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[期刊] 管理世界
[作者]
杨善林 丁帅 顾东晓 李霄剑 刘业政
知识服务是提升我国医疗健康服务机构管理决策水平和提高资源利用效率的重要手段,在促进医疗健康资源整合和实现分级诊疗过程中具有不可替代的重要作用,关乎14亿人民健康福祉。由于我国现阶段优质医疗资源总量不足、分布不平衡,导致医疗健康管理和服务水平难以满足不断增长的高质量医疗健康服务需求。针对该突出矛盾,本文在界定了基于"资源观"的新时代医疗健康大数据概念的基础上,提出了医疗健康大数据驱动的知识服务方法论,包括医疗健康案例知识的组织与动态更新方法,医疗健康推理知识的生成与发现方法,以及考虑综合效用和多样性的医疗知识服务推荐方法,并将所提方法论应用于某三甲医院医疗集团的案例实践,结果表明医疗健康大数据驱动的知识服务方法提高了优质医疗资源的利用效率、基层医院的接诊能力、医疗机构的管理决策有效性,提升了患者的满意度,有力促进了智慧医疗和分级诊疗政策落地。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
孙立 焦微玲
随着制造与服务加速融合发展,制造业对工业大数据独特的知识发现与知识服务需求愈发强烈。通过分析工业大数据驱动下知识发现与知识服务面临的挑战与企业具体需求,依托数据资源确权,构建市场供需对接切入模型,采用持续工程、数据即服务等管理模式和方法论,并从路径选择、流程管理和技术执行3个方面上给出知识服务应用实施策略。
关键词：
大数据 知识服务 知识发现
[期刊] 图书情报工作
[作者]
牟冬梅 琚沅红 戴文浩 黄丽丽
[目的/意义]分析并提出虚拟健康社区文本数据的知识发现策略,构建虚拟健康社区文本数据知识发现模型。[方法/过程]通过总结分析虚拟健康社区文本数据特点,针对其特点带来的数据挖掘困难制定相应的知识发现策略,并在DIKW体系指导下,依据提出的知识发现策略构建虚拟健康社区文本数据知识发现模型。通过应用计算机编码、自然语言处理技术、句法分析、制定推理规则等方法实现从自由文本数据到药物不良反应智慧的数据价值升华过程。[结果 /结论]通过实证研究验证提出的知识发现策略和知识发现模型的有效性和可操作性,为后续虚拟健康社区
[期刊] 图书馆
[作者]
李后卿 印翠群 樊津妍
自我国将大数据纳入国家战略以来,健康医疗领域成为发展重点,对健康医疗大数据国家战略发展的研究,有利于完善战略并为战略落地实施提供指导。文章通过分析我国已发布的健康医疗大数据国家战略文件及其实施现状得出结论:我国健康医疗大数据战略体系由两个核心战略及多个相关战略构成,聚焦点为大数据基础建设、大数据应用、大数据服务、大数据保障体系、大数据研究、大数据专业人才培养等六个方面。我国健康医疗大数据事业处于起步阶段,发展战略仍需继续完善。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
吴许俊 丁勇 姜枫 曹红根 毛平 解定东
针对区域健康医疗大数据发展与应用滞后的现状,提出以政产学研合作方式共建健康医疗大数据开放实验室。在阐述健康医疗大数据的概念与基本特征、大数据资源的分布体系以及大数据的生命周期之后,提出健康医疗大数据系统的体系结构,详细介绍医疗大数据的存储技术、处理技术与分析挖掘技术,简要分析医疗大数据为不同对象提供的多种应用服务。实践表明,健康医疗大数据开放实验室有效发挥了协同育人、协同创新的作用。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郭宇 张传洋 刘梦婷 于文倩
