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突发公共卫生事件中基层医疗机构物资保障决策支持系统研究
被引量：
6
1
作者
尹天露
高晓欢
+4 位作者
王敏
张海芳
刘卫刚
朱庆华
刘志军
《中国医院》
2020年第10期45-47,共3页
目的:建立一套可应对突发公共卫生事件的智能化物资保障决策支持系统架构。方法:采用Pareto图、CVA管理法和价值流分析等方法全面分析应急医疗物资保障中的有效环节,采用多种工程学算法建立优先级决策原则并对不确定因素进行处理,通过La...
目的:建立一套可应对突发公共卫生事件的智能化物资保障决策支持系统架构。方法:采用Pareto图、CVA管理法和价值流分析等方法全面分析应急医疗物资保障中的有效环节,采用多种工程学算法建立优先级决策原则并对不确定因素进行处理,通过LabVIEW开发平台实现系统功能。结果:从检测网络、致病因子预报、疫情预测、风险评价、干预5个层次更新了系统概要,建立了优先级的筛选配置函数原则;应急救援物资结合经济效值分为4个等级。结论:优先级决策支持系统可在突发公共卫生事件导致的暂时性资源短缺情况下,较大程度保障医疗物资供应。基于区域信息平台,可辅助管理者快速掌握各环节运行状态和盲点。
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关键词
突发公共卫生事件
医疗物资
优先级模型
决策支持系统
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职称材料
基于标签混淆的院前急救文本分类模型
2
作者
张旭
生龙
+2 位作者
张海芳
田丰
王巍
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第4期1050-1055,共6页
针对院前急救文本专业词汇丰富、特征稀疏和标签混淆程度大等问题,提出一种基于标签混淆模型(LCM)的文本分类模型。首先,利用BERT获得动态词向量并充分挖掘专业词汇的语义信息;然后,通过融合双向长短期记忆(BiLSTM)网络、加权卷积和注...
针对院前急救文本专业词汇丰富、特征稀疏和标签混淆程度大等问题,提出一种基于标签混淆模型(LCM)的文本分类模型。首先,利用BERT获得动态词向量并充分挖掘专业词汇的语义信息;然后,通过融合双向长短期记忆(BiLSTM)网络、加权卷积和注意力机制生成文本表示向量,提高模型的特征提取能力;最后,采用LCM获取文本与标签间的语义联系、标签与标签间的依赖关系,从而解决标签混淆程度大的问题。在院前急救文本和公开新闻文本数据集THUCNews上进行实验,所提模型的F1值分别达到了93.46%和97.08%,相较于TextCNN(Text Convolutional Neural Network)、BiLSTM、BiLSTM-Attention等模型分别提升了0.95%~7.01%和0.38%~2.00%。实验结果表明,所提模型能够获取专业词汇的语义信息,更加精准地提取文本特征,并能有效解决标签混淆程度大的问题,同时具有一定的泛化能力。
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关键词
文本分类
院前急救文本
深度学习
加权卷积
标签混淆模型
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职称材料
题名
突发公共卫生事件中基层医疗机构物资保障决策支持系统研究
被引量：
6
1
作者
尹天露
高晓欢
王敏
张海芳
刘卫刚
朱庆华
刘志军
机构
河北工程大学附属医院
北京华卫通科医学研究
中心
邯郸市紧急救援指挥中心
出处
《中国医院》
2020年第10期45-47,共3页
基金
河北省社会科学基金项目“突发疫情综合医院优先级应急物资保障决策分析”(HB20JY012)
河北省卫生健康委科研基金项目“突发公共卫生事件医疗物资智能调配及追溯仿真系统研究”(HJW20HB04)。
文摘
目的:建立一套可应对突发公共卫生事件的智能化物资保障决策支持系统架构。方法:采用Pareto图、CVA管理法和价值流分析等方法全面分析应急医疗物资保障中的有效环节,采用多种工程学算法建立优先级决策原则并对不确定因素进行处理,通过LabVIEW开发平台实现系统功能。结果:从检测网络、致病因子预报、疫情预测、风险评价、干预5个层次更新了系统概要,建立了优先级的筛选配置函数原则;应急救援物资结合经济效值分为4个等级。结论:优先级决策支持系统可在突发公共卫生事件导致的暂时性资源短缺情况下,较大程度保障医疗物资供应。基于区域信息平台,可辅助管理者快速掌握各环节运行状态和盲点。
关键词
突发公共卫生事件
医疗物资
优先级模型
决策支持系统
Keywords
publich health emergency
medical supplies
priority model
DSS
分类号
R197.3 [医药卫生—卫生事业管理]
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职称材料
题名
基于标签混淆的院前急救文本分类模型
2
作者
张旭
生龙
张海芳
田丰
王巍
机构
河北工程大学信息与电气工程学院
河北省安防信息感知与处理重点实验室(河北工程大学)
邯郸市紧急救援指挥中心
河北工程大学医学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第4期1050-1055,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61802107)
河北省创新能力提升计划项目(215576135D)。
文摘
针对院前急救文本专业词汇丰富、特征稀疏和标签混淆程度大等问题,提出一种基于标签混淆模型(LCM)的文本分类模型。首先,利用BERT获得动态词向量并充分挖掘专业词汇的语义信息;然后,通过融合双向长短期记忆(BiLSTM)网络、加权卷积和注意力机制生成文本表示向量,提高模型的特征提取能力;最后,采用LCM获取文本与标签间的语义联系、标签与标签间的依赖关系,从而解决标签混淆程度大的问题。在院前急救文本和公开新闻文本数据集THUCNews上进行实验,所提模型的F1值分别达到了93.46%和97.08%,相较于TextCNN(Text Convolutional Neural Network)、BiLSTM、BiLSTM-Attention等模型分别提升了0.95%~7.01%和0.38%~2.00%。实验结果表明,所提模型能够获取专业词汇的语义信息,更加精准地提取文本特征,并能有效解决标签混淆程度大的问题,同时具有一定的泛化能力。
关键词
文本分类
院前急救文本
深度学习
加权卷积
标签混淆模型
Keywords
text classification
text of pre-hospital emergency
deep learning
weighted convolution
Label Confusion Model(LCM)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
突发公共卫生事件中基层医疗机构物资保障决策支持系统研究
尹天露
高晓欢
王敏
张海芳
刘卫刚
朱庆华
刘志军
《中国医院》
2020
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于标签混淆的院前急救文本分类模型
张旭
生龙
张海芳
田丰
王巍
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023
0
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