一、现代医学信息服务的新思路（论文文献综述）
段永璇,甄天民,张睿,席敏,赵悟,岳媛[1]（2021）在《基于医学信息的智能化决策服务研究》文中研究指明阐述医学信息在传统决策中的作用、现状、问题以及新形势下决策需要的要素、要求和特点,分析医学信息决策智能化的实现背景及其在健康领域的应用场景和模式,探讨未来基于医学信息的智能化决策服务发展思路。
陈为东[2]（2021）在《过程感知视域下学术新媒体用户信息偶遇行为研究》文中指出科学研究的偶然性发现离不开偶遇信息的点燃,从而引导个体心理发生顿悟、联结、移情和沉思,个体从偶然的被动获得转移到主动求索,非线性和线性的信息搜索行为彼此共生或演替,偶然性与必然性交织存在。偶遇的信息具有潜在价值,希冀解决科学难题、科研疑惑。移动互联网环境下,个体在搜索、浏览、交互过程中发生信息偶遇的可能性变大,信息偶遇成为日常生活中常见的现象。学术新媒体以学术信息服务为己任,包括学术APP、学术虚拟社区、学术微信公众号、学术社交网络和学术博客等多元类型,承载着丰富的学术资源,拥有基数庞大的科研人群,用户之间通过彼此关注、留言、互粉等,形成了社会网络关系,缓解了科研人员的信息孤岛现象。目前关于学术新媒体信息行为的研究主要偏重于主动的交流、交互、共享、贡献、持续使用、科研合作等行为,被动的信息获取行为还有待深入探索。用户在学术新媒体环境下意外获得有趣或有用的信息逐渐常态化,国内外多个领域都有关注信息偶遇,图情领域对信息行为的研究也延伸到了信息偶遇。信息偶遇一般过程模型中涵盖了注意、停驻、检验、摘取、返回5个步骤,表现为偶遇前—偶遇中—偶遇后3个阶段。目前缺少从心理和认知层面探析学术新媒体环境下用户信息偶遇行为的发生原因、感知变化和后续采纳等问题,有必要在偶遇过程下结合用户的感知心理去深入分析信息偶遇现象,挖掘偶遇信息价值,为科学发现提高几率。本文主要分析过程感知下学术新媒体用户信息偶遇行为机理、偶遇发生前的影响因素、偶遇中用户的认知演变、偶遇后用户信息采纳路径以及促进信息偶遇的感知和采纳策略5个方面展开相关研究。（1）学术新媒体用户信息偶遇行为机理。基于三元交互决定论的个体、环境、行为因素和人类行为的一般模式S-O-R（即刺激—个体心理、生理—反应）,结合学术新媒体特色和信息偶遇概念,将学术新媒体信息偶遇行为的要素划分为:学术新媒体用户、信息偶遇环境、学术信息。在已有信息偶遇发生过程和过程感知模型下分析了学术新媒体用户信息偶遇行为过程:偶遇前-偶遇中-偶遇后。将感知融入到偶遇行为过程,构建了学术新媒体用户信息偶遇过程感知模型,给出学术新媒体信息偶遇行为机理模型,包括5个子机理,分别为信息偶遇前的注意触发,信息偶遇中的心流体验、认知联结、感知控制,信息偶遇后的行为反馈,深入分析了5个子机理,以及过程与机理的关系,子机理之间的演进关系。（2）偶遇前引发学术新媒体用户发生信息偶遇行为的影响因素。基于三元交互决定论、S-O-R模式和技术接受模型从学术新媒体的用户维度、信息维度、环境维度分析引发信息偶遇行为的影响因素,给出学术新媒体用户信息偶遇行为的影响因素理论假设模型。其中信息维度包括信息特征、信息质量,环境维度囊括了平台可用性、平台多样性,用户维度涵盖了好奇心理、感知有用性、感知控制、先验知识以及信息偶遇行为共有9个变量,10个假设。通过问卷调查学术新媒体平台上发生过信息偶遇行为的用户,问卷设计的题项中涉及到是否发生过信息偶遇行为的设置,以排除没有发生过信息偶遇行为的用户;再利用结构方程模型（SEM）实例验证了假设模型的合理性。研究结果:信息特征、信息质量、平台可用性、平台多样性对感知有用性均具备显着正向影响;先验知识对感知有用性和感知控制均存在显着正向影响,信息特征显着影响用户的好奇心理;好奇心理、感知有用性、感知控制显着正向影响信息偶遇行为。（3）偶遇中学术新媒体用户的认知演变。本文采用访谈获取学术新媒体用户发生信息偶遇行为时的心理、情绪、认知和行为方面的资料,共访谈了15位曾经发生过信息偶遇事件的学术新媒体用户。由于学术新媒体主要服务于科研工作者,且以学术信息服务为主,因此,本文以硕博研究生和高校教师为目标人群,共获得4.5万余字的访谈资料。再根据扎根理论的开放式编码、主轴编码和选择性编码,获得了初始概念38个、初始范畴19个、主范畴8个,最终得到信息偶遇中的用户认知演变状况,构建了学术新媒体用户信息偶遇行为过程中的认知演变模型。学术新媒体用户信息偶遇行为中认知变化时的认知结构经历了同化、顺应、图式联结和意义建构过程,最终形成新的认知结构网络,并结合意义建构理论解读了用户从认知鸿沟、断带到认知联结跨越,对认知演变的意义进行了阐释。（4）学术新媒体用户偶遇信息采纳行为的路径构型。基于精细加工可能性模型（ELM）、信息采纳模型（IAM）、技术接受模型（TAM）和感知价值接受模型（VAM）,提取了学术新媒体用户偶遇信息采纳行为的动因构成,动因包括:信息质量、信源可信度、感知有用性、感知收益、认知结构、好奇心理和感知成本7个动因。通过问卷获得学术新媒体用户偶遇信息采纳行为的动因数据。利用定性比较分析（QCA）方法中的模糊集定性比较分析（fs QCA）检验偶遇信息采纳行为的组态构型,经过数据校准（完全隶属、交叉点和完全不隶属）得到真值表、必要性条件分析、组态充分性条件和结果稳健性分析,得到影响偶遇信息采纳行为的7条路径,即7种组态结果,并解释了这7条路径。（5）提出了学术新媒体用户信息偶遇前-中-后的感知与采纳策略。刺激物特征显着影响信息偶遇的发生,从信息偶遇前的信息质量（信息内容、信息源）和信息特征（信息表征和信息标题）等角度实现注意触发。信息偶遇中用户的认知心理、情感情绪都存在不断的变化,从认知联结、偶遇信息相关信息、感知控制和信息偶遇能力素养角度,帮助用户实现偶遇信息和先验知识的语义互联,更好地理解和研判偶遇信息的作用和价值;最后给出了促进学术新媒体用户信息偶遇采纳的策略,从平台可用性、偶遇信息资源关联和学术新媒体的网络口碑等角度,提升偶遇信息的采纳度从而实现信息价值。本研究丰富了学术新媒体信息行为的理论体系,信息偶遇是一种被忽略的、被动的、非线性的信息获取或检索行为。在过程感知视域下,将信息偶遇行为过程分为前-中-后3个阶段,并将用户感知融入到这3个阶段,给出信息偶遇行为机理、偶遇前引发信息偶遇的影响因素、偶遇中用户的认知演化和偶遇后的采纳行为,有助于深入了解信息偶遇现象,丰富了信息行为研究。本文最后给出用户信息偶遇行为的感知与采纳策略,为学术新媒体平台和学术知识服务体系的调整提供新的视角,优化学术新媒体的知识服务满意度。
李茵[3]（2021）在《面向医院管理的数据驱动决策研究》文中研究表明信息技术的快速发展与应用以及大数据战略的深入实施,使得大数据成为科技创新引领与决策支撑的重要战略资源,科学研究与实践正在完成“假设驱动”到“数据驱动”的巨大转变,大数据的深度挖掘与利用能够为社会发展、政府治理、国家安全等提供新的动能。围绕国家大数据战略,丰富和拓展大数据应用创新领域,推动管理升级,给学术界、产业界以及政府部门带来许多新的重要课题。其中面向健康服务供给侧的决策支持、决策引导和决策创新中的数据驱动、数据价值转换问题即是管理学、数据科学的核心科学问题之一,更是情报学应对大数据环境开展智慧型情报服务必须解决的关键问题之一。健康医疗大数据时代的到来,促使医院管理和医院管理者的观念都随之变化。数据驱动对医院精细化、智慧化管理决策具有重要意义。本研究从提升医疗管理决策质量的角度出发,构建数据驱动医院管理决策过程模型,分析数据驱动医院管理决策的影响因素,进而提出面向医院管理的数据驱动决策模型,并展开实证研究,为数据驱动决策领域的研究理论基础和实证研究提供参考依据,为促进医院精细化管理提供对策及建议。基于此,通过界定“数据驱动”、“医院管理”、“医院管理评价”与“数据驱动决策”等相关概念,以回顾数据驱动决策、面向医疗健康领域的数据驱动决策、面向医院管理的数据驱动决策以及数据驱动决策的影响因素研究现状为基础,综合运用文献调研法、半结构访谈法、问卷调查法、扎根理论法、结构方程法、统计分析法、机器学习法分析了面向医院管理的数据驱动决策的过程模型和影响因素模型,并构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。围绕面向医院管理的数据驱动决策模型这一核心研究内容,本文第三章在已有BASM模型研究过程的基础上,结合医院管理决策场景的特殊性,探索面向医院管理的数据驱动决策的运行机理,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,以梳理驱动的路径,理清其中的内在逻辑。该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,旨在分别回答面向医院管理的数据驱动决策过程中两个核心问题,一是数据本身如何转化并如何嵌入到医院管理决策过程中,二是医院中能够支持并且推动数据驱动决策的途径是什么。第四章采用扎根理论进行了面向医疗管理领域数据驱动决策的影响因素识别研究,编码面向医院管理者的半结构化访谈资料,经过饱和度测试,最终识别出了四个维度的影响因素。第五章在对影响因素定性研究的基础上利用结构方程模型方法进一步验证影响因素,探讨相关变量的权重和关系。阐述各个因素对医院管理决策的影响关系,验证数据驱动医院管理决策影响因素模型。第六章整合数据驱动医院管理决策过程模型和影响因素模型,构建支持医院管理决策全过程的数据驱动决策模型,探讨过程模型与影响因素模型的内在联系。第七章根据已构建的面向医院管理的数据驱动决策模型,进行基于DRGs分组的医疗服务能力评价和医生绩效评价管理工作的实证研究,修正和完善已构建的模型。具体内容如下:（1）构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型。基于现有的数据驱动决策机制模型,结合医院管理实践,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,处理过程模型包括面向医院管理决策的数据处理过程和数据驱动的医院管理决策处理过程。决策处理过程既是数据处理过程的最后阶段,对数据处理的结果进行展示与应用,又会不断地产生新的数据,前推已有数据的老化和错误,补充和修正数据处理过程。而数据处理过程以决策处理过程中的阶段性需求为导向,能嵌入到决策处理过程的所有阶段,为决策处理的全流程服务。支持过程模型主要涉及两用户一技术。两用户包括数据分析人员和管理者,使能技术是创建和改进能够嵌入到操作系统的分析工具,这三个主体不能割裂独立,而可以互相转化并可能同时存在,共同对数据和决策进行处理,支持处理过程模型运转。（2）系统分析了面向医院管理的数据驱动决策影响因素。对主观及客观上影响管理者数据驱动决策的因素进行整合和相关分析,确定四个核心影响因素范畴分别是医疗数据质量,信息技术,医院组织管理和管理者信息素养,构建了影响因素模型,发现数据驱动医院管理决策能受到管理者信息素养、医院组织管理和信息技术的正向影响,其中管理者信息素养最强,其次是医院组织管理和信息技术;医院组织管理对医疗数据质量、管理者信息素养、决策目标均有影响,对医疗数据质量的影响要强于管理者信息素养;医疗数据质量能够对信息技术产生正向影响;信息技术对决策目标具有正向影响。（3）构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。将过程模型与影响因素模型有机结合在一起,构成了面向医院管理的数据驱动决策模型。打造数据驱动决策模型,将医院数据质量标准化管理贯穿于医院管理全流程、智能化管理提升医务人员的信息技术、高效化管理增效医院组织三个方面分析模型的实现,提出模型优化建议。（4）基于DRGs的肺癌医疗服务绩效分析实证研究。模拟医院管理中运用DRGs分组工具解决绩效问题的真实场景,应用数据驱动医院管理决策模型,优化DRGs分组,优化绩效管理。研究最终确定性别、年龄、入院途径、离院方式、住院次数、医保付费方式、是否手术、合并症严重情况八个因素为影响肺癌医疗服务费用的因素,构建了8个DRGs分组,其中合并症严重程度、是否手术、住院次数是决策树分组的分类结点变量。选用医疗服务能力的指标（DRGs总权重、CMI）根据获取的数据进行比较,完成绩效评价工作,实现基于数据驱动决策的绩效管理。
