研究理论基础和实证研究提供参考依据,为促进医院精细化管理提供对策及建议。基于此,通过界定“数据驱动”、“医院管理”、“医院管理评价”与“数据驱动决策”等相关概念,以回顾数据驱动决策、面向医疗健康领域的数据驱动决策、面向医院管理的数据驱动决策以及数据驱动决策的影响因素研究现状为基础,综合运用文献调研法、半结构访谈法、问卷调查法、扎根理论法、结构方程法、统计分析法、机器学习法分析了面向医院管理的数据驱动决策的过程模型和影响因素模型,并构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。围绕面向医院管理的数据驱动决策模型这一核心研究内容,本文第三章在已有BASM模型研究过程的基础上,结合医院管理决策场景的特殊性,探索面向医院管理的数据驱动决策的运行机理,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,以梳理驱动的路径,理清其中的内在逻辑。该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,旨在分别回答面向医院管理的数据驱动决策过程中两个核心问题,一是数据本身如何转化并如何嵌入到医院管理决策过程中,二是医院中能够支持并且推动数据驱动决策的途径是什么。第四章采用扎根理论进行了面向医疗管理领域数据驱动决策的影响因素识别研究,编码面向医院管理者的半结构化访谈资料,经过饱和度测试,最终识别出了四个维度的影响因素。第五章在对影响因素定性研究的基础上利用结构方程模型方法进一步验证影响因素,探讨相关变量的权重和关系。阐述各个因素对医院管理决策的影响关系,验证数据驱动医院管理决策影响因素模型。第六章整合数据驱动医院管理决策过程模型和影响因素模型,构建支持医院管理决策全过程的数据驱动决策模型,探讨过程模型与影响因素模型的内在联系。第七章根据已构建的面向医院管理的数据驱动决策模型,进行基于DRGs分组的医疗服务能力评价和医生绩效评价管理工作的实证研究,修正和完善已构建的模型。具体内容如下:（1）构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型。基于现有的数据驱动决策机制模型,结合医院管理实践,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,处理过程模型包括面向医院管理决策的数据处理过程和数据驱动的医院管理决策处理过程。决策处理过程既是数据处理过程的最后阶段,对数据处理的结果进行展示与应用,又会不断地产生新的数据,前推已有数据的老化和错误,补充和修正数据处理过程。而数据处理过程以决策处理过程中的阶段性需求为导向,能嵌入到决策处理过程的所有阶段,为决策处理的全流程服务。支持过程模型主要涉及两用户一技术。两用户包括数据分析人员和管理者,使能技术是创建和改进能够嵌入到操作系统的分析工具,这三个主体不能割裂独立,而可以互相转化并可能同时存在,共同对数据和决策进行处理,支持处理过程模型运转。（2）系统分析了面向医院管理的数据驱动决策影响因素。对主观及客观上影响管理者数据驱动决策的因素进行整合和相关分析,确定四个核心影响因素范畴分别是医疗数据质量,信息技术,医院组织管理和管理者信息素养,构建了影响因素模型,发现数据驱动医院管理决策能受到管理者信息素养、医院组织管理和信息技术的正向影响,其中管理者信息素养最强,其次是医院组织管理和信息技术;医院组织管理对医疗数据质量、管理者信息素养、决策目标均有影响,对医疗数据质量的影响要强于管理者信息素养;医疗数据质量能够对信息技术产生正向影响;信息技术对决策目标具有正向影响。（3）构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。将过程模型与影响因素模型有机结合在一起,构成了面向医院管理的数据驱动决策模型。打造数据驱动决策模型,将医院数据质量标准化管理贯穿于医院管理全流程、智能化管理提升医务人员的信息技术、高效化管理增效医院组织三个方面分析模型的实现,提出模型优化建议。（4）基于DRGs的肺癌医疗服务绩效分析实证研究。模拟医院管理中运用DRGs分组工具解决绩效问题的真实场景,应用数据驱动医院管理决策模型,优化DRGs分组,优化绩效管理。研究最终确定性别、年龄、入院途径、离院方式、住院次数、医保付费方式、是否手术、合并症严重情况八个因素为影响肺癌医疗服务费用的因素,构建了8个DRGs分组,其中合并症严重程度、是否手术、住院次数是决策树分组的分类结点变量。选用医疗服务能力的指标（DRGs总权重、CMI）根据获取的数据进行比较,完成绩效评价工作,实现基于数据驱动决策的绩效管理。
吴小华[4]（2021）在《《中医医院基准（主）数据》标准编制研究》文中研究指明近年来,中医药信息化得到了快速提升,这有力地促进了中医药现代化发展。当前,信息系统已经成为医院运营不可或缺的有力支撑,医院信息化建设发展离不开信息系统业务整合。但是,从医院各信息系统中提取数据时发现基础数据不断增多,数据标准不一致,数据之间交互困难,无法实现信息系统间互联互通。主数据也称为基准数据,指系统间共享的数据单元。它能促进资源整合和数据融合,实现数据的开放和共享,极大提升中医药健康服务数据分析能力。创建完整的、一致的、共享的中医药主数据信息,规范统一管理中医药行业的主数据,能避免数据的重复定义、不同表示,尽可能避免数据孤岛的出现,保证数据的完整和正确。因此,为实现中医医院信息共享和互联互通,对《中医医院基准（主）数据》标准（下文简称主数据标准）编制研究十分必要。目的:编制主数据标准,为实现各医院内部和医院间的信息互通和共享奠定基础。分析主数据标准中存在的问题,针对具体问题对标准进行进一步修改完善。抽取八家中医医院主数据,以《主数据标准》为依据,对抽取的主数据进行符合度对比检测,从而了解各医院在主数据应用方面存在的问题并提出修改建议。方法:采用文献分析、现场调研、专家咨询等方法开展研究。首先,查阅和整理相关文献资料,包括相关法律法规和标准,对国内外主数据和数据元标准研究现状进行分析。其次,采用现场调研法,从八家中医医院应用系统中提取数据元,依据相关标准和规范性文件编制主数据标准。专家咨询法则贯穿于标准编制的整个研究过程,是保证研究成果可信度不可或缺的研究方法。结果:（1）详细描述了主数据标准文本编制过程。详细描述了数据元提取方法、主数据识别方法和主数据分类体系框架的确定方法。以《卫生信息数据元标准化规则》（WS/T 303-2009）、《卫生信息数据元目录第1部分:总则》（WS 363-2011）、《中医药信息标准编制通则》（TCIATCM 058-2019）等标准为依据,确定主数据属性及主数据标识符的编码规则,编制主数据标准形成主数据标准初稿。经多次专家咨询论证后根据专家意见对初稿进行不断修改完善形成主数据标准送审稿。此外,详细梳理了标准的发布流程,为后期标准的发布奠定基础。（2）完善主数据标准并此标准为依据抽取八家中医医院主数据对其进行符合度检测。分析主数据标准中存在的问题并加以修改完善。分别抽取了A、B、C、D、E、F、G、H八家中医医院的主数据,以《主数据标准》为依据,对检测结果进行分析并对存在的问题提出了修改建议。结论:当前,主数据标准（送审稿）中主数据允许值还存在一些问题,从各抽样医院中抽取的主数据中也多多少少存在名称不规范、允许值不符合要求等问题。为此,本文一方面进一步完善了主数据标准（送审稿）,另一方面也进一步完善了各抽样医院主数据相关属性。由于标准编制本身工作量大,研究周期有限,一方面,本研究只选取了八家中医医院的数据进行研究,主数据不够全面。另一方面,下一步研究可考虑开发测评软件,以主数据标准为依据,对医院主数据应用水平做出科学、客观评价。此外,主数据团体标准发布项目已正式立项,后续还将经过一系列审查并不断改进完善,标准发布后也将进一步对标准进行推广应用。
