深圳人口与医疗需求测深圳大学 吴心弘 杨杰 蔡炜城
深圳市福田区益田社区居民健康教育资料需求调查
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论著 ・
深 ｜ 市 福 田区益 田社 区居 民健 康 教 育 资 料 需 求调 查 》 １ ｌ
辜 呜 ，邓桂妹 ，徐 凯 ，孙文文
【 中图分 类号 】Ｒ９ 【 １３ 文献标识码 】Ａ 【 文章 编号】１０ — ９２ （０８ ２ ０３ — ３ ０２ ９ ８ ２０ ）１ — ９１ ０
【 摘要ｌ 目的 了解社 区居民对健康教育资料的需求，为有针对性的提供健康教育服务提供参考。方法
采 用随机抽样 ，对深圳 市福 田区益 田社 区 ３０ ６ ０名居 民进行 入户 问卷 调查 。结果 居 民家 中健康 教育 资料拥 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
率 ：慢 性病防治资料居第 １ ，传染病 防治资料居第 ２位 ，心理保健 资料 居第 ３位 ，其他顺 位依 次为消防 、交通 位 安全 、环保 、妇幼保健 、伤 害急救 、康复 、优 生优育及其他 资料 。居 民最想 获取 的健 康教 育资 料 ：心 理保健 资 料 和慢性病防治资料并列第 １ ，传染病 防治资料居第 ２位 ，伤害急救资料居第 ３位 ，其他顺位依次为环保 、康 位
ｔ ｅ ｍａｅ ｉｌ ａ ｏ ｔｉ ｆｃ ｉｕ ｉｅ ｓ ｒ ｖ ｎｉ ｎ， ｎ ａ ｈ ａ ｈ， ｒ ｅ ｕ ｉ ｔａｆ ａｅ ｙ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ｒ ｔ ｃｉｎ，ｍａ ｈ ｔ ｒ ｓ ｂ ｕ ｎ ｅ ｔ ｓ ｄ ｓ ａ ｅ ｐ ｅ ｅ ｔ ａ ｏ ｏ ｍｅ ｔ ｌ ｅ ｈ ｆ ｅ ｓ ｃ ｒｔ ｒ ｆ ｃ ｓ ｆ ｔ ，ｅ ｖ ｒ ｎ ｎ ａ ｐ ｏ ｅ ｔ ｉ ｙ， ｉ ｌ ｏ —
ｒ ｓｄ ｎ ｓｉ ｕ ｉ ｎ Ｄｉｔ ｃ ｏ ｈ ｎ ｈ ｎ Ｃ ｔ ，ａ ｄ ｔ ｒ ｖ ｄ ｃ ｅ ｔ ｃ ｅ ｉｅ ｃ ｏ ｏ ｄ ｃｉ ｇ ｈ ａ ｔ ｄ ｃ ｔ ｎ Ｍ ｅ ｈ ｄ ｅ ｉ ｅ ｔ ｎ Ｆ ｔ ｓｒ ｔ ｆＳ ｅ ｚ ｅ ｉ ａ ｉ ｙ ｎ ｏ ｐ ｏ ｉ ｅ ｓ ｉ ｎｉ ｖｄ ｎ ｅｆ ｒｃ ｎ ｕ ｔ ｅ ｈ ｅ ｕ ａｉ ． ｉ ｆ ｎ ｌ ｏ ｔｏ ｓ Ｗ ｉ ａ ｄ ｍ ａ ｌ ｇ，ａ ｑ ｅ ｔｏ ｎ ｉ ｕ ｖ ｙ ｗａ ｏ ｄ ｃｅ ｍｏ ｇ ３ ０ ｅ ｉ ｅ ｔ ｆＹｉ ａ ｏ ｔ ｒ ｎ ｏ ｓ ｍｐ ｉ ｈ ｎ ｕ ｓｉｎ ａｒ ｓ ｒ ｅ ｓ ｃ ｎ ｕ ｔｄ ａ ｎ ６ ０ ｒ ｓｄ ｎ ｓ ｏ ｔ ｎ ｃ ｍｍｕ ｉ ｎ Ｆ ｔ ｎ Ｄ ｓ ｅ ｉ ｎ ｔ ｉ ｕ ｉ ｉ— ｙ ａ ｔ ｃ． ｓ ｌ Ｔ ｅ ｍａｅ ａ ａ ｏ ｔｃ ｒ ｎ ｃ ｄ ｓ ａ ｅ ｐ ｅ ｅ ｔ ｎ ｈ ｄ ｔ ｅ ｈ ｇ ｅ ｔｐ ｒ ｅ ｔｇ ｆ ｒｓｄ ｎ ｓ ｏ ｎ ｎ ，ｆ ｌ ｗ ｄ ｂ ｒ ｔＲｅ ｕ ｔ ｉ ｓ ｈ ｔｒｌ ｂ ｕ ｈ ｏ ｉ ｉｅ ｓ ｒ ｖ ｎ ｉ ａ ｈ ｉ ｈ ｓ ｅ ｃ ｎａ ｅ ｏ ｅ ｉ ｅ ｔ ｗ ｉ ｇ ｏ ｌ ｅ ｙ ｉ ｏ ｏ
深圳人口与医疗需求预测模型
深圳人口与医疗需求预测摘要：深圳是我国经济发展最快的城市之一，30多年来，卫生事业取得了长足发展，形成了市、区及社区医疗服务系统，较好地解决了现有人口的就医问题。
但是，随着城市的发展，深圳市未来人口预测及医疗需求预测是保证深圳社会经济可持续发展的重要条件。
经典的预测方法有很多，如灰色预测模型，逻辑斯蒂模型，一元线性回归模型等等。
根据题目给出的已有数据以及深圳市统计局，深圳市卫生和人口计划生育网站给出的相关数据，本文运用了一元线性回归及时间序列模型，以SPSS 、SAS 、EXCE 等统计软件进行拟合，并对各模型的拟合结果进行加权组合，对深圳市未来十年的人口数给出了以下预测：单位:(万人)基于这个，给出了未来十年深圳市及各区的床位需求：单位：（人）同时，以5年为一个年龄段的长度，依据已经给出的各年龄段的男女比例计算出了2010年的深圳市各年龄段的男女比例，再运用以LESLIE 矩阵推算出2015年和2020年深圳市的人口结构，并依据某些病的发病情况和发病年龄特征，以推测出的人口结构和2010年的不同医疗结构的床位数，预测了未来十年内不同机构的床位需求量。