吴雅威[4]（2021）在《面向智库需求的智慧数据服务模式及服务能力评价研究》文中认为近年来,作为决策咨询机构的智库,一直受到政府机构和决策者的高度重视,一系列相关政策法规的出台与实施,更为智库的建设与发展指明了道路和方向。然而,由于缺少多源数据、智慧化技术手段和专业人才支持在一定程度上制约了智库的快速发展,迫切需要图书情报机构（以下简称图情机构）提供智慧数据服务以满足智库复杂需求。目前,大数据时代持续推动着图情机构服务模式发生重大变化,正在促使其由传统信息服务向智慧数据服务转型。因此,当前智库到底存在哪些智慧数据服务需求,图情机构面向智库需求应该采取何种智慧数据服务模式,以及如何提升智慧数据服务水平和服务能力已经成为目前图情机构亟需研究的重要问题。本文以数据管理理论、用户场景理论和质性研究理论等为基础,探讨了面向智库需求的智慧数据服务要素、服务模式、模式实现及服务能力评价体系问题。首先,分析并构建了智库的智慧数据服务需求及其模型,结合实际案例对面向智库需求的智慧数据服务要素及其特征进行分析,进而提出了面向智库需求的两类智慧数据服务模式,详细阐述了智慧数据服务模式的实现路径,并构建了面向智库需求的智慧数据服务能力评价体系,最终针对智慧数据服务模式与服务能力评价体系给予相应对策及建议。本文的主要研究内容包括以下6个方面:（1）我国智库的智慧数据服务需求分析。主要通过混合式研究方法分析了智库的数据资源管理现状与问题、智慧数据服务需求以及需求驱动因素。明确了智库的两个主要需求:多源数据服务需求（包括多源数据采集与处理等）、创新发展环境服务需求（包括图情机构职能与服务及技术工具与人才等）。智库的数据需求、场景环境和应用过程的变化,对图情机构的智慧数据服务提出了更高期望与要求。本章为后文分析并提出针对性的面向智库需求的智慧数据服务要素、服务模式、模式实现以及服务能力评价体系奠定了需求基础和研究框架。（2）面向智库需求的智慧数据服务要素及其特征。基于智库需求,通过文献调研、案例分析以及借鉴智慧数据服务相关实践经验,分析了面向智库需求的智慧数据服务关键要素及其特征,阐述各要素在智慧数据服务中的定位和作用。明确了以图情机构、智慧数据、智能化技术方法、智慧化平台、服务环境为5大关键要素,以及服务场景化、技术智能化和数据多源化3大特征。引用生态系统及其相关发展理论构建模型来剖析服务主体、客体、环境间的能量流动及关系,最终以南京师范大学图书馆为例,通过分析其面向智库需求的智慧数据服务过程及其服务要素与特征,验证前文所明确的关键要素,为后文研究奠定要素基础。（3）面向智库需求的智慧数据服务模式。基于智库需求,结合模式构建法提出了面向智库需求的两类智慧数据服务模式:其一,个性化推荐模式,主要探讨图情机构通过感知智库需求,融合多源数据、专家智慧、智能技术及用户需求精准识别等资源与服务,通过智慧数据服务平台与新媒体技术,最终实现场景化、精准化与个性化推送;其二,嵌入式服务模式,主要探讨以图情机构为主体,通过分散、兼职和旋转门等途径嵌入智库内部及其活动过程,将智慧数据服务与智库的数据采集、综合处理、成果传播推广等环节相融合,精准定位智库需求,提供多源数据采集、融合处理、人才支持和影响力塑造等针对性服务。（4）面向智库需求的智慧数据服务模式实现。根据智库需求和图情机构智慧数据服务模式的具体内容与流程,面向智库需求的智慧数据服务模式实现主要包括以下6个方面:智库的特征识别与需求确定;基于Data Commons的智慧数据服务平台构建;多源数据融合;智能化技术与工具融合与协同治理;基于专家系统的多源数据分析与应用;基于向量空间模型的场景化服务推荐,以此来实现面向智库需求的智慧数据服务模式,体现了智慧数据服务的新路径与新思想。（5）面向智库需求的智慧数据服务能力评价体系。以智库需求、智慧数据服务过程和智慧数据服务内容为评价依据,初步构建了包括多源数据、智能化技术与工具、智慧数据服务人员三个维度的智慧数据服务能力评价体系。再利用专家调查法、灰色系统理论和层次分析法完成指标优化和赋权,以验证指标的合理性、有效性和可行性,最终确定智慧数据服务能力评价体系。最终以天津社科院图书馆为案例进行实证研究,论证服务能力评价体系中各指标的有效性、科学性和应用性,以此为图情机构提升智慧数据服务能力与质量提供适当参考。（6）面向智库需求的智慧数据服务保障策略。以智慧数据服务要素、服务模式及服务能力评价为依据,考量涵盖智慧数据服务关键要素、优化智慧数据服务流程、改善智慧数据服务能力评价体系等方面制定保障策略。智慧数据服务保障策略具有明显的层次化特征,涵盖政策保障、数据保障、技术保障与人才保障等层次。其中,政策保障涵盖建立健全相关法律法规等;数据保障涵盖完善多源数据建设、融合、安全与开放保障机制等;技术保障涵盖完备智能化数据管理技术、方法与工具集体系构建等;人才保障涵盖智慧数据服务人才队伍建设等。通过构建面向智库需求的智慧数据服务模式,可以优化智库活动流程,提升智库的课题研究能力、决策支持服务质量和可持续发展动力,还可保障面向智库需求的智慧数据服务质量和水平,也为大数据时代下图情机构智慧数据服务研究体系提供理论启发与借鉴,拓展智慧数据服务的理论与应用范畴,推动智慧数据服务可持续性发展。此外,通过建立面向智库需求的智慧数据服务能力评价体系,可以评价图情机构的智慧数据服务能力,帮助其更清楚的认识优势与缺陷,根据评价体系优化服务流程,更好的服务智库。同时,为图情机构系统认知大数据时代下面向智库需求的智慧数据服务实现路径提供参考,继而有效引导图情机构从智库需求感知到服务模式构建再到服务能力评价的流程化视角来看待面向智库需求的智慧数据服务工作。
张昊[5]（2020）在《智慧养老视域下中国养老服务体系的优化路径研究》文中认为人口老龄化与信息化是现代社会发展的两大重要趋势,日益增加的养老服务需求对当下我国养老服务体系发展的不平衡、不充分提出挑战。将以信息化、智能化等为支撑的智慧养老嵌入养老服务体系,既是积极应对人口老龄化的客观需要,也是为迎合信息社会发展潮流和抓住推动社会治理水平的时代机遇。为此,本文聚焦如何在智慧养老视域下,运用智慧养老的理念、技术和智慧,提升我国现有养老服务模式的能力和水平问题,旨在从智慧养老角度为优化我国养老服务体系提供系统性的新思路和新路径。在问题定位上,智慧养老对于居家养老、社区养老、机构养老等传统养老模式具有创新模式意义,但是智慧养老并非脱离传统养老模式而单独存在。本文并未简单地将智慧养老视作一种新的养老服务模式加以界定,而是将其视为一种新的观念能量、技术能量和智慧能量,将之注入传统养老模式之中,藉此借助信息化应对人口老龄化。同时,在智慧养老视域下探讨我国养老服务体系的优化路径,不应仅局限于强调养老服务技术手段的变革,还应强调以人为本、需求导向、合作共赢理念以及敬老尊老的伦理哲学和文化意涵,更应在理念与技术、传统与现代等相融合的基础上系统施策。在这个意义上,智慧养老构成了养老服务体系优化的必要的条件和要素。养老服务体系的优化在理论上存在自上而下和自下而上两条路径。其一,自上而下的顶层设计路径,也即构建出一种科学、理性和有效的养老服务体系,从而指导中观层面形成稳定和可靠的养老服务模式,促进相关养老资源的合理配置和高效化运转。相对而言,西方发达国家更加倾向于这一路径,因为其养老人口规模相对有限、地域空间相对较小,而且人口老龄化进程是建立在坚实的工业化和信息化、稳定的社会保障和殷实的国民收入等基础上,是社会经济发展表现于人口结构上的自然结果,呈现出“有备而老”或“边富边老”的老龄化特征。对此,通过自上而下的顶层设计路径更有利于发挥其优势和效能。其二,自下而上的模式转型路径,也即从中观实践角度,对传统养老服务模式的自发性转型历程进行经验提炼和推广,从而助推养老服务体系的迭代升级,完成养老服务资源的优化配置和高效运行的过程。就我国的经济社会发展水平以及养老服务供需现状而言,一方面,我国老年人口规模庞大,且不同地域、不同省份之间的经济发展水平、财政能力、人口特质、养老传统都具有高度的异质性;另一方面,我国养老服务面临着诸如“计划生育”政策、户籍制度、城乡二元差异等衍生的政策性不利后果、资源配置不均衡、养老成本攀升等挑战,以及“未备而老”和“未富先老”的等结构性困局,缺乏西方国家应对和解决人口老龄化所具备的物质、体制、人才和技术等基础条件。因而,我国养老服务体系优化更加适合通过中观层面的养老服务模式的整合升级,以自下而上的渐进性方式为主,推动养老服务体系的的优化。从现有的研究成果来看,有关我国既有居家养老、社区养老、机构养老等单要素的研究成果数量较多,研究深入度也较高。但是,从整体思路出发,聚焦我国养老服务体系及其优化路径的研究文献相对较少。同时,从研究角度看,对于养老服务过程中智慧养老问题的探讨,多是从技术角度对其实践应用情况的碎片化梳理,较少从内在逻辑、观念、技术、管理等综合角度进行系统性解读,对其理论基础、优化路径反思的研究少之又少。由此,本研究在梳理相关成果、总结已有研究观点的基础上,按照以下步骤对我国养老服务体系的优化路径展开研究:首先,在理论依据和分析框架部分,出于对我国现有养老服务模式在供给环节存在的问题和不足、供给主体与需求主体之间的关系类型、养老服务体系优化升级中的风险把控以及养老服务体系的理想愿景等问题的思考,综合利用供给理论、客户关系管理理论、渐进理论和合作治理理论的知识和方法,得出本文的分析框架,在充分回应上述问题的基础上形成统合性的研究架构。其次,基于本文研究框架,对利用智慧养老助推养老服务体系优化的现实基础和理论逻辑进行了系统梳理。一方面,从我国养老服务体系发展的实践变迁,居家养老、社区养老以及机构养老的运行现状及其不足出发,系统地认识和提出我国养老服务体系亟需升级的现实需求,从而厘清了通过智慧养老助推我国养老服务体系优化的现实基础,亦即本文研究的现实关怀和出发点。另一方面,针对我国养老服务体系优化的现实基础,有针对性地讨论了智慧养老助推我国养老服务体系优化的逻辑理路。从助推养老服务体系优化的角度看,智慧养老的功能可以概括为价值嵌入、技术赋能、交互增慧三个层面,在具体作用的发挥上包含“虚拟化”、“智能化”、“一体化”等三重逻辑。再次,在理论逻辑上辨明理想图景的基础上,本文从实践探索角度对智慧养老助推我国养老服务体系优化的已有进展进行了总结,亦同时对本文理论分析框架进行了检验、呈现和细化。基于以智慧养老助推养老服务体系优化的逻辑理路,本文选取我国东部、中部、西部地区具有代表性的三个典型案例,分别对应我国处在实践前沿的三个养老服务体系的“智慧化”模式。通过展示不同的“智慧化”模式的运作过程与特色,对如何通过智慧养老助推养老服务体系优化的理想愿景落地等,进行了实践梳理和系统呈现。此外,他山之石,可以攻玉。在厘清我国智慧养老助推养老服务体系优化的现实需求、逻辑理路以及实践样态的基础上,本文进一步梳理了国外智慧养老及其嵌入养老服务体系的实践做法,对国外智慧养老的“线上社区”“智能居家”以及“合作型科技助老”等三个主要实践模式进行了系统总结,从其制度基础、运作机制等方面出发,提炼了对我国有益的经验启示。总体而言,通过对需求与愿景、理论与实践、国内与国外等多个维度的综合探讨,可以发现智慧养老已成为我国养老服务体系优化的一个系统性创新路径。通过价值嵌入、技术赋能和人人交互,智慧养老可以在虚拟化、智能化、一体化等方面助推我国养老服务体系的提质增效。不过,智慧养老在优化养老服务体系进行功能设计时,需要注意克服客观的温度落差、难以逾越的数字鸿沟、尚难突破的协同壁垒等潜在的障碍,走出常见的误区,并在其配套性制度和保障性机制的建立完善方面进行新的反思和探索。从长期发展看,在人工智能、大数据、区块链、云计算等新一代信息技术席卷的浪潮下,人们的生产方式,生活方式,思维方式都将发生翻天覆地的变化,未来已来。在此形势下,正确的改革姿态应当是迎难而上,破解智慧养老的现实梗阻,推进我国养老服务体系不断迭代升级。