梁澍泽[5]（2020）在《山西省中医院住院医生及护士工作站的设计和实施》文中研究指明随着我们国家社会经济数十年持续的飞速发展,日常生活方式的根本改变,物质生活水平的大幅提高,人民群众对健康的理念越来越重视,对就医诊疗服务的质量、就医环境的优劣、就医条件的便利都有了更高的要求。住院患者往往都是病情偏重,经受身体和精神双重压力,经常是一个患者数个陪侍人员,造成人员拥挤,环境嘈杂。无论是患者还是医务人员都是不愿面对的。如果医疗服务跟不上或者服务过程中出现人为失误,就更容易引起医患矛盾产生医疗纠纷。随着新住院大楼的启用,山西省中医院的住院患者人数规模迅速增长。原有的住院信息系统主要实现了记费管理的简单财务功能,医嘱管理模块、电子病历系统、手麻等有关医生和护士的诊疗和护理的记录及自动执行等功能都没有实现。临床医生和护士每天大部分时间消耗在了各种单据的书写和病历的书写上,带来的后果就是医疗服务效率低,效果差,容易出错。基于以上问题山西省中医院在原住院信息系统基础上与山西卫宁软件有限公司合作开发住院CIS系统。本文就实际工作中的经历,重点介绍了CIS系统中的住院医生工作站和住院护士工作站两个模块的分析、设计、实现、运行等过程和结果。本系统采用了主流的.NET环境为开发平台,开发工具为Visual Studio 2012,编程语言为C#,系统架构以C/S为主,B/S为辅。通过反复调研和场景再现的方式得出需求分析报告,由需求分析报告划分系统的各个子功能模块及其逻辑关系。接下来确定对应的实体及其关系,实现实体联系图,最后设计出数据库表及表间关系。通过用例图、流程图对各个子功能模块进行详细设计,然后通过程序编码实现功能最后进行多轮测试和有计划分步骤的上线部署。本项目的特色地方有两处,一个是实现了对住院患者电子病历进行结构化处理和改造,为未来分析电子病历大数据提供了基础和便利。另一个是实现了医嘱、病历的电子签名。对医疗活动的关键节点都设计了电子签名的调用,实现了时间戳的权威标注。保证了数据及时间的权威性、真实性以及后续的法律严肃性、可用性。这两点对于后期无纸化电子病历的实现有一定的前瞻性、基础性。系统平稳上线后有一段时间了,后续还有功能完善和运行维护的工作。本项目的完成,满足了住院临床医生和护士的需求。医嘱的电子化、病历的电子化、执行过程的全程自动提醒和质控要求,都很好的提高了医务工作者的工作效率和工作质量,更加规范了医疗管理和医疗质控。该系统的上线促使山西省中医院的信息化执行能力和服务患者的水平迈上了更高的台阶。
张雄[6]（2020）在《医疗费用控制下A医院医用耗材精细化管理研究》文中研究表明解决“看病难、看病贵”的问题一直都是医疗体制改革的重中之重。“看病贵”的问题主要体现在医疗费用增长过快,与社会经济发展不匹配。医疗费用总量增幅较大,其中药品收入占比高,大型医用设备检查治疗和医用耗材的收入占比增长较快,不合理诊疗等导致的医疗服务总量增加较快。耗占比是药占比之后另一个医疗成本占比较大的因素,尤其是高价值类耗材的合理使用及费用控制一直都是医疗行为中最受大众所关注的。随着医改的不断深入,分级诊疗、取消药品耗材加成和严格医保控费等政策制度全面展开,利用成本管控来提升经济效益、增强竞争实力的路径逐渐被公众认可。做好医院成本管控,是控制医疗费用、降低看病费用的有效路径。本文以A医院为研究对象,通过梳理A医院的耗材管理流程,找出了组织结构制度不合理问题;对耗材的物流管理系统（HERP）、医院综合运营管理系统（His）里数据统计分析后,找出了A医院存在耗占比较高,收费不规范、存在多收、套收,耗材核销不及时,发放不规范,使用不合理等问题;同时还提出了耗材信息化建设滞后方面问题,比如信息之间存在“孤岛”、没有形成闭环管理、工作人员对信息系统不熟悉等问题,这些问题的存在不仅会增加医院的运营成本,还会增加病人看病费用负担,加剧医患纠纷,甚至会影响医疗保障系统正常运行。对存在的问题进行原因分析后,重点是利用精细化管理对A医院耗材管理进行改进,首先从组织结构和制度优化,然后对低值耗材管理流程优化、高值耗材实行医嘱实时核销,规范耗材的发放领用流程,制定相应领用数量上限阈值,控制不合理领用。严格规范耗材收费流程,开展耗材的使用评价,监督收费行为、杜绝过度治疗及不合理性收费等。另外对导致A医院共性问题向相关政府部门提出建议。完善信息化建设保证数据传输的同步统一性,破除信息传输的孤岛,保证耗材管理的真实、可靠性。解决耗材管理不闭环问题,保证重点耗材全流程的管理的可监测、可追溯性。通过精细化管理让耗材在各个环节尽可能达到预期最优状态,降低耗材成本占比,进一步降低医疗费用的不合理性增长,减轻群众医药负担,让群众看得起病、看得好病。
吴觅之[7]（2020）在《住院患者VTE护理决策支持知识库核心条目的构建研究》文中研究指明研究目的:本研究以循证医学作为依据,以护理程序为理论框架,基于标准化护理术语构建科学、完善、专业的住院患者VTE护理决策支持知识库核心条目,符合我国临床实际,规范护理语言,为后续植入临床护理决策支持系统提供基础,为临床护理工作提供证据和信息化支撑。研究方法:本研究共分为两大部分:1.住院患者VTE护理方案的初步探究（1）文献回顾法:采用文献回顾法,系统地回顾了北美护理诊断、护理结局分类、护理措施分类及VTE个体化风险筛查量表等文献,了解标准化护理术语及VTE风险筛查量表的应用现状。同时,计算机检索国内外指南库及中英文数据库中公开发表的住院患者VTE防治及管理相关的文献,检索起始时间均界定为建库至2019年4月30日,采用美国约翰霍普金斯证据等级与文献质量评定标准对纳入文献进行方法学质量评价,搜集、整理并排列出纳入研究中的合理证据,初拟住院患者VTE护理方案。2.住院患者VTE护理决策支持知识库核心条目的论证与修订（1）小组讨论法:成立研究小组,小组成员包括1名主任护师、1名副主任医师、2名护理硕士研究生以及骨科、普外、呼吸内科等VTE高发科室的护士长,共8名成员。研究小组成员依据循证结果,将理论分析与临床实践经验相结合,提取护理相关概念,根据共同语义特征,将住院患者VTE护理方案与标准化护理术语（北美护理诊断、护理结局分类、护理措施分类）进行比对,拟定第一轮住院患者VTE护理决策支持知识库核心条目的专家咨询表。（2）预填写:邀请本院16名加速康复外科专科护士进行预填写,测试问卷的可填性。（3）德尔菲专家咨询法:选取浙江省5家综合医院的27位专家,其均具有5年以上从事VTE高危科室的医疗及护理经验,经过2-3轮德尔菲专家咨询,最终确立了标准化的住院患者VTE护理决策支持知识库核心条目。研究结果:1.住院患者VTE护理方案的初步探究（1）通过文献回顾法,最终纳入44篇文献,其中指南与共识26篇,系统评价/meta分析10篇,原始研究8篇;文献质量评价结果包括,I级B等8篇,Ⅲ级A等1篇,Ⅲ级B等9篇,IV级A等13篇,IV级B等13篇。依据循证结果,初拟住院患者VTE护理方案,包含111条护理策略。2.住院患者VTE护理决策支持知识库核心条目的论证与修订（1）通过小组讨论法,小组成员将111条住院患者VTE护理策略与标准化护理术语（北美护理诊断、护理结局分类、护理措施分类）进行比对,初步确立住院患者VTE护理决策支持知识库核心条目共有5个维度（一级条目）,46个要素（二级条目）,294项要素特征及实现策略（三级条目）,形成了第一轮住院患者VTE护理决策支持知识库核心条目的专家函询表。（2）经过两轮德尔菲咨询法后,最终确立的住院患者VTE护理决策支持知识库核心条目共有5个维度（一级条目）,46个要素（二级条目）,285项要素特征及实现策略（三级条目）。两轮德尔菲专家函询表的回收率均为100%（>70%）,其中,有效函询表回收率分别为96.30%和100%,表明专家积极程度较高,对本研究较为重视;两轮函询专家的权威程度（Cr）分别为0.848和0.873（≥0.7）,表明专家对该领域较为了解,咨询结果的可靠性和可利用性较高。两轮Kendall协调系数分别在0.034-0.319和0.094-0.304范围之间,均在0-1范围内,其显着性检验P<0.05,说明专家意见趋于一致且非偶然性。研究结论:本研究基于循证与德尔菲法构建的住院患者VTE护理决策支持知识库核心条目,涉及护理评估、护理诊断、护理计划、护理措施及护理评价5个维度,包括46个要素,285项要素特征及实现策略。该条目结构规范、内容专业、科学、可扩展、可修正,为后续植入临床护理决策支持系统知识库提供基础,可为临床护理工作提供证据和信息化支撑;其采用了国际护理协会认可的标准化护理术语,统一护理学科语言,推动国际护理信息的交流;以护理程序为总体框架,规范护理流程,实现同质化护理模式,符合临床护理实际,指导临床护士为存在VTE风险和确诊为DVT、PE的住院患者提供护理照护。
