李雨軒

摘 要：計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，極大提高了當(dāng)前我國(guó)政府部門對(duì)社會(huì)管理的效率，將有效地推動(dòng)政府管理信息化的進(jìn)程。當(dāng)今社會(huì)，計(jì)算機(jī)無(wú)處不在，運(yùn)用計(jì)算機(jī)對(duì)人們健康進(jìn)行有效管理，在國(guó)家建設(shè)高速發(fā)展的今天，將有效提稿健康管理水平，促進(jìn)國(guó)家建設(shè)快速健康發(fā)展。本文首先對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集，并采用三次樣條插值算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行填充，最后利用主成分分析法建立合理的評(píng)估機(jī)制，對(duì)深圳市居民健康水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。其次，通過(guò)對(duì)醫(yī)療文獻(xiàn)的收集和查閱，結(jié)合最新大數(shù)據(jù)醫(yī)療動(dòng)態(tài)，考慮到深圳市具體情況以及動(dòng)態(tài)測(cè)控需求，用動(dòng)態(tài)加權(quán)綜合評(píng)估模型進(jìn)行了簡(jiǎn)易評(píng)估并主要針對(duì)類“失配性”現(xiàn)象的環(huán)境污染等問(wèn)題提供了解決方案和行之有效的建議措施。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī);網(wǎng)絡(luò)技術(shù);三次樣條插值算法

一、引言

根據(jù)國(guó)家《“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要》，中國(guó)衛(wèi)生健康事業(yè)發(fā)展方式正從以“治病為中心”向以“健康為中心”轉(zhuǎn)變。因?yàn)楫?dāng)下的我們面臨了這樣的問(wèn)題：以舊石器時(shí)代的代謝系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)社會(huì)的飲食習(xí)慣和意識(shí)觀念、迎接著工業(yè)化時(shí)代技術(shù)與物質(zhì)浪潮的沖擊。計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，將有助于我們從容應(yīng)對(duì)所遇到的問(wèn)題。

二、模型引入

以我國(guó)一線城市深圳為例，從生活、環(huán)境、衛(wèi)生、醫(yī)療以及文體五個(gè)方面入手，對(duì)深圳居民健康水平發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)健康深圳行動(dòng)計(jì)劃作用進(jìn)行分析。首先需要收集相關(guān)數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，利用三次樣條插值對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)，同時(shí)本文采用主成分分析法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

2.1符號(hào)說(shuō)明

三、利用計(jì)算機(jī)評(píng)價(jià)居民健康水平

（一）數(shù)據(jù)搜集及預(yù)處理

本文從國(guó)家數(shù)據(jù)以及深圳統(tǒng)計(jì)年鑒對(duì)生活、環(huán)境、衛(wèi)生、醫(yī)療以及文體五個(gè)方面，22個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到2002年到2017年相關(guān)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)存在缺失數(shù)據(jù)，本文采用三次樣條插值（Cubic Spline Interpolation）算法對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)。

（二）居民健康水平綜合評(píng)價(jià)

1.相關(guān)系數(shù)的計(jì)算

首先采用計(jì)算機(jī)對(duì)22個(gè)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到下圖：

從上圖可以很明顯的看出，相關(guān)系數(shù)呈對(duì)角對(duì)稱，且相關(guān)系數(shù)位于[-1，1]區(qū)間，且相關(guān)系數(shù)越高則各個(gè)相關(guān)性越強(qiáng)?？梢钥闯?，變量之間的相關(guān)系數(shù)較高，因此我們需要采取主成分分析進(jìn)行降維，從而得到更科學(xué)合理的評(píng)分。

2.主成分的提取：

根據(jù)計(jì)算可以看出第15個(gè)主成分累積貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到100%，因此我們?nèi)∏?5個(gè)主成分繪制下表：

由上表可以看出，前2個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到82.9806%，大于80%，保留了大部分信息，因此可以采取前2個(gè)主成分進(jìn)行相關(guān)分析。

同時(shí)可以得到主成分公式為：

3.主成分得分計(jì)算。利用上述公式進(jìn)行計(jì)算，得到下表：

3.2.4計(jì)算綜合得分

以上述貢獻(xiàn)率作為系數(shù)，計(jì)算綜合得分：

計(jì)算得到下表：

由此可以看出深圳市健康水平呈逐年提升的狀況。

四、失配性現(xiàn)象研究

（一）分析“失配性”機(jī)理

失配性疾病是指生物屬性上的現(xiàn)代人與現(xiàn)代人的生活方式不適配為主要原因所導(dǎo)致的疾病。人體在生物屬性上的演化是極其緩慢的，而我們的生活方式從石器時(shí)代到現(xiàn)在不過(guò)一萬(wàn)年，于是，當(dāng)我們的身體尚且是原始人的時(shí)候，我們過(guò)的卻是現(xiàn)代人的生活。

（二）建立動(dòng)態(tài)測(cè)控評(píng)估模型

現(xiàn)設(shè)有個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象（或系統(tǒng)），分別記為，每個(gè)系統(tǒng)都有屬性（或評(píng)價(jià)指標(biāo)），分別記為，對(duì)于每一個(gè)屬性都可以分為K個(gè)等級(jí)，記為 。而對(duì)于每一個(gè)等級(jí)都包含一個(gè)區(qū)間范圍，記為，且，即當(dāng)屬性時(shí)，則屬性屬于第類。也就是對(duì)于每一個(gè)屬性而言，既有不同類別的差異，同類別的又有不同量值的差異。對(duì)于這種既有“質(zhì)差”，又有“量差”的問(wèn)題，如果用通常的定常權(quán)綜合評(píng)價(jià)法做綜合評(píng)價(jià)顯然是不合理的，然而合理有效的方法是動(dòng)態(tài)加權(quán)綜合評(píng)價(jià)方法?；诖?，運(yùn)用計(jì)算機(jī)對(duì)“失配性”進(jìn)行了分析。

（三）研究結(jié)果

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的各評(píng)價(jià)指標(biāo)值，不妨仍用 表示，以及相應(yīng)的動(dòng)態(tài)權(quán)函數(shù)，建立綜合評(píng)價(jià)模型來(lái)對(duì)? 個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象做出綜合評(píng)價(jià)。在此，取綜合評(píng)價(jià)模型為各評(píng)價(jià)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)加權(quán)和，即

以此作為問(wèn)題的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)，如果每個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象的個(gè)屬性都有N 組樣本觀測(cè)值，代入上式計(jì)算，則每一個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象都有N個(gè)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)值 。由此按其大小排序，可以給出個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象的N個(gè)排序方案。

利用決策分析中的Borda函數(shù)方法來(lái)確定綜合排序方案。記在第個(gè)排序方案中排在第個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象后面的個(gè)數(shù)為，則被評(píng)價(jià)對(duì)象的Borda數(shù)為

由此式的計(jì)算結(jié)果按其大小排序，就可以得到個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，即總排序結(jié)果。

評(píng)估結(jié)果：

五、總結(jié)

本文基于計(jì)算機(jī)技術(shù)，建立了深圳市居民健康測(cè)控模型，以期能夠利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)居民健康狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)，提高人們生活水平，將計(jì)算機(jī)等高新技術(shù)應(yīng)用到人們生活的方方面面。

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