医疗设备有效性评估模型基于圆受约束的DEA和基于注意力的双LSTM
Luying Huang1,2, Wenqian Lv1, Qingming Huang2,3
1Shanghai General Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, 200080, China.
Scientific reports
|April 23, 2024
概括
这项研究引入了一种评估医疗设备有效性的新模型. 它将数据包裹分析 (DEA) 与机器学习相结合,以优化管理和投资策略.
科学领域:
- 医疗保健服务研究 医疗服务研究
- 运营研究 运营研究
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 医疗设备的有效管理对于医疗保健的质量和效率至关重要.
- 现有的评估方法可能无法完全捕捉医疗设备输入-输出动态的复杂性.
- 优化医疗设备投资需要强大的分析框架.
研究的目的:
- 开发一种新的,综合模型来评估医疗设备的有效性.
- 加强医疗设备管理和投资战略的决策.
- 解决当前医疗设备评估方法的局限性.
主要方法:
- 医疗设备输出-输出尺寸的复合指示系统的构建.
- 开发一个圆受约束的数据包裹分析 (DEA) 模型.
- 整合分析层次流程 (AHP),通过相互关联的标准重要性 (CRITIC),以及用于权重决定的游戏理论.
- 将双向长期短期记忆 (Bi-LSTM) 模型与注意力机制相结合.
主要成果:
- 建立了一个全面的框架来评估医疗设备的有效性.
- 拟议的模型有效地整合了主观和客观权重方法.
- 结合权重方法,限制在形-DEA框架内,提供了一个强大的评估.
- 与Bi-LSTM和注意力机制的集成增强了该模型的预测和分析能力.
结论:
- 开发的模型提供了一种实用和创新的方法来评估医疗设备的有效性.
- 该方法为优化医疗设备管理和投资决策提供了宝贵的见解.
- 该研究为医疗保健运营和技术管理领域的重大进步做出了贡献.