陈轶[8]（2020）在《益阳市中心医院中医药临床用药知识挖掘关键技术研究》文中进行了进一步梳理目的:在中医药学理论和循证医学思想指导下,以益阳市中心医院的中医药临床大数据的挖掘为切入点,探索发掘中医临床诊疗大数据的方法与技术,以此将沉积在数据中的诊疗知识显性化,为更好地支持医师开展中医临床实践奠定基础。方法:收集2014年1月至2018年12月益阳市中心医院中医患者的性别、年龄、民族、住院史、并发症、疾病诊断、住院天数、检验项目、检查项目、药物过敏史、中医诊断证型、中成药、方剂、单味药等临床数据,为益阳市中心医院搭建了一个中医药知识数据库,并在Jupter Notebook编程平台下,使用Python人工智能算法对益阳市中心医院的临床数据进行了系统分析,并基于数据分析结果使用支持向量机（Suooort Vector Machine,SVM）和贝叶斯算法建立了治疗天数、治疗方法、治疗用药分析的预测模型。结果:（1）原始数据库中收集益阳市中心医院HIS信息系统DB2数据库患者基本信息7567条、西药医嘱109302条、成药医嘱9812条、方剂医嘱8123剂、中药治疗3561条、其他治疗6812条、手术861条;电子病历信息系统oracle数据库患者诊断26014条、并发症6183条、中医诊断证型7392条、药物过敏史153条;LIS信息系统oracle数据库检验信息87103条;PACS信息系统oracle数据库检查信息42067条。（2）使用Pandas对数据进行预处理,生成特定格式的训练样本,本研究共7567例患者,女性人数稍多,占总数据的51.7%,男性人数较少,占总数据的48.3%;45-75年龄段的患者人数最多,达到总数的73.21%,平均每岁189人,这说明45-75岁患者最有中医药治疗需求,这也符合流行病学;治疗天数主要是分布在5天到25天的范围内,而且都没有超过30天的治疗极限,同时,也存在治疗天数不到1天的情况;中医治疗方法有37种,其中,应用最多的是臭氧水疗,其次是中药硬膏热贴敷治疗和普通针刺;医院其他常用的治疗方法有67种,膀胱灌注,神经阻滞治疗等使用较多;中成药组合超过40种,其中,百乐眠胶囊、肺力咳胶囊、活络消痛胶囊、强力定眩胶囊、益脑胶囊等中成药使用次数较多;通过疾病的分类来看,脑萎缩的比重是最大的,糖尿病的比重也很多,冠心病、肿瘤、脊颈腰椎病的占比也超过了5%,这也是符合实际诊疗的统计数据。（3）使用SPSS24.0建立益阳市中心医院中医药知识数据库。（4）构建了基于开源语言Python的Jupter Notebook中医药知识数据挖掘平台,通过该平台可以通过少量简单操作快速实现原来较为繁琐的挖掘过程。（5）通过支持向量机（Suooort Vector Machine,SVM）和贝叶斯算法实现患者治疗天数预测、中医用药预测、治疗方法预测,验证了本文算法在实际应用中的可行性。结论:本研究能够帮助益阳市中心医院更好的掌握患者的基本信息,为中医药患者建立病例健康档案提供数据支撑。除此以外,根据数据挖掘技术针对不同年龄、不同性别、不同诊断结果,为患者提供个性化的诊疗方案,并且可以在个性化诊疗方案提出的同时就让患者全面的了解所需药物、治疗天数等信息,从而更加照顾患者,尤其是老年患者的情绪,帮助其获得更加科学的诊疗服务。通过本研究,也为医院建立了一个较为完整的中医药数据库,根据其分析研究结果建立了疾病与用药的策略数据库,为支持医师快速确定治疗方案奠定了基础,这也是本研究的研究意义所在。
陶思羽[9]（2020）在《公立医院内部医保精细化管理模式研究》文中研究说明【目的】本研究的目的是在研判公立医院内部医保精细化管理形势环境和搭建其管理模式理论框架的基础上,围绕管理模式的关键组件分析公立医院内部医保管理运行现状,建立一套公立医院内部医保精细化管理模式评价模型,为选取典型案例研究进行效果检验提供依据;探究公立医院内部医保精细化管理模式对医保方、医院方、医务人员方、患方四类核心利益相关者的影响,实证评估公立医院内部开展精细化管理模式的成效;分析公立医院内部医保精细化管理模式建设中存在的问题,提出优化策略。【方法】1、文献计量分析法通过对国内外相关文献和灰色文献的共词分析、聚类分析和可视化分析等界定公立医院内部医保精细化管理模式内涵,搭建本研究理论分析平台和框架。2、实证研究法（1）典型案例研究法。根据文献研究、专家咨询和现场调研,选取28家来自灰色文献的医保精细化管理典型医院和17家来自广东省广州市、福建省三明市、湖北省武汉市、枝江市、荆门市和四川省南充市现场调研的开展医保精细化管理的公立医院,收集医院医保精细化管理实践的相关制度文件、精细化管理措施、医保运行数据、智能审核数据、患者费用、医保管理资源配置等资料进行案例研究。（2）问卷调查法。问卷调查75名医保科工作人员和1242名医务人员关于医保精细化管理模式感知、工作满意度等情况。（3）关键知情人访谈。通过文献研究、选题小组讨论、专家咨询等确定访谈提纲,访谈了来自17家公立医院的高层管理人员、医保科及相关职能科室的科主任和医保联络员共56人,内容涵盖医院医保精细化管理模式建设、对医保精细化管理的认识、管理成效、现存的问题及建议等。3、专家咨询法邀请对医院医保管理研究有丰富经验的学者、医保部门、卫生行政部门及医院领导共30人召开专家咨询会,对公立医院医保精细化管理模式相关因素进行筛选和采集评分数据。4、分析方法利用文献计量分析、内容分析法等构建研究理论框架,界定医院医保精细化管理模式内涵。基于扎根理论的多案例分析法、深度访谈、问卷调查和结果分析管理运行现状。基于多准则模糊评价法构建公立医院医保精细化管理模式评价模型,通过典型样本的纵向比较和典型样本与对照组的横向比较,论证公立医院医保精细化管理实施效果。【结果】1、界定了公立医院内部医保精细化管理模式的内涵是一种在精细化管理理念指导下建构起来,由符合新形势的医保管理职能定位、组织结构、医保管理流程、医保管理制度、医保管理工具组成的,具有稳定的内部结构和良好的运行机制的公立医院内部医保管理系统,以高标准、高效果和高质量的实现医保精细化管理目标;并构建了内涵关键管理要素和逻辑关系的管理模式理论框架。2、梳理了公立医院内部医保精细化管理的运行现状,发现全国各地已有公立医院开展了一定的医保精细化管理实践探索,其中各院在组织结构、流程改造、管理制度建设、精细化管理工具应用等方面的实践探索为本模型评价和模式优化等奠定基础。但是各自重点和方向不一,未建立起系统的院内医保精细化管理模式。3、构建了一套公立医院医保精细化管理模式评价模型,说明了对于公立医院内部医保精细化管理模式而言管理理念、管理目标和管理人员可以看做是动因因素（R1=0.963;R4=0.502;R2=0.418）;组织构架、管理流程、管理制度、管理工具和运行机制可以看做是医院医保精细化管理模式的结果因素（R5=-0.823;R3=-0.532;R7=0.207;R8=0.198;R6=0.124）;从因素的中心度来说,管理理论、管理目标和管理人员是医院医保精细化管理模式中的三个至关重要的因素（P4=24.039;P1=23.443;P2=22.619）。4、模型评价表明开展医保精细化管理,医院的医保基金风险发生概率和医保基金实际扣减金额从2015年1月到2019年7月的整体变化呈下降趋势,风险概率从30%下降至7%,医保基金实际扣减金额从2015年月度平均的186.71万元下降至2018年的77.11万元;医院DRGs组数从580组增长至689组,DRGs病组权重大于1的病例数持续上升、权重小于0.5的病例数下降,CMI值从0.83增长至0.99,时间消耗指数从1.1下降至0.94,费用消耗指数从1.05下降至0.87,低风险死亡率从0.31%下降至0.1%;院内的医保精细化管理对提高医务人员认识、满意度、行为规范有一定的积极影响（P<0.05）;有利于提高患者收益水平和就医满意度（P<0.05）。【结论】1、公立医院内部医保精细化管理模式的内涵是公立医院内部医保精细化管理模式的内涵,是指一种在精细化管理理念指导下建构起来,由符合新形势的医保管理职能定位、组织结构、医保管理流程、医保管理制度、医保管理工具组成的,具有稳定的内部结构和良好的运行机制的公立医院内部医保管理系统,以高标准、高效果和高质量的实现医保精细化管理目标。2、公立医院医保管理面对复杂的新形势,院内医保管理需要明确作为医、保、患三方的沟通纽带,医保基金的守护者和医院发展的指挥棒的功能定位,建立精细化管理模式,才能更好的扬长避短、应对新形势的机遇与挑战。3、目前我国已有医院开展医保精细化管理实践探索,为建立起系统的院内医保精细化管理模式及测量评价奠定了基础。4、在构建的公立医院医保精细化管理模式评价工具及模式因素关系模型中,医保精细化管理理念、管理目标和管理人员可以看做是动因因素,其中管理理念因素对其他因素的影响最大,其次是管理人员、管理目标;组织构架、管理流程、管理制度、管理工具和运行机制可以看做是结果因素,其中管理流程因素受其他因素的影响最大,其次是组织架构、管理工具;从因素的中心度来说,管理理论、管理目标和管理人员是医院医保精细化管理模式中的三个至关重要的因素。5、医保精细化管理模式能促进医院医保基金风险防控,但目前在医保政策制度的灵活性和适应性方面还需要进一步加强;医保精细化管理模式能促进医院学科能力发展;医保精细化管理能进一步规范医生行为,但还需要进一步改革运行机制以赢得医生认可和提高满意度;医保精细化管理模式能进一步保障患者权益,减轻患者疾病经济负担。6、当前公立医院内部医保精细化管理模式的构建中还存在忽视精细化管理理念、模式设计的系统性不完整、管理策略与公立医院社会目标和内部发展目标不一致、组织构架和部门沟通协调需进一步优化、缺乏全流程精细化管理等问题。【创新与不足】1、创新之处研究视角的创新:本研究从管理模式构建和优化的角度出发,关注公立医院内部医保管理在形势复杂、机会与挑战并存的环境之下应满足实践需要和科学理论支持的管理模式发展。