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院长辅助决策支持系统

院长辅助决策支持系统
院长辅助决策支持系统

院长辅助决策支持系统

院长辅助决策支持系统是为法院高级管理层人员,提供对法院内部各个方面的信息综合管理和监控的系统。院长决策支持系统在最大程度上体现了系统“集成”的能力。它不再仅仅是一些死板的统计报表和一系列令人眼花缭乱的文书题目,而是给法院的高层决策者提供许多形象、直观的“感受”。

院长辅助决策支持系统是一个动态的为法院高层管理者,根据法院现有的管理模式定制的决策支持系统。它根据法院内部所设立的各类标准,对法院内部所有办案人员所办案件的数量、质量和进度等各种指标进行算、分类、排行。通过这样的数据,为法院的中高层领导及时有效的决策,提供法院内部案件办理的第一手资料。

院长辅助决策支持系统主要由案件的查询、统计构件和其他根据院领导要求定制的多模式监控构件组成。

院长辅助决策支持系统根据提供信息的形式分类,主要对院领导的决策提供以下几种类型的决策信息服务:

数据信息服务

数据信息主要是指为法院高级领导提供院内以数字或文字为主的信息,以便为院长做决策提供数据支持。

数据信息服务主要由案件的统计、查询和案件监控构件组成,除此之外系统还提供各种进入其他系统的功能入口,方便院领导进入相关系统办公。

数据信息服务主要包括以下主要功能:

●案件监控

该功能模块主要是实时的对法院内部所有的案件进行监控,为院长提供了全院各类案件的在案件办理的各个阶段的停留情况,院长可以通过这样的监控数据,找到全院整个案件办理的流程的瓶颈,调整相应的工作人员、方法或程序;

●排行榜

该功能模块为院领导提供了院内各个庭室的案件办理情况的排行榜,使得院

长在随时了解到院内各个庭室人员最近的案件办理的进度和情况;

●统计分析

该功能模块是根据要求,专门为院领导定制了一套完整的统计报表,实时的统计法院高级管理者所关心的数据,直接为院领导的决策提供数据支持。

●审理报告

该功能是将审判系统中的需要上会的审理报告进行调阅的功能模块,以便审委会成员能够通过计算机调阅审理报告,进行案件的讨论。

除了以上栏目外,系统还提供相应和其他系统的相应入口,如“新收公文”、“案件办理”等功能链接,使得院长可以像一般工作人员一样,在院长决策系统中进行日常的案件办理和公文的处理。

除了对院内的数据信息采集之外,院长辅助决策系统可以对其他信息进行采集。

多媒体信息服务

多媒体信息服务是为法院的高级领导提供图象、声音等多媒体信息,为法院领导直接感受现场情况,对工作进行指导提供信息服务。

该功能模块主要是和信息化法院的硬件和网络视频设备进行联动,实现预期的功能。

多媒体信息服务主要包括以下功能:

●庭审录像

该功能模块是系统在排期阶段,系统会根据排期情况,自动打开法庭的监控设备,对挺身情况进行自动录像,院长可以在院长决策系统中调取该案件的庭审录像,在网络上观看,并可以对该案件的审理过程进行批注,并发布在录像中,使得下一次调用该录像的用户,可以看到录像批注,对案件的庭审过程的指导作用意义重大。

●审委会评议

该功能模块是系统在审委会上提供庭审的实况转播,并通过声像同步技术,使得审委会成员可以直接在异地对案件庭审的过程进行指导。

●视频会议

该功能模块提供于视频会议系统的接口。

信息提示服务

信息化法院在技术已经突破了完全计算机上的应用,更与一些无线设备进行连接,使得系统的应用显得更加的灵活。

信息提示服务主要由无线发射器设备和软件的多个功能模块相连,为软件各个功能模块提供信息提示服务。

●信息提示

信息提示功能主要是为了方面院领导不能长时间在计算机前工作,而在公文流转和审判系统中定制一些短信息,当有新的案件和公文发送给当前用户后,系统会自动将一条短信息发送给院长的手机和PDA。

●信息预警

信息预警功能是为院领导对一些敏感性统计数据的数据指标进行定制消息通知。如某种类型的案件的结案率在某一各阶段一直在降低,则相关的院领导可以设定某个固定的最低值,当该结案率低于该值后,系统会自动发送预警信息给该相关院领导。

●信息传递

信息传递功能使院领导可以直接通过系统发送短消息,和相关人员进行工作联系。

决策支持系统解决方案

目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15)

7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18) 7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25)