[目的 /意义]从用户信息焦虑视角切入，挖掘用户信息焦虑纾解与医疗健康大数据价值实现的关系，并分析价值实现的影响因素及其组合路径，有利于新时代我国医疗健康事业与医疗健康产业的发展。[方法 /过程]以信息焦虑理论与MOA理论框架为指导，首先通过随机田野实验证明信息焦虑纾解有利于医疗健康大数据价值实现，同时发现影响医疗健康大数据价值实现的条件变量，采用问卷调查收集相关数据，利用模糊集定性比较法详尽分析其影响因素与组合路径。[结果 /结论 ]研究客观信息环境、信息质量认知、信息时效、信息安全、信息检索能力、信息利用能力等不同变量因素对用户信息焦虑与医疗健康大数据价值实现的影响，得到6条组合路径，即客观信息环境缺失型、机会主导的动机和能力融合型、能力主导的动机和机会融合型、低能力下的质量和安全妥协型、信息安全要素缺失型以及低能力下的时效和安全妥协型，该组合路径可为医疗服务机构改善信息化建设、完善数字化转型以及提高用户体验提供要素参考。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
徐曼 沈江 余海燕
基于近几年医疗与健康决策支持的相关研究观点,提出行为级、逻辑级和基于数据分析三个视角。从行为级的流程改善、人的可靠性、医疗风险三个角度归纳医疗管理的品质与效率;逻辑级从系统鲁棒性优化和鲁棒性推理角度,归纳医疗决策系统鲁棒性研究。基于异构实体数据融合、多模态数据管理、数据分治问题,对医疗大数据带来的精准医疗决策相关研究成果进行归纳。提出了数据驱动的医疗决策将成为提高医疗品质与效率的主要手段,特别是互联网环境下智能医疗,将对医疗与健康决策产生颠覆性的影响,成为重要研究方向。
关键词：
医疗健康 决策支持 大数据 综述
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
徐曼 沈江 余海燕
基于近几年医疗与健康决策支持的相关研究观点,提出行为级、逻辑级和基于数据分析三个视角。从行为级的流程改善、人的可靠性、医疗风险三个角度归纳医疗管理的品质与效率;逻辑级从系统鲁棒性优化和鲁棒性推理角度,归纳医疗决策系统鲁棒性研究。基于异构实体数据融合、多模态数据管理、数据分治问题,对医疗大数据带来的精准医疗决策相关研究成果进行归纳。提出了数据驱动的医疗决策将成为提高医疗品质与效率的主要手段,特别是互联网环境下智能医疗,将对医疗与健康决策产生颠覆性的影响,成为重要研究方向。
关键词：
医疗健康 决策支持 大数据 综述
[期刊] 情报学报
[作者]
陈东华 张润彤 付磊 尚小溥 朱晓敏
本文将"医学系统命名法-临床术语"(SNOMED CT)的核心体系引入到医疗健康大数据的分析过程中,并提出SNOMED CT体系下的医疗健康大数据映射和迁移方法。该方法能够为医疗健康大数据进行分析挖掘工作提供流程、模型和算法的指导。首先,本文对医疗健康大数据类型与SNOMED CT体系进行关联分析。进而,在SNOMED CT体系下,提出了映射和迁移方法的四个阶段:评估映射需求、构建映射模型、模型验证以及审查和维护。最后,通过实际的映射案例验证了该方法的可行性。本文提出的医疗大数据映射与迁移方法,融合了SNOMED CT医学概念集和语义关系集,能够更加充分地实现对既有数据的深度挖掘,对促进医疗信息化的发展有重要的意义。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
张军亮 李小倩 刘喜文 张帆
医疗健康大数据在临床实践和医学研究中越来越重要，其有效管理对数据价值的洞察具有积极意义。文章以医疗健康大数据资产为对象，从“数据源－数据中台－数据流通－数据应用”维度构建基于数据中台的医疗健康大数据资产管理架构，以FAIR和区块链为基础对医疗健康大数据组织管理进行设计，以大数据资产评价指标为基础对医疗健康大数据资产价值管理进行设计，以隐私保护和发布/订阅理论为基础对医疗健康大数据流通管理进行设计，以个人健康、组织机构和领域知识发现为基础对医疗健康大数据资产的应用管理进行设计。该体系将医疗业务流程和“数据－信息－知识－情报”数据价值链融合，有利于释放数据价值，推动数据驱动医学诊疗和科研发展。