关键字：深圳 人口预测 医疗卫生 时间序列一、问题重述1.1问题背景：深圳市自从改革开放之后，一直迅猛发展，成为我国经济发展最快的城市之一。
随着经济和人口的增长，深圳市卫生医疗事业也在长足发展。
随着时代的发展，人们生活水平不断提高，对健康的要求也随之提高，所以医疗水平也必须不断提高。
如果能够对人口结构，变化趋势及常见疾病发病率有较准确的预测，将有利于制定更合理的人口计划，更合理的人口布局，同时对于制定更适当的医疗发展计划有着重大意义。
年份（年）2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 深圳市 1066.56 1101.45 1135.21 1168.18 1200.61 1232.65 1263.93 1296.03 1327.52 1358.93年份（年） 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 深圳市24060253002650127674288272996631079322203334034457二、模型假设1)不考虑战争，瘟疫，大规模流行病对人口的影响。
深圳人口与医疗需求预测模型
深圳人口与医疗需求预测模型
辛雪琼
【期刊名称】《中国电子商务》
【年(卷),期】2013(000)001
【摘要】近年来,深圳人口的持续增长和人口结构的不断变化对医疗设施有了新的需求.本文研究预测深圳未来10年的人口发展状况及卫生医疗床位需求,与经济建设与科技创新相结合,以实现卫生医疗的可持续发展.在已知的人口统计数据、千人床位数等相关数据的基础上,建立了医疗床位预测模型.利用2001-2010年的深圳人口统计数据,采用灰色系统预测理论预测出2011-2020年每一年的人口数.利用Eview软件包对2001-2020年的深圳人口与千人床位数建立线性回归模型,根据方程及预测出的人口数计算出床位数,为将来深圳市医疗设施的建立提供数据依据.【总页数】1页(P224)
【作者】辛雪琼
【作者单位】东北农业大学黑龙江哈尔滨150030
【正文语种】中文
【中图分类】O141.4
【相关文献】
1.深圳市人口与医疗需求预测 [J], 顾明亮;王江涛;张剑;修涛;史建鑫;谭丽娟
2.ARIMA模型在深圳人口与医疗需求预测的应用 [J], 郑红云
3.两种人口预测模型的精确度比较——以人口年龄移算法和灰色预测模型为例 [J],
茆长宝;程琳
4.深圳人口与医疗需求预测 [J], 李云浩
5.深圳人口与医疗需求预测 [J], 李云浩
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深圳市宝安区沙井街道社区健康服务中心中医药适宜技术需求调查分析
公 共 卫 生 ，０９ ２ （）３８ ２０ ， ３ ：５ ． ５
本次 调 查 发 现 ， 莞 市 大 学 生 营 养 不 良发 生 率 较 高 。 营 东 养 知 识 掌 握 总体 程 度差 ， 养 态 度 虽 然 比较 积 极 ， 是 饮 食 行 营 但
为 和其 他 生 活 方 式 都 比较 消 极 ， 中 医 学 院 校 学 生 在 各 方 面 其 都 优 于 理 工 学 院 学 生 ， 与 王 华 、 小 强 等 的 研 究 结 果 一 这 张 致 Ｊ 。这 就 说 明 ， 习 相 关 营 养 学 知 识 对 改 善 大 学 生 健 康 学
ｌ ０ ０年 ３ １日 ～ ０ ０年 ８月 ３ 。２ １ 月 ２１ ０日， 者 对 前 来 就 诊 的 社 笔 区居 民 抽 取 偶 数 进 行 了 问 卷 调 查 ， 场 填 写 并 回 收 。 和 一 社 当
笔 者对 具 有 代 表 性 的 两个 社 康 中 心 就 诊 的社 区居 民进 行 问 卷
的 社 康 中 心 患 者 共 ｌ５０例 ， 用 自拟 调查 表 对前 来 就 诊 的居 民随 机 进 行 问 卷 调 查 。结 果 ： 大 多 数 就 诊 居 民信 任 社 康 中心 的 中 ０ 采 绝 医 服 务 ， 同年 龄 结 构 的居 民对 中 医适 宜 技 术 服 务 项 目的需 求 有 所 不 同 。结 论 ： 社 康 中 心 要 根 据 本 社 区居 民 的 具 体 情 况 ， 应 不 各 适
