报告题目：环境与医疗健康多源数据驱动的呼吸系统疾病知识发现与资源管理

报告时间：2018年4月23日下午15:00

报告地点：旭日楼306教室

主讲人：罗利教授

报告人简介:

罗利，教授/博导，管理学博士，四川大学商学院工业工程与工程管理系主任，服务管理研究所所长，中美服务与运作研究中心副主任，教育部工业工程类专业教学指导委员会委员。曾主持国家自然科学基金重点项目2项，参加国家自然科学基金项目、国家社会科学基金项目、省部级项目和企业课题30余项，先后在国内外重要刊物上发表有关学术论文100多篇，其中SCI检索30篇，EI检索59篇，在科学出版社出版专著《医疗服务资源调度优化理论、方法及应用》。

报告摘要：稀缺医疗资源与无限医疗资源需求之间的矛盾是医疗健康行业面临的世纪难题。化解供需矛盾的有效方法之一是进行优化的医疗资源管理。在中国，慢性呼吸系统疾病不仅占用了大量医疗资源，也给人们带来了严重的经济负担，严重影响人们的健康生活。现有研究已经证实，空气污染是影响呼吸系统疾病的重要风险因素之一。本研究旨在解决空气污染下呼吸系统疾病入院/再入院的预测问题和医保资源的合理配置问题，分别基于机器学习方法和马尔科夫转移概率模型分析了空气污染对哮喘入院风险因素识别、预测问题和再入院概率问题，进而应用模型仿真制定和评估了医保资源配置策略，为医疗资源管理提供辅助决策。基于大数据挖掘方法从空气污染、气象条件、医疗保险等多源异构的大数据中发现这些外部因素与呼吸系统疾病的关联规律，刻画外部因素、呼吸系统疾病与医疗资源需求的协同效应，进而构建科学的医疗资源管理范式为医疗资源管理实践提供辅助决策具有重要意义。