面对大数据环境下的数字化医疗卫生体系，必须强化医疗卫生信息分析利用和量化管理决策能力。本书系统地介绍了基于定量分析的决策分析理论与方法。包括确定型决策分析、风险型决策分析、不确定型决策分析、多指标决策分析、序贯决策分析和计算机仿真决策分析等。本书在阐述理论时力求简明扼要、通俗易懂，用大量医药卫生领域的分析实例来说明医学信息分析与决策的原理和应用。分析计算和实验操作基本上放在电子表格（Excel）软件中完成，与同类教材相比实用性明显加强。
本书所有章节的习题答案、部分数据和PPT课件可从课程网址http://jpkc2.gdpu.edu.cn/imis/service.php查询或下载。
本书既可作为高等学校医药信息类相关专业本科生和研究生的教材，也可作为医院技术人员、管理人员和对决策科学感兴趣的读者的参考资料或培训用书。

广东药学院信息工程系，教授

第1章 医学信息分析与决策概论
1.1 决策与医学信息决策
1.1.1 决策的基本概念
1.1.2 医学信息决策
1.2 医学信息决策分析
1.2.1 医学信息决策的信息源
1.2.2 医学信息决策分类
1.2.3 医学信息分析与决策
1.3 医学信息决策方法概述
1.3.1 定性决策方法
1.3.2 定量决策方法
1.4 数字化的医学信息决策
1.4.1 数字化医学信息决策的原因
1.4.2 数字化医学信息决策的实现手段
1.5 医学信息决策的模式 第1章 医学信息分析与决策概论
1.1 决策与医学信息决策
1.1.1 决策的基本概念
1.1.2 医学信息决策
1.2 医学信息决策分析
1.2.1 医学信息决策的信息源
1.2.2 医学信息决策分类
1.2.3 医学信息分析与决策
1.3 医学信息决策方法概述
1.3.1 定性决策方法
1.3.2 定量决策方法
1.4 数字化的医学信息决策
1.4.1 数字化医学信息决策的原因
1.4.2 数字化医学信息决策的实现手段
1.5 医学信息决策的模式
1.6 医学信息分析与决策的发展趋势及挑战
本章小结
习题
第2章 确定型决策分析
2.1 什么是确定型决策
2.2 盈亏平衡分析法
2.2.1 盈亏平衡分析法的相关概念
2.2.2 线性盈亏决策模型
2.3 库存优化决策模型
2.3.1 库存费用分析
2.3.2 经济订货批量模型
2.4 线性规划决策法
2.4.1 线性规划问题
2.4.2 线性规划模型的求解
本章小结
习题
第3章 风险型决策分析
3.1 风险型决策的期望值准则及其应用
3.1.1 风险型决策分析
3.1.2 风险型决策分析的期望损益值模型
3.2 决策树分析方法
3.2.1 决策树基本分析法
3.2.2 案例解析
3.3 贝叶斯决策分析
3.3.1 贝叶斯决策的基本方法
3.3.2 贝叶斯决策分析的信息价值
3.3.3 贝叶斯决策分析案例
本章小结
问题讨论
习题
第4章 不确定型决策分析
4.1 不确定型决策的基本概念
4.2 几种不确定型决策分析方法案例
4.2.1 乐观决策准则
4.2.2 悲观决策准则
4.2.3 折中决策准则
4.2.4 后悔值决策准则
4.2.5 等概率决策准则
本章小结
问题讨论
习题
第5章 马尔可夫预测与决策
5.1 基本概念
5.1.1 随机过程与马尔可夫过程
5.1.2 马尔可夫链
5.2 状态转移矩阵
5.2.1 一步状态转移矩阵
5.2.2 k步状态转移矩阵
5.2.3 稳态概率
5.3 马尔可夫过程决策应用实例
5.3.1 市场占有率预测与决策
5.3.2 期望利润预测与决策
本章小结
习题
第6章 多指标决策
6.1 多指标决策概述
6.1.1 多指标决策的基本概念
6.1.2 多指标决策的特点
6.1.3 多指标决策的解
6.2 决策指标的标准化处理
6.2.1 定性指标的量化
6.2.2 不同量纲指标的标准化
6.3 决策指标权重的确定
6.3.1 德尔菲法
6.3.2 相对比较法
6.3.3 熵值法
6.4 多指标决策方法
6.4.1 简单线性加权法
6.4.2 理想解法
6.5 多指标决策应用案例
本章小结
习题
第7章 层次分析法
7.1 层次分析法的基本原理
7.2 层次分析法的基本步骤
7.2.1 建立层次分析结构模型
7.2.2 构造两两比较矩阵
7.2.3 判断矩阵的一致性检验
7.3 判断矩阵排序的计算
7.3.1 单一准则下的排序
7.3.2 层次总排序
7.4 层次分析法应用实例
7.4.1 构造层次分析结构
7.4.2 构造判断矩阵
7.4.3 计算权重系数及一致性检验
7.4.4 层次分析法在Excel上实现的过程
本章小结
习题
第8章 关联规则
8.1 关联规则概述
8.1.1 啤酒与尿布
8.1.2 基本概念与规则度量
8.2 关联规则算法
8.2.1 关联规则挖掘过程
8.2.2 Apriori算法
8.2.3 关联规则分类
8.3 关联规则应用案例
本章小结
习题
第9章 粗糙集方法与应用
9.1 粗糙集理论的基本概念
9.1.1 信息表与决策表
9.1.2 不可区分与知识划分
9.1.3 知识粒度与相对粒度
9.2 基于粗糙集的决策表属性约简
9.2.1 基于相对粒度的属性约简概念
9.2.2 基于相对粒度的属性约简算法
9.2.3 属性约简算法的SQL查询语句实现
9.3 医学诊断过程中的临床症状分析
9.3.1 数据准备
9.3.2 建立Excel电子表格
9.3.3 Excel软件中属性约简求解步骤
习题
第10章 人工神经网络
10.1 人工神经网络概述
10.1.1 生物神经网络简介
10.1.2 人工神经网络简介
10.2 人工神经网络的结构及工作原理
10.2.1 人工神经元模型
10.2.2 B-P神经网络
10.2.3 神经网络的学习方法
10.3 人工神经网络应用实例
习题
第11章 聚类分析
11.1 聚类分析相关概念
11.1.1 什么是聚类分析
11.1.2 相似性度量
11.1.3 类的定义与类间距离
11.1.4 类间距离度量方法
11.1.5 聚类的准则函数
11.2 聚类分析算法
11.2.1 聚类分析算法分类
11.2.2 聚类分析的常用算法
11.2.3 孤立点分析
11.3 聚类分析应用举例
11.3.1 聚类分析在医疗领域应用概述
11.3.2 聚类分析在医疗领域的应用案例
本章小结
习题
第12章 模糊决策
12.1 模糊决策的基本概念
12.1.1 模糊现象与模糊集合
12.1.2 隶属函数
12.1.3 模糊集合的运算
12.1.4 模糊集合的性质
12.1.5 截集与-截矩阵
12.2 模糊决策的方法
12.2.1 意见集中法
12.2.2 二元对比法
12.3 模糊决策应用案例
本章小结
习题
第13章 时间序列分析与预测
13.1 时间序列的基本概念
13.1.1 时间序列的种类
13.1.2 时间序列的编制原则
13.1.3 时间序列的基本分析
13.1.4 时间序列的分解与基本特征
13.2 时间序列的基本模型
13.2.1 确定性时间序列模型
13.2.2 随机性时间序列模型
13.3 时间序列分析与预测应用案例
本章小结
问题讨论
习题
第14章 计算机仿真决策
14.1 仿真决策的基本概念和模型构建
14.1.1 随机数产生器
14.1.2 生成服从离散概率分布的数值
14.1.3 生成服从连续概率分布的数值
14.1.4 仿真模型的构造
14.2 仿真模型的运用
14.2.1 利用样本数据进行分析
14.2.2 仿真决策与最优化问题
14.2.3 仿真决策的典型用途
14.3 案例分析
14.3.1 试验药品进药量调整的问题分析
14.3.2 合成药品进货问题的仿真模型
14.3.3 完成仿真模型的构造
14.3.4 对样本数据进行分析
本章小结
习题
参考文献