1 工程背景和依据 1.1 项目背景 贯彻党的十六大报告要求“进一步转变政府职能,改进管理方式,推行电子政务,提高行政效率,降低行政成本,形成行为规范、运转协调、公正透明、廉洁高效的行政管理体制”。 贯彻党的十七大报告要求“推进决策科学化、民主化,完善决策信息和智力支持系统”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》:“各级各部门要高度重视电子政务建设工作,切实纳入重要议事日程。主要领导要及时掌握情况,解决问题,加强督促,有计划、有力度地搞好工作推进。”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》:“整合各专业数据系统的关系型数据、非结构化数据,以及多媒体数据,建设全省电子政务数据仓库,利用数据整合、数据分析、数据挖掘技术,建立全省电子政务决策支持系统,为各级领导提供决策支持。” 哈尔滨市已经具备决策支持建设的条件和环境,《哈尔滨市国民经济和社会信息化“十一五”发展规划》指出:“在应用系统建设方面,统一建设了公文传输、信息管理、督办管理、目标管理、议案管理和政务值班管理等6个政务应用系统,在工商、税务等各业务部门分别建设各自业务应用系统的基础上,建设完成了全市企业基础信息共享平台、城市空间地理基础信息共享平台等跨领域、跨部门的应用系统,

智能决策支持系统

智能决策支持系统 一、智能决策支持系统的定义 决策支持系统(Decision Support System,简称DSS),就是以管理科学、运筹学、控制论、与行为科学为基础,以计算机技术、仿真技术与信息技术为手段,针对半结构化的决策问题,支持决策活动的具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策者提供所需的数据、信息与背景资料,帮助明确决策目标与进行问题的识别,建立或修改决策模型,提供各种备选方案,并且对各种方案进行评价与优选,通过人机交互功能进行分析、比较与判断,为正确的决策提供必要的支持。它通过与决策者的一系列人机对话过程,为决策者提供各种可靠方案,检验决策者的要求与设想,从而达到支持决策的目的。 决策支持系统一般由交互语言系统、问题系统以及数据库、模型库、方法库、知识库管理系统组成。在某些具体的决策支持系统中,也可以没有单独的知识库及其管理系统,但模型库与方法库通常则就是必须的。由于应用领域与研究方法不同,导致决策支持系统的结构有多种形式。 传统DSS 采用各种定量模型,在定量分析与处理中发挥了巨大作用, 它也对半结构化与非结构化决策问题提供支持, 但由于它通过模型来操纵数据,实际上支持的仅仅就是决策过程中结构化与具有明确过程性的部分、随着决策环境日趋复杂,DSS的局限性也日趋突出, 具体表现在:系统在决策支持中的作用就是被动的, 不能根据决策环境的变化提供主动支持, 对决策中普遍存在的非结构化问题无法提供支持,以定量数学模型为基础,对决策中常见的定性问题、模糊问题与不确定性问题缺乏相应的支持手段。[1] DSS应具备以下特征[2]: ●系统的主要功能就是为管理人员提供决策支持,其目的就是帮助管理人员进行决策 而不就是代替她们,就是为了提高决策的效能而不就是组织的管理效率; ●传统数据管理技术与有关的模型技术、分析技术相结合; ●系统应该有很强的灵活性、适应性、便于用户使用。 智能决策支持系统(IDSS)就是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统[3],她包括决 策支持系统所拥有的组件,包括数据库系统、模型库系统与人机交互系统,同时集成了最新发展的人工智能技术,如专家系统、多代理以及神经网络与遗传算法等。它就是以信息技术为手段,应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论与方法,针对半结构化与非结构化的决策问题,通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式,为管理者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互式信息系统。智能决策支持系统的广义结构如下图所示。

院长辅助决策支持系统

院长辅助决策支持系统 院长辅助决策支持系统是为法院高级管理层人员,提供对法院内部各个方面的信息综合管理和监控的系统。院长决策支持系统在最大程度上体现了系统“集成”的能力。它不再仅仅是一些死板的统计报表和一系列令人眼花缭乱的文书题目,而是给法院的高层决策者提供许多形象、直观的“感受”。 院长辅助决策支持系统是一个动态的为法院高层管理者,根据法院现有的管理模式定制的决策支持系统。它根据法院内部所设立的各类标准,对法院内部所有办案人员所办案件的数量、质量和进度等各种指标进行算、分类、排行。通过这样的数据,为法院的中高层领导及时有效的决策,提供法院内部案件办理的第一手资料。 院长辅助决策支持系统主要由案件的查询、统计构件和其他根据院领导要求定制的多模式监控构件组成。 院长辅助决策支持系统根据提供信息的形式分类,主要对院领导的决策提供以下几种类型的决策信息服务: 数据信息服务 数据信息主要是指为法院高级领导提供院内以数字或文字为主的信息,以便为院长做决策提供数据支持。 数据信息服务主要由案件的统计、查询和案件监控构件组成,除此之外系统还提供各种进入其他系统的功能入口,方便院领导进入相关系统办公。 数据信息服务主要包括以下主要功能: ●案件监控 该功能模块主要是实时的对法院内部所有的案件进行监控,为院长提供了全院各类案件的在案件办理的各个阶段的停留情况,院长可以通过这样的监控数据,找到全院整个案件办理的流程的瓶颈,调整相应的工作人员、方法或程序; ●排行榜 该功能模块为院领导提供了院内各个庭室的案件办理情况的排行榜,使得院