深圳人口与医疗需求预测问题
答卷编号：论文题目：A题：深圳人口与医疗需求预测问题组别：本科生参赛学校：长春工业大学报名序号：参赛队员信息：评阅情况：省赛评阅1：省赛评阅2：省赛评阅3：省赛评阅4：省赛评阅5：摘要本文主要分析研究深圳市人口变化趋势与医疗资源配置问题。
深圳是我国经济发展最快的城市之一，人口的显著特点是流动人口远远超过户籍人口，且年轻人口占绝对优势。
随着时间推移和政策的调整，老年人口比例逐渐增加，产业结构的变化也会影响外来务工人员的数量。
由于未来的医疗需求与人口结构、数量和经济发展等因素相关，因此合理的预测出未来深圳人口的增长趋势和结构特点，能使医疗设施建设正确匹配未来人口健康保障需求，是保证深圳社会经济可持续发展的重要条件。
所以我们有必要对深圳未来10年的人口情况做出预测，从而为深圳市的发展提供强有力的保证。
我们可以根据收集到的数据进行分析处理，得到深圳市10年来的人口变化规律。
根据人口预测的有关模型，如自回归分析模型，马尔萨斯人口模型，灰色预测模型，Leslie人口模型等方法对人口发展规模做预测，从而为医疗分配情况提供依据。
医疗设施分配模型是在人口结构预测模型的基础上建立的，所以准确的预测出人口结构是解决问题的关键。
要找的最佳的设计方案，我们利用数学知识联系实际问题，作出相应的解答和处理。
本文的问题分为两大部分，第一，分析深圳人口特点并预测人口情况，从而合理分配医疗设施；第二，根据各种疾病的发病情况以及各年龄段的人口数，安排在不同类型的医疗机构就医的床位。
问题一建立人口灰色预测模型，运用已知数据进行数据拟合，误差率小，满足灰色预测模型的使用要求，得到未来10年深圳市人口的变化情况。
在运用MATLAB软件进行数理统计，得到相关数据和图表。
再运用Leslie模型，对各个年龄段人口进行预测，得到年龄分布情况，实现人口结构的预测来分配医疗床位。
问题二选择几种病症，根据搜集到的发病率和易发病人口数，建立数学模型，实现分配问题，再运用MATLAB软件进行图表曲线绘制。
深圳人口与医疗需求预测分析
深圳市户籍人口与非户籍人口分析
符号说明：
X n ——第 n 年的人口户籍状态；
n ——第 n 年的所有状态概率组成的向量；
ni ——第 n 年的处于状态 i 的状态概率；
pij ——已知今年处于状态 i ，来年处于状态 j 的概率， i, j 1,2 ；
深圳市人口年龄结构增长预测模型
Leslie矩阵的建立： 由于人口变量在时间上的递推关系，描述了人口发展变动过 程的基本关系。而上述的发展过程，也可以将其表示成一种 矩阵形式，由此，从公式(1)可得到一个线性差分方程组，并 将其以矩阵形式表示为：
X (k ) LX (k 1)
深圳市人口年龄结构增长预测模型
深圳人口数量增长预测模型
问题分析： 近十年来，深圳市人口数量由于外来流动人口而迅速增加， 预测未来人口数量的发展对深圳市的人口规划、政策制定都 具有非常重要的实际意义。为得到深圳人口数量的发展趋势 绘制出2001年—2010年深圳市的年末常住人口的散点图以 观察其发展趋势，观察发现该数据具有曲线增长趋势，考虑 使用多次多项式拟合，重点采用二次多项式拟合运用线性最 小二乘求出拟合多项式，并运用此拟合多项式预测未来十年 深圳市的总人口数量。
pij P( X n1 j | X n i) 。 ni 称为状态概率， pij 称为状态转移概率。
可知第 n 1 年的状态只取决于 n 年的状态和转移概率， 与之前的状态无关， 因此， 第 n 1 的状态概率可由全概率公式的得：
( n1)1 n1 p11 n 2 p21 ( n1) 2 n1 p12 n 2 p22
深圳市人口年龄结构增长预测模型
空间与赋权——基于“深圳市儿童医院·Vcare关爱空间”的实践研究
医务社会工作是在一定的时间范畴内，在院内特定科室地点发生的医疗公共服务和社会工作服务相结合的产物。
医务社会工作是社会工作最为重要的服务领域之一，萌芽于英国，发展于美国，100多年的实践证明了其在医疗系统里面发挥了重要的作用，也是社会工作专业中对专业理念、实务技巧、工作流程、跨专业合作等要求最为严格的服务领域（刘继同，2006）。
我国医务社会工作的发展经历了一个恢复和重建的过程。