从精细化管理模式的关键组件的角度提出公立医院内部医保精细化管理模式优化策略。研究思路的创新:本文以精细化管理理论、激励相容理论、内部控制理论、利益相关者理论和现代组织理论等经典理论为依据,在内涵界定的基础上构建公立医院内部医保精细化管理模式理论框架,为开展实证研究提供理论依据,同时为研究内容和方法的确定提供了支撑。方法学的创新:本研究利用文献计量、文本分析法和质性研究法等分析专家咨询、关键知情人访谈结果,科学界定医保精细化管理模式内涵、搭建理论框架、总结运行现状和科学发现实践中的问题。利用定量和定性相结合的方法搭建评价模型和管理成效分析。应用性的创新:本研究梳理和分析了目前公立医院内部医保管理模式实践情况,构建了适应新形势的公立医院内部医保管理新模式,为我国公立医院构建内部医保精细化管理模式提供了指导。2、不足之处在实证数据的收集方面,受各地不同医保政策、支付方式、地方财政实际水平的影响,各院所执行的医保政策、面对的医保防控风险和配套的信息化水平、信息系统存在差异,导致部分医院的比较存在差异。在研究的资料内容方面,所进行的医保数据量化分析基于可识别的风险,有些隐藏于深处的“隐形”风险无法识别并纳入分析。作为本研究分析证据的问卷调查和现场访谈是一种主观感知和判断,数据的客观性可能存在一定局限。另外,受新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情影响,本研究在公立医院实地调研的样本范围和现场调研内容受到影响,虽然研究已通过大数据进行规避,但希望待疫情结束后通过继续调研提高研究结果的代表性和全面性。
刘健[10]（2020）在《面向医疗信息互联互通标准化的应用集成平台服务总线的研究》文中提出伴随着信息技术的发展和医疗信息化系统的不断深入应用,我国的医疗信息化建设前后历经数字化、一体化和智能化三个阶段,已初步完成医疗信息化基础应用推广和普及,部分医疗数据资源得以整合,智慧医疗和互联网应用也初见端倪。但受限于初期的顶层设计缺失和标准滞后等原因,其发展常是靡不有初,鲜克有终。现阶段面临各应用系统开发相对独立,系统间信息技术兼容性差,行业规范标准不统一,临床数据整合难度大,医疗数据契合度低的尴尬局面,传统意义的医疗数据信息虽有相对成熟的应用理论却难以实现增量价值,大数据背景下如何运用有效手段对于医疗信息系统进行互联互通标准化集成建设,一时间喧嚣尘上,备受关注。建设应用集成平台是当前IT行业解决集成难题的最为有效的办法,医疗行业也不例外,但在医疗信息化集成领域,国外核心枢纽引擎长期占据技术垄断地位,这对于自主研发核心枢纽服务总线产生了驱动力。面向医疗信息互联互通标准化应用集成平台服务总线的研究应时而生,本身是一次大胆的自主性创新尝试,旨在突破国外核心集成枢纽软件的技术垄断,填补国内医疗信息集成领域自主核心服务枢纽软件的空白,推动国内医疗信息化集成引擎的建设与发展。本课题率先提出医疗服务总线的概念,目的在于凸显其专业性、规范性、有效性与安全性,这对于医疗信息化的应用互联和数据整合有重要意义。根据目前国家政策及相关评测要求,要取代传统点对点的单一通信模式,医疗服务总线需要采用面向服务架构,由此引入企业服务总线技术来支持医疗服务总线核心引擎的具体实现,利用先进便捷的开源组件Apache ActiveMQ建立高效安全的消息机制,结合自主封装和开发完成的一系列组件模型来支持医疗业务入口的标准化和规范化定义,进而将应用间的交互按照医疗信息标准拆分为统一的服务提供与消费,设计实现其集成枢纽服务功能,最终达成医疗信息互联互通标准化的目标。本文将基于青岛市中心医院的互联互通评测项目的实施过程展开研究。
二、医院信息系统医嘱编码的制定方法（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、医院信息系统医嘱编码的制定方法（论文提纲范文）
（1）面向卒中诊疗优化的过程挖掘方法与技术研究（论文提纲范文）
| 缩略语表 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 第一章 描述性临床活动建模表示方法 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 相关背景工作 |
| 1.2.1 openEHR数据建模 |
| 1.2.2 描述性过程表示 |
| 1.3 基于约束的多角度临床活动建模框架 |
| 1.3.1 表示方法 |
| 1.3.2 合规性检查算法 |
| 1.4 卒中诊疗过程建模 |
| 1.4.1 过程模型 |
| 1.4.2 检查结果 |
| 1.5 讨论与小结 |
| 第二章 医疗过程数据抽取与转换软件设计实现 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相关标准介绍 |
| 2.2.1 ADL文件结构 |
| 2.2.2 AQL语言描述 |
| 2.2.3 XES元数据模型 |
| 2.3 软件设计与技术实现 |
| 2.3.1 元数据预处理 |
| 2.3.2 扩展查询 |
| 2.3.3 AQL代码生成 |
| 2.3.4 数据格式转换 |
| 2.4 系统验证与测试 |
| 2.5 讨论与小结 |
| 第三章 基于预测性过程监控的辅助诊疗决策方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关背景工作 |
| 3.2.1 缺血性卒中临床指南 |
| 3.2.2 预测性过程挖掘 |
| 3.3 预测性过程监控的辅助诊疗决策框架 |
| 3.3.1 前缀提取与过滤 |
| 3.3.2 序列编码 |
| 3.3.3 分类算法 |
| 3.4 实验设计与测试结果 |
| 3.5 讨论与小结 |
| 第四章 医疗干预活动相对价值评估方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关背景工作 |
| 4.2.1 成本-效用分析 |
| 4.2.2 倾向性评分 |
| 4.3 评估医疗干预活动的相对价值 |
| 4.3.1 临床路径的BPMN建模 |
| 4.3.2 基于对齐的变异检测 |
| 4.3.3 医疗活动的相对价值计算 |
| 4.4 识别卒中诊疗过程的低价值活动 |
| 4.4.1 实验数据与参数设置 |
| 4.4.2 实验结果 |
| 4.5 讨论与小结 |
| 第五章 基于过程发现和迁移学习的复发风险预测方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关背景工作 |
| 5.2.1 缺血性脑血管事件 |
| 5.2.2 迁移学习 |
| 5.3 出院患者复发风险预测框架 |
| 5.3.1 过程模型发现与合规性检查 |
| 5.3.2 预测模型的生成与验证 |
| 5.4 实验数据集与测试结果 |
| 5.5 讨论与小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 专家咨询人员名单 |
| 附录 B 卒中院内筛查干预项目原型 |
| 附录 C 脑梗死临床路径表单 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 主要简历 |
| 致谢 |
（2）基于关联挖掘算法的临床路径变异研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 解决的主要问题 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 第二章 相关概述与技术 |
| 2.1 临床路径与变异 |
| 2.2 数据挖掘与关联挖掘算法 |
| 2.2.1 Apriori经典算法及相关概念 |
| 2.2.2 Apriori经典算法步骤 |
| 2.2.3 Apriori经典算法实现流程 |
| 2.3 .NET技术 |
| 2.4 UML建模技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统总体要求 |
| 3.2 系统用户分析 |
| 3.3 系统功能需求分析 |
| 3.3.1 临床路径管理需求 |
| 3.3.2 临床路径执行需求 |
| 3.3.3 临床路径分析需求 |
| 3.4 非系统功能性需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 临床路径信息系统设计 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.1.1 系统功能架构 |
| 4.1.2 系统总体流程设计 |
| 4.1.3 系统数据库设计 |
| 4.2 临床路径管理功能设计 |