尹慧子[6]（2020）在《智慧医疗情境下信息交互及效果评价研究》文中提出医疗卫生行业先后经历了数字化医疗、局域网医疗、互联网医疗三个阶段,伴随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展,新兴应用和服务模式逐步渗透到医疗卫生领域的各个方面,至此,医疗行业的信息化发展进程步入了第四个阶段-智慧医疗阶段。近年来,中央及地方政府围绕智慧医疗密集出台了一系列深化改革政策,建立多元化技术基础及环境保障,深层次地挖掘医疗信息衍生价值,旨在为患者提供优质的医疗服务。2020年新冠肺炎疫情的爆发助推智慧医疗站上了医疗卫生行业的新风口,新冠肺炎疫情防控期间,各地医疗机构迅速推进线上问诊、随访评估、AI诊断等智慧化便民举措,随着广大患者、医生用户对智慧医疗应用体验认同度的提升,深入了解智慧医疗情境下信息交互的内在机理,确保信息交互的持续顺畅和良性健康发展,进而缓解医疗需求与医疗资源供给不平衡的问题,成为医疗卫生部门和机构面临的重要问题。本文在系统梳理国内外智慧医疗情境下信息交互相关研究的基础上,针对智慧医疗情境及信息交互机理进行了深入研究,探索了智慧医疗情境下信息交互影响因素及其效果评价的方法,并提出了优化策略和建议。本研究的主要内容如下:第一,明晰智慧医疗情境下信息交互的基本内容。首先,基于对智慧医疗情境的内涵及特征分析,整合智慧医院情境、区域卫生情境和家庭医生情境构建了智慧医疗综合情境。其次,基于对智慧医疗情境下信息交互的概念及特征分析,从主体、客体、环境和技术四个方面阐述了智慧医疗情境下信息交互的组成要素,并对各组成要素之间的关联进行分析。再次,以智慧医疗情境下信息交互各要素的互动关联为依据,将智慧医疗情境下的信息交互模式划分为人-机交互模式、机-机交互模式和人-人交互模式。最后构建了智慧医疗情境下的信息交互模型。第二,探究智慧医疗情境下信息交互的形成机理。首先,基于马斯洛需求理论将智慧医疗情境下信息交互的需求层次划分为生理与安全需求、归属与社交需求、尊重与自我实现;其次,基于自我决定理论将用户信息交互的动机提炼为健康期望、心理表达、科研创新和经济利益;再次,从信息发布、信息传输、信息接收和信息反馈四个阶段分析了智慧医疗情境下信息交互的过程;最后,基于社会网络理论构建了智慧医疗情境下的信息交互网络拓扑。第三,分析智慧医疗情境下信息交互的影响因素。借鉴整合技术接受与利用理论,结合智慧医疗的特点构建了智慧医疗情境下信息交互的影响因素模型。通过调查研究问卷获取研究数据,并利用结构方程模型验证提出的研究假设,数据分析结果显示:绩效期望、努力期望、社会影响、感知风险、信息质量和服务质量对信息交互意愿有正向影响作用,感知风险有负向影响作用;信息质量和信息交互意愿对信息交互行为有正向影响作用;受教育程度和互联网经历对部分信息交互影响因素具有调节效应。第四,构建智慧医疗情境下信息交互效果评价研究。首先,明确了智慧医疗情境下信息交互效果评价的目标和原则;其次,利用专家访谈法,结合智慧医疗情境下用户信息交互的影响因素分析,归纳和总结了用户信息交互的效果评价指标,并构建层次结构模型;最后,利用调查问卷收集研究数据,通过模糊层次分析方法进行了实证分析。第五,提出智慧医疗情境下信息交互效果的优化策略。明确了智慧医疗情境下信息交互效果优化的目标和原则,提出了智慧医疗情境下信息交互效果优化的机制和框架。基于用户视角提出了针对需求满足用户期望和提升用户信息素养的策略;基于社会网络视角提出了建立智慧医疗运行长效机制和完善信息交互网络环境的策略;基于系统服务视角提出了优化系统功能设计和创新服务模式的策略。本文聚焦于智慧医疗情境下信息交互的理论和实践研究,为智慧医疗用户提供了应用决策指导,促进了智慧医疗情境下信息行为的维度化管理。在今后的研究中,将深度融合信息化手段和物联网技术,继续为智慧医疗用户提供优质的信息交互服务,推进智慧医疗运营管理不断完善。
尚丽维[7]（2020）在《在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力研究》文中研究指明在线医疗社区作为践行新医改背景下“健康中国”建设的重要支撑,是现代医疗领域中知识交流与分享的新平台,社区成员的信息交互过程能够促进医疗知识高效扩散,关键节点成为在线医疗社区信息交互关系网络中的重要力量。在线医疗社区能够助力医生患者信息交互实现信息互联互通,它的健康发展需要关键节点影响力的正向推动。在线医疗社区是现阶段医疗服务系统变革过程中的新兴事物,对提升人民健康水平、促进医疗服务发展和全面贯彻落实总体国家安全观具有重要意义,如何准确把握在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力提升的重要性,全面总结出在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力机理认识、关键节点识别方法、关键节点动态演化规律以及关键节点影响力评价工作中存在的提升困境,从而提出在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力提升策略的建议,需要政府和平台管理者注意到新兴事物中蕴含的一系列新现象以及底层逻辑,这些从关键节点影响力视角探究发现的在线医疗社区信息交互关系网络中的新现象和新规律能够更好地指导未来在线医疗社区的实践提升工作。本文以在线医疗社区信息交互关系网络关键节点为研究对象,在系统梳理国内外在线医疗社区信息交互关系网络关键节点相关研究的基础上,运用文献分析、实证分析、比较分析和社会网络分析等研究方法,结合信息负载理论和约束理论,对在线医疗社区信息交互关系网络关键节点进行了深入研究,提出关键节点影响力的机理框架和解释模型,挖掘在线医疗社区信息交互关系网络关键节点及演化规律,探索以在线医疗社区信息交互关系动态网络为基础的关键节点影响力的评价方法,并提出关键节点影响力提升策略的相关建议。本文的研究工作主要有:第一,对在线医疗社区信息交互行为进行分析。首先,本章对在线医疗社区成员信息交互行为的内涵进行了系统的梳理,提出本文所认为在线医疗社区成员信息交互行为的定义;其次,分析了在线医疗社区成员信息交互行为的角色,对各类角色的属性、作用和价值进行讨论;接着,思考了在线医疗社区成员信息交互行为的过程,并按照具体类型进行区分和整合;最后,总结出在线医疗社区成员信息交互行为的特征,分别论述各自特征的含义与内容。第二,探究在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力的形成机理。首先对在线医疗社区、信息交互、信息交互关系网络、关键节点和约束理论的理论基础进行了阐述,综合提出在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力机理框架;其次,借鉴约束理论,构建了在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力模型,阐述了信息交互能力、信息交互关系强度以及信息负载能力与关键节点影响力之间的内在关系;最后,在该理论框架和模型的指导下,通过Python语言编程获取百度贴吧HPV主题的用户数据,利用社会网络分析工具Gephi,构建百度贴吧HPV主题的信息交互关系网络,并对在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力模型进行检验。第三,挖掘百度贴吧HPV主题的信息交互关系网络关键节点及演化规律。首先,界定了在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力的基础概念、明确了关键节点及演化规律的研究方法和技术路线;其次,通过反复开展探索性实验,利用社会网络分析方法,以百度贴吧用户关注关系作为构建信息交互关系网络的基础,对节点中心性进行分析,对关键节点的现实身份进行细分;对信息交互关系网络主导结构分析,对关键节点特征值的分布规律作进一步判断;对关键节点进行分析,从关键节点类型构成将关键节点划分为信息交互达人型、信息交互主动型、信息交互被动型和信息交互懒惰型四种类型,并通过对用户发帖和回帖内容、以及访问用户主页判断关键节点的现实身份。最后,对实验结果进行讨论,发现未曾受重视却具有现实启发意义的现象,需要政府和平台管理者注意到这类新现象。第四,基于信息交互关系动态网络的在线医疗社区关键节点影响力评价研究。首先,对相关概念及理论进行阐述,其次,构建在线医疗社区关键节点影响力评价模型。根据信息交互过程确定两类在线医疗关键节点影响力评价指标,并对具体评价指标释义;利用一种改进的熵权法来确定具有传递性质的指标权重,具有权重分配合理、符合网络动态规律等特点;根据社会网络分析方法计算在线医疗社区关键节点的每个具体指标的观测值实现对评价过程的优化。最后,选取HPV吧开展实证研究,反复爬取社区成员的用户数据,从不同实验权重结果对比分析、不同组别评价结果对比分析、不同时间评价结果对比分析三种不同维度对在线医疗社区关键节点影响力进行动态评价。第五,在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力提升策略。论述在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力提升的重要性,针对我国在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力机理认识、关键节点识别方法、关键节点动态演化规律以及关键节点影响力评价工作中存在的提升困境,利用前文章节得到的机理模型、动态识别思路、演化规律发现、长期评价方案,提出在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力提升策略的相关建议。既有助于促进在线医疗社区信息交互关系网络的知识分享效率,又有助于减少在线医疗社区中一系列的不安全因素,使在线医疗社区赖以生存和发展的健康信息资源的可信性和科学性得到保障,引领在线医疗社区获得长期的、稳定的运营与发展。本文从理论层面丰富了在线医疗社区信息交互关系网络关键节点的理论体系,深化了社会网络理论的应用领域和范围,为在线医疗社区信息交互关系网络关键节点研究提供科学方法和理论依据,并为在线医疗社区信息交互行为研究提供了新的理论视角。在实践层面,本文为增强在线医疗社区关键节点影响力提供参考依据和建议,为在线医疗环境下关键节点影响力的提升提供方法支持,为在线医疗社区健康发展提供实践启示。在以后的研究中,将继续应用网络爬虫技术获取不同类型的在线医疗社区用户数据,采用社会网络分析方法对不同类型的在线医疗社区关键节点影响力进行分析和刻画,为具有多源异构的特征的不同类型的在线医疗社区的信息交互服务提供更有针对性的指导建议。