序
当今世界社会与经济发展已经开始全方位进入信息化、数字化时代，伴随着物联网、大数据、云计算概念的出现，对医药行业信息技术应用也提出了更广泛的需求和更高层次的要求。《2013年中国医卫行业信息化建设与IT应用趋势研究报告》的研究结果显示，2012年中国医卫行业IT投入达185.6亿元，较2011年同比增长22.6%；2013年医卫行业信息化建设投入继续保持理性状态，呈现平稳增长趋势，其IT投资规模约为225.5亿元人民币，较2012年同比增长21.5%。大量资金投入的背景下，医药信息整合与有效利用的态势越来越明显。比如，医疗机构间的协同和信息交换、医院内部科室间的信息交换、医院和病人之间信息交换的需求越来越迫切；整合来自不同厂商HIS、LIS、RIS、CIS、ERP等的数据，以实现信息共享、流程协同变得越来越重要；医药企业产品的全过程质量控制、管理与质量信息可追溯要求和商业智能化应用，也给业界提出了医药信息技术应用水平提升的新的要求。
为了适应当前国内外信息技术飞速发展的形势，以满足业界对这些新理论、新技术、新方法的应用需求，同时也为了更好地贯彻落实教育部、财政部《关于实施高等学校本科教学质量与教学改革工程的意见》和教育部2012年3月颁布的“教育信息化十年发展规划（2011-2020年）”的精神和要求，在电子工业出版社的积极支持下，2013年年初，全国19所医学院校的51位老师会聚南京，共同商讨编写一套“全国高等医药院校医药信息技术应用学科规划教材”，以加强全国高等医药院校医药信息技术应用学科的教材建设来满足新条件下对人才培养的需求。
“全国高等医药院校医药信息技术应用学科规划教材”共6本教材，包括广东药学院周怡教授和新疆医科大学赵小龙教授共同主编的《医药信息分析与决策》，南京中医药大学施诚教授主编的《医院信息系统分析与设计》，南京中医药大学周金海教授主编的《医药物联网概论》，江西中医药大学章新友教授主编的《医药信息资源管理》，沈阳药科大学陈玉文教授主编的《医药企业资源计划》，广东医学院冯天亮教授主编的《数据库原理及其医学应用》。在电子工业出版社及各参编单位领导的支持下，全体参编人员通过一年的努力， “全国高等医药院校医药信息技术应用学科规划教材”终于出版面市了。
“全国高等医药院校医药信息技术应用学科规划教材”既可以作为高等医药院校医药信息技术应用学科本、专科学生和研究生相关课程的教材，也可以作为广大在职医务和护理人员信息技术继续教育的教材，同时也可以作为从事各类医学信息技术开发工作技术人员的参考书。
我们期望这套教材的出版及使用，能够给中国医药行业信息化人才培养带来新的贡献，对高等医药院校医药信息技术应用学科教学水平的提高有所帮助。但是，医药行业信息技术发展速度之快，要求所有教材编写实时跟进变化，是不太容易做到的。加之编写时间及编写水平有限，使得新教材在内容编写上难免存在不足，甚至错误，在此，我们衷心希望在该套教材出版后，能够得到业内相关专家和读者的反馈意见，恳请使用本系列教材的教师及学生能够不吝赐教，帮助作者继续努力提高教材编写质量，共同为高等医药院校医药信息技术应用学科教育的发展做出更大贡献。

