裴嶼然 楊欣怡 王越洋

【摘 要】大數(shù)據(jù)時代下，利用大數(shù)據(jù)終端的服務(wù)支持整合分析病人服藥記錄以及電子病歷等數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療。通過分析各類數(shù)據(jù)為確定合理的糖尿病評價指標(biāo)體系，我們將指標(biāo)分為三類，利用層次分析法確定每個評價因子的權(quán)重進(jìn)而得出權(quán)向量。之后建立模糊數(shù)學(xué)評價模型，將分類后的評價因子利用模糊矩陣方法進(jìn)行單因素評價，最后利用模糊綜合評價得到糖尿病治療效果的評價體系

【關(guān)鍵詞】模糊綜合評價;層次分析法;大數(shù)據(jù)

1數(shù)據(jù)處理

評價治療效果的指標(biāo)眾多，它們錯綜復(fù)雜且并不完全獨(dú)立，因此我們的關(guān)鍵是將問題系統(tǒng)化，建立合適的評價體系使指標(biāo)更好反映治療效果。在這里，我們利用層次分析法，把因素層次化，最終確立一個因素遞階層次結(jié)構(gòu)模型。也就是一個評價模型包括了幾個因素這些因素按照某種關(guān)系形成多個層次，最終形成層次結(jié)構(gòu)模型。

首先我們通過分析數(shù)據(jù)以及詢問醫(yī)師選取了較有代表性的10個指標(biāo)作為評價醫(yī)療效果的因素，將此問題分為三個層次，即目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、方案層。

其中目標(biāo)層為治療效果，準(zhǔn)則層為治療強(qiáng)度、復(fù)發(fā)時間間隔、治療時間、治療結(jié)果，方案層為選定的10個評價指標(biāo)

2一致性檢驗

得出判斷矩陣后我們要對判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗，同時計算判斷矩陣對應(yīng)的最大特征值的特征向量作為同層對于上層的相對重要性的權(quán)重排序。

利用MATLAB可以求得該矩陣的最大特征值λ=4.2306，之后我們進(jìn)行正互反矩陣的一致性檢驗。

利用公式計算一次性指標(biāo)CI：

查找平均一致性指標(biāo)RI，對于n=1...9，根據(jù)satty的隨機(jī)一致性給出了RI的值

當(dāng)λ=4.2306時，RI=0.90，CI=0.077，所以一致性比率為：

通過了一致性比率。

之后我們進(jìn)行歸一化來消除指標(biāo)間的差異，算出權(quán)向量：

Step1：將A的每一列向量歸一化得

Step2：將按行展開求積并開n次方。

Step3：將歸一化

Step4：計算，作為最大特征根的近似值。用MATLAB計算后得到權(quán)向量：

即4個準(zhǔn)則層因子對目標(biāo)層的影響效果權(quán)重為（0.09110，0.3113，0.4364，0.3634）

4.1.2基于層次分析法建立模糊評價模型

4.1.2.1問題分析

確定評價事物的影響指標(biāo)集合

確定評價等級集合

其中依次表示差、中、良、優(yōu)秀。

利用之前層次分析法得出的歸一化權(quán)向量（0.09110，0.3113，0.4364，0.3634）

3模型求解

下面確定評價等級的隸屬度即被評價事物從整體上看對Q等級子集的隸屬程度并得到準(zhǔn)則層每個因素的評價矩陣。

我們通過調(diào)查問卷的形式收集大量關(guān)于10個指標(biāo)的評分?jǐn)?shù)據(jù)（假設(shè)滿分為50分）并對數(shù)據(jù)求平均值得出對患者的治療效果的評價結(jié)果。

得準(zhǔn)則層每個因素的評價模糊關(guān)系矩陣：

之后利用合適的模糊算子合成因素權(quán)重的w和各被評事物的模糊矩陣R，得到各準(zhǔn)則層的模糊關(guān)系矩陣：

由各個準(zhǔn)則層的模糊關(guān)系子矩陣得出模糊關(guān)系總矩陣：

再通過權(quán)向量矩陣與評價矩陣經(jīng)過模糊變換得到模糊評價集Q

我們選取的最優(yōu)的算法來計算：

得到Q=WR=（0.8124 0.3371 0.6947 0.2668）

實(shí)際上常用的最大隸屬度原則，但我們此問題中被評價事物的指標(biāo)較多，選取最大隸屬度可能會丟失重要信息，因此我們選用求平均求隸屬等級的方法可以較為全面的評價所選事物，使結(jié)果更準(zhǔn)確。

我們求得平均隸屬等級為0.5227，此數(shù)值接近0.6947，故近似判斷此醫(yī)院的患者的治療效果為“良”。

參考文獻(xiàn)：

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[3]黃小龍. 綜合性醫(yī)院大數(shù)據(jù)需求分析與應(yīng)用模式研究[D].第三軍醫(yī)大學(xué)，2017.

（作者單位：1.華北理工大學(xué);2.北京師范大學(xué)）