王鹏民[8]（2020）在《多主体交互视角下移动医疗用户行为演进研究》文中研究说明随着国家政策的明朗、公众需求的转变、新型技术的应用与配套产业的成熟,移动医疗健康服务产业迎来空前发展,已经成为我国医疗健康服务体系的重要组成部分与重点发展领域。然而,移动医疗在快速成长中始终面临着病患用户就医信任缺失、服务接受使用程度较低以及自主参与医疗协作与健康管理意识不足等问题。因此,本文基于多主体交互视角对移动医疗用户信任转移、接受使用与自主参与的行为演进展开研究,构建移动医疗用户就医信任,提升用户技术使用体验与服务接受采纳程度,增强围绕移动医疗用户自主参与的多主体交互积极性与持续性,从而在多主体交互的推动下实现移动医疗用户的行为演进。移动医疗用户信任转移阶段,基于病患用户对交互主体与交互环境的信任构建移动医疗用户信任转移模型,探究移动医疗用户认知信任与情感信任的转移机理及对用户使用意愿的影响。通过实证研究发现,病患用户对医生专家与用户评价的信任显着正向影响其认知信任与情感信任,而制度保障环境信任显着正向影响认知信任,对情感信任影响并不显着,且移动医疗用户认知信任与情感信任均显着正向影响用户使用意愿。移动医疗用户被动接受使用阶段,基于病患用户信息技术使用者与医疗服务消费者的双重身份,分别构建用户-平台技术使用与用户-医生服务接受采纳的演化博弈模型。通过均衡分析与博弈仿真研究发现,移动医疗用户、平台、医生三方主体交互收益的提升及受其影响的附加收益或损失的增加,用户使用成本、平台投入支出及受其影响的用户就医风险与医生服务成本的适中,能够促使演化博弈模型趋向于用户深度化使用且平台双向投入资源与用户接受采纳且医生签约服务的均衡稳定状态。移动医疗用户自主持续参与阶段,基于移动医疗平台、医生与病患用户角色定位、交互诉求与行为模式等的转变构建三方演化博弈模型,通过均衡分析与博弈仿真研究发现,移动医疗平台创新运营、医生持续服务、病患用户自主参与等多主体积极交互的均衡稳定状态不仅受三方主体初始策略选择与交互成本支出是否合理的影响,而且受收益增值系数、三方协同外部性收益与惩罚性损失的正向影响,并且可能与双方协同的外部性收益呈倒U型影响关系。依据多主体交互视角下移动医疗用户信任转移、接受使用与自主参与行为的研究结果,对各个阶段中移动医疗多主体的行为策略提出建议,推动移动医疗用户在协同合作、和谐共生的多主体交互体系中实现行为演进。同时,基于移动医疗用户行为演进过程的分析,明晰移动医疗行业不同阶段的功能定位、盈利方式与商业模式,并从微观主体层面与宏观产业层面为移动医疗行业的持续稳健发展提出建议,实现并提升移动医疗健康服务的商业价值与社会价值。
胡敏[9]（2020）在《在线健康社区信息服务质量评价研究》文中研究表明互联网的出现为众多行业发展线上平台、扩展生存空间提供了良好契机,互联网平台的发展打破时间和空间的限制,使得用户可以随时随地进行购物消费、沟通交流、甚至是解决自身健康问题。2018年4月国务院办公厅印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》,意见中提出,为方便群众看病就医、提升医疗服务质量效率,需要尽快促进互联网与医疗健康深度融合发展。在此背景下,“互联网+医疗健康”服务新模式、新业态蓬勃发展,在线健康社区也应运而生,为人民健康问题的解决和深层次健康需求的满足奠定了良好基础。但与在线健康社区发展相伴而来的信息服务问题也接踵而至,例如用户疾病隐私泄露、医生诊断失误、整体服务质量有待提升等。基于以上现状,本研究力求建立一套兼具科学性、适用性和实用性的在线健康社区信息服务质量评价体系和评价模型,为在线健康社区提高信息服务质量提供有效的对策。首先,本文对在线健康社区的国内外研究现状进行了梳理,并阐述了在线健康社区信息服务相关的概念及其理论知识;其次,通过研究信息服务质量相关理论及国内外学者的研究成果,并经过问卷预调研进行指标筛选,以此确立了在线健康社区信息服务质量评价体系和评价假设模型;然后,通过问卷调查收集数据,运用主成分分析法进行数据分析后对评价假设模型进行了修正;最后,以丁香医生为对象,运用模糊综合评价法进行实证分析,对指标体系和模型的适用性进行验证,并根据实证分析结果提出相应对策。本文在理论上综合运用文献分析、问卷调查、因子分析、模糊综合评价等方法构建在线健康社区信息服务质量评价体系。在实践上,选取丁香医生为实证对象进行信息服务质量评价,并分析信息服务整体水平,针对信息服务弱项提出信息服务质量提升建议。本研究构建的评价体系和评价模型具备一定的合理性与实用性,能够应用于在线健康社区信息服务质量的评价中,有助于为在线健康社区及时找出信息服务的不足之处和有效的改进方法提供参考。
胡漠[10]（2020）在《智慧政府信息协同的满意度感知与网络结构模型构建》文中认为随着经济的不断发展,在过去的近20年间全球人口出现向大城市迁徙的现象。随之而来的是大城市里出现人口膨胀、交通拥堵、房价高、看病难等“大城市病”症状。引起“大城市病”的病因众多,其根源在于传统的社会管理与服务方式落后,无法便捷、高效地满足企业发展与民众生活过程中产生的对政府服务的需求。因此,亟待探索与社会、经济发展水平相适应的新的社会管理与服务方式。随着信息技术的不断发展,智慧政府建设为社会管理与服务方式的转变提供了全新的视角。智慧政府被称之为电子政务的下一次更迭,日新月异的信息技术研发成果为智慧政府建设提供了技术保障,使实现智能化的社会管理与服务方式成为可能。当前,虽然我国的智慧政府建设仍处于初级阶段,但放眼全球,迪拜、澳大利亚、新加坡等国家与地区的智慧政府建设均已取得了良好的成效。从全球视角来看,不同国家与地区在智慧政府建设中显差异化发展的同时,也在一些领域形成聚焦,如政府信息协同。政府信息协同是指两个或两个以上的政府部门间为满足自身需求而发起的信息交流,并通过信息交流共同完成同一政务事项的信息活动。据全国信标委SOA的调研报告:政府、企业与用户均认为“跨部门业务协同”、“政府的统一规划和指导”、“信息资源共享与整合”是推动我国智慧政府建设与发展的主要推动力。而在现实中,不同政府部门间的信息共享不足、信息协同水平较低等问题并不鲜见,信息协同已然成为制约我国现阶段智慧政府建设与发展的瓶颈问题。鉴于此,本文基于民主治理理论、协同理论、信息熵理论、群体智慧理论、信息生态理论,运用理论研究与实证研究相结合、定性研究与定量研究相结合的方法,围绕智慧政府信息协同网络结构这一研究主题展开深入研究。通过对智慧政府、服务型政府建设、信息协同、满意度感知等研究领域已有研究成果的追本溯源,获悉了智慧政府信息协同相关研究领域的研究热点与研究趋势,并在此基础上界定了智慧政府信息协同网络结构模型构建为本研究的核心内容。具体内容阐述如下:第3章智慧政府信息协同网络结构识别本章对智慧政府信息协同网络结构识别进行了研究。首先,采用网络爬虫方法在政府官网中抓取公开的政府文件作为数据源,并采用命名实体识别的方法识别出数据源中的节点（政府名称）数据与节点关系（不同政府部门间的信息协同关系）数据。其次,基于节点数据与节点关系数据,运用可视化分析软件识别出现阶段我国智慧政府信息协同网络结构。最后,运用社会网络分析与信息熵相结合的方法,分析出对我国智慧政府信息协同网络结构具有较强影响力的节点、节点关系、节点信息协同关联强度。第4章群体智慧视域下智慧政府信息协同网络结构满意度感知本章以本文第3章识别出的现阶段我国智慧政府信息协同网络为感知对象,对群体智慧视域下智慧政府信息协同网络结构满意度感知进行了研究。首先,基于群体智慧理论界定了符合智慧群体标准的智慧个体,通过深度访谈法以智慧个体为访谈对象获取本章研究的数据源;其次,采用扎根理论的方法对数据源进行逐级编码;最后,在理论饱和度检验通过后,得到满意度感知视域下智慧政府信息协同网络结构满意度感知因子。第5章融合满意度感知的智慧政府信息协同网络结构模型构建本章融合本文第4章析出的群体智慧视域下智慧政府信息协同网络结构满意度感知因子,构建了融合满意度感知的智慧政府信息协同网络结构模型。首先,析出了智慧政府信息协同网络结构模型的构成要素,分别为信息人要素、情境要素和信息要素;其次,析出了智慧政府信息协同网络结构模型的特征,分别为提供让群众满意的智慧政府服务、“互联网+政务服务”、关联数据;最后,基于本文第3章识别出的现阶段我国智慧政府信息协同网络结构、本文第4章析出的群体智慧视域下智慧政府信息协同网络结构模型满意度感知因子、本章析出的智慧政府信息协同网络结构模型的构成要素与特征,构建了智慧政府信息协同网络结构模型。第6章信息生态视域下智慧政府信息协同网络结构模型驱动机制本章为提升本文第5章构建的智慧政府信息协同网络结构模型的信息协同效应,结合信息生态理论,采用问卷调查与结构方程模型相结合的研究方法,对智慧政府信息协同的协同效应作用机理进行了实证研究,获取了智慧政府信息协同网络的协同效应作用机理。并根据信息生态视域下的智慧政府信息协同网络的协同效应作用机理析出了信息生态视域下智慧政府信息协同网络结构模型的驱动机制。第7章对接驱动机制的智慧政府信息协同网络结构模型驱动策略本章根据本文第6章析出的信息生态视域下智慧政府信息协同网络结构模型的驱动机制,从面向利益相关者、面向技术、面向智慧政府信息协同环境3个视角着手,有针对性的提出了智慧政府信息协同网络结构模型的驱动机制。本文在理论研究层面,推动了智慧政府信息协同网络结构向生态化方向发展,对智慧政府信息协同网络结构识别提供了科学方法与理论支撑,为优化智慧政府信息协同网络结构提供了新的思路与方法,并且为构建智慧政府信息协同网络结构模型提供理论框架与概念模型。本文在实践研究层面,提供了完善智慧政府信息协同网络结构模型的新方法,为在智慧政府信息协同网络建设中践行“建设人民满意的服务型政府”指导思想提供案例,并且为相关智慧政府建设部门精准施策推进智慧政府信息协同网络建设提供依据。未来研究中,将结合情报学、心理学、公共管理学、计算机科学等领域的研究理论与研究方法,拓展智慧政府信息协同网络在城乡差异、不同省市间信息协同等方面的研究,以期提升我国智慧政府信息协同网络结构的协同效应,进而提升民众对智慧政府提供的政务信息服务的满意度感知。
二、现代医学信息服务的新思路（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、现代医学信息服务的新思路（论文提纲范文）
（2）过程感知视域下学术新媒体用户信息偶遇行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究创新点 |
| 1.5 技术路线图 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 学术新媒体用户信息行为研究现状 |
| 2.1.2 信息偶遇行为研究现状 |
| 2.1.3 研究述评 |
| 2.2 概念界定 |
| 2.2.1 学术新媒体 |
| 2.2.2 信息偶遇 |
| 2.2.3 过程感知 |
| 2.2.4 学术新媒体用户信息偶遇行为内涵 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 意义建构理论 |
| 2.3.2 图式理论 |
| 2.3.3 信息采纳理论 |
| 2.3.4 三元交互决定论 |
| 2.3.5 技术接受模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 学术新媒体用户信息偶遇行为机理分析 |
| 3.1 学术新媒体用户信息偶遇行为的要素分析 |
| 3.1.1 学术新媒体用户 |
| 3.1.2 信息偶遇环境 |
| 3.1.3 学术信息 |
| 3.2 学术新媒体用户信息偶遇行为过程 |
| 3.2.1 信息偶遇前 |
| 3.2.2 信息偶遇中 |
| 3.2.3 信息偶遇后 |
| 3.3 学术新媒体用户信息偶遇行为机理模型与关系 |
| 3.3.1 学术新媒体用户信息偶遇过程感知模型 |
| 3.3.2 学术新媒体用户信息偶遇行为机理模型 |
| 3.3.3 信息偶遇行为过程与机理关系 |
| 3.3.4 信息偶遇行为机理之间的演进关系 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 学术新媒体用户信息偶遇行为影响因素分析 |
| 4.1 学术新媒体用户信息偶遇行为影响因素理论假设模型 |
| 4.1.1 学术新媒体信息维度 |
| 4.1.2 学术新媒体环境维度 |
| 4.1.3 学术新媒体用户维度 |
| 4.2 问卷设计与数据收集 |
| 4.2.1 问卷设计 |
| 4.2.2 数据收集 |
| 4.3 数据分析与模型验证 |
| 4.3.1 描述性统计分析 |
| 4.3.2 信度与效度检验 |
| 4.3.3 模型分析与检验 |
| 4.4 信息偶遇行为影响因素模型阐释 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 学术新媒体用户信息偶遇的认知演变分析 |
| 5.1 学术新媒体用户信息偶遇的认知演变问题提出 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 扎根理论 |
