卫生信息分析与决策-2(精选)

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卫生信息分析

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)

[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

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

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

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

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

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

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?

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。

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

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

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。

医药信息分析与决策理论基础

医药信息分析与决策理论基础
预测资料表明,在今后10年内,业务量大的概率 为60%,业务量一般的概率是20%,业务量小的概率是20%, 各方案在不同的业务量情况下,每年的损益如下表。
例 1.2.5 方案a1为新建房屋设备
方案a2为扩建房屋设备
方案a3为维持现状
业务量 θ
P概(率邮θi)电局u的(a每1,年θ)损益u(表a2, θ) u(a3, θ)
1.无情报分析 2.非全情报分析
有试验风险型决策案例
无情报
刘燕:猜对是我,请到我家吃饭;
猜不对,我就不来上课了。
0.75
黄彩莲:猜对是我,我带您去海边玩;
猜不对,那我和梁..林..钟..考0分。
0.25
非全情报
1. 摸摸头发? 2. 闻闻气味? 3. 对对联?
上呼吸道不适病历
1.2.5 价值与效用(讨论)
无试验风险型决策也称为有概率资料的风险型决策或 简称风险型决策。它是已知各自然状态概率情况下的风险 型决策。
1.2.3.1 报童问题的进一步解决方案 (1)“冻结”C列的随机数 (2)计算总费用 (3)使用模拟运算表 (4)利用“规划求解”进行优化
喜欢数学的朋友可以写出数学公式算一算,但 是真的写时发现其复杂性令人生畏。
在很多决策问题中,我们都有机会在实际决策之 前,得到一些与决策有关的信息,例如市场调查,这 些信息有助于决策,以便进一步确定或者修正自然状 态概率,再利用期望效用最大等准则来确定最优方案 的方法就称为有试验风险型决策方法
摸坛试验
a2
●●● ●●●●
●●●
a1
●● ●●●● ●●● ●
1、如果出的第一个球是●… 2、如果出的第二个球是●… 3、如果出的第三个球还是●… 4、你猜?

卫生信息分析与决策 2【精选】

卫生信息分析与决策 2【精选】
它的最大优点是简便直观,无需建立繁琐的数学 模型,而且在缺乏足够统计数据和没有类似历史 事件可借鉴的情况下,也能对研究对象的未知或 未来的状态作出有效的预测。
特尔菲法的由来
特尔菲法(Delphi)的名称来源于古希腊的 一则神话。特尔菲是古希腊的一个地名, 德尔菲神庙。里面有一座阿波罗神殿,是 众神占卜未来的地方。
特尔菲法的实施过程
明确预测目标,制定实施计划 选择参加预测的专家 编制调查表 反馈调查以及专家意见的统计分析与预测
明确预测目标,制定实施计划
特尔菲法的预测目标通常是在实践中涌现 出来的大家普遍关心且意见分歧较大的课 题。此阶段的主要任务是选择和规划预测 课题,明确预测项目,并且制定相应的实 施计划。
特尔菲法最早出现于20世纪50年代末期。 当时美国政府组织了一批专家,要求他们 站在苏军战略决策者的角度,最优地选择 在未来大战中将被轰炸的美国目标,为美 军决策人员提供参考。在1964年,美国兰 德公司的赫尔姆和戈尔登首次将特尔菲法 应用于科技预测中,并发表了《长远预测 研究报告》。此后,特尔菲法便迅速在美 国和其他许多国家广泛应用 。
头脑风暴法
头脑风暴法(Brain Storming),也称为专家 会议法,是借助于专家的创造性思维来索 取未知或未来信息的一种直观预测方法, 头脑风暴法一般用于对战略性问题的探索, 现在也用于研究产品名称、广告口号、销 售方法、产品的多样化研究等,以及需要 大量的构思、创意的行业,如广告业 。
作用:若干臭皮匠,合成诸葛亮 1. 想出许许多多主意,越多越好。 2. 获得一长串创造性解决办法,从中选 出有价值的方案 3. 充分利用所有人的创造力,实现思 维共振,克服创造性思考时受到的限制。
统计性
在应用特尔菲法进行信息分析与预测研究时, 对研究课题的评价或预测既不是由信息分析研究 人员做出的,也不是由个别专家给出的,而是由 一批有关的专家给出的,并对诸多专家的回答必 须进行统计学处理。所以,应用特尔菲法所得的

(word完整版)卫生信息管理学重点总结,文档

(word完整版)卫生信息管理学重点总结,文档

一 .卫生信息管理归纳1.信息的内涵信息是客观世界中各种事物的变化和特点的反响,是客观事物之间互相作用和联系的表征,是客观事物经过感知和认识后的再现。

2.信息的特点:客观性与宽泛性价值性与共享性可储藏性与可传输性依靠性与独立性时效性与动向性可加工性和再生性3.信息的种类〔1〕依照信息产生的领域划分:生命信息、非生命信息〔2〕依照知识学科门类划分:哲学信息、自然科学信息、社会科学信息、综合性信息(3〕依照信息的传达范围划分:公开信息、内部信息、机密信息(4〕依照信息的存在形式划分:记录信息与非记录信息(5〕依照信息的加工深度划分:零次信息、一次信息、二次信息、三次信息。

