第一章  卫生信息与决策支持

  第一节  卫生信息与卫生决策

    一、什么是决策

    二、卫生决策的种类

    三、卫生信息分析

    四、卫生信息来源

    五、卫生信息的数据特征

  第二节  卫生决策支持

    一、卫生决策支持系统

    二、卫生决策支持的几个阶段

    三、卫生决策支持面临的难点

  第三节  不确定型决策分析

    一、不确定型决策的基本概念

    二、不确定型决策举例

  第四节  卫生管理决策面临大数据的机遇和挑战

    一、医疗卫生大数据环境

    二、大数据分析

    三、数据分析发现价值

    习题1

第二章  决策树

  第一节  决策树的基本概念

    一、概念与基本结构

    二、决策树的重要特征

    三、案例分析

  第二节  利用电子表格（Excel）实践决策树

    一、TreePlan插件简介

    二、在电子表格中建立决策树的操作步骤

  第三节  脑瘤患者的案例分析

    一、案例背景

    二、决策树求解优选方案

    三、灵敏度分析

    习题2

第三章  随机变量及应用

  第一节  随机事件和概率

    一、随机事件

    二、概率与加法法则

    三、条件概率与乘法法则

    四、全概率定理

    五、贝叶斯定理

  第二节  离散型随机变量的分布

    一、离散型随机变量的概率分布

    二、概率分布函数

    三、两点分布

    四、二项分布

    五、泊松分布

  第三节  连续型随机变量的分布

    一、连续型随机变量的概率分布

    二、概率密度函数

    三、均匀分布

    四、正态分布

    五、中心极值定理

  第四节  案例分析：某市胃癌遗传因素研究

    习题3

第四章  线性和离散优化

  第一节  线性优化模型

    一、线性优化问题的数学模型：

    二、线性优化模型的求解

    三、线性优化模型的Excel实现

    四、灵敏度分析

  第二节  离散优化模型

    一、离散优化模型的图解法

    二、离散优化模型的Excel求解

    三、分支定界法

  第三节  案例分析

    一、心血管业务安排的案例

    二、医院扩大业务收益的案例

    习题4

第五章  关联规则

  第一节  关联规则简介

    一、啤酒和尿布的故事

    二、关联规则的定义

  第二节  Apriori算法基本原理

  第三节  多层关联规则和多维关联规则

    一、多层关联规则挖掘

    二、多维关联规则挖掘

  第四节  案例：利用Excel进行疾病关联规则挖掘

    一、疾病分析的数据

    二、分析步骤和结果解释

    习题5

第六章  多指标决策

  第一节  多指标决策概述

    一、什么是多指标决策

    二、多指标决策的基本要素

    三、多指标决策的特点

    四、多指标决策的解

  第二节  决策指标的标准化处理

    一、定性指标的量化

    二、不同量纲指标的标准化

  第三节  决策指标权重的确定

    一、主观赋权法

    二、客观赋权法

  第四节  多指标决策方法

    一、简单线性加权法

    二、理想解法

  第五节  使用Excel进行多指标决策计算

  第六节  多指标风险型决策

    一、问题模型

    二、转化为多指标确定型决策

    三、医学实例——治疗方案风险分析

    习题6

第七章  层次分析法

  第一节  层次分析法的基本原理及步骤

    一、建立层次分析结构模型

    二、构造成对比较矩阵

    三、判断矩阵的一致性检验

  第二节  判断矩阵排序的计算

    一、单一准则下的排序

    二、层次总排序

  第三节  层次分析法在医学领域中的应用

    一、构造层次分析结构

    二、构造判断矩阵

    三、计算权重系数及一致性检验

  第四节  层次分析法的Excel实现过程

    一、新建Excel文件

    二、层次分析过程

  第五节  门诊患者满意度评价案例

    一、确定影响因素，建立层次分析结构模型

    二、构造判断矩阵

    三、计算权重系数及一致性检验

    习题7

第八章  数据包络分析（DEA）

  第一节  相对有效性评价

    一、DEA方法的研究进展

    二、DEA方法的工作步骤

    三、DEA方法研究中值得关注的几个方向

  第二节  DEA基本模型——CCR模型

    一、基于工程效率概念的DEA模型及DEA有效性

    二、DEA有效性的判定方法

  第三节  DEA有效的经济含义

    一、生产可能集

    二、生产函数

  第四节  案例：医院的有效性评价

    一、建立评价指标体系

    二、构建DEA模型与数据准备

    三、利用Excel的DEA模型线性规划求解过程

    习题8

第九章  仿真模拟概念及应用

  第一节  仿真模拟的基本概念和模型构建

    一、一个简单问题：报童问题

    二、随机数产生器

    三、生成服从离散概率分布的数值

    四、生成服从连续概率分布的数值

    五、利用Excel对样本数据模拟求解和构造仿真模型

  第二节  仿真模型的运用

    一、利用样本数据进行分析

    二、仿真模拟与最优化问题

    三、仿真模拟小结与模拟应用指导

    四、仿真模拟的典型用途

  第三节  案例：丙种球蛋白药品库存问题

    习题9

第十章  蒙特卡罗仿真模拟的应用

  第一节  蒙特卡罗方法概述

    一、蒙特卡罗方法定义

    二、蒙特卡罗方法研究发展简史

    三、蒙特卡罗方法应用领域

    四、蒙特卡罗方法的特点

  第二节  蒙特卡罗方法的应用

    一、蒙特卡罗方法求解问题的基本过程

    二、基于电子表格（Excel）实践蒙特卡罗算法

    习题10

第十一章  粗糙集理论与应用

  第一节  粗糙集理论的基本知识

    一、信息表与决策表

    二、不可区分与知识划分

    三、粗糙集的代数观描述

    四、粗糙集的信息观描述

  第二节  决策表的属性约简

    一、基于代数观的属性约简算法

    二、基于条件信息熵的属性约简

  第三节  决策表的决策规则获取

    一、决策规则获取

    二、决策规则简化

  第四节  粗糙集在卫生决策中的应用

    一、决策表的离散化

    二、粗糙集理论的应用

    三、粗糙集理论中属性约简的SQL语句实现

  第五节  医学决策表属性约简的案例分析

    一、基于条件信息熵的医学决策表属性约简案例

    二、基于属性依赖度的医学决策表属性约简案例

    习题11

第十二章  人工神经网络及应用

  第一节  人工神经网络概述

    一、生物神经系统简介

    二、人工神经网络简介

    三、人工神经元模型

    四、人工神经网络结构及工作原理

    五、人工神经网络的学习方法

  第二节  基于电子表格（Excel）实践人工神经网络算法

    一、人工神经网络在临床诊断乙肝病中的模拟应用

    二、利用Excel构建中医舌诊八纲辨证神经网络知识库

    习题12

第十三章  卫生决策支持系统

  第一节  卫生决策支持系统的概念及其典型系统

    一、卫生决策支持系统概念

    二、医疗专家系统

    三、临床决策支持系统

  第二节  DW+OLAP+DM的卫生决策支持技术

    一、数据仓库

    二、联机分析处理

    三、数据挖掘

  第三节  数据准备

    一、数据选择

    二、数据清洗

    三、数据转换

    四、数据集成

  第四节  案例：阑尾切除术医疗费用构成分析

    一、数据仓库的源数据准备

    二、数据仓库的多维数据集创建

    三、数据仓库的联机分析处理

    习题13

参考文献