| 5.2.2 访谈对象筛选 |
| 5.2.3 访谈过程设计 |
| 5.2.4 访谈资料收集与整理 |
| 5.3 访谈资料编码过程 |
| 5.3.1 开放式编码 |
| 5.3.2 主轴编码 |
| 5.3.3 选择性编码 |
| 5.3.4 理论饱和度检验 |
| 5.4 学术新媒体用户信息偶遇的认知演变模型构建 |
| 5.4.1 模型构建 |
| 5.4.2 分析与讨论 |
| 5.4.3 认知演变意义阐释 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 学术新媒体用户偶遇信息采纳行为分析 |
| 6.1 学术新媒体用户偶遇信息采纳行为的动因 |
| 6.1.1 偶遇后信息采纳行为的动因依据 |
| 6.1.2 偶遇信息采纳行为动因构成 |
| 6.2 研究设计 |
| 6.2.1 定性比较分析 |
| 6.2.2 数据采集 |
| 6.2.3 数据校准 |
| 6.3 分析与讨论 |
| 6.3.1 偶遇信息采纳必要性条件分析 |
| 6.3.2 偶遇信息采纳的组态充分性条件分析 |
| 6.3.3 稳健性检验 |
| 6.4 学术新媒体偶遇信息采纳行为的路径分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 学术新媒体用户信息偶遇感知与采纳行为促进策略 |
| 7.1 学术新媒体用户信息偶遇的注意触发策略 |
| 7.1.1 利用多元化信息表征刺激用户注意的指向性和集中性 |
| 7.1.2 设计趣味性的信息标题吸引用户眼球 |
| 7.1.3 改善信息内容质量提高偶遇信息效用 |
| 7.1.4 监控信息源提高偶遇信息可信度 |
| 7.2 学术新媒体用户信息偶遇行为的认知联结激活策略 |
| 7.2.1 利用资源故事化形式促进用户认知联结 |
| 7.2.2 推送偶遇信息相关的学者、文献和主题提高感知有用性 |
| 7.2.3 增强用户对偶遇信息的感知控制 |
| 7.2.4 加强培养用户的信息偶遇能力素养 |
| 7.3 学术新媒体用户偶遇信息采纳度提升策略 |
| 7.3.1 改善平台可用性提高偶遇信息采纳度 |
| 7.3.2 形成偶遇信息的资源关联提高采纳度 |
| 7.3.3 建立学术新媒体网络口碑提高信息采纳度 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 学术新媒体用户信息偶遇行为影响因素调查问卷 |
| 附录2 学术新媒体用户信息偶遇的认知演变访谈 |
| 附录3 学术新媒体用户偶遇信息采纳行为的动因调查问卷 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
（3）面向医院管理的数据驱动决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数据驱动决策的研究现状 |
| 1.3.2 数据驱动医疗健康领域决策的研究现状 |
| 1.3.3 数据驱动医院管理决策的研究现状 |
| 1.3.4 数据驱动决策的影响因素研究现状 |
| 1.3.5 研究现状述评 |
| 1.4 研究框架与研究内容 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.4.3 拟解决的关键问题 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 相关基础理论和方法 |
| 2.1 医院管理相关概念 |
| 2.1.1 医院管理 |
| 2.1.2 医院管理评价 |
| 2.1.3 医院管理者 |
| 2.2 决策支持相关理论 |
| 2.2.1 西蒙决策理论 |
| 2.2.2 数据驱动决策相关理论 |
| 2.3 信息链理论 |
| 2.3.1 信息链与信息技术 |
| 2.3.2 “信息”上溯到“数据”带来的变化 |
| 2.3.3 信息链视域下的数据驱动医院管理决策 |
| 2.4 BASM模型 |
| 2.4.1 BASM模型的产生 |
| 2.4.2 BASM模型的研究现状 |
| 2.4.3 基于BASM模型的数据驱动医院管理决策研究 |
| 2.5 相关研究方法 |
| 2.5.1 扎根理论 |
| 2.5.2 结构方程模型 |
| 2.5.3 决策树算法--CHAID |
| 2.6 相关应用场景 |
| 2.6.1 医疗服务绩效 |
| 2.6.2 DRG在医疗服务绩效管理中的应用 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 面向医院管理的数据驱动决策过程模型构建 |
| 3.1 面向医院管理决策的数据驱动过程模型 |
| 3.1.1 数据驱动决策模式运行机制 |
| 3.1.2 BASM的过程模型 |
| 3.1.3 基于BASM过程模型的数据驱动医院管理决策过程模型构建 |
| 3.2 面向医院管理的数据驱动决策过程模型要素分析 |
| 3.2.1 驱动要素 |
| 3.2.2 需求要素 |
| 3.2.3 支持要素 |
| 3.2.4 要素间关系 |
| 3.3 数据驱动的医院管理决策中数据处理过程 |
| 3.3.1 医疗数据存在的问题 |
| 3.3.2 面向医院管理决策的数据处理原则 |
| 3.3.3 面向医院管理决策的数据处理过程 |
| 3.4 面向医院管理的数据驱动决策过程模型运行机制 |
| 3.4.1 面向医院管理决策的信息链转化过程 |
| 3.4.2 数据驱动的医院管理决策制定过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于扎根理论的数据驱动医院管理决策的影响因素分析 |
| 4.1 研究问题与研究程序 |
| 4.1.1 研究问题 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.1.3 研究程序 |
| 4.2 研究设计 |
| 4.2.1 研究对象选取 |
| 4.2.2 资料收集 |
| 4.2.3 信效度检验 |
| 4.3 编码分析 |
| 4.3.1 开放式编码 |
| 4.3.2 主轴编码 |
| 4.3.3 选择性编码 |
| 4.3.4 理论饱和度检验 |
| 4.4 数据驱动医院管理决策影响因素理论模型与阐释 |
| 4.4.1 影响因素理论模型构建 |
| 4.4.2 影响因素分析 |
| 4.4.3 影响因素关系分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 数据驱动医院管理决策的影响因素模型构建 |
| 5.1 数据驱动医院管理决策影响因素变量选择与界定 |
| 5.1.1 医疗数据质量维度 |
| 5.1.2 信息技术维度 |
| 5.1.3 医院组织管理维度 |
| 5.1.4 管理者信息素养维度 |
| 5.1.5 数据驱动医院管理决策维度 |
| 5.2 相关研究假设 |
| 5.2.1 医疗数据质量 |
| 5.2.2 信息技术 |
| 5.2.3 医院组织管理 |
| 5.2.4 管理者信息素养 |
| 5.3 调查问卷的编制与问卷修正 |
| 5.4 数据获取与统计分析 |
| 5.4.1 研究对象 |
| 5.4.2 样本量的选择 |
| 5.4.3 信度分析 |
| 5.4.4 样本分布 |
| 5.4.5 样本数据相关性 |
| 5.5 效度分析 |
| 5.5.1 探索性因子分析 |
| 5.5.2 验证性因子分析 |
| 5.6 基于结构方程的影响因素模型构建与检验修正 |
| 5.6.1 影响因素模型构建 |
| 5.6.2 模型基本适配评估 |
| 5.6.3 假设检验的结果 |
| 5.7 结构方程模型检验结果分析 |
| 5.7.1 影响因素强度分析 |
| 5.7.2 医疗数据质量对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.3 信息技术对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.4 医院组织管理对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.5 医院组织管理对管理者信息素养影响的验证结果分析 |
| 5.7.6 医院组织管理对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.7 管理者信息素养对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.8 管理者信息素养对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.9 管理者信息素养对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 面向医院管理的数据驱动决策模型研究 |
| 6.1 数据驱动医院管理决策模型构建 |
| 6.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动机制 |
| 6.2.1 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动目标 |
| 6.2.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动特征 |
| 6.2.3 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动过程 |
| 6.3 数据驱动医院管理决策模型影响因素的作用机制 |
| 6.3.1 医疗数据质量在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.2 信息技术在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.3 医院组织管理在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.4 管理人员素养在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.4 数据驱动医院管理决策模型对医院管理的提升策略 |
| 6.4.1 提升医疗数据质量 |
| 6.4.2 发挥信息技术使能作用 |
| 6.4.3 发挥医院组织管理支持作用 |
| 6.4.4 提高管理人员信息素养 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 面向医院管理的数据驱动决策的实证研究 |
| 7.1 资料来源与研究对象 |
| 7.2 原发性肺癌患者的DRGS分组 |
| 7.2.1 数据基础 |
| 7.2.2 数据纳入 |
| 7.2.3 术语映射 |
| 7.2.4 DRGs分组结果对比 |
| 7.3 基于DRGS细分组的医疗服务绩效评估 |
| 7.3.1 基于决策树的原发性肺癌患者DRGs细分组模型 |
| 7.3.2 基于DRGs细分组的医疗服务绩效评估指标 |
| 7.3.3 医生医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.3.4 科室医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.4 讨论 |
| 7.4.1 数据驱动医院管理决策过程 |
| 7.4.2 数据驱动医院管理决策影响因素 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与创新 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限 |
| 参考文献 |