2000年以前我国的医务社会工作发展十分缓慢甚至一度停滞，2000-2006年全国医务社会工作处于“浮出水面、较快发展”时期，2006-2018年医务社会工作在更多的省市铺开，专业化程度也日渐提高，进入了快速发展阶段。
这段时间医务社会工作的快速发展得益于政策制度的大力支持，尤其是2009年4月发布了《中共中央、国务院关于深化医疗卫生体制改革的意见》（以下简称《意见》）之后，迅速在深圳、上海、广州、东莞等沿海社会服务发达的地方发展起来（《中国社会工作》编辑部，2018）。
空间与赋权——基于“深圳市儿童医院·Vcare 关爱空间”的实践研究金炼卢玮王媛陈励吴文湄摘要：医务社会工作在医院内开展的服务是涵盖了时间、空间、体验、主体等复杂要素的实践，这一实践能够生产出空间，并且在所生产的空间中，通过医务社工与病患之间形成的共同体验等生产出有益的社会关系，同时实现病患的赋权。
研究以“深圳市儿童医院·Vcare 关爱空间”为例，援引空间的生产理论，解析“关爱空间”的生产过程与特征，并接入赋能理论，以期解读在院期间医务社工能够接触患儿的短暂、动态的赋能空间生产过程。
研究采用参与式观察法和半结构式访谈法获取研究资料，通过对资料的整理分析，揭示社会工作专业手法在这个特定时空中的赋权实践——社会关系的再塑造、现场互动的符号产生再加上权力结构和共同体的组成。
关键词：空间空间的生产赋权医务社会工作基金项目：国家哲学社会科学基金青年项目（15CSH066）；深圳市儿童医院资助校级横向课题（1808039）。
深圳市未来医疗床位需求的模型预测
分 别 建 立 灰 色 预 测 模 型 Ｇ （，）】 多 项 式 回 归 拟 合 模 型［， 发 现 灰 色 预 测 的 误 差 较 大 ， 多 项 Ｍ １１ 和 ６可 １ 而
式 拟 合 的 误 差 小且 稳 定 ， 体 拟 合 效 果 很 好 ； 整 因此 ， 用 多 项 式 拟 合 来 预 测 未 来 １ 年 的非 常 住 人 口变 化 选 ０
第 ３ 卷 第 ５期 ３
２１ ０ ２年 ９月
肇 庆 学 院 学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｚ ＯＱ ＮＧ ＵＮＩ Ｅ Ｓ Ｔ ＨＡ Ｉ Ｖ Ｒ ＩＹ
Ｖ Ｏ ．３． Ｎ ｏ． １３ ５ Ｓ ｐ． ２ ２ ｅ ０１
深 圳 市 未 来 医疗床 位 需 求 的模 型 预 测
令 亦璞， 蓝 静
１ 问题 的 分 析 与假 设
深 圳 市 是 我 国经 济 发 展 最 快 的 城 市 之 一 ， 随 着 经 济 的 增 长 ， 圳 的人 口增 长 也 非 常 迅 速 ． 来 的 伴 深 未
医疗 需 求 与 人 口结 构 、 量 及 经 济 发 展 等 因 素 密 切 相 关 ， 其 进 行 合 理 预 测 能 使 医疗 设 施 建 设 正 确 匹 数 对
ａｅａｅ ｍｏｅ） 型 ； 常 住 人 口 流 动 性 强 ， 化 因 素 较 多 ， 用 于 多 项 式 回 归 拟 合 模 型 ． ｖｒｇ ｄ１模 非 变 适 由此 可得 到 未 来 １年 深 圳 市 的 总人 口数 量 ． 市 未 来 １年 人 口结 构 的 变 化 ， 用 多 项 式 拟 合 预 测 得 到 ； 患 对 床 位 的 Ｏ 该 ０ 可 病 需求量 ， 可根 据 各 年 床 位 的 增 长 拟 合 其 变 化 趋 势 ， 结 合 各 区 人 口 占全 市 人 口 的 比 例 ， 得 到 各 区 床 位 再 即 的需 求 量 ． 后 ， 据 特 定 疾 病 的发 病 率 与 其 相 关 因子 的 线 性 回归 ， 测 出 具 体 疾 病 患 者 所 需 的 床位 数 ， 最 根 预 再 结 合 各 个 类 型 医 院在 医 院 总 数 中所 占的 比例 ， 测 不 同类 型 医 疗 机 构 的床 位 需 求 ． 预
深圳市人口与医疗需求预测
①
1 次累加生成新序列：
x1 x1 1 , x1 2 ,..., x1 n
0 0 0
= x 1 , x 1 x 2 , , x 1 x n
欧阳力
参赛队员 2
姚鹏
18809880865
参赛队员 3
朱冬雪
18641534616
参赛学校：沈阳航空航天大学
1
封二
答卷编号（参赛学校填写） ：
答卷编号（竞赛组委会填写） ：
评阅情况（学校评阅专家填写） ： 学校评阅 1.