长在随时了解到院内各个庭室人员最近的案件办理的进度和情况; ●统计分析 该功能模块是根据要求,专门为院领导定制了一套完整的统计报表,实时的统计法院高级管理者所关心的数据,直接为院领导的决策提供数据支持。 ●审理报告 该功能是将审判系统中的需要上会的审理报告进行调阅的功能模块,以便审委会成员能够通过计算机调阅审理报告,进行案件的讨论。 除了以上栏目外,系统还提供相应和其他系统的相应入口,如“新收公文”、“案件办理”等功能链接,使得院长可以像一般工作人员一样,在院长决策系统中进行日常的案件办理和公文的处理。 除了对院内的数据信息采集之外,院长辅助决策系统可以对其他信息进行采集。 多媒体信息服务 多媒体信息服务是为法院的高级领导提供图象、声音等多媒体信息,为法院领导直接感受现场情况,对工作进行指导提供信息服务。 该功能模块主要是和信息化法院的硬件和网络视频设备进行联动,实现预期的功能。 多媒体信息服务主要包括以下功能: ●庭审录像 该功能模块是系统在排期阶段,系统会根据排期情况,自动打开法庭的监控设备,对挺身情况进行自动录像,院长可以在院长决策系统中调取该案件的庭审录像,在网络上观看,并可以对该案件的审理过程进行批注,并发布在录像中,使得下一次调用该录像的用户,可以看到录像批注,对案件的庭审过程的指导作用意义重大。 ●审委会评议 该功能模块是系统在审委会上提供庭审的实况转播,并通过声像同步技术,使得审委会成员可以直接在异地对案件庭审的过程进行指导。

临床决策支持系统研究初探

临床决策支持系统研究初探 胡安邦① 廖邦富① ①成都成电医星数字健康软件有限公司,610047,成都市武侯区武科东四路11号慧谷5栋4号 摘 要 临床决策支持系统是电子病历最高层次的应用之一。本文介绍运用循证医学和语素级临床汉语言解析引擎进行临床决策支持系统的研究,特别是对临床诊断决策支持的研究。关键词 临床决策支持 电子病历 CDSS 语素解析 1 概述 目前国内电子病历系统已经得到广泛的认同和应用。虽然大部分电子病历的应用还停留在如何记录和保存电子病历上。但是业界比较领先的电子病历公司,已经在研究电子病历质量控制、语素或语义解析、临床决策支持(Clinicl Decision Suport System简称CDSS)等涉及到电子病历核心技术方面的内容。 电子病历系统除了应采集到全面、精细、结构化的电子病历数据外,必须辅助医护人员进行临床决策,才是电子病历应用的核心和最终目标。理想状况下,临床上任何医疗活动应该有CDSS支持,所有的医疗决策和操作,都是通过电子病历系统对病人信息进行了充分的智能化分析,遵循最优路径的方式来进行。达到智能化或智慧型的电子病历。 智慧型的电子病历最重要的特征就是有完备CDSS支撑。国际上先进国家已经有许多著名CDSS,如:Archimedes Model,Autonomy,DiagnosisOne,Dxplain等,已经广泛应用于临床。而我国目前该领域在临床应用中也有一些小规模的片段性的应用,但还没有真正起步。国外的CDSS要完全引入我国,由于医疗过程和语言的不同,远远不是翻译就能够解决的问题。CDSS 知识库的移植也是一个浩瀚的工程。国内电子病历的CDSS还远没有成形,要达到智慧型电子病历还任重道远。 CDSS是涉及医学各方面的智能化体系,包括疾病诊断、治疗、护理、手术、用药等方面的决策支持,循证决策的支持,鉴别诊断的支持,预防误诊误治的支持,预后康复方面的支持,为医务人员提供诊断治疗工具和资料等。在CDSS的功能方面,必须具有对临床医疗的建议、提醒、报警、计算、预测等。其重点在诊断,治疗的决策。对于CDSS的研究,其知识库来源、决策方法和电子病历的结构化解析是必须的基础研究工作。 我们把循证医学作为构建CDSS知识库和决策方法的基础。对于电子病历的结构化解析,我们首先研发的临床语言解析引擎[2],已经获得国家方面专利,使整个研究有了较好的基础。 2 CDSS与循证医学结合的研究 2.1 把循证医学的临床证据作为建立CDSS知识库的基础 智慧型电子病历是我们对电子病历系统研究的重点。对于智慧型电子病历中CDSSD 研究,知识库的正确性对于CDSS至关重要。我们把循证医学中高级的证据作为CDSS知识库的信息来源基础。循证医学的核心思想,就是在医疗决策中,将临床证据、个人经验、患者的实际状况三者结合起来,进行疾病的诊断和治疗。其中,临床证据主要来自大样本的随机对照临床试验(randomized controlled trial,RCT),经过系统性评价(systematic review)或荟萃分析(meta-analysis),对大量临床证据的总结、分析、评价,形成的各种证据(甚至金标准),可以作为构建CDSS知识库的可靠、正确的基础。 2.2 以循证医学的理论指导诊断治疗决策研究 对于CDSS的研究,还在循证医学理论指导下,作为研究CDSS诊断决策,治疗决策,预后决策的基础方法。对这几个方面研究的功能和解决方案描述如下: 诊断决策:将循证医学中的各种诊断和治疗证据,用元素和语素形式进行整理,构建