| 4.3 临床路径执行功能设计 |
| 4.4 临床路径分析查询功能设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于Apriori关联挖掘算法的路径执行模块设计 |
| 5.1 算法设计与思路 |
| 5.2 存在的问题及解决方案 |
| 5.2.1 同组医嘱问题 |
| 5.2.2 经典Apriori算法的缺点及改进 |
| 5.3 实验及结果分析 |
| 5.3.1 实验使用数据及相应环境 |
| 5.3.2 实验过程设计与结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统主要模块实现 |
| 6.1 临床路径管理实现 |
| 6.2 临床路径执行实现 |
| 6.3 临床路径分析实现 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 论文的总结与主要工作成果 |
| 7.2 下一步工作的方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（3）面向医院管理的数据驱动决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数据驱动决策的研究现状 |
| 1.3.2 数据驱动医疗健康领域决策的研究现状 |
| 1.3.3 数据驱动医院管理决策的研究现状 |
| 1.3.4 数据驱动决策的影响因素研究现状 |
| 1.3.5 研究现状述评 |
| 1.4 研究框架与研究内容 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.4.3 拟解决的关键问题 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 相关基础理论和方法 |
| 2.1 医院管理相关概念 |
| 2.1.1 医院管理 |
| 2.1.2 医院管理评价 |
| 2.1.3 医院管理者 |
| 2.2 决策支持相关理论 |
| 2.2.1 西蒙决策理论 |
| 2.2.2 数据驱动决策相关理论 |
| 2.3 信息链理论 |
| 2.3.1 信息链与信息技术 |
| 2.3.2 “信息”上溯到“数据”带来的变化 |
| 2.3.3 信息链视域下的数据驱动医院管理决策 |
| 2.4 BASM模型 |
| 2.4.1 BASM模型的产生 |
| 2.4.2 BASM模型的研究现状 |
| 2.4.3 基于BASM模型的数据驱动医院管理决策研究 |
| 2.5 相关研究方法 |
| 2.5.1 扎根理论 |
| 2.5.2 结构方程模型 |
| 2.5.3 决策树算法--CHAID |
| 2.6 相关应用场景 |
| 2.6.1 医疗服务绩效 |
| 2.6.2 DRG在医疗服务绩效管理中的应用 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 面向医院管理的数据驱动决策过程模型构建 |
| 3.1 面向医院管理决策的数据驱动过程模型 |
| 3.1.1 数据驱动决策模式运行机制 |
| 3.1.2 BASM的过程模型 |
| 3.1.3 基于BASM过程模型的数据驱动医院管理决策过程模型构建 |
| 3.2 面向医院管理的数据驱动决策过程模型要素分析 |
| 3.2.1 驱动要素 |
| 3.2.2 需求要素 |
| 3.2.3 支持要素 |
| 3.2.4 要素间关系 |
| 3.3 数据驱动的医院管理决策中数据处理过程 |
| 3.3.1 医疗数据存在的问题 |
| 3.3.2 面向医院管理决策的数据处理原则 |
| 3.3.3 面向医院管理决策的数据处理过程 |
| 3.4 面向医院管理的数据驱动决策过程模型运行机制 |
| 3.4.1 面向医院管理决策的信息链转化过程 |
| 3.4.2 数据驱动的医院管理决策制定过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于扎根理论的数据驱动医院管理决策的影响因素分析 |
| 4.1 研究问题与研究程序 |
| 4.1.1 研究问题 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.1.3 研究程序 |
| 4.2 研究设计 |
| 4.2.1 研究对象选取 |
| 4.2.2 资料收集 |
| 4.2.3 信效度检验 |
| 4.3 编码分析 |
| 4.3.1 开放式编码 |
| 4.3.2 主轴编码 |
| 4.3.3 选择性编码 |
| 4.3.4 理论饱和度检验 |
| 4.4 数据驱动医院管理决策影响因素理论模型与阐释 |
| 4.4.1 影响因素理论模型构建 |
| 4.4.2 影响因素分析 |
| 4.4.3 影响因素关系分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 数据驱动医院管理决策的影响因素模型构建 |
| 5.1 数据驱动医院管理决策影响因素变量选择与界定 |
| 5.1.1 医疗数据质量维度 |
| 5.1.2 信息技术维度 |
| 5.1.3 医院组织管理维度 |
| 5.1.4 管理者信息素养维度 |
| 5.1.5 数据驱动医院管理决策维度 |
| 5.2 相关研究假设 |
| 5.2.1 医疗数据质量 |
| 5.2.2 信息技术 |
| 5.2.3 医院组织管理 |
| 5.2.4 管理者信息素养 |
| 5.3 调查问卷的编制与问卷修正 |
| 5.4 数据获取与统计分析 |
| 5.4.1 研究对象 |
| 5.4.2 样本量的选择 |
| 5.4.3 信度分析 |
| 5.4.4 样本分布 |
| 5.4.5 样本数据相关性 |
| 5.5 效度分析 |
| 5.5.1 探索性因子分析 |
| 5.5.2 验证性因子分析 |
| 5.6 基于结构方程的影响因素模型构建与检验修正 |
| 5.6.1 影响因素模型构建 |
| 5.6.2 模型基本适配评估 |
| 5.6.3 假设检验的结果 |
| 5.7 结构方程模型检验结果分析 |
| 5.7.1 影响因素强度分析 |
| 5.7.2 医疗数据质量对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.3 信息技术对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.4 医院组织管理对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.5 医院组织管理对管理者信息素养影响的验证结果分析 |
| 5.7.6 医院组织管理对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.7 管理者信息素养对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.8 管理者信息素养对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.9 管理者信息素养对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 面向医院管理的数据驱动决策模型研究 |
| 6.1 数据驱动医院管理决策模型构建 |
| 6.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动机制 |
| 6.2.1 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动目标 |
| 6.2.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动特征 |
| 6.2.3 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动过程 |
| 6.3 数据驱动医院管理决策模型影响因素的作用机制 |
| 6.3.1 医疗数据质量在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.2 信息技术在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.3 医院组织管理在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.4 管理人员素养在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.4 数据驱动医院管理决策模型对医院管理的提升策略 |