学校评阅 2.
学校评阅 3.
评阅情况（联赛评阅专家填写） ：
联赛评阅 1.
联赛评阅 2.
三、问题假设
1.假设本问题所使用的数据均真实有效，具有统计分析价值； 2.假设本问题所研究的户籍人口是一个封闭系统， 也就是说不考虑深圳与其它地 区的人口迁移问题； 3.不考虑战争 瘟疫等突发事件的影响； 4．假设各年龄段的育龄妇女生育率呈正态分布； 5．人类的生育观念不发生太大改变，如没有大规模丁克家庭； 6. 深圳市各区人口体质相同，即同一年度各区患病率相同，且各区相对封闭， 本区人口不会大规模跨区就医； 7. 人口数随时间变化是连续的，而且充分光滑。
1
k 1 x
1
k , k 1, 2,n
⑦
2．模型求解并检验 根据表 1 详细数据，建立含有 32 个观察值原始数据序列 x 0 ：
x 31.26,32.09,33.39228.07, 241.45, 251.03
2. 问题提出
随着时间的推移和政策的调整， 深圳老年人口的比例会逐渐增加产业结构的 变化等都会影响外来务工人员的数量， 都可能导致深圳市未来医疗需求与现在存 在较大的差异。 试根据深圳人口发展变化态势以及全社会医疗卫生资源投入情况， 解决下面 几个问题： 1.分析近十年深圳常住人口、非常住人口变化特征，预测未来十年深圳市人 口数量和结构的发展趋势，以此为基础 预测未来全市和各区医疗床位需求； 2.根据深圳人口的年龄结构和换病情况及所收集的数据， 选择预测几种病在 不同类型的医疗机构就医的床位需求。
深圳市总人口与医疗床位需求预测分析
深圳市总人口与医疗床位需求预测分析李晓东;郭裕丰;刘钧峰【期刊名称】《魅力中国》【年(卷),期】2014(000)022【摘要】In this paper, according to the 2012 shenzhen health and population and family planning commission health statistics yearbook, shenzhen population, medical beds and other data in 1979-2012 years shenzhen population development change rule and the changing situation of the development of medical and health facilities by using Matlab and SPSS software in the yearbook shenzhen population, medical data such as data analysis, grey model, linear fitting model and reasonably predict future shenzhen population and health data.%本文根据2012年深圳市卫生和人口计划生育委员会卫生统计年鉴中深圳市人口数、医疗床位数等数据，针对1979-2012年深圳市人口的发展规律及医疗卫生设施的变化情况，运用Matlab、SPSS等软件对年鉴中深圳市人口数、医疗床位数等数据进行处理分析，建立了灰色模型、线性拟合模型，合理地预测出未来十年深圳市人口数与医疗床位数需求。
【总页数】1页(P399-399)【作者】李晓东;郭裕丰;刘钧峰【作者单位】吉林建筑大学，吉林长春 130118;吉林建筑大学，吉林长春130118;吉林建筑大学，吉林长春 130118【正文语种】中文【相关文献】1.深圳市医疗费用预测分析及医疗保险基金管理对策研究 [J], 鲍振阳;谭宇;熊光练;吴静2.甘肃省每千人口医疗卫生机构床位需求预测分析 [J], 毛强;刘兴荣3.深圳市未来医疗床位需求的模型预测 [J], 令亦璞;蓝静4.2020—2025年广东省医疗机构床位需求预测 [J], 何易洲;陈昭悦;夏英华;曹蓉;何群;张永慧5."十四五"时期北京市顺义区护理型床位需求与缺口预测分析 [J], 郑共驰;赵君;李熹;冯羿凯;陈俊佳;王芳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
深圳人口论文
深圳人口与医疗需求预测摘要针对深圳具体情况的数学模型，预测深圳未来的人口增长和医疗需求，解决下面几个问题：问题（1）用平均相对误差值的大小及灰色理论分析作为评价标准，对人口数量采用灰色预测方法，应用G（1，1）模型，分析深圳近十年常住人口、非常住人口数量变化特征进而做出了大致的判断；对于人口结构，考虑不同年龄及增长率，分析人口年龄结构，患病情况及迁入迁出，经济，医疗发展等因素对深圳市人口和医疗的影响；对于床位需求，我们采用线性回归及类比分析法，得出全市及各区床位需求；进而预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势及未来全市和各区医疗床位需求。