中国医药信息学会（CMIA）
医学信息学理论与教育专委会主任
施诚
2014年1月1日

前 言

“医学信息分析与决策”课程是医药类院校信息类专业核心主干课程，本课程的教学目标是在决策理论的支持下，要求学生掌握决策分析的定性、定量方法，包括风险型决策、不确定型决策、多指标决策、序贯决策和计算机仿真决策等，并能给出计算机解决方案；培养医药信息类本科生对数据整合、分析和利用的能力；能够针对实际医药领域问题进行逐步分解、解析和建立模型；训练学生计算思维能力，培养学生使用现有Excel平台完成数据分析、决策和知识发现的能力。
医学信息分析与决策课程要求学生对信息分析、数学建模和决策分析有初步的认识，并理解决策的风险性；风险型决策分析要求学生掌握分类分析方法，熟练使用决策树方法、贝叶斯方法进行分类和决策方案选择；多指标决策要求学生掌握多指标风险决策理论，能熟练使用该方法；层次分析法要求学生掌握复杂决策过程中的分层方法和有效计算；关联规则要求学生掌握其计算，发现表面无关事物之间的内在联系；聚类分析要求学生面对主、客观数据能正确使用该方法；粗糙集要求学生掌握其基本思想，能理解并使用该方法；人工神经网络要求学生理解人工神经网络模型对解决复杂信息分析问题的作用，掌握基本的计算工具的使用方法；时间序列分析与预测要求学生理解时间序列分析方法，能够使用工具对时间序列数据进行分析；计算机仿真决策要求学生能对线性优化问题和随机优化问题进行计算机仿真。
本书尽可能避开数学定理及其证明，用通俗易懂的语言介绍课程中所涉及的理论和方法。同时，本书选用了多个案例，从不同的角度反映决策理论在医药卫生领域和实际工作中的作用。案例中的计算均放在Excel电子表格中实现，涉及智能优化算法的数据决策则通过Excel 2010的数据挖掘插件链接数据库SQL Server 2008的BI和Excel电子表格实现。
从网上下载Excel 2010的数据挖掘插件，数据库建议使用SQL Server 2008。
数据挖掘插件下载地址：
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=29061
Microsoft SQL Server 2008 Office 2007 数据挖掘外接程序下载地址：
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=20350
Excel数据挖掘插件安装步骤参见：
http://jingyan.baidu.com/article/27fa7326c53db746f9271f7c.html
本书中所有计算均可在Excel 2010界面中实现，具有很强的可操作性和可读性。
本书由周怡、赵小龙担任主编，马星光、潘志芳、陈晓林、叶明全担任副主编。具体分工如下：周怡负责编写第1章，张英负责编写第2章，陈旭、岳慧萍负责编写第3章，张文学负责编写第4章，鲁春元负责编写第5章，胡杰负责编写第6章，赵小龙负责编写第7章，夏峰负责编写第8章，叶明全负责编写第9章，金玉琴、潘芳负责编写第10章，陈晓林负责编写第11章，潘志方负责编写第12章，马星光、沈俊辉负责编写第13章，刘燕负责编写第14章。全书由周怡负责统稿。
由于我们的水平有限，书中难免存在不妥之处，敬请批评指正。

作 者