【摘要】：隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃的實(shí)施、分級(jí)診療體系的建設(shè)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,我國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)和醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域進(jìn)行了深度融合。以遠(yuǎn)程會(huì)診為代表的遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)已成為優(yōu)化資源配置,促進(jìn)分級(jí)診療,解決群眾看病難、看病貴問題的新手段,實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)距離問診,使得患者就醫(yī)模式進(jìn)入了新的階段,極大的幫助了醫(yī)療資源匱乏的地區(qū),促進(jìn)了優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉。然而,我國(guó)遠(yuǎn)程醫(yī)療起步較晚,體系還不完善,缺乏對(duì)遠(yuǎn)程會(huì)診質(zhì)量的控制體系,尚未形成遠(yuǎn)程會(huì)診質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。因此,如何識(shí)別影響遠(yuǎn)程會(huì)診服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素、如何科學(xué)評(píng)價(jià)和提升遠(yuǎn)程會(huì)診服務(wù)質(zhì)量是遠(yuǎn)程醫(yī)療研究人員最為關(guān)注的問題。本文在文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合遠(yuǎn)程會(huì)診服務(wù)特性,借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)遠(yuǎn)程會(huì)診服務(wù)質(zhì)量的測(cè)評(píng)和優(yōu)化模型構(gòu)建。本文的主要工作體現(xiàn)在以下三個(gè)方面:(1)借鑒移動(dòng)服務(wù)質(zhì)量和醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的研究,結(jié)合遠(yuǎn)程會(huì)診的服務(wù)特性,構(gòu)建初始的測(cè)評(píng)指標(biāo)體系。引入語(yǔ)言信息評(píng)價(jià),計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的梯形模糊數(shù)與評(píng)價(jià)短語(yǔ)之間的相似度,根據(jù)指標(biāo)重要性程度識(shí)別關(guān)鍵指標(biāo)。(2)通過機(jī)器語(yǔ)言算法預(yù)處理數(shù)據(jù),將異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了基于GA_BP模型的遠(yuǎn)程會(huì)診服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化模型。(3)通過案例研究對(duì)實(shí)踐數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和討論。借助控制變量的方法,觀察預(yù)測(cè)結(jié)果的變化趨勢(shì),結(jié)合指標(biāo)權(quán)重識(shí)別服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化方向,并有針對(duì)性的提出優(yōu)化策略。本文的研究成果為遠(yuǎn)程會(huì)診服務(wù)能力的提升提供了參考價(jià)值,為遠(yuǎn)程會(huì)診質(zhì)量準(zhǔn)確定向,提供理論指導(dǎo)和有益啟迪,也為遠(yuǎn)程會(huì)診服務(wù)質(zhì)量的研究提供了新的思路。
【圖文】：

假定一個(gè)模型，尋找最佳擬合條件。基于概率的方法是通過概率分布形式來(lái)劃分類，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型則是一種無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。6）其他聚類算法除了上面常見的聚類方法之外，還包括一些其他聚類方法，，如：基于約束的聚類、量子聚類等。沒有普適性的聚類方法，所以在研究的過程中需要根據(jù)所研究的對(duì)象，結(jié)合實(shí)際情況，選擇相對(duì)合適的聚類方法來(lái)進(jìn)行分析。2.3.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有誤差逆?zhèn)鞑サ亩鄬忧梆伨W(wǎng)絡(luò)，是機(jī)器學(xué)習(xí)中使用比較廣泛的一種算法，它包括輸入層、隱含層和輸出層，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 2.3 所示在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入層和輸出層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)由樣本數(shù)據(jù)確定，而隱含層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)則是需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，其公式為： h m n ，其中 m 表示輸入層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，n 表示輸出層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量， 是 0~10 之間的常數(shù)，起調(diào)節(jié)作用。

圖 3.1 7 粒度語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集合以“網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商”指標(biāo)為例，計(jì)算該指標(biāo)的平均評(píng)價(jià)值，根據(jù)公式（3.14），其結(jié)果為 (0.275,0.352,0.429,0.506)，同理可得出其他指標(biāo)的平均1511511111 k xx評(píng)價(jià)值，如表 3.5。表 3.5 評(píng)價(jià)指標(biāo)平均評(píng)價(jià)值的梯形模糊數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo) 平均評(píng)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商 （0.275,0352,0.429,0.506）網(wǎng)絡(luò)類型 （0.560,0.637,0.714,0.791）視音頻終端類型 （0.648,0.725,0.802,0.857）設(shè)備質(zhì)量 （0.67,0.747,0.824,0.89）流程便利性 （0.407,0.484,0.560,0.637）操作易用性 （0.429,0.506,0.582,0.659）醫(yī)患比 （0.538,0.615,0.692,0.758）會(huì)診人次 （0.450,0.528,0.604,0.670）診室周轉(zhuǎn)次數(shù) （0.494,0.571,0.648,0.714）
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R-05

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本文編號(hào)：2642630