| 6.4.1 提升医疗数据质量 |
| 6.4.2 发挥信息技术使能作用 |
| 6.4.3 发挥医院组织管理支持作用 |
| 6.4.4 提高管理人员信息素养 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 面向医院管理的数据驱动决策的实证研究 |
| 7.1 资料来源与研究对象 |
| 7.2 原发性肺癌患者的DRGS分组 |
| 7.2.1 数据基础 |
| 7.2.2 数据纳入 |
| 7.2.3 术语映射 |
| 7.2.4 DRGs分组结果对比 |
| 7.3 基于DRGS细分组的医疗服务绩效评估 |
| 7.3.1 基于决策树的原发性肺癌患者DRGs细分组模型 |
| 7.3.2 基于DRGs细分组的医疗服务绩效评估指标 |
| 7.3.3 医生医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.3.4 科室医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.4 讨论 |
| 7.4.1 数据驱动医院管理决策过程 |
| 7.4.2 数据驱动医院管理决策影响因素 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与创新 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限 |
| 参考文献 |
| 附录1 病案组DRGS分组情况 |
| 附录2 医生组DRGS分组情况 |
| 附录3 访谈提纲 |
| 附录4 调查问卷 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 后记与致谢 |
（4）《中医医院基准（主）数据》标准编制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 研究现状 |
| 1.2.2 发展趋势 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 研究方法与技术路线 |
| 1.5 本文的组织结构与章节安排 |
| 第2章 相关概念及相关技术 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 标准和标准化 |
| 2.1.2 数据元 |
| 2.1.3 主数据 |
| 2.1.4 中医医院主数据规范化 |
| 2.2 相关技术 |
| 2.2.1 信息分类技术 |
| 2.2.2 信息编码技术 |
| 第3章 主数据标准编制 |
| 3.1 构建中医医院主数据分类框架 |
| 3.1.1 分类对象和依据 |
| 3.1.2 分类原则 |
| 3.1.3 构建分类框架 |
| 3.2 中医医院数据元提取 |
| 3.3 主数据定位及识别结果 |
| 3.4 编制原则 |
| 3.5 主数据属性及描述规则 |
| 3.5.1 主数据属性 |
| 3.5.2 主数据标识符编码规则 |
| 3.5.3 应用系统的编码 |
| 3.6 主数据目录编制 |
| 3.7 主数据标准发布流程 |
| 第4章 主数据标准检测研究 |
| 4.1 中医医院主数据标准检测 |
| 4.2 抽样医院数据元名称符合度检测情况分析 |
| 4.3 抽样医院数据元名称及允许值符合度检测情况分析 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 文献综述 《中医医院基准(主)数据》标准编制研究 |
| 参考文献 |
| 附录2 中医医院应用系统编码结果 |
| 附录3 A-H中医医院主数据名称和允许值修改建议 |
| 研究生期间发表论文情况 |
| 致谢 |
（5）山西省中医院住院医生及护士工作站的设计和实施（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外医院信息化研究现状 |
| 1.2.1 国外医院信息化的发展及现状 |
| 1.2.2 国内医院信息化的发展及现状 |
| 1.3 山西省中医院信息化现状 |
| 1.4 本项目内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 第2章 系统可行性及需求分析 |
| 2.1 系统目标 |
| 2.2 系统约束条件 |
| 2.3 系统可行性分析 |
| 2.4 系统功能需求分析 |
| 2.4.1 医嘱管理 |
| 2.4.2 病历管理 |
| 2.4.3 门诊预约 |
| 2.4.4 电子签名 |
| 2.4.5 患者接入 |
| 2.4.6 医嘱处理 |
| 2.4.7 护理业务 |
| 2.4.8 费用管理 |
| 2.4.9 报表查询 |
| 2.5 系统非功能需求分析 |
| 2.5.1 可靠性 |
| 2.5.2 交互易用 |
| 2.5.3 安全和保密 |
| 2.5.4 可扩展性 |
| 2.6 相关工具和技术介绍 |
| 2.6.1 C/S与B/S架构 |
| 2.6.2 .NET平台 |
| 2.6.3 C#编程语言 |
| 2.6.4 SQLServer2012数据库管理系统 |
| 2.6.5 结构化电子病历 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 系统概要设计 |
| 3.1 系统总体功能结构 |
| 3.2 系统业务流程 |
| 3.2.1 住院医生工作站业务流程 |
| 3.2.2 住院护士工作站业务流程 |
| 3.3 系统数据库设计 |
| 3.3.1 数据库E-R图设计 |
| 3.3.2 数据库关键表 |
| 3.3.3 数据库的优化和安全设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 系统详细设计及实现 |
| 4.1 住院医生工作站 |
| 4.1.1 医嘱管理 |
| 4.1.2 病历管理 |
| 4.1.3 门诊预约 |
| 4.2 住院护士工作站 |
| 4.2.1 患者接收 |
| 4.2.2 医嘱处理 |
| 4.2.3 护理业务 |
| 4.2.4 费用管理 |
| 4.2.5 报表查询 |
| 4.3 权限设置 |
| 4.4 关键代码 |
| 4.4.1 访问加密数据库 |
| 4.4.2 实现电子签名 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统测试与实施 |
| 5.1 系统测试 |
| 5.1.1 系统测试环境 |
| 5.1.2 系统功能测试 |
| 5.1.3 系统性能测试 |
| 5.2 实施部署 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）医疗费用控制下A医院医用耗材精细化管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 导论 |
| 第一节 研究背景和研究意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 研究方法与研究内容 |
| 一、研究方法 |
| 二、研究内容 |
| 第三节 研究的难点与创新点 |
| 一、研究难点 |
| 二、研究创新点 |
| 第二章 理论基础及研究动态 |
| 第一节 主要概念界定 |
| 一、医疗耗材的概念及分类 |
| 二、耗占比 |
| 第二节 理论基础 |
| 一、精细化管理理论 |
| 二、医用耗材使用评价理论 |
| 第三节 国内外研究评述 |
| 一、国外研究评述 |
| 二、国内关于耗材精细化管理控制医疗费用的研究评述 |
| 第三章 A医院医用耗材管理现状 |
| 第一节 A医院简介 |
| 第二节 A医院医疗耗材管理模式 |
| 一、A医院耗材管理部门及职责 |
| 二、A医院当前医疗耗材管理流程 |
| 第三节 A医院医用耗材情况 |
| 一、A医院耗材分类情况 |
| 二、A医院使用耗材情况 |
| 三、A医院耗占比情况 |
| 第四章 A医院医用耗材管理存在的问题 |
| 第一节 组织结构和管理制度不合理 |
| 一、耗材管理人员数量和专业化程度不足 |
| 二、部门间配合不力 |
| 三、职能分工不合理,制度建设不适应管理要求 |
| 第二节 管理实施效果问题 |
| 一、耗占比偏高 |
| 二、耗材的收费不合理 |
| 三、耗材存在跑冒滴漏问题 |
| 四、耗材的使用不合理 |
| 第三节 信息化建设滞后 |
| 第五章 加强A医院耗精细化管理的对策和建议 |
| 第一节 完善组织结构和制度建设 |
