基于深度强化学习的老年肺癌发病高危人群干预效果预测分析方法

利用深度强化学习方法预测分析老年肺癌发病高危人群的干预效果,生成按年龄和性别分组的干预效果预测模型。探索基于深度Q网络模型的预测分析方法,研究肺癌发病高危人群的干预效果和干预策略,构建干预对象、干预策略和干预效果之间的协同联动机制,可为肺癌预防干预和早诊早治提供新思路和实现积极应对人口老龄化的战略目标。     

我国医药制造产业综合比较优势的空间分布格局

运用综合比较优势理论,构建能更准确度量各省、直辖市和自治区医药制造产业比较优势的指标体系,采用主成分分析法计算各省、直辖市、自治区医药制造产业综合比较优势的综合得分,并用聚类分析法对其定性分类,揭示我国医药制造产业综合比较优势的空间分布格局,为医药制造业政策制定者、生产商、投资者以及产业从业人员提供决策支持。     

基于移动医疗的可穿戴设备数据集成平台典型案例探析

从商业和科研两个视角出发,在对现存基于移动医疗的可穿戴设备数据集成平台进行广泛调研的基础上,选取其中的典型案例进行分析,总结其关键模式及特点,为相关人员进行深入研究提供借鉴。     

基于R2RML的医学主题词表RDF转换实现

针对医学主题词表（MeSH）数据存储情况和特点,利用R2RML映射语言采用一表对一表、一属性对一属性、两表之间含外键的映射等5种映射模式实现医学主题词表的源描述框架转换,为其他词表的RDB2RDF转换提供借鉴。     

中文疾病知识图谱构建初探

探索构建以疾病为中心,包含7大类实体以及实体之间关联的中文疾病知识图谱。介绍总体框架与思路、数据抽取和建模过程,采用基于R2RML的RDB2RDF数据映射标准完成数据采集、清洗、加工、存储、转换、建模、关联、检索等流程构建,基本实现中文疾病知识图谱构建的预期目标。     

中国城市流动人口居留意愿及影响因素研究

目的：分析中国城市流动人口居留意愿及影响因素。方法：利用2016年国家卫生健康委流动人口动态监测调查数据,依《2016中国城市商业魅力排行榜》将数据按城市等级划分4类样本,采用比较分析的方式,分析个体特征、家庭特征、社会特征、经济特征和流动特征这5个方面的因素对不同等级城市流动人口居留意愿的影响情况。结果：我国不同等级城市流动人口群体特征差异显著,个体特征、家庭特征、经济特征、社会特征和流动特征对各个等级城市流动人口居留意愿均有较强影响。结论：我国政府应倡导流动人口近距离流动,缩短城市间发展差距,加强知识和技能培训,鼓励流动人口自主创业,推进流动人口公共服务均等化,加速我国城镇化建设。     

OSGi关键技术及其应用研究

总结和分析目前OSGi关键技术,包括分层模型、扩展功能、实现框架和技术特点,结合医疗卫生服务、科研平台建设和远程信息处理3个典型应用领域,举例说明OSGi在以服务为导向的现代信息应用系统开发中的独特优势。     

基于深度强化学习的老年肺癌发病风险预测研究

目的：采用深度强化学习方法构建老年肺癌发病风险预测模型,为有针对性地开展老年肺癌预防干预提供依据。方法：整合健康调查和基因突变数据,识别老年分层人群的肺癌发病危险因素,构建基于深度强化学习的老年肺癌发病风险预测模型。结果：60岁以上男性和女性在戒烟超过5年后,肺癌发病风险都有显著下降,其中60岁以上男性携带C>A/G>T突变组肺癌发病率下降最明显,下降率为38.6%。结论：基于深度强化学习的老年肺癌发病风险预测研究可为老年肺癌预防干预和早诊早治提供理论支撑。