| 附录1 病案组DRGS分组情况 |
| 附录2 医生组DRGS分组情况 |
| 附录3 访谈提纲 |
| 附录4 调查问卷 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 后记与致谢 |
（4）面向智库需求的智慧数据服务模式及服务能力评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与目的意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 图情机构智慧化资源管理与服务转型 |
| 1.2.2 图情机构智慧数据服务模式与服务体系 |
| 1.2.3 智慧数据服务能力及其评价 |
| 1.2.4 评述与分析 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 智库 |
| 2.1.2 智慧服务 |
| 2.1.3 智慧数据服务 |
| 2.1.4 面向智库需求的智慧数据服务 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 数据管理理论 |
| 2.2.2 扎根理论 |
| 2.2.3 用户场景理论 |
| 2.2.4 灰色系统理论 |
| 第3章 我国智库的智慧数据服务需求分析 |
| 3.1 基于问卷调查的智库数据资源管理分析 |
| 3.1.1 调查问卷设计 |
| 3.1.2 调查对象与数据收集 |
| 3.1.3 结果分析 |
| 3.2 基于扎根理论的智库服务需求分析 |
| 3.2.1 研究对象与数据收集 |
| 3.2.2 范畴编码与检验 |
| 3.2.3 模型构建及分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 面向智库需求的智慧数据服务要素与特征 |
| 4.1 面向智库需求的智慧数据服务过程 |
| 4.1.1 智库活动过程分析 |
| 4.1.2 面向智库需求的智慧数据服务过程分析 |
| 4.2 面向智库需求的智慧数据服务要素 |
| 4.2.1 图情机构主体 |
| 4.2.2 智慧数据 |
| 4.2.3 智慧化技术工具与方法 |
| 4.2.4 智慧数据服务平台 |
| 4.2.5 智慧数据服务环境 |
| 4.2.6 智慧数据服务要素之间关系 |
| 4.3 面向智库需求的智慧数据服务特征 |
| 4.3.1 数据多源性 |
| 4.3.2 技术智能性 |
| 4.3.3 服务场景化 |
| 4.4 案例分析 |
| 4.4.1 南京师范大学图书馆发展现状 |
| 4.4.2 南师大图书馆智慧数据服务分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 面向智库需求的智慧数据服务模式 |
| 5.1 面向智库需求的智慧数据服务模式概念和类型 |
| 5.1.1 面向智库需求的智慧数据服务模式的概念 |
| 5.1.2 面向智库需求的智慧数据服务模式的类型 |
| 5.2 面向智库需求的个性化推荐智慧数据服务模式 |
| 5.2.1 智库活动过程分析 |
| 5.2.2 智库需求感知 |
| 5.2.3 资源融合及服务集成 |
| 5.2.4 智能化推荐 |
| 5.2.5 案例分析 |
| 5.3 面向智库需求的嵌入式智慧数据服务模式 |
| 5.3.1 智库活动层 |
| 5.3.2 嵌入层 |
| 5.3.3 融合层 |
| 5.3.4 服务层 |
| 5.3.5 案例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 面向智库需求的智慧数据服务模式实现 |
| 6.1 智库特征识别与需求确定 |
| 6.1.1 智库特征识别 |
| 6.1.2 智库需求确定 |
| 6.2 基于Data Commons的智慧数据服务平台构建 |
| 6.2.1 Data Commons平台的概念和特点 |
| 6.2.2 Data Commons平台的目标与功能 |
| 6.2.3 Data Commons平台的架构设计 |
| 6.3 多源数据融合 |
| 6.3.1 多源数据融合架构 |
| 6.3.2 多源数据融合方法 |
| 6.4 智能化技术融合与协同治理 |
| 6.4.1 智能化技术融合与协同治理模式 |
| 6.4.2 基于协同治理的智能化技术融合过程 |
| 6.5 基于专家系统的智能情报分析 |
| 6.5.1 专家数据管理模块 |
| 6.5.2 专家在线咨询模块 |
| 6.5.3 专家智能推荐流程 |
| 6.6 基于向量空间模型的场景化服务推荐模型 |
| 6.6.1 场景化服务 |
| 6.6.2 场景化服务接受效用 |
| 6.6.3 场景化服务推荐模型 |
| 6.6.4 场景化服务推荐实验 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 面向智库需求的智慧数据服务能力评价体系 |
| 7.1 智慧数据服务能力评价体系问题的提出 |
| 7.2 智慧数据服务能力评价体系的构建依据 |
| 7.3 智慧数据服务能力评价指标的选取与修正 |
| 7.4 智慧数据服务能力评价指标的阐释 |
| 7.5 智慧数据服务能力评价指标的优化与赋权 |
| 7.5.1 样本选择及问卷描述 |
| 7.5.2 评价指标的重要性和易获得性计算 |
| 7.5.3 评价指标优化 |
| 7.5.4 评价指标赋权 |
| 7.6 实证研究 |
| 7.6.1 研究方法 |
| 7.6.2 数据分析 |
| 7.6.3 结果分析 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 面向智库需求的智慧数据服务保障策略 |
| 8.1 政府政策保障方面 |
| 8.2 图书情报机构服务主体保障方面 |
| 8.2.1 强化服务意识并挖掘智库需求 |
| 8.2.2 优化图情机构的智慧数据服务架构 |
| 8.2.3 建立并完善智慧数据服务能力评价体系 |
| 8.3 多源数据保障方面 |
| 8.3.1 加强智慧数据体系建设 |
| 8.3.2 建立一体化多源数据联动与反馈机制 |
| 8.4 智能化技术方法与工具保障方面 |
| 8.4.1 加强现代化数据技术的融合和应用 |
| 8.4.2 完善智慧数据服务平台功能和服务 |
| 8.5 智慧数据服务人才保障方面 |
| 8.5.1 完善我国图情机构学科馆员制度 |
| 8.5.2 提升智慧数据服务人员的创新服务能力 |
| 8.6 本章小结 |
| 第9章 研究结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 研究局限与展望 |
| 9.2.1 研究局限 |
| 9.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 研究成果 |
| 致谢 |
（5）智慧养老视域下中国养老服务体系的优化路径研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| (一)研究背景 |
| (二)研究意义 |
| (三)研究方法 |
| (四)国内外研究述评 |
| (五)研究思路 |
| (六)创新与不足 |
| 第一章 理论依据与分析框架 |
| 一、理论基础 |
| (一)供给理论 |
| (二)客户关系管理理论 |
| (三)渐进理论 |
| (四)合作治理理论 |
| 二、分析框架 |
| 第二章 现实关照:我国养老服务体系的运行现状与升级需求 |
| 一、我国养老服务体系的运行现状 |
| (一)我国养老服务体系的发展变迁 |
| (二)我国养老服务体系的运行成效 |
| 二、我国养老服务体系的升级需求 |
| (一)社会多元化需求要求服务模式升级 |
| (二)人口老龄化趋势要求服务能力升级 |
| (三)内在实效性目标要求服务机制升级 |
| 本章小结 |
| 第三章 理想图景:智慧养老助推养老服务体系优化的逻辑理路 |
| 一、智慧养老在养老服务体系中的功能定位 |
| (一)嵌入:基于价值引领的养老模式重塑 |
| (二)赋能:基于信息技术的系统功能支撑 |
| (三)增慧:利用系统功能操作中的人人交互 |
| 二、智慧养老助推养老服务体系优化的三重逻辑 |
| (一)以“虚拟化”填补供需发展堕距 |
| (二)以“智能化”补足主体能力短板 |
| (三)以“一体化”提升整体运行效能 |
| 本章小结 |
| 第四章 实践探索:智慧养老助推养老服务体系优化的基本模式 |
| 一、“虚拟化”商业运营模式 |
| (一)会员制运作机制 |
| (二)实践成效与发展 |
| 二、“智能化”公益对接模式 |
| (一)积分制运作机制 |
| (二)实践成效与发展 |
| 三、“一体化”生态共建模式 |
| (一)派单制运作机制 |
| (二)实践成效与发展 |
| 本章小结 |
| 第五章 域外经验:国外智慧养老实践模式参鉴 |
| 一、“线上社区”养老模式 |
| (一)“线上社区”养老的制度基础 |
| (二)“线上社区”养老的运作机制 |
| 二、“智能居家”养老模式 |
| (一)“智能居家”养老的制度基础 |
| (二)“智能居家”养老的运作机制 |
| 三、合作型科技助老模式 |
| (一)合作型科技助老的制度基础 |
| (二)合作型科技助老的运作机制 |
| 本章小结 |
| 第六章 未来进路:智慧养老助推养老服务体系优化的前景 |
| 一、以智慧养老助推养老服务体系优化的可能限度 |
| (一)客观存在的温度落差 |
| (二)难以逾越的数字鸿沟 |
| (三)尚难突破的协同壁垒 |
| 二、以智慧养老助推养老服务体系优化的路径策略 |
| (一)以“量身定制化”增加服务人情味 |
| (二)以“包容性智慧”提升服务可及性 |
| (三)以顶层驱动和分层整合增强服务协同性 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）智慧医疗情境下信息交互及效果评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线与创新点 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第二章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 智慧医疗 |
| 2.1.1 智慧医疗的内涵 |
| 2.1.2 智慧医疗的用户 |
| 2.1.3 智慧医疗的类型 |
| 2.2 信息交互 |
| 2.2.1 信息交互的概念 |
| 2.2.2 信息交互的动因 |
| 2.2.3 信息交互的类型 |
| 2.3 整合技术接受与利用理论 |
| 2.4 马斯洛需求理论 |
| 2.5 自我决定理论 |
| 2.6 社会网络理论 |
| 2.7 感知风险理论 |
| 第三章 智慧医疗情境下信息交互的基本内容 |
| 3.1 智慧医疗情境的内涵及特征 |
| 3.1.1 智慧医疗情境的内涵 |
| 3.1.2 智慧医疗情境的特征 |
| 3.2 智慧医疗情境解构 |
| 3.2.1 智慧医院情境 |
| 3.2.2 区域卫生情境 |
| 3.2.3 家庭医生情境 |
| 3.2.4 智慧医疗情境 |
| 3.3 智慧医疗情境下信息交互的内涵及特征 |
| 3.3.1 智慧医疗情境下信息交互的内涵 |
| 3.3.2 智慧医疗情境下信息交互的特征 |
| 3.4 智慧医疗情境下信息交互的组成要素 |
| 3.4.1 主体 |
| 3.4.2 客体 |
| 3.4.3 环境 |
| 3.4.4 技术 |
| 3.4.5 各组成要素间关系 |
| 3.5 智慧医疗情境下的信息交互模式 |
| 3.5.1 人-机交互模式 |
| 3.5.2 机-机交互模式 |