| 一、量化岗位工作,合理配置管理人员 |
| 二、加强部门之间配合 |
| 三、科学职能分工,加强制度建设 |
| 第二节 以结果为导向的过程管理优化对策 |
| 一、控制不合理耗占比 |
| 二、规范收费制度 |
| 三、优化耗材管理流程,防止耗材跑冒滴漏 |
| 四、开展耗材使用评价分析,保证耗材合理使用 |
| 第三节 加强信息化建设 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A:A医院高值耗材流程情况调查问卷 |
| 附录 B:A医院资产部领导访谈概要 |
| 附录 C:A医院耗材库管人员访谈概要 |
| 致谢 |
（7）住院患者VTE护理决策支持知识库核心条目的构建研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 缩略词表 |
| 1 引言 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 CDSS及其知识库的概念及构建 |
| 1.2.2 CNDSS及其知识库的概念及发展 |
| 1.2.3 CDSS应用于VTE的国外相关研究 |
| 1.2.4 CDSS应用于VTE的国内相关研究 |
| 1.2.5 VTE CNDSS知识库核心条目的国内外相关研究 |
| 1.3 理论框架 |
| 1.3.1 规范化护理程序 |
| 1.3.2 标准化护理术语 |
| 1.4 研究目的和意义 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.5.1 护理评估 |
| 1.5.2 护理诊断 |
| 1.5.3 护理计划 |
| 1.5.4 护理措施 |
| 1.5.5 护理评价 |
| 1.6 研究方法 |
| 1.6.1 文献回顾法 |
| 1.6.2 小组讨论法 |
| 1.6.3 预填写 |
| 1.6.4 德尔菲专家咨询法 |
| 1.7 技术路线 |
| 2 基于循证初步构建住院患者VTE护理方案 |
| 2.1 制定检索策略,查找文献 |
| 2.1.1 检索式 |
| 2.1.2 数据库 |
| 2.1.3 检索词 |
| 2.2 文献纳入和排除标准 |
| 2.2.1 文献纳入标准 |
| 2.2.2 文献排除标准 |
| 2.3 检索路径 |
| 2.4 质量评级和文献汇总 |
| 2.5 数据资料提取 |
| 3 小组讨论法 |
| 3.1 成立了课题小组 |
| 3.2 系统条目的讨论 |
| 3.3 初步拟定住院患者VTE诊疗及护理流程 |
| 3.4 确立第一轮专家函询表 |
| 4 德尔菲专家咨询法 |
| 4.1 确认德尔菲专家小组 |
| 4.2 第一轮专家函询 |
| 4.3 第二轮专家函询 |
| 4.4 数据统计分析 |
| 4.4.1 专家的基本资料 |
| 4.4.2 专家积极系数 |
| 4.4.3 专家的权威程度 |
| 4.4.4 专家意见的协调程度 |
| 4.5 函询结果及处理 |
| 4.5.1 函询专家结构分析 |
| 4.5.2 第一轮函询的结果 |
| 4.5.3 第一轮专家修改意见 |
| 4.5.4 第二轮函询的结果 |
| 4.5.5 第二轮专家的修改意见 |
| 4.6 函询结果可靠性分析 |
| 4.6.1 专家积极程度 |
| 4.6.2 专家的权威程度 |
| 4.6.3 专家意见的协调程度 |
| 4.7 最终形成住院患者VTE护理决策支持知识库核心条目 |
| 5 讨论 |
| 5.1 构建住院患者VTE护理决策支持知识库核心条目的必要性 |
| 5.2 本研究的全面性分析 |
| 5.3 本研究结果的可靠性 |
| 5.4 各项护理决策条目的确立 |
| 5.4.1 住院患者VTE护理评估决策支持条目的讨论与确立 |
| 5.4.2 住院患者VTE护理诊断决策支持条目的讨论与确立 |
| 5.4.3 住院患者VTE护理计划和护理评价决策支持条目的讨论与确立 |
| 5.4.4 住院患者VTE护理措施决策支持条目的讨论与确立 |
| 6 结论 |
| 7 局限与展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 读研期间科研成果 |
| 致谢 |
（8）益阳市中心医院中医药临床用药知识挖掘关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 中医药知识挖掘 |
| 1.2.2 基于聚类技术的应用 |
| 1.2.3 基于支持向量机技术的应用 |
| 1.2.4 基于贝叶斯算法的应用 |
| 1.3 研究的主要内容 |
| 1.4 研究创新点 |
| 第二章 理论分析 |
| 2.1 知识挖掘的概念 |
| 2.2 知识挖掘的方法 |
| 2.3 中医药知识挖掘的基本任务 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 中医药临床用药数据获取及预处理 |
| 3.1 医院中医药信息化现状 |
| 3.2 系统数据获取 |
| 3.3 系统数据预处理 |
| 3.3.1 描述性统计 |
| 3.3.2 系统聚类分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 中医药临床用药知识挖掘系统构建 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.2 系统知识库搭建 |
| 4.2.1 定义知识库搭建规则 |
| 4.2.2 知识库搭建过程 |
| 4.3 系统设计过程 |
| 4.3.1 编程平台 |
| 4.3.2 数据拆分 |
| 4.3.3 基于SVM的算法实现 |
| 4.3.4 基于贝叶斯网络的算法实现 |
| 4.3.5 系统预测功能实现 |
| 4.4 算法模型测试与结果分析 |
| 4.4.1 测试所用数据集 |
| 4.4.2 测试步骤 |
| 4.4.3 测试代码实现 |
| 4.4.4 结果准确性评估 |
| 4.4.5 结果有效性评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附件:临床数据示例 |
（9）公立医院内部医保精细化管理模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态分析 |
| 1.2.1 医院医保管理研究的文献计量分析 |
| 1.2.2 国内外研究现状及动态分析 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究假设 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.4 资料来源与方法 |
| 1.4.1 资料来源 |
| 1.4.2 资料分析方法 |
| 1.4.3 质量控制方法 |
| 1.4.4 研究使用软件 |
| 1.5 研究逻辑框架 |
| 1.5.1 技术路线图 |
| 1.5.2 结构安排 |
| 2 公立医院内部医保精细化管理模式的理论框架构建 |
| 2.1 公立医院内部医保精细化管理的发展及环境判断 |
| 2.1.1 医院医保管理的发展 |
| 2.1.2 基于SWOT-PEST模型的公立医院医保精细化管理的形势判断 |
| 2.2 公立医院医保精细化管理活动中的利益相关者及激励相容问题 |
| 2.2.1 利益相关者分析 |
| 2.2.2 公立医院医保管理所面临的激励相容问题 |
| 2.3 公立医院医保精细化管理的相关理论基础 |
| 2.3.1 精细化管理理论 |
| 2.3.2 激励相容理论 |
| 2.3.3 内部控制理论 |
| 2.3.4 行为科学理论 |
| 2.3.5 现代组织理论 |
| 2.4 公立医院内部医保精细化管理模式的内涵界定 |
| 2.4.1 公立医院的概念 |
| 2.4.2 医保管理的概念 |
| 2.4.3 管理模式的内涵 |
| 2.4.4 精细化管理的内涵 |
| 2.4.5 公立医院内部医保精细化管理模式的内涵界定 |
| 2.5 公立医院内部医保精细化管理模式理论框架构建 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于典型案例的公立医院内部医保精细化管理运行状况实证研究 |
| 3.1 资料来源与方法 |
| 3.1.1 资料来源 |
| 3.1.2 研究方法 |
| 3.2 样本医院分布及医院属性基本情况分析 |
| 3.2.1 样本医院分布及医院属性基本情况分析 |
| 3.2.2 样本医院属性基本情况分析 |
| 3.3 样本医院开展医保精细化管理的组织构架分析 |