决策支持系统解决实施方案

决策支持系统解决方案

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目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15)

7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18) 7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25)

决策支持系统国内外研究现状

决策支持系统国内外研究现状 摘要:决策支持系统国内外研究现状决策支持系统DSS(DeeisionS即portSystem)是信息系统研究的最新发展阶段。它是运用可供利用的、合适的计算机技术,针对半结构化和非结构化问题,通过人机互换方式帮助和改善管理决策制定的有效性的系统。卫生装备是保证部队平时和战时顺利完成卫勤保障任务的物质基础和重要条件。作为军队后勤战略体系中的重要组成部分,卫生装备发展战略是对未来一个时期军队卫生装备发展的整体谋划,包括对未来一定时期卫生装备整体保障效能的基本取向,对卫生装备发展在高层次、大系统、全方位等方面的综合筹划。它必须适应不同的卫勤保障模式,并随着军事战略和保障要求的变革而发生内在的客观变化,与战场环境及战争样式同步发展。它决定了一个国家在未来一段时期内,军队卫生装备发展的方向和基本要求,其决策是否得当将直接影响到卫勤力量的组成和作用的发挥,直接关系到装备研究成果和平战时卫勤保障的水平。 关键词:卫生装备;决策支持系统; 整个卫生装备发展过程大致可以分为图中两个阶段: 卫生装备发展战略制定阶段和卫 生装备发展战略实施与管理阶段。前一阶段是重点,决定了卫生装备体系建设的方向,后一阶段是在前一阶段的指导下按步骤完成的。在环境评价的基础上,确定可能的威胁来源与威胁程度,从而确定我军可能担负的卫勤保障任务,并进行一系列比较研究,发现我军卫生装备体系的不足之处,从而提出一系列需求方案,再根据合适的方法对各种方案中提出的发展对象进行效能评估研究,将评估结果作为卫生装备发展战略决策的依据。因此,卫生装备发展战略研究的重点就是体现在如何制定战略上。在卫生装备研究方面,决策支持系统已用于卫生装备选型与编配等方面的研究。但在卫生装备发展方向与重点研究中,尚没有较系统的辅助研究手段,大部分发展研究工作都是研究人员根据实际经验和成功的案例进行,已经不能满足卫生装备科学发展的需要。因此巫需建立一个系统、实用的卫生装备发展决策平台,供从事卫勤保障与卫生装备决策的机关和研究人员使用,同时也为全军野战卫生装备论证中心提供决策平台。 国内外研究现状:决策支持系统国内外研究现状决策支持系统DSS(DeeisionS即portSystem)是信息系统研究的最新发展阶段。它是运用可供利用的、合适的计算机技术,针对半结构化和非结构化问题,通过人机互换方式帮助和改善管理决策制定的有效性的系统。目前,DSS 己成为系统工程与计算机应用领域中的重要研究课题。通过国内外相关专家、学者的不断探索和研究,DSS在国内外学术界的理论研究和国民经济的实际应用中得到了 迅猛发展,在军事应用领域也有广阔的发展前景,世界各国都在竞相开发军事应用中的DSS。 国外民用代表性的DSS (1)GeodataAnalysisandnisply System(GADs)这是由IBM研究开发的一个地理 数据分析与显示系统,其作用是用计算机来构造和演示地图,它被用于辅助设计警察的巡逻线路、规划城市发展、安排学校的辖区范围等。 (2)water ware 江河流域综合规划决策支持系统。作为EuxekaEU487计划的最终成果,在墨西哥莱尔玛流域进行应用,以建立水量和水质的平衡,用这种方法可以产生一个取代历史流量资料的稳定流态,用来确定应改进哪些地方的废水处理设施以获取最大的利益。它采用了完全开放式的、模块化的体系,根据集合程度的不同,具有不同的层次和结构。系统包括如下基本结构:a、主菜单程序,用以协调各项独立的任务;b、地理信息系统(GIS),