| 3.5.3 人-人交互模式 |
| 3.5.4 智慧医疗情境下信息交互模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 智慧医疗情境下信息交互的机理分析 |
| 4.1 智慧医疗情境下信息交互的需求分析 |
| 4.1.1 生理与安全需求 |
| 4.1.2 归属与社交需求 |
| 4.1.3 尊重与自我实现 |
| 4.2 智慧医疗情境下信息交互的动机分析 |
| 4.2.1 健康期望 |
| 4.2.2 心理表达 |
| 4.2.3 科研创新 |
| 4.2.4 经济利益 |
| 4.3 智慧医疗情境下信息交互的过程分析 |
| 4.3.1 信息发布阶段 |
| 4.3.2 信息传输阶段 |
| 4.3.3 信息接收阶段 |
| 4.3.4 信息反馈阶段 |
| 4.4 智慧医疗情境下信息交互的网络结构 |
| 4.4.1 智慧医疗情境下信息交互网络的形成 |
| 4.4.2 智慧医疗情境下信息交互网络的结构分析 |
| 4.5 智慧医疗情境下信息交互的机理模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 智慧医疗情境下信息交互的影响因素分析 |
| 5.1 智慧医疗情境下信息交互的影响因素模型 |
| 5.1.1 智慧医疗情境下信息交互的影响因素概念模型 |
| 5.1.2 智慧医疗情境下信息交互的影响因素 |
| 5.2 问卷设计与数据收集 |
| 5.2.1 问卷设计 |
| 5.2.2 数据收集 |
| 5.3 数据分析和模型校验 |
| 5.3.1 验证性因子分析 |
| 5.3.2 结构方程模型验证分析 |
| 5.3.3 调节变量效应分析 |
| 5.4 讨论分析 |
| 5.4.1 检验模型结论 |
| 5.4.2 分析与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 智慧医疗情境下信息交互的效果评价 |
| 6.1 智慧医疗情境下信息交互效果评价的目标和原则 |
| 6.1.1 智慧医疗情境下信息交互效果评价的目标 |
| 6.1.2 智慧医疗情境下信息交互效果评价的原则 |
| 6.2 智慧医疗情境下信息交互的效果评价指标体系构建 |
| 6.2.1 效果评价指标选取 |
| 6.2.2 效果评价指标体系构建 |
| 6.3 基于模糊综合评价法的智慧医疗情境下信息交互效果评价 |
| 6.3.1 模糊综合评价法适用性分析 |
| 6.3.2 智慧医疗情境下的信息交互效果评价分析 |
| 6.3.3 构建模糊综合评价的隶属矩阵 |
| 6.4 评价结果及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 智慧医疗情境下信息交互的效果优化策略 |
| 7.1 智慧医疗情境下信息交互的效果优化架构 |
| 7.1.1 智慧医疗情境下信息交互效果优化的目标和原则 |
| 7.1.2 智慧医疗情境下信息交互的效果优化路径 |
| 7.1.3 智慧医疗情境下信息交互的效果优化框架 |
| 7.2 用户视角下的信息交互效果优化策略 |
| 7.2.1 深入挖掘用户需求 |
| 7.2.2 提升用户信息素养 |
| 7.3 社会网络视角下的信息交互效果优化策略 |
| 7.3.1 建立智慧医疗运行长效保障机制 |
| 7.3.2 建立友好的信息交互网络环境 |
| 7.4 系统服务视角下的信息交互效果优化策略 |
| 7.4.1 优化系统功能设计 |
| 7.4.2 创新信息交互服务模式 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间取得成果 |
| 致谢 |
（7）在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 在线医疗社区研究现状 |
| 1.2.2 信息交互研究现状 |
| 1.2.3 关键节点研究现状 |
| 1.2.4 研究评述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究技术路线 |
| 1.5 论文创新点 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 在线医疗社区 |
| 2.1.1 在线医疗社区的概念 |
| 2.1.2 在线医疗社区的类型 |
| 2.1.3 在线医疗社区的信息内容 |
| 2.2 信息交互 |
| 2.2.1 信息交互的内涵 |
| 2.2.2 信息交互关系 |
| 2.2.3 信息交互关系网络 |
| 2.3 关键节点 |
| 2.3.1 关键节点的内涵 |
| 2.3.2 关键节点的角色 |
| 2.3.3 关键节点的作用 |
| 2.4 信息负载理论 |
| 2.4.1 信息负载理论的起源--信息传播 |
| 2.4.2 信息负载理论的内容 |
| 2.4.3 信息负载理论的延伸--信息过载 |
| 2.5 约束理论 |
| 2.5.1 约束理论的形成和发展 |
| 2.5.2 约束理论的基本概念 |
| 2.5.3 约束理论的特点 |
| 2.5.4 约束理论的性质 |
| 2.5.5 约束理论运用的基本步骤 |
| 2.6 社会网络分析 |
| 2.6.1 社会网络理论 |
| 2.6.2 社会网络分析方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 在线医疗社区信息交互行为分析 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 在线医疗社区信息交互行为内涵 |
| 3.3 在线医疗社区信息交互行为的角色 |
| 3.4 在线医疗社区信息交互行为的过程 |
| 3.5 在线医疗社区信息交互行为的特征 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力形成机理 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力分析 |
| 4.2.1 在线医疗社区信息交互关系网络的内涵与结构 |
| 4.2.2 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点的内涵与影响力 |
| 4.3 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力机理框架 |
| 4.3.1 信息交互能力对关键节点影响力的作用 |
| 4.3.2 信息交互关系强度对关键节点影响力的作用 |
| 4.3.3 信息负载能力对关键节点影响力的作用 |
| 4.3.4 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力机理分析 |
| 4.4 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力机理模型 |
| 4.4.1 模型条件 |
| 4.4.2 模型变量 |
| 4.4.3 模型表示 |
| 4.5 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力机理实证分析 |
| 4.5.1 样本选择与数据获取 |
| 4.5.2 数据处理 |
| 4.5.3 讨论分析 |
| 4.5.4 实践启示 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点识别及演化规律 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点识别的基础 |
| 5.2.1 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点识别的依据 |
| 5.2.2 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点识别的相关指标 |
| 5.2.3 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点识别的技术路线 |
| 5.3 关键节点识别实验与演化规律分析 |
| 5.3.1 数据获取 |
| 5.3.2 节点中心性分析 |
| 5.3.3 信息交互关系网络关键结构分析 |
| 5.3.4 关键节点分析 |
| 5.4 结果讨论 |
| 5.4.1 在线医疗社区信息交互关系网络有均匀化演进可能 |
| 5.4.2 在线医疗社区关键力量构成或可成为健康性指标 |
| 5.4.3 泛“药贩”掌权现象亟需在线医疗社区管理者关注 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力评价 |
| 6.1 问题的提出 |
| 6.2 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力评价概述 |
| 6.2.1 评价的对象 |
| 6.2.2 评价的原则 |
| 6.2.3 评价的指标 |
| 6.2.4 评价的方法 |
| 6.2.5 评价的程序 |
| 6.3 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力评价模型 |
| 6.4 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力评价实证 |
| 6.4.1 数据获取 |
| 6.4.2 数据处理 |
| 6.4.3 “HPV吧”关键节点影响力评价 |
| 6.5 讨论与分析 |
| 6.5.1 不同实验权重结果对比分析 |
| 6.5.2 不同组别评价结果对比分析 |
| 6.5.3 不同时间评价结果对比分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力提升策略 |
| 7.1 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力提升的重要性 |
| 7.1.1 关键节点本身视角关键节点影响力提升重要性 |
| 7.1.2 信息受众视角关键节点影响力提升重要性 |
| 7.1.3 在线医疗社区视角关键节点影响力提升重要性 |
| 7.1.4 国家安全视角关键节点影响力提升重要性 |
| 7.2 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力提升的困境 |
| 7.2.1 信息交互关系网络关键节点影响力机理认识不确切 |
| 7.2.2 信息交互关系网络关键节点识别方法不科学 |
| 7.2.3 信息交互关系网络关键节点动态演化规律不清晰 |
| 7.2.4 信息交互关系网络关键节点影响力评价不合理 |
| 7.3 在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力提升策略的建议 |
| 7.3.1 坚持以在线医疗社区关键节点影响力机理作为制定策略前提 |
| 7.3.2 提升在线医疗社区管理者对关键节点的动态识别能力 |
| 7.3.3 丰富在线医疗社区管理者对关键节点的演化规律认识 |
| 7.3.4 建立在线医疗社区管理者对关键节点影响力的长期评价方案 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（8）多主体交互视角下移动医疗用户行为演进研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 主要研究内容与研究方法 |
| 1.5 技术路线图与主要创新点 |
| 2 移动医疗多主体交互与用户行为演进分析 |
| 2.1 移动医疗健康服务相关概念 |