| 3.3.1 管理层次与组织结构分析 |
| 3.3.2 部门划分及部门联动机制分析 |
| 3.3.3 职位设置与职权责划分分析 |
| 3.4 样本医院医保精细化管理流程改造分析 |
| 3.5 院内医保精细化管理制度建设及实施情况 |
| 3.6 样本医院开展医保精细化管理的管理工具分析 |
| 3.7 样本医院开展医保精细化管理的运行机制建设分析 |
| 3.8 公立医院内部主要医保管理者的管理理念及影响因素研究 |
| 3.8.1 研究对象的基本情况分析 |
| 3.8.2 主要医保管理者的医保管理理念及认知的定量分析 |
| 3.8.3 主要医院医保管理者医保精细化管理理念的质性分析 |
| 3.9 医院医保管理队伍服务能力分析 |
| 3.9.1 医保科人力资源配置基本情况分析 |
| 3.9.2 医保科办公基本设施配置情况分析 |
| 3.10 本章小结 |
| 4 基于多准则模糊评价方法的公立医院内部医保精细化管理模式的评价分析 |
| 4.1 评价指标与评价模型的构建原则与方法 |
| 4.1.1 评价指标的选择原则 |
| 4.1.2 评价模型的构建及实证方法 |
| 4.2 评价指标评价体系的构建 |
| 4.3 医院医保精细化管理评价模型构建——基于DEMATEL和 ANP方法 |
| 4.3.1 运用DEMATEL方法分析评价各指标相互影响关系 |
| 4.3.2 运用ANP方法分析各评价指标相对重要程度 |
| 4.4 评价对象——VIKOR方法评价 |
| 4.4.1 评价对象 |
| 4.4.2 评价结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 公立医院内部医保精细化管理实施效果分析——对医保、医院、医生、患者的影响研究 |
| 5.1 医保角度——医院医保资金安全与使用风险识别与防控效果分析 |
| 5.1.1 基于FTA方法构建医院医保基金安全与使用风险识别 |
| 5.1.2 精细化管理模式对医保基金风险防控的实证分析 |
| 5.2 医院角度——基于DRGs的医院精细化管理效果评价的实证分析 |
| 5.2.1 基于DRGs的评价方法 |
| 5.2.2 评价结果 |
| 5.3 医生角度——基于倾向值匹配的医院医保精细化管理成效评估 |
| 5.3.1 资料来源与研究方法 |
| 5.3.2 结果 |
| 5.4 患者角度——患者医保受益变化及满意度分析 |
| 5.4.1 基于GAM的患者医保收益分析 |
| 5.4.2 开展精细化管理对患者满意度的影响分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 公立医院内部医保精细化管理模式改进策略 |
| 6.1 目前公立医院内部医保精细化管理模式实践探索中存在的问题 |
| 6.1.1 缺乏精细化医院医保管理理念和目标管理 |
| 6.1.2 管理模式缺乏精细化的系统组织管理 |
| 6.1.3 支持管理模式的医保管理队伍非职业化、人员专业水平较弱 |
| 6.2 公立医院内部医保精细化管理模式改进策略 |
| 6.2.1 树立公立医院医保精细化管理理念与目标指导模式构建 |
| 6.2.2 优化公立医院内部医保精细化管理模式组织管理 |
| 6.2.3 加强稳定、高质量的医保管理人才队伍建设 |
| 7 主要结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究创新与特色 |
| 7.3 研究局限与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 精细化管理背景下医院内部医保管理模式研究综述 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读学位期间发表论文目录 |
| 附录2 公立医院医保科(室)工作人员情况调查表 |
| 附录3 医务人员人员基本建设和运行调查表 |
| 附录4 公立医院内部医保精细化管理质量评价体系相关指标关系矩阵表 |
| 附录5 公立医院主要医保管理者访谈提纲 |
| 附录6 MATLAB程序命令 |
| 附录7 公立医院医保精细化管理相关主要政策梳理表 |
（10）面向医疗信息互联互通标准化的应用集成平台服务总线的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的背景与研究目的 |
| 1.2 课题相关国内外研究情况综述 |
| 1.2.1 医疗信息集成枢纽技术产业化发展 |
| 1.2.2 国内医疗集成服务总线研究综述 |
| 1.3 本课题研究的主要内容 |
| 1.3.1 国家医疗信息标准解读与分析 |
| 1.3.2 医疗服务总线服务的设计与实现 |
| 1.3.3 医疗服务总线的应用性研究 |
| 1.4 章节安排 |
| 2 医疗信息化及医疗信息标准的发展 |
| 2.1 医院信息化系统总体分析 |
| 2.2 医疗信息标准的发展概述 |
| 2.2.1 医疗信息化的四类标准 |
| 2.2.2 医疗信息化标准的发展 |
| 2.3 互联互通标准化标准对照 |
| 2.3.1 测评的主要内容与目的 |
| 2.3.2 医疗服务总线的数据标准化对照 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 医疗服务总线相关技术的研究 |
| 3.1 SOA的优势及层次模型 |
| 3.2 ESB企业服务总线研究 |
| 3.2.1 企业服务总线概述 |
| 3.2.2 ESB服务总线功能 |
| 3.2.3 ESB服务总线优势 |
| 3.3 其他相关开发技术 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 医疗服务总线设计与实现 |
| 4.1 医疗服务总线(HSB)的需求分析 |
| 4.1.1 医疗服务总线的功能性需求分析 |
| 4.1.2 医疗服务总线的非功能性需求 |
| 4.1.3 医疗服务总线的设计约束 |
| 4.2 医疗服务总线的总体设计 |
| 4.3 医疗服务总线的模块设计 |
| 4.3.1 医疗服务总线管理模块 |
| 4.3.2 医疗服务总线消息模块 |
| 4.3.3 构建医疗服务总线核心服务模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 医疗服务总线的实践性应用 |
| 5.1 临床业务流程调研 |
| 5.1.1 门急诊患者病理业务流程图及描述。 |
| 5.1.2 住院患者病理业务流程图及描述。 |
| 5.1.3 病理内部业务流程图及描述 |
| 5.2 数据交互规范梳理及医疗服务总线接入 |
| 5.2.1 门急诊患者病理结合服务总线改造后流程及描述 |
| 5.2.2 住院患者病理结合服务总线改造后流程及描述 |
| 5.2.3 病理检查内部流程改造 |
| 5.3 业务系统交互调试及标准化输出 |
| 5.3.1 医疗服务总线的服务调试 |
| 5.3.2 医疗服务总线的标准化输出 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 管理后台核心代码片段 |
| 附录2 消息机制核心代码片段 |
| 附录3 核心服务实现代码片段 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 攻读学位期间参与的科研项目目录 |
四、医院信息系统医嘱编码的制定方法（论文参考文献）
- [1]面向卒中诊疗优化的过程挖掘方法与技术研究[D]. 徐海峰. 军事科学院, 2021(02)
- [2]基于关联挖掘算法的临床路径变异研究及应用[D]. 李奕蓓. 广西大学, 2021(12)
- [3]面向医院管理的数据驱动决策研究[D]. 李茵. 吉林大学, 2021(01)
- [4]《中医医院基准（主）数据》标准编制研究[D]. 吴小华. 湖北中医药大学, 2021(09)
- [5]山西省中医院住院医生及护士工作站的设计和实施[D]. 梁澍泽. 太原理工大学, 2020(01)
- [6]医疗费用控制下A医院医用耗材精细化管理研究[D]. 张雄. 云南师范大学, 2020(01)
- [7]住院患者VTE护理决策支持知识库核心条目的构建研究[D]. 吴觅之. 湖州师范学院, 2020(12)
- [8]益阳市中心医院中医药临床用药知识挖掘关键技术研究[D]. 陈轶. 湖南中医药大学, 2020(03)
- [9]公立医院内部医保精细化管理模式研究[D]. 陶思羽. 华中科技大学, 2020(01)
- [10]面向医疗信息互联互通标准化的应用集成平台服务总线的研究[D]. 刘健. 青岛科技大学, 2020(01)