人工智能发展综述

人工智能发展综述 摘要:概要的阐述下人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势。 关键词:人工智能; 前景; 发展综述 人工智能(Artificial Intelligence)自1956 年正式问世以来的五十年间已经取得了长足的进展,由于其应用的极其广泛性及存在的巨大研究开发潜力, 吸引了越来越多的科技工作者投入人工智能的研究中去。尤其是八十年代以来出现了世界范围的开发新技术的高潮,许多发达国家的高科技计划的重要内容是计算机技术,而尤以人工智能为其基本重要组成部分。人工智能成为国际公认的当代高技术的核心部分之一。 1什么是人工智能 美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样一个定义:人工智能是关于知识的学科, 是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从人工智能所实现的功能来定义是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别学习和问题求解等思维活动。这些反映了人工智能学科的基本思想和基本内容, 即人工智能是研究人类智能活动的规律。若是从实用观点来看,人工智能是一门知识工程学:以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看,人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化,使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的,而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支,人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关的技术产品,建立有关的理论。 2 人工智能历史 当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,人工智能的研究经历了以下几

领导辅助决策系统-城市

领导辅助决策系统 1、中宏领导决策支持系统(苏州) 中宏“领导决策支持系统”由国家发展和改革委员会所属的中国宏观经济研究院、中国宏观经济学会、中国经济学奖管理委员会、中国宏观经济信息网等权威机构联合研制。 该系统根据各部委、地方各级政府日常工作特点和决策需要,实现了政府决策过程中的“一揽子”支持方案,提供了从“信息资源保障”到“系统更新维护”的全面服务。 中宏“领导决策支持系统”拥有涵盖90年代以来经济各个领域的、容量超过100万条的巨型经济数据库。只需键入决策议题,本系统即可提供十个方面的参考信息。其中包括了专家智囊及课题研究、统计分析、国际经验、兄弟省市经验、国家相关政策法规、相关产业分布、相关外资外贸情况、相关的金融税收政策、宏观形势和政策以及本地区的相关内容(需系统绑定)。 中宏“领导决策支持系统”的核心竞争力是中宏独有的“经济智能分析技术”(EIAS)。该系统将政府工作特点、信息挖掘技术、经济分析方法、信息资源保障四大要素融为一体,不仅将复杂专业化的应用变成了“智能式”操作,而且可以根据政府主管领导、职能部门的需要,实现“个性化”的服务。由于采用了“融入式”的设计理念,本系统可以无缝“融入”电子政务系统,同时也可以本系统为平台,搭建政府的电子政务系统。 政府的每项决策工作都可通过《中宏政府决策信息支持系统》提供的八大类信息资源做为决策支持,即相关的统计数据、兄弟城市的经验方法、相关的国家政策和规划、各部委的相关政策、相关产业的信息资料、宏观经济形势背景、各国的相关经验教训、相关的权威课题成果等等。 围绕政府每项决策工作,“一键式”实现八大类的相关资料的搜集。“中宏领导决策支持系统”不仅具有覆盖各领域的海量信息,而且具有IT技术与经济分析融为一体,实现信息资料搜集的高度智能化。对于政府投资招商引资等决策议题更是从统计数据模块、政策法规模块、宏观经济模块、区域经济模块、产业经济模块、外资外贸模块、世界经济模块、课题研究模块和中宏百人团模块等九大模块提供信息支持。 中宏“领导决策支持系统”底层的信息资源来自于中宏数据库。其主要数据库如下:(1)宏观形势库(2)发展战略规划库(3)金融数据库(4)财政税收数据库(5)投资数据库(6)消费数据库(7)物价数据库(8)商业物流数据库(9)对外贸易数据库(10)中国外资数据库(11)中国产业发展数据库(12)

