基于灰色马尔可夫模型的我国卫生总费用预测及影响因素研究

目的对我国2017—2025年的卫生总费用及筹资结构进行预测,并对卫生总费用的影响因素进行分析,为我国卫生事业的可持续发展提供相关建议。方法建立灰色马尔可夫模型,对我国卫生总费用及筹资结构进行预测,并采用灰色关联分析对卫生费用的影响因素进行分析。结果未来几年我国卫生总费用将会稳步增长,整个筹资结构将呈现以社会卫生支出为主流的局面;人均GDP和全科医生人数与卫生总费用的增长具有较高关联度,分别为0.90和0.77。结论卫生总费用的不合理上涨与筹资结构的构成失调,将对我国卫生事业的协调发展造成负面影响,精确把握卫生总费用的影响因素,对于卫生事业的稳步发展具有重要意义。

我国中医医院卫生资源配置效率分析与评价

[目的]从横向和纵向2个维度评价我国各地区中医医院卫生资源配置效率现状,为中医药事业的可持续发展提供参考。[方法]采用数据包络分析(DEA)的理论与方法,通过计算综合效率、纯技术效率和规模效率,从横向和纵向2个维度对我国中医医院卫生资源配置效率进行分析与评价。[结果]横向评价中,资源配置效率相对无效的省市占73. 3%,其中有16个省市规模报酬递增,即该地区中医卫生资源投入相对不足;纵向评价中,2007-2016年,多数年份资源配置效率相对有效,2013年、2015年相对无效,规模报酬递减,中医卫生资源投入规模过大。[结论]政府部门需进一步提高区域规划力度,加强制度与管理创新,进一步提高中医卫生资源的利用效率;同时应结合中医医院实际及时构建评价考核标准以使卫生资源配置更为规范化。

面向中医古籍的单篇文本知识标引与结构解析技术

[目的/意义]在无标注资源的情况下,对中医古籍文本领域的分词和命名实体识别技术进行研究,基于分词与命名实体识别模型,对中医领域文本进行分词并进行语言模型的训练。[方法/过程]在训练过程中,研究采用实体概念排序预测与遮罩词预测的多任务学习框架,有效将词典中的先验概念知识融入到语言模型中,得到融合语篇语义与先验知识的语言模型。从模型训练中使用的MLM任务出发,设计基于完形填空类型的文本生成任务来进行单篇古籍文本的知识标引,以短句一实体为路径,遍历单篇文本中所有的短句并进行知识概念的全标引,并基于先验规则的挖掘,从单篇文本中发现隐性知识结构,从而构建隐性篇章结构。[结果/结论]对比实验显示,在仅有5个标注样本的情况下,研究提出的文本标引方式能够有效利用模型的先验知识;相较于传统方法,能更好地解决标注缺失情况下的中医古籍文本知识标引的问题,为进一步实现中医古籍单篇文本的解析提供解决方法。对中医古籍进行整理、校注,挖掘其中蕴含的知识,对中医学与现代医学的发展,以及医学史的研究都有重要的理论与现实意义。

基于因子分析的我国中医医院卫生服务水平综合评价研究

目的:对我国各地区中医医院卫生服务水平进行综合评估,为中医药卫生事业的发展提供决策依据。方法:运用因子分析的方法对反映中医医院卫生服务水平的8项指标进行抽取,建立因子模型,利用模型计算得到的综合得分与聚类分析对我国各地区中医医院的卫生服务水平进行综合评价。结果:建立的因子分析模型为F=0.527F1+0.272F2(F:综合评估得分;F1:卫生服务保障因子;F2:卫生服务效果因子),综合得分位于前5位的分别是四川、河南、山东、广东和江苏,后5位的分别是宁夏、内蒙古、吉林、天津和海南,通过系统聚类分析最终将各省份的中医医院卫生服务情况归结为3类。结论:我国中医医院卫生服务水平与地理位置、经济发展水平等因素存在一定联系,但与经济水平并没有呈现出明显正相关。需从政府与医院两个主体着手,采取多项措施保证中医药事业的发展。