数字驱动下的融合型教育评价模式创新探索

分析目前教育评价体系存在的问题,提出数字驱动下的融合型教育评价模式,分别探讨如何通过数字化平台构建基于矩阵的形成性教育评价模型,借助学校TOPCARES核心能力评价量规构建基于量规的终结性教育评价模型,并以Java程序设计实践课程为例,介绍融合型教育评价模式的实践,最后说明教学实践效果。

哪种政府补贴方式更能促进企业创新-基于医药制造业不同所有制企业PVAR动态效应的比较视角

选取2008—2015年中国医药制造业上市公司148家企业的面板数据,建立PVAR模型,运用脉冲响应函数和方差分解等分析方法,研究不同政府补贴方式与研发投入和创新绩效之间的动态交互效应,以及该效应在国企和非国企之间的差异。结果表明:(1)相对于支持型政府补贴,奖励型政府补贴更能促进企业的研发投入和创新绩效;反过来,创新绩效促进奖励型政府补贴,两者相互促进;而研发投入抑制奖励型政府补贴,且这种交互作用国企比非国企更显著。(2)支持型政府补贴挤出研发投入但促进创新绩效,反过来研发投入促进支持型政府补贴,而创新绩效抑制支持型政府补贴,且这种交互作用非国企比国企更显著。(3)研发投入与创新绩效相互促进,且非国企比国企更显著。本文的研究结论可为政府补贴政策和企业创新研发决策的制定和完善提供参考和借鉴。

基于贝叶斯网络的临床信息模型检索方法研究:以HL7 V3为例

临床信息模型的可复用性是实现健康医疗信息互联互通和共享的重要基础,检索并识别出临床信息模型中可复用的对象是提高复用性的一种有效途径。以HL7.org发布的HL7 V32017标准版本为研究对象,应用扩展的4层贝叶斯网络表征该临床信息模型,在简单贝叶斯网络的基础上增加分层消息描述(HMD)之间语义相似性的扩展层,通过网络的逐层概率推演识别出可复用的临床信息模型。实验设计"就诊预约"、"实验室结果"和"病人实体"等3个检索任务,并应用平均精度均值MAP、平均精度AP和截止点准确率等3个指标以评价检索方法的性能。最终构建含有3428个节点和22646条边的4层贝叶斯网络,自上而下依次为数据元素层、HMD层、重复的HMD层和消息类型层,各层节点数量分别为2177、422、422和407。检索结果显示,MAP值达到了0.382,在第3、第5和第10截止点的平均准确率分别达到77.8%、60.0%和46.7%;该方法不仅可以检索出通用型和领域型两类可复用模型,还能够发现临床语义切实相关的对象(例如检索"就诊预约"时返回的"预约更新通知"对象)。所提出的方法将有助于提高HL7 V3信息模型的复用性,并促进临床信息标准的国际化建设,同时对其他临床信息模型检索方法的优化和改进存在一定的借鉴意义。

面向决策支持的临床指南知识表示方法研究

目的:更好地表示临床指南知识,以支持临床决策支持系统的构建。方法:以缺血性卒中为例,在系统梳理临床指南知识表示方法的基础上,提出使用解释节点、数据获取节点、动作节点、复合节点,以及有向边和无向边对指南诊疗流程进行表示,同时考虑实际的电子病历数据格式,设计自然语言处理模块,提高指南与电子病历系统的数据交互能力。结果:在实证研究中,使用8个节点、7条边,以及节点和边中的4个逻辑推理式表示了缺血性卒中患者临床类型判断流程,同时使用9个节点、8条边,以及节点和边中的6个逻辑推理式表示了缺血性卒中急性期的血糖管理,详细说明了临床指南知识表示建模过程。结论:本研究提出的临床指南知识表示方法可以使用节点、边、数据、逻辑推理算法等表示临床指南知识及推理逻辑,以支撑临床决策支持系统的构建。

基于BERT-TextCNN的临床试验疾病亚型识别研究

【目的】面向复杂疾病临床试验招募的需求,提出一种基于BERT-TextCNN的临床试验疾病亚型识别方法,辅助识别复杂疾病特定亚型的受试人群。【方法】将临床试验疾病亚型识别问题转化为单标签分类问题,应用基于BERT-TextCNN的单标签分类模型进行分类,以卒中为例在临床试验数据集(ClinicalTrials.gov)上开展实验验证。【结果】基于LP法的BERT-TextCNN模型性能最佳,加权宏平均F1值为0.9053,可以有效判定一项卒中临床试验可纳入卒中亚型受试者情况。【局限】缺乏在其他单病种上的可行性研究,以及在外部数据集上的有效性验证。【结论】本文方法可以有效解决从纳入标准中准确识别复杂疾病亚型的问题。

政府补贴、研发投入与创新绩效的动态交互效应

选取2008-2015年中国医药制造业上市公司148家企业的面板数据,建立PVAR模型,运用脉冲响应函数和方差分解等分析方法,研究政府补贴、研发投入与创新绩效之间的动态交互效应,以及该效应在国企和非国企之间的差异。结果表明：政府补贴与研发投入存在滞后1-3期的相互促进作用,国企比非国企表现更显著;研发投入与创新绩效存在滞后1-3期的相互促进作用,非国企比国企表现更显著;政府补贴会促进企业的创新绩效,但创新绩效却会抑制企业未来1-2期获得的政府补贴支持数额,非国企比国企表现更显著。本文的研究结论可为政府补贴政策和企业创新研发决策的制定和完善提供参考和借鉴。

中国医药制造业企业政府创新补贴绩效研究

政府创新补贴逐渐成为企业研发资金的主要外部来源,但其对企业绩效的作用机制仍然模糊。根据医药制造业企业研发周期长、风险大的特点,在考虑时滞效应的基础上运用STATA12. 0构建静态回归模型,从微观角度分析政府创新补贴的创新绩效和财务绩效,以及在不同地区、不同企业性质和不同规模企业中的差异。研究表明:政府创新补贴会显著促进当期的研发投入,并且这一作用在东部地区、国企和小规模企业中表现更显著;政府创新补贴对未来一期的创新产出呈正U型关系,这种关系在东部地区、不同性质和不同规模企业中均显著;政府创新补贴对未来一期的财务绩效产生显著促进作用,这种促进作用在东部地区、小规模和非国有企业中表现更显著。研究结论对我国政府合理制定政府创新补贴政策和医药制造业提高创新能力提供了决策依据。

基于语义对齐的临床量表信息提取方法及其临床试验队列识别的应用研究

【目的】面向真实世界数据驱动的临床研究需求,提出一种基于语义对齐的临床量表信息提取方法,辅助识别潜在受试人群。【方法】选取卒中量表NIHSS,分析量表信息在临床试验和真实世界电子病历中的特征,构建基于语义对齐的量表信息提取方法,应用临床试验数据集(ClinicalTrials.gov)和开放电子病历数据集MIMIC-Ⅲ开展实验验证。【结果】从患者出院小结中抽取NIHSS总评分、检查项评分的F1值分别为0.9535和0.9267;围绕两项匹配NIHSS纳排标准的测试任务,可以有效地识别出潜在受试人群。【局限】缺乏在其他量表上的可行性研究,以及在真实临床试验环境中的有效性和可靠性验证。【结论】本方法可以有效地解决临床量表信息在临床研究与电子病历数据的语义一致性问题。