多模态数据驱动下的日间手术准入决策研究
批准号：
72104161
项目类别：
青年科学基金项目（C类）
资助金额：
30.0 万元
负责人：
蒋丽莎
依托单位：
学科分类：
医药管理与政策
结题年份：
2024
批准年份：
2021
项目状态：
已结题
项目参与者：
蒋丽莎
项目摘要
结项摘要
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中文摘要
近年来日间手术通过医疗资源整合和高效利用后显著地缓解了我国医疗卫生行业的压力，但我国日间手术的准入决策或标准仍是基于专家经验、头脑风暴或医疗机构推荐，缺乏客观的、基于大数据科学模型的精细化准入标准。加之我国开展日间手术的医疗机构往往各自为政、目前的相关研究仍是零散的不成体系，亟需基于大数据、循证医学依据的理论支撑和发展。本项目聚焦我国日间手术缺乏客观科学准入决策的现状，以医疗健康大数据和机器学习技术为路径，从我国现实情境出发，对日间手术准入决策及如何扩展准入的术式进行深入的研究，为我国日间手术准入标准提供理论研究方法与依据，构建日间手术准入决策的理论模型与方法，保障医疗安全同时为其他手术的准入决策提供方法借鉴和启示；优化床位资源利用与配置，降低患者治理成本，为我国制定统一、客观规范的日间手术准入国家标准提供方法依据，填补日间手术质量与安全管理中入院前准入标准的理论空白。
英文摘要
In recent years, day surgery has significantly alleviated the pressure of China's medical and health industry after the integration and efficient utilization of medical resources. However, the admission decision or standard of day surgery in China is still based on expert experience, brainstorming or recommendation of medical institutions, and lacks objective and refined admission standard based on big data scientific model. In addition, the medical institutions carrying out day surgery in China often operate independently, and the current relevant studies are still scattered and unsystematic, which is in urgent need of theoretical support and development based on big data and evidence-based medicine. This project focuses on the present situation of our access to day surgery lack of objective and scientific decision-making, to health and machine learning techniques for large data path, based on realistic situation in China, for day surgery access decisions and do some in-depth study of how to extend the operation of access, provide theoretical research method for day surgery access standards in our country and the basis, construction of day surgery access decision-making theory model and the method, at the same time to ensure the medical safety and provide method for the decision of other day surgeries. Optimize the utilization and allocation of bed resources, reduce the cost of patient management, provide a method basis for China to develop a unified, objective and standardized national admission standard for day surgery, and fill the theoretical blank of pre-admission admission standard in the quality and safety management of day surgery.
近年来，习近平总书记在全国卫生与健康大会和教育文化卫生体育领域专家代表座谈会中多次强调：将人民健康放在优先发展的战略地位。我国由于地区发展和医疗资源配置不均衡等原因，普遍存在“看病难、看病贵”的问题。医疗服务模式的变革是缓解我国医疗压力的基础，高效地整合利用与优化有限的医疗资源是解决“看病难、看病贵”的核心。充分发挥国家卫生政策的优势，提高床位周转率、缩短住院患者等候时间、提升患者满意度等。日间手术这一新型医疗服务模式在医疗资源整合和高效利用等方面显著地缓解了我国医疗卫生行业的压力。而日间手术的推广过程中质量安全仍是重中之重，其安全性的保障依赖于医生准入、患者准入和术式准入三个维度的有效实施。但我国日间手术的准入决策或标准仍是基于专家经验、头脑风暴和机构推荐，缺乏客观的、基于大数据科学模型的精细化准入标准。亟需基于大数据、循证医学依据的理论支撑和发展。本项目针对前人研究存在的不足，基于申请人所在单位的日间手术中心在项目研究前期积累的13年实践经验和海量医疗数据，采用文献分析、问卷调查、数据分析、深度学习、半监督学习、随机森林、智能优化、专家知识交互和专家验证等方法，以经典的日间手术腹腔镜胆囊切除术从患者准入纬度逐一展开研究。研究发现不同术式的患者准入方法学存在一定差异，需用不同的方法处理多源数据。数据库的构建和多源数据处理是关键。研究成果以第一标注共发表论文9篇，其中以第一作者和通讯作者发表6篇；出版专著2部；获得计算机软件著作权2项；培养硕士研究生2名，其中1名毕业后顺利被北京大学商学院录取攻读博士学位。代表性大会发言论文4篇；申请发明专利1项。目前2项计算机软件著作均投入临床使用，用于日间手术全流程管理系统APP，论文中1篇为专家共识，从医生、患者和术式三个维度为我国肺癌手术日间化管理提供参考。本研究为多源异构的日间手术医疗数据标准化提供了方法参考，基于机器学习算法构建日间手术准入分类模型，再将其嵌入专门开发设计的APP中实现机器学习与专家知识的交互，有效的提升了日间手术准入的质量安全和管理效率。
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