1〕零次信息:指信息被编码化从前的存在状态,包括思想信息、体态信息、口头信息等;2〕一次信息指:以作者自己的研究工作或研制成就为依照撰写、制作、宣布的信息3〕二次信息:指为了便于管理和利用大量分别无序的一次信息,信息工作者对一次信息进行整理、加工、提炼和压缩后,依照必然的方法编写、初版或累积起来的信息;4〕三次信息:指依照必然的目的和需求,在大量利用相关一、二次信息和其他三次信息的基础上,对相关信息和知识进行综合解析、提炼、重组、归纳而成的信息。

(6〕依照信息的逻辑层面划分:分为语法信息、语义信息、语用信息。

1〕语法信息:是信息的第一个层次,仅客观的反响事物的存在方式和运动状态,而不揭穿事物张开变化的内涵和意义;2〕语义信息:是信息的第二个层次,它是指认知主体感知或表达的事物的存在方式和运动状态的逻辑含义,不但反响事物变化张开的状态,还揭穿事物运动变化的意义;3〕语用信息:是信息的第三个层次,也是最高层次,它是指认知主体感知或表达的事物的存在方式和运动状态相关于某种目的所拥有的功能。

(7〕依照信息的格式划分:结构化信息、半结构化信息、非结构化信息。

1〕结构化信息:指信息可分解成多个互相关系的组成局部,各组成局部间有明确的层次结构,其使用和保护经过数据库进行管理,并有必然的操作标准;2〕非结构化信息:是指信息的形式相对不固定,常常是各种格式的文件,如电子文档、电子邮件、网页、视频文件、多媒体等;3〕半结构化信息:是指此信息中既包括结构化的信息也包括非结构化的信息。

医学信息学09(决策方法)

医学信息学09(决策方法)

基于知识的决策方法
利用知识图谱和专业知识库来支持 决策。
基于统计的决策方法
通过统计分析和概率推断进行决策。
基于机器学习的决策方法
1
决策树
通过树形结构进行分类和预测。
神经网络
2
模拟人脑神经元结构进行模式识别和决策。
3
支持向量机
基于二分类理论的机器学习算法。
遗传算法
模拟生物进化过程,通过遗传和变异优化决策算法。
医学信息学09(决策方法)
医学信息学的决策方法是指在医疗数据分析中使用的技术和工具,旨在帮助 医务工作者做出准确、高效和科学的决策。
决策方法的分类
知识驱动的决策方法
基于医学知识、经验和规范的决策方法。
模型驱动的决策方法
使用数学模型析和解释大量的医疗数据来做出决策。
决策评估方法
• 灵敏度分析 • 风险评估 • 成本效益分析 • 质量评估
结构化决策方法
按照预定的决策流程和规则进行决策。
非结构化决策方法
1 计算机执行的决策方法
利用计算机程序和算法进行自动化决策。
2 人机交互的决策方法
结合人类专家的知识和计算机的分析能力进行决策。
3 专家系统
基于专家知识和规则的决策支持系统。
智能决策系统
基于规则的决策方法
使用事先定义的规则和逻辑进行决 策。

卫生信息分析与决策

卫生信息分析与决策
分档归类。根据RSR值,分差、中、较好、好四档。
结果分析。RSR值反映被评价对象之间的相对优劣程度。 RSR值越接近,其离散程度越小,表明被评价对象的水平越 接近。
卫生信息分析与决策
33
秩和比法的特点是:
秩和比法集参数统计与非参数统计于一身,有描述 有推断,能提高统计分析与再分析的水平
秩和比法对指标进行综合评价,计算用的数据是秩 次,简单易行,而且它是以非参数法为基础,因此 对指标选择无特殊要求,适用于各种评价对象
卫生信息分析与决策
32
运用RSR法,先要对原始数据进行编秩,计算统计量, 再合适地分档归类,具体步骤和方法如下:
编秩和计算统计量RSR。在评价指标中,有高优指标和低优 指标,编秩时应区别对待,通常高优指标按数值从小到大编 秩,低优指标按数值从大到小编秩。根据编秩结果建立各指 标秩次数据矩阵
确定RSR的分布,计算线性回归方程
预测的定量方法主要是指利用历史数据,借助数 学手段,建立数学模型,其预测精度和可靠性在 很大程度上取决于数据的准确性和方法的科学性。
卫生信息分析与决策
17
2、特尔菲法
特尔菲法概述
特尔菲法(Delphi technique)也称专家函询调查 法。特尔菲是古希腊传说中的神谕之地,城中有座 阿波罗神殿可以预卜未来,故借用其名。它是由美 国兰德公司为避开头脑风暴法的不足而最早采用的 一种定性预测方法。
卫生信息分析与决策
27
评价指标的筛选方法。
专家估计法(Delphi法)
数理统计法:运用数理统计进行筛选指标的方法较 多,如有对逐个指标进行假设检验的方法、多重回 归与逐步回归的方法、指标聚类法等。
卫生信息分析与决策
28
确定评价标准