决策支持系统发展综述精编

决策支持系统发展综述 精编 Document number:WTT-LKK-GBB-08921-EIGG-22986

决策支持系统发展综述 空军工程大学导弹学院雷英杰 计算机是当代发展最为迅速的科学技术之一,其应用几乎已深入到人类活动和生活的一切领域,大大提高了社会生产力,引起了经济结构、社会结构和生活方式的深刻变化和变革。计算机科学技术具有极大的综合性质,与众多科学技术相交叉而反过来又渗入更多的科学技术,促进它们的发展。计算机科学与其他学科相交叉产生了许多新学科,推动着科学技术向更广阔的领域发展。 智能决策支持系统(Intelligent Decision Support Systems,简称IDSS)是决策支持系统(Decision Support Systems,简称DSS)与人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)相结合的产物,它将人工智能中的知识表示与处理的思想引入到DSS,其独特的研究方法和广泛的发展前途使之一出现就成为决策支持技术研究的热点。 智能决策支持系统是以信息技术为手段,应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法,针对半结构化和非结构化的决策问题,通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式,为管理者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互信息系统。

实践表明,只有当决策支持系统具有较丰富的知识和较强的知识处理能力时,才能向决策者提供更为有效的决策支持。 考虑到IDSS是在传统DSS基础上发展起来的,所以这里先介绍有关决策、决策科学和决策支持技术的基本概念。 一、DSS的产生与发展 1.1DSS的产生背景 电子数据处理EDP(Electronic Data Processing):提高了工作效率,把人们从繁琐的事务处理中解脱出来。缺点:仅局限于具体信息处理,不共享,不考虑整体或部门情况。 管理信息系统MIS(Management Information Systems):整体分析,系统设计,信息共享,部门协调。缺点:难于适应多变的内、外部管理环境,对管理人员的决策帮助十分有限。 决策支持系统DSS(Decision Support Systems):70年代中期Keen和Scott Morton在《管理决策系统》(1971)一书中提出。目标:对管理者做决策提供技术支持。 背景:运筹学模型发展已经比较完善,多目标决策分析突破了单一效用理论的框架,计算机软、硬件及网络技术的迅猛发展,人工智能特别是知识处理技术的发展,数据库技

决策支持系统发展综述

决策支持系统发展综述 计算机是当代发展最为迅速的科学技术之一,其应用几乎已深入到人类活动和生活的一切领域,大大提高了社会生产力,引起了经济结构、社会结构和生活方式的深刻变化和变革。计算机科学技术具有极大的综合性质,与众多科学技术相交叉而反过来又渗入更多的科学技术,促进它们的发展。计算机科学与其他学科相交叉产生了许多新学科,推动着科学技术向更广阔的领域发展。 DSS的产生背景 三.决策支持系统(DecisionSupportSystems---DSS)是70年代末期兴起的一种新的管理系统。它是计算机技术、人工智能技术与管理决策技术相结合的一种决策技术,“它涉及到计算机软件和硬件、信息论、人工智能、信息经济学、管理科学、行为科学等学科”,旨在支持半结构化决策问题的决策工作,帮助决策者提高决策能力与水平,最终实现提高决策的质量和效果的目的。 一、DSS的产生与发展DSS的发展70年代,Scott Morton在《管理决策系 统》(1971)一书中首次提出DSS。Peter G. W. Keen等人编写了一套丛书,阐明DSS的主要观点,初步构造出DSS的基本框架。1978至1988年,DSS得到迅速发展,许多实用系统被开发出来,投入实际应用,产生明显效益。 1988至现在,DSS技术持续发展,目前已基本成熟。新一代DSS研究仍然十分活跃。DSS的理论基础 (1)信息论 信息是现代科学技术中普遍使用的一个重要概念。 信息论是运用信息的观点,把系统看作是借助于信息的获取、传送、加工处理、输出而实现其有目的性行为的研究方法。 (2)计算机技术 计算机软件技术、硬件技术、网络技术、图形处理技术、知识处理技术等。 (3)管理科学与运筹学 管理科学MS(Management Science):面向管理者,研究决策问题,如决策目标、决策效能等。 运筹学OR(Operations Research):提供一系列优化、仿真、决策等模型。 (4)信息经济学 在信息时代,研究信息的产生、获得、传递、加工处理、输出等方面的价值问题。从经济学的角度,研究信息产生和获得的成本是多少?利润是多少?即研究信息价值问题。 (5)行为科学 研究决策者的决策风格、在决策过程中的决策行为等,指导DSS的设计和开发。涉及到决策者的心理学。 (6)人工智能 将人工智能技术用于管理决策是一项开拓性工作。当前研究的IDSS就是DSS与AI技术相结合的产物,它用领域专家的知识来选择和组合模型,完成问题的推理和运行,为用户提供智能的交互式接口。 人工智能技术作为计算机应用研究的前沿,近十年取得了惊人的进展,呈现了光明的前景。专家系统、智能机器人和模式识别是人工智能中最活跃、最富有成果的三个研究领域。其中专家系统ES(Expert Systems)研究,取得了许多实用化的成果。当今世界上已经有上千个专家