| 2.2 移动医疗多主体交互行为分析 |
| 2.3 移动医疗用户行为演进分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 移动医疗用户信任转移行为与使用意愿研究 |
| 3.1 移动医疗用户信任转移行为分析 |
| 3.2 研究假设与概念模型 |
| 3.3 研究设计 |
| 3.4 结构方程模型分析 |
| 3.5 移动医疗用户信任转移阶段多主体行为策略 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 移动医疗用户接受使用行为的演化博弈研究 |
| 4.1 移动医疗用户接受使用行为分析 |
| 4.2 移动医疗用户-平台演化博弈分析 |
| 4.3 移动医疗用户-医生演化博弈分析 |
| 4.4 移动医疗用户接受使用演化博弈仿真分析 |
| 4.5 移动医疗用户接受使用阶段多主体行为策略 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 移动医疗用户自主参与行为的三方演化博弈研究 |
| 5.1 移动医疗用户自主参与行为分析 |
| 5.2 移动医疗用户自主参与行为的三方演化博弈模型 |
| 5.3 移动医疗用户自主参与行为的演化博弈分析 |
| 5.4 移动医疗用户自主参与行为的演化博弈仿真分析 |
| 5.5 移动医疗用户自主参与阶段多主体行为策略 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 移动医疗用户行为演进过程分析与行业发展管理策略 |
| 6.1 移动医疗用户行为演进过程分析 |
| 6.2 移动医疗行业发展管理策略 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（9）在线健康社区信息服务质量评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究述评 |
| 1.3 研究内容和研究框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 研究方法和论文创新点 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 论文创新点 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 在线健康社区 |
| 2.1.1 在线健康社区的定义 |
| 2.1.2 在线健康社区的类型 |
| 2.1.3 在线健康社区的优势 |
| 2.2 信息服务理论 |
| 2.2.1 信息服务的内容 |
| 2.2.2 信息服务质量评价 |
| 2.3 在线健康社区信息服务 |
| 第3章 在线健康社区信息服务质量评价体系 |
| 3.1 评价指标初选与假设模型构建 |
| 3.1.1 指标选取原则 |
| 3.1.2 指标选取依据 |
| 3.1.3 指标初选 |
| 3.1.4 初选指标预调研 |
| 3.1.5 构建评价假设模型 |
| 3.2 数据获取与描述性统计分析 |
| 3.2.1 样本描述性统计分析 |
| 3.2.2 数据描述性统计分析 |
| 3.3 数据分析 |
| 3.3.1 信度与效度分析 |
| 3.3.2 主成分分析 |
| 3.4 修正评价假设模型 |
| 3.5 权重赋值 |
| 第4章 在线健康社区信息服务质量评价实证分析 |
| 4.1 综合评价简述 |
| 4.1.1 综合评价方法的选择 |
| 4.1.2 模糊综合评价基本步骤 |
| 4.2 案例选择 |
| 4.2.1 丁香医生简介 |
| 4.2.2 丁香医生信息服务质量评价标准 |
| 4.3 数据处理与统计分析 |
| 4.3.1 样本统计 |
| 4.3.2 确定评价集和判断矩阵 |
| 4.3.3 二级指标的评价 |
| 4.3.4 一级指标的评价 |
| 4.3.5 模糊综合评价总分 |
| 4.4 数据统计结果分析 |
| 第5章 提升在线健康社区信息服务质量的对策研究 |
| 5.1 提升用户感知收益,节省感知成本 |
| 5.2 加强医生资源建设,提高医疗水平 |
| 5.3 提升交互服务效率,保持交互质量 |
| 5.4 加强检索功能开发,完善导航设计 |
| 第6章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 在线健康社区信息服务质量评价体系研究调查问卷 |
| 附录 B 在线健康社区服务质量研究 |
| 致谢 |
（10）智慧政府信息协同的满意度感知与网络结构模型构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 国内外研究现状综述 |
| 1.3.1 智慧政府研究现状 |
| 1.3.2 服务型政府建设研究现状 |
| 1.3.3 信息协同研究现状 |
| 1.3.4 满意度感知研究现状 |
| 1.3.5 研究现状总结与评述 |
| 1.4 研究内容、方法与对象 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 研究对象界定 |
| 1.5 技术路线 |
| 第2章 概念界定与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 智慧政府 |
| 2.1.2 信息协同 |
| 2.1.3 智慧政府信息协同网络结构 |
| 2.2 研究理论基础 |
| 2.2.1 民主治理理论 |
| 2.2.2 协同理论 |
| 2.2.3 信息熵理论 |
| 2.2.4 群体智慧理论 |
| 2.2.5 信息生态理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 智慧政府信息协同网络结构识别 |
| 3.1 本章研究框架 |
| 3.2 本章数据获取与研究方法 |
| 3.2.1 数据获取 |
| 3.2.2 研究方法 |
| 3.3 智慧政府信息协同网络识别及可视化 |
| 3.3.1 节点识别 |
| 3.3.2 节点关系识别 |
| 3.3.3 智慧政府信息协同网络结构可视化 |
| 3.4 节点影响力分析 |
| 3.4.1 节点影响力测度算法 |
| 3.4.2 节点影响力测度结果 |
| 3.5 节点关系影响力分析 |
| 3.5.1 节点关系影响力测度算法 |
| 3.5.2 节点关系影响力测度结果 |
| 3.6 节点信息协同关联强度分析 |
| 3.6.1 节点信息协同关联强度测度算法 |
| 3.6.2 节点信息协同关联强度测度结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 群体智慧视域下智慧政府信息协同网络结构满意度感知 |
| 4.1 本章研究框架 |
| 4.2 本章数据获取与研究方法 |
| 4.2.1 数据获取 |
| 4.2.2 研究方法 |
| 4.3 满意度感知研究思路 |
| 4.4 数据分析与编码 |
| 4.4.1 开放式编码 |
| 4.4.2 主轴编码 |
| 4.4.3 选择性编码 |
| 4.4.4 理论饱和度检验 |
| 4.5 群体智慧视域下智慧政府信息协同网络结构满意度感知因子 |
| 4.5.1 信息协同需求端感知因子 |
| 4.5.2 信息协同供给端感知因子 |
| 4.5.3 信息协同服务载体感知因子 |
| 4.5.4 信息协同环境感知因子 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 融合满意度感知的智慧政府信息协同网络结构模型构建 |
| 5.1 本章研究框架 |
| 5.2 智慧政府信息协同网络结构模型构成要素分析 |
| 5.2.1 信息人要素 |
| 5.2.2 情境要素 |
| 5.2.3 信息要素 |
| 5.3 智慧政府信息协同网络结构模型特征分析 |
| 5.3.1 服务理念——提供让群众满意的智慧政府服务 |
| 5.3.2 服务模式——“互联网+政务服务” |
| 5.3.3 实现途径——关联数据 |
| 5.4 智慧政府信息协同网络结构模型构建 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 信息生态视域下智慧政府信息协同网络结构模型驱动机制 |
| 6.1 本章研究框架 |
| 6.2 本章数据获取与研究方法 |
| 6.2.1 数据获取 |
| 6.2.2 研究方法 |
| 6.3 信息生态视域下智慧政府信息协同网络结构模型 |
| 6.4 信息生态视域下智慧政府信息协同网络结构模型协同效应作用机理 |
| 6.4.1 研究假设 |
| 6.4.2 研究变量 |
| 6.5 信息生态视域下智慧政府信息协同网络结构模型协同效应作用机理之实证研究 |
| 6.5.1 信度与效度分析 |
| 6.5.2 结构方程模型与假设检验 |
| 6.6 基于协同效应作用机理的智慧政府信息协同网络结构模型驱动机制 |
| 6.6.1 选择反馈驱动机制 |
| 6.6.2 内生动力识别驱动机制 |
| 6.6.3 外源动力识别驱动机制 |
| 6.6.4 信息价值主导驱动机制 |
| 6.6.5 协同创新驱动机制 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 对接驱动机制的智慧政府信息协同网络结构模型驱动策略 |
| 7.1 本章研究框架 |
| 7.2 面向利益相关者的驱动策略 |
| 7.2.1 面向群众的驱动策略 |
| 7.2.2 面向政府公务员的驱动策略 |
| 7.2.3 面向企业管理者的驱动策略 |
| 7.3 面向信息技术的驱动策略 |
| 7.3.1 面向区块链技术的驱动策略 |
| 7.3.2 面向5G技术的驱动策略 |
| 7.4 面向智慧政府信息协同环境的驱动策略 |
| 7.4.1 面向经济环境的驱动策略 |
| 7.4.2 面向政策环境的驱动策略 |
| 7.4.3 面向技术环境的驱动策略 |
| 7.4.4 面向基础设施环境的驱动策略 |
| 7.4.5 面向信息安全环境的驱动策略 |
| 7.4.6 面向信息公开环境的驱动策略 |
| 7.5 智慧政府信息协同网络结构模型驱动策略集成 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限及展望 |
| 8.3.1 研究局限 |
| 8.3.2 未来研究方向 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
四、现代医学信息服务的新思路（论文参考文献）
- [1]基于医学信息的智能化决策服务研究[J]. 段永璇,甄天民,张睿,席敏,赵悟,岳媛. 医学信息学杂志, 2021(11)
- [2]过程感知视域下学术新媒体用户信息偶遇行为研究[D]. 陈为东. 吉林大学, 2021(01)
- [3]面向医院管理的数据驱动决策研究[D]. 李茵. 吉林大学, 2021(01)
- [4]面向智库需求的智慧数据服务模式及服务能力评价研究[D]. 吴雅威. 吉林大学, 2021(01)
- [5]智慧养老视域下中国养老服务体系的优化路径研究[D]. 张昊. 吉林大学, 2020(03)
- [6]智慧医疗情境下信息交互及效果评价研究[D]. 尹慧子. 吉林大学, 2020(03)
- [7]在线医疗社区信息交互关系网络关键节点影响力研究[D]. 尚丽维. 吉林大学, 2020(01)
- [8]多主体交互视角下移动医疗用户行为演进研究[D]. 王鹏民. 山东科技大学, 2020(06)
- [9]在线健康社区信息服务质量评价研究[D]. 胡敏. 湘潭大学, 2020(02)
- [10]智慧政府信息协同的满意度感知与网络结构模型构建[D]. 胡漠. 吉林大学, 2020(08)