卫生信息管理胡西厚---第二版-卫生信息管理基础理论PPT课件

卫生信息管理胡西厚---第二版-卫生信息管理基础理论PPT课件

.
5
卫生信息管理者角色关系
卫生信息. 管理学
6
三、卫生信息管理者职能结构
促进 信息 开发 利用
建设 信息 技术 系统
营造 信息 组织 文化
卫生信息管理引擎
卫生信息. 管理学
7
第二节 系统与控制理论
主要内容: 一、系统及其功能结构 二、一般系统分析与控制 三、我国卫生系统信息化
.
8
一、系统及其功能结构
况、仪表等,则后果不堪想象。第五是要有科学的“监督”,即及时分析观察到的信息,以判
断是否偏离路线、是否有危险等,并将结果反馈至前面相应的过程。
这里的“目标”、“设计”、“动力”、“信息”和“监督”共同构成所有系统控制(也
包括医疗改革)成功的必要条件;它们相辅相成,缺一不可。
卫生信息. 管理学
27
第三节 信息学基础理论
信息加工心理学将人脑比作电脑,即人脑就是一个信息加工系统; 它对表征信息的物理符号做输入、编码、贮存、提取、复制和传递处 理;是类似于人工智能机的人脑内部的“机器”。 信息加工系统主要由四部分组成,即感受器、效应器、处理器、记 忆装置。
.
32
二、信息加工心理学
(一)信息加工心理学基本观点
信息加工心理学的研究内容集中于四个方面:知觉加工与 模式识别、注意、记忆和问题解决。
卫生信息. 管理学
41
三、信息需求与搜索行为
(二)信息行为模型
行为模型即用图或表(有时)的形式描述信息行为过程、 结果及其影响因素。 行为模型的四大功能:1)构造功能;2)解释功能;3)启 发功能;4)预测功能。 信息行为模型的类别:认知模型、社会模型和综合模型。
卫生信息. 管理学

卫生信息管理学教学大纲(预防)

卫生信息管理学教学大纲(预防)

卫生信息管理学教学大纲(预防)卫生信息管理学教学大纲Health Information Management(供五年制预防医学专业本科使用)前言卫生信息管理学是信息管理学的一个分支,它是信息管理学的理论与方法在卫生信息管理领域中应用而衍生出来的一门新兴交叉学科,是卫生信息管理实践活动赖以生存与发展的理论基础。

本课程的任务和目的是使学生能够在已有的计算机和管理知识的基础上,既能宏观地全面的了解人类社会信息管理活动的客观规律,掌握信息管理的基本理论和方法,自觉运用所学的知识和技能丰富信息管理的实践活动。

要求学生在学完本课程后,能够牢固掌握信息管理的基本知识、理论,对信息管理相关的知识有全面的了解,并具有应用所学知识和理论分析、解决实际问题的能力。

本课程需要医学统计学、高等数学等相关知识作基础;卫生信息管理学的知识为学生进一步学习卫生经济学、卫生管理学等专业课程打下基础。

本大纲与人民卫生出版社出版,罗爱静主编全国高等医药教材建设研究会学校医学规划教材《卫二版)配套使用,适用于预防医学专业本科的教学。

生信息管理学》(第大纲所列教学内容可通过课堂讲授、实验、自学、讨论等等方式进行教学。

划横线部分为要求学生重点掌握的内容,其他为熟悉和了解内容。

总学时为36学时。

本课程为校考课,学生理论课考核采用笔答考试方式,其成绩占总成绩的50%,平时出勤占5,,平时作业占15,,实验考核占30,。

参考学时分配内容理论实验合计3 3 卫生信息管理概论3 3 卫生信息资源管理3 3 卫生信息系统技术基础3 3 卫生信息标准与规范3 3 6 卫生信息分析与决策2 3 5 医院信息系统3 3 6 公共卫生管理信息系统2 3 5 卫生文献管理系统2 2 卫生信息服务24 12 36 合计卫生信息管理的基础理论概述目的要求掌握信息政策和信息立法的有关基本概念和内容。

熟悉卫生信息及卫生信息管理的概念、原理及其基本内容。

了解信息、卫生信息管理及其相关的专业术语概念与内涵,从而加强对信息学科体系的认识。

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