换一批摘要为精准匹配医患需求、优化资源配置,构建了适用于医联体模式下双向转诊中的医患配对模型.基于冰山理论构建了医生评价框架,并结合考虑上下转诊的评价指标,得到双向转诊的医生评价模型;利用支持向量机算法实现患者疾病类型预测,并对风险因素挖掘后采用随机森林算法得到患者评价模型,从而构建了转诊阶段医生胜任力模型和患者人物特征画像的完整评价体系.基于Gale-Shapley算法根据患者患病风险进行首轮医患配对,并结合个性化排序满足患者要求以提升配对满意度,通过动态多目标优化算法实现患者的精准匹配.通过使用好大夫网站和线下医院真实数据进行数值实验,验证了该模型可行性与精确度.
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关键词
医联体双向转诊医患匹配分级诊疗机器学习多目标优化medical alliancetwo-way referralsdoctor-patient matchinghierarchical diagnosis and treatmentmachine learningmulti-objective optimization
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1007-7375.250087
发布时间
2025-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（72072056）
国家自然科学基金（72471090）
重庆市自然科学基金资助项目（CSTB2023NSCQ-MSX0552）
中央高校基本科研业务费项目（2025ECNU-WLJC002）
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