科技创新辅助决策支持系统

科技创新辅助决策支持系统STADS ——中国科学技术信息研究所与万方数据重拳出击 联合打造科技创新能力评估新利器 什么是科技创新辅助决策支持系统? 科技创新辅助决策支持系统由中国科学技术信息研究所与北京万方数据股份有限公司联合推出,是面向政府、科研院所、高校、企业等单位的科研管理部门,进行科技信息挖掘、分析,进行科技创新能力评估的工具。利用该工具,用户只需输入关注内容、轻点鼠标,即可轻松了解所关注主题的研究状况、学科领域专家与研究机构、科研项目课题成果与进展、科研机构科研能力统计与分析,并获得相关分析报告,为科技创新决策提供支持与服务。 为什么推出科技创新辅助决策支持系统? “重视科学技术弘扬科技创新”已经成为全民普遍认可的国家发展理念。国家财政对科技投入的增加,通过实施新产品试制鉴定、科技攻关、星火、火炬、自然科学基金、社会科学基金、科技成果推广等一系列科技计划,在面向经济建设主战场、高新技术产业化、基础性研究三个层次上都取得了显著成绩。 在这样的大环境下,不论是政府部门、高校、科研院所,还是企业的科技管理部门,都需要对单位和个人,从科研综合能力、优势领域、人员素质、成果水平等方面,对于科技创新能力进行权威公正的考量。 为解决科研管理部门进行科研项目监控、科研立项查新、学科领域专家搜索、人员科研状况分析、机构科技创新能力评估等问题,辅助科研管理部门进行科学决策,中国科学技术信息研究所与万方数据重拳出击,推出科技创新能力评估新利器,即科技创新辅助决策支持系统(简称:STADS)。

我们需要科技创新辅助决策支持系统吗? 科技创新辅助决策支持系统给您带来的应用价值

决策支持系统发展现状与趋势分析

决策支持系统发展现状与趋势分析1 吴新年2 (中国科学院国家科学图书馆兰州分馆兰州730000) 陈永平 (北方民族大学图书馆银川750021) 摘要:在简要回顾决策支持系统发展历史的基础上,系统归纳了决策支持系统的主要类型,分析总结了阻碍决策支持系统发展的关键技术问题和决策支持系统未来的发展取向。 关键词:决策支持系统;现状;趋势;关键技术 1 决策支持系统的兴起与发展 决策是人类社会发展中时时处处存在的一种社会现象。任何行动都是相关决策的一种结果。正是这种需求的普遍性,人们一直致力于要开发一种系统,来辅助或支持人们进行决策,以便促进提高决策的效率与质量。尤其是随着现代信息技术和人工智能技术的发展和普及应用,更有力地推动了决策支持系统(Decision Support System,简称DSS)的发展。 简要说来,DSS大致经历了这样几个发展历程:20世纪60年代后期,面向模型的DSS 诞生,标志着决策支持系统这门学科的开端;20世纪70年代,DSS的理论得到长足发展,80年代前期和中期,实现了金融规划系统以及群体决策支持系统(Group DSS);20世纪80年代中期,通过将DSS与知识系统相结合,提出发展了智能决策支持系统(IDSS)的设想[1];此后,开始出现了主管信息系统( executive information system,简称EIS)3、联机分析处理(OLAP)等。到了20世纪90年代中期,人们开始关注和开发基于Web的DSS,随着Internet的革命性发展和深入应用,基于分布式的、支持群体网络化和远程化协同的情报分析与综合决策支持系统逐步浮出水面并开始走向应用;随着人工智能技术的不断发展,DSS 的智能化程度越来越高,对人们决策的支持能力也越来越强大。 2 决策支持系统的主要类型 自20世纪70年代提出决策支持系统(DSS)以来,DSS已经得到了很大发展。从目前发展情况看,主要有如下几种决策支持系统: (1)数据驱动的决策支持系统(Data-Driven DSS)[2]。这种DSS强调以时间序列访问和操纵组织的内部数据,也有时是外部数据。它通过查询和检索访问相关文件系统,提供了最基本的功能。后来发展了数据仓库系统,又提供了另外一些功能。数据仓库系统允许采用 1本研究受“西部之光”项目“甘肃省科技文献信息共享平台建设研究与示范”资助。 2作者简介:吴新年,男,1968年11月出生,在职博士,研究员,硕士研究生导师。迄今公开发表论文60多篇,合作出版著作3部。主要研究方向:信息资源管理;情报研究与决策咨询。wuxn@https://www.wendangku.net/doc/116893873.html, 陈永平,男,1969年出生,1991年毕业于兰州大学图书情报学系,副研究馆员,现任北方民族大学图书馆副馆长,公开发表论文10余篇。主要研究方向:信息组织与服务。cyp1120@https://www.wendangku.net/doc/116893873.html, 3主管信息系统(Executive Information System),指为了满足无法专注于计算机技术的领导人员的信息查询需求,而特意制定的以简单的图形界面访问数据仓库的一种应用。

