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| 內容簡介： |
《基于患者异质性的数据驱动型共同决策方法研究》拟结合临床历史数据，建立基于患者生物异质性治疗方案的疗效、风险、费用、住院天数等属性的预测模型，通过离散选择实验首先将患者人文性偏好量化，在以上证据基础上，构建数据驱动的临床共同决策模式。该模式可以通过数据挖掘等方法为临床决策提供科学证据，能够有效节约医患沟通时间，并且符合我国的国情，将使共同决策模式实施成为可能；该模式为以患者为中心的临床诊疗实施提供新方法，为提高医疗服务质量、科学评估并合理利用稀缺的医药资源、实现以人为本的个性化医疗提供一定的理论参考。
《基于患者异质性的数据驱动型共同决策方法研究》针对疾病诊疗过程中存在的实际问题和治疗方案评估研究现状，从患者个体差异的角度分析疾病诊疗决策模式，提出了基于患者生物及人文异质性的数据驱动型共同决策框架；采用数据挖掘等方法识别基于患者个体差异的疾病诊疗模式下复杂疾病诊断的关键影响因素，并构建患者潜在类别模型；在临床历史数据基础上预测不同类别患者治疗方案的住院费用、住院天数等关键属性值，通过离散选择实验方法调查医患偏好，并考虑到患者异质性引入故障树构建了治疗方案实施临床路径；在以上研究的基础上，针对患者可以选用的治疗方案，提出了基于医患偏好差异的数据驱动型治疗方案评估方法，并考虑到治疗方案评估过程中评估者常难以准确评估治疗方案各指标值及其权重，提出了考虑不确定性的治疗方案评估及分类方法。通过以上研究为所提出的基于患者生物及人文异质性的数据驱动型共同决策模式的实施奠定了理论基础。
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| 目錄：
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第1章 基于患者异质性的疾病诊疗决策模式研究
1．1 疾病诊疗决策和患者异质性的基本概念
1．1．1 疾病诊疗决策
1．1．2 患者异质性
1．1．3 医疗信息的特点
1．2 基于患者异质性的疾病诊疗决策体系和诊疗框架
1．2．1 基于患者异质性的疾病诊疗决策体系
1．2．2 基于患者异质性的疾病诊疗框架
1．3 基于患者异质性的数据驱动型共同决策模式
1．4 本章小结
本章参考文献
第2章 疾病诊断关键特征识别及患者潜在类别模型构建7
2．1 不均衡数据的疾病诊断关键特征识别
2．1．1 不均衡数据的处理
2．1．2 利用弹性网方法提取疾病诊断关键特征
2．1．3 运用支持向量机多分类方法对疾病诊断进行分类预测
2．1．4 不均衡数据的疾病诊断关键特征识别流程
2．1．5 案例应用
2．2 基于贝叶斯逐步判别分析的患者潜在类别分析方法
2．2．1 分类模型构建
2．2．2 案例应用
2．2．3 讨论
2．3 本章小结
本章参考文献
第3章 基于患者生物异质性的治疗方案各属性值预测研究
3．1 基于径向基神经网络模型 的患者住院天数预测研究
3．1．1 资料来源与方法
3．1．2 结果
3．1．3 讨论
3．2 基于logistic回归模型的不均衡数据集患者住院费用预测
3．2．1 资料来源与方法
3．2．2 结果
3．2．3 讨论
3．3 不同风险类别患者住院费用结构分析
3．3．1 研究对象与方法
3．3．2 结果
3．3．3 讨论
3．4 本章小结
本章参考文献
第4章 基于离散选择实验的患者偏好调查研究
4．1 离散选择实验条件假设
4．2 患者偏好调查的步骤
4．2．1 属性及其水平的设定
4．2．2 实验设计
4．2．3 数据收集与分析
4．3 案例应用
4．4 本章小结
本章参考文献
第5章 基于患者异质性的治疗方案实施临床路径构建
5．1 临床路径构建模型
5．1．1 建立医疗流程模式
5．1．2 逆向搜索
5．1．3 生成临床路径
5．1．4 计算可靠性与成本
5．2 案例应用
5．3 本章小结
本章参考文献
第6章 基于医患偏好差异的治疗方案评估方法
6．1 问题描述
6．2 基于DCE与TOPSIS的治疗方案评估
6．2．1 治疗方案评估过程
6．2．2 应用案例
6．3 基于DCE与质量损失函数的治疗方案评估
6．3．1 治疗方案评估过程
6．3．2 案例应用
6．4 本章小结
本章参考文献
第7章 考虑不确定性的治疗方案评估方法
7．1 基于循证证据和模糊多属性群决策的治疗方案评估……
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