问题（2）针对床位需求问题，考虑住院的费用和每种病在医院的好转率等因素，定义P,H等相关变量，建立了相应的模型，进而求得在不同类型中的床位需求。
关键字：人口发展模型、医疗卫生服务系统、一元线性规划、灰色模型、多元线性规划一、问题重述深圳是我国经济发展最快的城市之一，30多年来，卫生事业取得了很好的发展，形成了市、区及社区医疗服务系统，较好地解决了现有人口的就医问题。
但是随着时间推移和政策的调整，深圳老年人口比例逐渐增加，产业结构的变化等等因素都会影响外来务工人员的数量，从而影响现有的医疗卫生服务系统，那么我们就要通过对深圳市近年人口数量结构的变化进行分析，并预测未来十年的人口数量结构变化趋势。
其次，以预测趋势为基础再次分析其与医疗卫生服务系统的关联，进而预测未来全市与各区医疗床位的需求。
再次，根据附表中患病情况及我们分析得到的人口年龄结构等数据，选择预测几种疾病（如：肺癌及其他恶性肿瘤、心肌梗塞、脑血管病等）在不同类型的医疗机构就医的床位需求。
二、问题分析因为未来的医疗需求与人口结构、数量和经济发展等因素有关，而经济的影响归结到对人口的影响中，从而我们主要研究人口的数量结构特征变化趋势，即作出新的人口发展模型，于是我们要解决的问题分支如下：1.分析深圳近十年常住、非常住人口的变化特征。
深圳人口与医疗需求预测深圳大学吴心弘杨杰蔡炜城
同样地，对于非户籍户口
0.0667
u2
70.3627
DGM的时间响应序列为
(1)
x (k 1) 13002.9*exp(-.666938e-1*k)+1055.01*k-12815.1
同样作1-IAGO还原，便可得到历年非户籍人口数量趋势项。
DGM(2,1)-ARMA组合模型
0
0
0
0
0
0
0
0
T" nn (1)
Tiw(5)
T" nn ( 2 )
Tim(5)
Tiw(10)
Tim(10)
0
0
0
0
三、全市和各区医疗床位需求
对于医疗床位需求的测算方法，我们采用 1999年卫生部统计信息中心饶克勤、陈育德提出的 病床需要量、一员病床配置的推荐标准模型，如下：
参照2005年深圳分年龄、性别人口数据抽样调查表，按 照5岁为一个年龄组，可划18个年龄组，其中每个年龄段的 生育率，死亡率，男女比例，都是通过队该年龄组求平均 来得到。我们同样地以五年为一个时段，则k时段深圳市户 籍女性人口总量 的变化规律由以下具体分析得到。 首先，时段k+1第一年龄组深圳市户籍女性人口总量是时段 k各年龄组生育数量之和，即
四、两种疾病的床位需求
模型采用3层输入，2层输出，输出是预测未来五年恶性肿瘤和脑血管病的。 根据公式对隐层节点数进行试算，通过训练次数和总体误差确定最佳的隐层 神经元个数。最终建立网络结构为3—7—2，设定学习参数为0.05，学习精 度为0.000 65，最大训练次数为10000。使用构建好的神经网络对测试样本 进行预测，通过使用matlab软件得到训练精度如下图所示。
数学建模 (1)
深圳人口与医疗需求预测摘要：深圳是我国经济发展最快的城市之一，近年来，卫生事业取得了长足的发展，较好的解决了现有的人口的就医问题。
为保证社会经济可持续发展，合理的预测未来十年深圳市人口数量和结构发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求。
根据题目给出的已有数据以及深圳市统计局、深圳市卫生和人口计划生育网给出的相关数据，本文运用了一元线性回归及微分模型，以SAS、EXCE等统计软件进行拟合，对深圳市未来十年人口数给出以下预测：基于从人口预测，得到了未来十年深圳市及各区医疗床位需求：再预测出近几年深圳市的人口结构，并根据某些病的发病情况和发病年龄特征，以推测出人口结构和2010年的不同医疗结构的床位数，预测十年内，全市和各区医疗床位需求。
关键字：深圳人口预测医疗卫生SAS软件一、问题重述1.1问题背景：我国自改革开放的30年以来，卫生事业取得了长足发展。
然而，随着时间的推移和政策的调整，将导致深圳市未来的医疗需求与现状有较大的差异。
如果能够对人口结构，变化趋势及常见疾病发病率有较准确的预测，将有利于制定更合理的人口计划，更合理的人口布局，同时对于制定更适当的医疗发展计划有着重大意义。
二、模型假设1）忽略战争、污染、饮食习惯、心理压力和焦虑等影响。
2）假设深圳市的产业结构不发生巨大变化。
