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| 內容簡介： |
临床路径是医生、护士和其他专业人员所组成的 相关的医疗团队，针对医疗过程中特定的诊断、疾病 或手术，在合适的时间所采取的经过最优路线安排的 最佳的治疗过程，是提高医疗服务质量和水平、降低 医疗成本、增强患者满意度的新型医疗管理模式。然 而传统的临床路径的管理和控制大多基于手工和纸质 文档的方式，严重制约了临床路径实施的效果。
将工作流技术应用于临床路径实现电子化和自动 化是提高临床路径实施效果和推广应用的必由之路。
然而，现有的工作流技术很难处理带有变异的临床路 径建模和管理问题，特别是临床路径具有知识密集、 变异复杂及其模糊性的特点。因此，《电子化临床路 径管理——建模、变异监控与处理方法研究》探讨了 实现临床路径电子化的三个关键问题：临床路径工作 流的可重构建模；临床路径变异处理方法；临床路径 变异监控和诊断。
本书主要内容源于作者杜刚博士阶段的研究成果 ，结合了近十年来的国家自然科学基金项目和医院管 理咨询项目以及研究团队在此领域的相关经验积累， 突出管理学和医学的交叉融合，理论、方法和实践都 较为翔实，可以为临床路径服务改进和临床路径管理 创新提供相应的思路和方法参考。
本书既适合医院管理者和相关领域人员阅读，也 适合作为管理科学、医院管理、服务与运作管理等专 业高年级本科生、研究生或MBA 参考教材。
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| 目錄：
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第1章 概论
1.1 临床路径研究和应用现状
1.1.1 临床路径的内涵和主要特征
1.1.2 临床路径的国内外研究现状
1.1.3 临床路径实施现状和存在的问题
1.2 临床路径电子化的难点和相关研究问题
1.2.1 临床路径电子化的难点
1.2.2 相关研究问题
1.3 本书的概述和章节安排
1.4 本章小结
第2章 临床路径电子化关键技术国内外研究现状
2.1 临床路径工作流建模与管理研究现状和趋势
2.1.1 医疗服务过程工作流建模与管理
2.1.2 适应性工作流研究现状
2.1.3 临床路径工作流建模发展趋势
2.2 临床路径变异处理方法研究现状和趋势
2.2.1 临床路径变异定义研究
2.2.2 临床路径变异分类标准和方法研究
2.2.3 临床路径变异处理方法研究
2.2.4 临床路径变异处理方法发展趋势
2.3 基于数据挖掘的临床路径变异知识抽取、监控与诊断研究现状与趋势
2.3.1 基于数据挖掘的临床路径知识发现算法研究现状
2.3.2 基于数据的临床路径变异监控、分类和预测发展趋势
2.4 本章小结
第3章 临床路径工作流建模与变异处理
3.1 引言
3.2 基于GFTECA规则的临床路径工作流模型定义
3.3 基于扩展ECA规则的骨肉瘤临床路径工作流建模
3.4 骨肉瘤术前化疗临床路径变异和自适应操作分析
3.4.1 骨肉瘤术前化疗临床路径变异分析
3.4.2 骨肉瘤术前化疗工作流自适应操作分析
3.4.3 基于扩展ECA规则的临床路径适应性工作流建模
3.5 基于GFTECA规则的临床路径模糊推理原理
3.6 基于GFTECA规则的肾功能变异处理实例
3.7 本章小结
第4章 临床路径工作流可重构建模与性能分析
4.1 引言
4.2 基于MTCPN-CS的临床路径工作流可重构建模定义
4.2.1 基本着色Petri网定义
4.2.2 赋时机制
4.2.3 基于MTCPN-CS的工作流可重构建模定义
4.2.4 结构变化算法
4.2.5 活动的触发机制定义
4.3 基于MTCPN-CS的临床路径工作流可重构建模动态性能分析方法
4.4 实例研究：骨肉瘤临床路径工作流可重构建模和动态性能分析过程
4.4.1 基于MTCPN-CS的临床路径单个模块建模和动态性能分析
4.4.2 基于MTCPN-CS的临床路径工作流系统模型构建和动态性能分析
4.4.3 骨肉瘤临床路径工作流术前化疗模块可重构建模和动态性能分析
4.4.4 骨肉瘤临床路径工作流系统可重构建模和动态性能分析
4.5 本章小结
第5章 基于智能算法优化的T-S模糊神经网络临床路径变异分析和处理
5.1 引言
5.2 标准模糊神经网络模型和结构
5.3 RCDPSO_DM算法原理
5.4 基于RCDPSO_DM优化的T-S模糊神经网络临床路径变异处理
5.4.1 基于RCDPSO_DM优化的T-S模糊模型前件参数优化
5.4.2 基于RCDPSO_DM优化的T-S模糊模型后件参数估计
5.4.3 基于RCDPSO_DM优化的T-S模糊神经网络学习算法
5.5 实例研究：骨肉瘤术前化疗肝中毒变异处理实例分析
5.5.1 指标的选取和标准模糊神经网络模型构建
5.5.2 肝中毒变异标准模糊神经网络初始样本数据的产生
5.5.3 基于标准的Mamdani 型模糊神经网络实验验证
5.5.4 基于标准的T-S模糊神经网络实验验证
5.5.5 基于RCDPSO_DM优化的T-S模糊神经网络实验验证
5.5.6 算法性能结果比较和主要结论
5.5.7 诊断准确率比较和讨论
5.6 本章小结
第6章 基于集成智能的临床路径变异监控和诊断
6.1 引言
6.2 基于集成知识发现及KBANN的临床路径变异监控和诊断框架
6.3 基于HGDMPSO的临床路径变异知识抽取算法
6.3.1 DMPSO算法原理
6.3.2 离散PSO算法原理
6.3.3 基于HGDMPSO的临床路径变异知识抽取算法概述
6.3.4 实例分析与验证
6.4 基于知识的神经网络的临床路径变异分类和监控
6.4.1 KBANN原理和模型构建方法
6.4.2 实例分析：骨肉瘤临床术前化疗变异监控和诊断
6.5 本章小结
第7章 临床路径工作流建模与管理平台设计与开发
7.1 引言
7.2 平台的系统分析
7.3 系统体系架构和实现
7.3.1 系统框架设计
7.3.2 系统界面设计
7.3.3 系统程序和数据库设计
7.4 基于扩展ECA规则的工作流引擎设计与实现
7.4.1 工作流引擎结构设计
7.4.2 工作流引擎实现技术
7.5 骨肉瘤临床路径工作流建模实例和模型数据验证
7.5.1 可视化建模工具数据验证
7.5.2 引擎实例分析
7.6 本章小结
参考文献
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