基于多准则决策方法的移动医疗增值因素研究
发布时间:2020-11-01 01:01
随着近年来国家和人民对于民生医疗问题的持续关注,我国医疗格局也在时代浪潮的推动下发生了很大的变化。移动医疗通过手机、便携式电脑、电信设备提供医疗信息服务满足顾客医护需求,在远程会诊、便民医疗等方面承担着关键角色。作为新医改中推进医疗信息化的重要体现形式,移动医疗面临着高用户期望、多竞争者、强技术要求等挑战。如何把握顾客的功能需求,排除他们对安全和隐私方面的顾虑,尽可能规避风险,制定适合自身信息化建设和发展的战略,是移动医疗公司需要思考和解决的重要问题。本文围绕移动医疗服务中需要关注的增值因素展开研究。主要工作包括:(1)通过文献学习研究总结了影响移动医疗服务的增值因素,构建了顾客功能需求、移动医疗风险控制、发展潜力三维指标体系,共包含十六个特征变量。(2)用DEMATEL方法初步确定了增值因素的重要程度和他们之间的相互影响和反馈关系,并通过关联图排除不明显的关联,直观地反映出因素的相互作用,为模糊多准则权重模型的计算奠定基础。(3)用结合2测度Choquet积分的MACBETH综合模型分别计算三个维度下因素Shapley值和影响因子,通过和单独使用MACBETH模型的权重结果比较,验证了综合模型的可行性和有效性。(4)将QFD方法引入到移动医疗实施过程顾客满意度的评估中,提出域值评估系统评估顾客对功能性、安全性和开发商的满意度。从定量的角度,研究互联时代基于移动医疗与健康服务的整合管理,对加速移动医疗发展和我国医疗信息化进程有重要意义。
【学位单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2015
【中图分类】:R-05
【部分图文】:
图 2-2 医疗信息传输过程Fig.2-2 Medical information transmission process明确移动医疗的风险因素,对于制定相应的解决策略,如保证数据安全性和隐私保密性,提高医护工作者的整体水平,规避可能存在的不安全影响十分必要表 2-2 为移动医疗风险控制需要考虑的指标。
里用VBA编程得到MACBETH方法的计算工具,在该计算工具中可以定义增值因素,对因素建立重要性排序矩阵,如图5-4:图 3-4 顾客功能需求维度 MACBETH 矩阵Fig.3-4 matrix of MACBETH in functional demands dimension专家对相邻两个因素之间进行重要性判断,其他矩阵部分填充为默认值,不考虑间隔因素之间的重要性关系,以免造成不一致的状况。
第三章 移动医疗增值因素研究模型表 3-1 决策者偏好强度Table.3-1 Decision maker’s strength of preference描述 无 极弱 弱 中等 强 较强 极强分值0 1 2 3 4 5 6以顾客功能需求为例,对其下属的七个指标进行重要性排序,有3 2 1 1 1 113 11 15 17 16 14 12C C C C C C C当不考虑评估因素之间的相互影响时,用MACBETH评估模型进行求解,这里用VBA编程得到MACBETH方法的计算工具,在该计算工具中可以定义增值因素,对因素建立重要性排序矩阵,如图5-4:
【相似文献】
本文编号:2864784
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【学位年份】:2015
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【部分图文】:
图 2-2 医疗信息传输过程Fig.2-2 Medical information transmission process明确移动医疗的风险因素,对于制定相应的解决策略,如保证数据安全性和隐私保密性,提高医护工作者的整体水平,规避可能存在的不安全影响十分必要表 2-2 为移动医疗风险控制需要考虑的指标。
里用VBA编程得到MACBETH方法的计算工具,在该计算工具中可以定义增值因素,对因素建立重要性排序矩阵,如图5-4:图 3-4 顾客功能需求维度 MACBETH 矩阵Fig.3-4 matrix of MACBETH in functional demands dimension专家对相邻两个因素之间进行重要性判断,其他矩阵部分填充为默认值,不考虑间隔因素之间的重要性关系,以免造成不一致的状况。
第三章 移动医疗增值因素研究模型表 3-1 决策者偏好强度Table.3-1 Decision maker’s strength of preference描述 无 极弱 弱 中等 强 较强 极强分值0 1 2 3 4 5 6以顾客功能需求为例,对其下属的七个指标进行重要性排序,有3 2 1 1 1 113 11 15 17 16 14 12C C C C C C C当不考虑评估因素之间的相互影响时,用MACBETH评估模型进行求解,这里用VBA编程得到MACBETH方法的计算工具,在该计算工具中可以定义增值因素,对因素建立重要性排序矩阵,如图5-4:
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本文编号:2864784
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