3）假设本问题中采用的数据真实有效。
4)假设当地人们的生育观念不发生太大变化。
三、模型的建立与求解一元线性回归：由材料，可知近十年的户籍人口与非户籍人口的相关信息，通过EXCEL计算得到如下表格：户数、人口、出生、死亡及自然增长2010 71.44 1037.2 251.03 786.17 2009 69.81 995.01 241.45 753.56 2008 67.1 954.28 228.07 726.21 2007 64.88 912.37 212.38 699.99 2006 61.37 871.1 196.83 674.27 2005 57.01 827.75 181.93 645.82 2004 52.04 800.8 165.13 635.67 2003 47.55 778.27 150.93 627.34 2002 44.73 746.62 139.45 607.17 2001 41.14 724.57 132.04 592.53 （其余数据见附件一）通过散点图，可以看出，近年深圳市户籍人口及非户籍人口都呈现着随时间的推移而增长的趋势，且增长趋势基本相同。
深圳人口与医疗需求预测
一、问题重述
深圳市是一个流动人口多，户籍人口少的城市，由于大量的外来人口导致深圳市青壮年劳动力多，由于青壮年劳动力生病少，因此深圳目前人均医疗设施虽然低于全国类似城市平均水平，但仍能满足现有人口的就医需求。然而，随着时间推移和政策的调整，深圳老年人口比例会逐渐增加，产业结构的变化也会影响外来务工人员的数量。这些都可能导致深圳市未来的医疗需求与现在有较大的差异。未来的医疗需求与人口结构、数量和经济发展等因素相关，请根据相关因素建立模型解决下列问题：
图1.深圳近十年户籍人后和非户籍人口散点图
通过观察图形发现近十年户籍人口的变化几乎成线性增长，为了模型的简洁精练，可以首先考虑建立一元线性回归方程来研究户籍人口的变化；对于非户籍人口的变化，可以通过多项式拟合法来研究，即用解析表达式逼近离散数据所呈现的趋势，优先采用多项式拟合法中的二次与三次拟合法对数据进行建模。
（3）深圳妇女的生育能力不发生问题；
（4）假设同一地区性别比例不发生变化；
（5）深圳市各区人口所占深圳市总人口比例保持不变；
（6）深圳市现行的各种人口政策保持不变；
（7）患者到各类医院就诊的比例基本不变。
四、模型建立、检验和预测
（一）数据初步分析
利用现有数据分析深圳户籍人口和非户籍人口在近十年即2001年到2010年的变化规律。利用MATLAB对数据进行处理，做出深圳常住人口2001年到2010年的散点图。
x21(t+1)= s20x20(t)+s21x21(t)（1）
引进系数矩阵：
则方程组(1)可用矩阵形式表示成X(t+1) =aX(t),t=0,1,2,3,…(2)
矩阵a为Leslie矩阵[2],以a为系数矩阵的人口状态向量X(t)的转移方程(2)，就是人口增长的动力学模型。
建模论文——深圳人口与医疗需求预测模型
深圳人口与医疗需求摘要针对深圳市人口与医疗需求，我们利用1979-2010年人口数据以及相关资料，建立微分方程模型，并建立一元线性回归方法，用最小二乘法对微分方程的参数进行估计，由此预测深圳市未来十年常住人口、非常住人口数量。
运用matlab编程、Excel软件绘出人口数量变化曲线，采取二次多项式和三系多项式拟合方法预测深圳市2011-2020年人口结构。
之后我们研究了全市医院的医疗床位需求问题的预测，用拟合预测的方法研究。
最后我们针对小儿肺炎病、子宫平滑肌瘤两种疾病预测深圳市未来十年的床位需求，为医院下一步的床位优化工作提供了的很好的帮助，从而为更多的患者提供较好的医疗服务。
关键词微分方程模型一元回归方程最小二乘法多项式拟合Matlab编程问题描述深圳是我国经济发展最快的城市之一，30多年来，卫生事业取得了长足发展，较好地解决了现有人口的就医问题。
从结构来看，深圳人口的显著特点是流动人口远远超过户籍人口，且年轻人口占绝对优势。
年轻人身体强壮，发病较少，因此深圳目前人均医疗设施虽然低于全国类似城市平均水平，但仍能满足现有人口的就医需求。
然而，随着时间推移和政策的调整，深圳老年人口比例会逐渐增加，产业结构的变化也会影响外来务工人员的数量。
这些都可能导致深圳市未来的医疗需求与现在有较大的差异。
未来的医疗需求与人口结构、数量和经济发展等因素相关，合理预测能使医疗设施建设正确匹配未来人口健康保障需求，是保证深圳社会经济可持续发展的重要条件。
然而，现有人口社会发展模型在面对深圳情况时，却难以满足人口和医疗预测的要求。
