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<p><span style="color: rgb(117, 117, 117); font-family: pingfangSC; font-size: 14px; background-color: rgb(255, 255, 255);">《基于患者异质性的数据驱动型共同决策方法研究》拟结合临床历史数据，建立基于患者生物异质性治疗方案的疗效、风险、费用、住院天数等属性的预测模型，通过离散选择实验首先将患者人文性偏好量化，在以上证据基础上，构建数据驱动的临床共同决策模式。该模式可以通过数据挖掘等方法为临床决策提供科学证据，能够有效节约医患沟通时间，并且符合我国的国情，将使共同决策模式实施成为可能；该模式为以患者为中心的临床诊疗实施提供新方法，为提高医疗服务质量、科学评估并合理利用稀缺的医药资源、实现以人为本的个性化医疗提供一定的理论参考。</span><br/><span style="color: rgb(117, 117, 117); font-family: pingfangSC; font-size: 14px; background-color: rgb(255, 255, 255);"> 《基于患者异质性的数据驱动型共同决策方法研究》针对疾病诊疗过程中存在的实际问题和治疗方案评估研究现状，从患者个体差异的角度分析疾病诊疗决策模式，提出了基于患者生物及人文异质性的数据驱动型共同决策框架；采用数据挖掘等方法识别基于患者个体差异的疾病诊疗模式下复杂疾病诊断的关键影响因素，并构建患者潜在类别模型；在临床历史数据基础上预测不同类别患者治疗方案的住院费用、住院天数等关键属性值，通过离散选择实验方法调查医患偏好，并考虑到患者异质性引入故障树构建了治疗方案实施临床路径；在以上研究的基础上，针对患者可以选用的治疗方案，提出了基于医患偏好差异的数据驱动型治疗方案评估方法，并考虑到治疗方案评估过程中评估者常难以准确评估治疗方案各指标值及其权重，提出了考虑不确定性的治疗方案评估及分类方法。通过以上研究为所提出的基于患者生物及人文异质性的数据驱动型共同决策模式的实施奠定了理论基础。</span></p>
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