[期刊] 图书馆
[作者]
陈峥
电子踪迹数据一般是结构化/可结构化、量化/可量化的,相对易于分析,数据处理精度一般较高,因此受到数据驱动型知识发现的重视。然而,受商业利益、政治权力等因素的影响,很多电子踪迹大数据的真实性、客观性、自然性、准确性存疑。网络信息空间具有记录空间和行动空间双重属性,加之其越来越强的工具性特征,使它难以真实完整地映射现实社会空间的状况。社会科学研究者在使用电子踪迹大数据时,须审慎考量数据质量。
关键词：
电子踪迹 大数据 计算社会科学 数据质量
[期刊] 现代情报
[作者]
陈臣
[目的/意义]为从大数据中发现潜在规律和提取有用的知识,并有效解决图书馆在个性化智慧服务中存在的问题。[方法/过程]面对读者的智慧阅读需求,本文研究了图书馆在个性化智慧服务中应注意的问题,构建了基于大数据挖掘与知识发现的图书馆智慧服务体系,并论述了智慧图书馆各服务层的功能。[结果/结论 ]该体系可实现资源和服务的高度融合,显著减少系统资源的占用,能够依据读者需求智慧化地定制服务,并为读者提供个性化智慧阅读服务。
关键词：
大数据挖掘 知识发现 智慧图书馆
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李洁 毕强 许鹏程 牟冬梅
[目的/意义]数据驱动环境下,探讨数字图书馆知识发现平台的数据驱动机制和优化方案有利于从方法论认识层面为其供给侧改革提供理论支持。[方法/过程]借助系统动力学方法,通过仿真呈现数字图书馆知识发现的数据驱动的动力形成机制;从绩效优化视角,运用粒计算方法为其驱动优化提供可行方案。[结果/结论]影响数字图书馆知识发现的数据驱动因素主要包括数据维度、语义关联维度、可视化维度和价值维度,从维度的形成和绩效作用关系看,数字图书馆知识发现的数据驱动是一个螺旋式发展的动态系统,其绩效优化的关键点就在于数据的知识价值开发程度,经实证研究,将知识粒度作为实现其优化的切入点能较好地提升数字图书馆知识发现的数据驱动效果。
关键词：
数字图书馆 知识发现 数据驱动
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
张晓林
《现代图书情报技术》于2017年正式更名为《数据分析与知识发现》,这是我们适应数字化计算化知识时代、迎接数据深度挖掘和知识交互分析挑战、推动数据驱动的智能化决策与管理的再创业。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张卫东 陈希鹏 杨斯涵
[目的 /意义]为顺应健康信息学领域相关研究从剖面化向体系化转型的趋势，以整合海量多源异构健康医疗大数据、充分挖掘其核心价值为目标，构建一个集成多种工具、方法和管理应用的综合健康医疗大数据价值挖掘分析框架。[方法 /过程]在系统梳理国内外研究和实践的基础上，提出综合健康医疗大数据价值挖掘分析框架，以数据生命周期理论为基本逻辑，在不同结构层级中嵌入相应的目标价值、工具方法和管理应用，重点突破健康医疗大数据分析应用中的瓶颈，实现健康医疗大数据的价值创新。[结果 /结论 ]综合健康医疗大数据价值挖掘分析框架包含数据采集、数据整合、价值挖掘、数据可视化、数据管理5个层次，每个层次的价值目标和工具方法集合能够满足当前研究和实践的一般需求，在公共医疗卫生和个人健康等领域具有较大的应用空间。
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