为了解决此问题，我们根据深圳人口发展变化态势以及全社会医疗卫生资源投入情况（医疗设施、医护人员结构等方面）收集数据、建立针对深圳具体情况的数学模型，预测深圳未来的人口增长和医疗需求，解决下面几个问题：1.分析深圳近十年常住人口、非常住人口变化特征，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求；2.根据深圳市人口的年龄结构和患病情况及所收集的数据，选择预测几种病（如：肺癌及其他恶性肿瘤、心肌梗塞、脑血管病、高血压、糖尿病、小儿肺炎、分娩等）在不同类型的医疗机构就医的床位需求。
新疆医科大学数模A题(公开)
问题二结果
年龄 年龄 0-4 0-4 5-9 5-9 10-14 10-14 15-19 15-19 20-24 20-24 25-29 25-29 30-34 30-34 35-39 35-39 40-44 40-44 45-49 45-49 50-54 50-54 55-59 55-59 60-64 60-64 65-69 65-69 70-74 70-74 75-79 75-79 80-84 80-84 85-89 85-89 90-94 90-94 95-99 95-99 100岁及以上 100岁及以上 合计 合计 男 男 311621 393271 185633 203751 176113 198309 376731 333220 1288984 1502980 1255136 1521335 814475 899518 814998 989852 707003 922001 483655 663983 198140 254731 162405 217421 95686 127371 46936 55860 38077 47471 25678 34252 11909 15635 6609 9491 2785 3966 1494 2222 56 74 7004124 8396714
深圳人口与医疗需求预测
参赛学校 新疆医科大学 指导老师 郑彦玲 参赛学生 李泽 岳阳 周亚男
Contents
■ 预测 未来十年 深圳市 人口数量 ■ 预测 未来十年 深圳市 人口结构 ■ 预测 未来全市和各区医疗 床位需求 ■ 单病种 在不同类型的医疗机构就医的 床位需求
Assumptions
■ 相关网站提供的数据真实准确 ■ 深圳市经济发展稳定，人口政策不发生重大变化 ■ 深圳市产业结构不发生重大的变化
阵发性心房颤动发作风险的人工智能预测模型
阵发性心房颤动发作风险的人工智能预测模型李盼盼;韩宇臣;李峰;陈雨;郭军【期刊名称】《中国心血管病研究》【年(卷),期】2024(22)3【摘要】目的建立一种基于24 h心电图数据开发的集成模型,从而对房颤高危人群发生房颤的风险,及实时预测阵发性房颤患者房颤的发作。
方法连续回顾性收集2018年1月1日至2021年12月31日在暨南大学第一附属医院心电报告诊断为阵发性心房颤动的患者共310例,经筛选后共有124例患者作为心房颤动组纳入本研究。
同时以1∶4的比例随机选择496例心电图报告正常的患者作为非心房颤动组。
两组患者最终一起被随机分配,得到训练集(n=434)、验证集(n=62)和测试集(n=124),比例为7∶1∶2,以进行心电模型训练。
建立心电神经网络模型和心率神经网络模型,最后使用逻辑回归将心电神经网络模型和心率神经网络模型结合得到集成模型。
结果经过训练、验证和测试,人工智能集成算法的曲线下面积为0.94(95%CI 0.75~0.94),其敏感度、特异度、准确度、精确度和F1分数分别为56.0%、98.0%、90.0%、93.0%和0.70。
与临床风险模型和现有的房颤预测模型HARMS2-AF评分相比,AI算法的性能更好(P<0.01)。
结论人工智能集成算法可能是预测房颤风险,实时预测房颤发作的有效方法,可以作为一种早期预警工具。
这对房颤的筛查,个体化抗凝方案的制定具有重要的临床意义。
【总页数】7页(P196-202)【作者】李盼盼;韩宇臣;李峰;陈雨;郭军【作者单位】暨南大学附属第一医院心内科;深圳大微医疗科技开发有限公司【正文语种】中文【中图分类】R541.7【相关文献】1.双多普勒同步取样技术评价阵发性心房颤动患者发作期的左心室舒张功能2.阵发性心房颤动发作的启始节律特征观察3.阵发性心房颤动病人左心房形态变化及其与脑卒中/短暂性脑缺血发作的关系4.成人阵发性心房颤动患者心房颤动负担与缺血性脑卒中风险的关系5.阿托伐他汀钙强化治疗对老年冠心病合并阵发性心房颤动患者左心功能、hs-CRP及房颤发作次数的影响因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。