决策支持系统发展现状与发展趋势(1)

决策支持系统发展现状与趋势分析 信息092 王岩090612271引言 决策是人类社会发展中人们在为实现某一目的而决定策略或办法时,时时存在的一种社会现象。任何行动都是相关决策的一种结果。正是这种需求的普遍性,决策支持系统应运而生。20多年来,DSS已在理论研究、系统开发和实际应用诸方面取得了令人瞩目的进步,并呈现出积极的多元化的发展态势。随着人工智能技术、网络技术、通信技术和信息处理技术的发展和多学科的交叉结合发展,决策支持系统呈现多元化结构发展态势。 决策支持系统,简称DSS(Decision Support System),是以特定形式辅助决策的一种科学工具。它通过人机对话等方式为决策者提供了一个将知识性、主动性、创造性和信息处理能力相结合、定性与定量相结合的工作环境,协助决策者分析问题、探索决策方法,进行评价、预测和选优。 近几年来,从关于决策支持系统基本定义和决策支持系统基本结构出发,演化产生了一系列新的概念、观点和结构。为此,本文从对决策支持系统的发展现状加以概括论述,同时总结了决策支持系统发展的趋势和前景。 决策支持系统的兴起于发展 决策支持系统的大致经历了这样几个发展过程:20世纪60年代后期,面向模型的决策支持系统诞生,标志着决策系统的这门学科的开端,20世纪70年代,决策支持系统的理论得到了长足的发展,80年代的前期和中期,实现了金融规划系统以及群体决策支持系统;20世纪80年代中期,通过将决策支持系统和知识系统相结合,提出了发展智能决策支持系统的设想;此后,开始出现主管信息系统,联机分析处理等。到了20世纪90年代中期,人们开始关注和开发基于Web的决策支持系统,随着Internet的革命性和深入应用,基于分布式的、基于群体网络化和远程化的协同的情报分析与综合决策支持系统逐步浮出水面并开始走向应用;随着人工智能的不断发展,决策支持系统的智能化程度越来越高,对人们的决策的支持能力也越来越大。 DSS的系统结构 尽管DSS在形态上各色各样,但它们在结构上有一个基本特征——集成性,对不同形态的DSS进行分解时,又会发现DSS主要由五个部件组成:人机接口、数据库、模型库、知识库、方法库。每个库又带有各自的管理系统,即对话管理系统、数据库管理系统、模型库管理系统、知识库管理系统、方法库管理系统。因此一般地说,大部分DSS都可以认为是这十个基本部件的不同的集成和组合,即这十个部件可以组成实现支持任何层次和级别的DSS系统。 阻碍决策支持系统发展的关键技术问题 1980年,Sprague就曾提出了决策支持系统的三部件结构,即对话部件、数据部件(数据库Data Base和数据库管理系统DBMS)、模型部件(模型库MB和模型库管理系统MBMS)。该结构明确了DSS的组成,也间接地反映了DSS的关键技术,即模型库管理系统、部件接口、系统综合集成。 1981年,Bonczak等又提出了DSS三系统结构,即语言系统(LS)、问题处理系统(PPS)、知识系统(KS)[13]。从这些系统总体架构的概括与设计思路看,开发一个实际的高性能DSS需要解决如下关键技术问题: (1)模型库系统的设计和实现:它包括模型库的组织结构、模型库管理系统

临床决策支持系统

临床决策支持系统前言: 随着时代的发展, 知识爆炸对医疗工作提出了严峻的挑战, 医师们日益感到难以跟上突飞猛进的医学发展步伐。虽然临床分科有助于缓解这一矛盾, 但绝非根本解决方法。因为即使是很专业的医学领域的知识更新和增长, 也超出医师的学习和掌握限度, 大量的信息和数据也让医师们无所适从。而借助电脑的巨大存储能力和处理能力有可能改变这一状况, 于是临床决策支持系统应运而生。临床决策支持系( Clinical Decision- Making “临床决策支持系统”的定义是:“能够根据病人的两项或多项信息针对病情生成具体建议的活性知识系统”。亚马特亚库(Amatayakul)相信,临床决策支持系统可以在诊疗过程中提供的一种实时帮助,而且能够发掘外部的知识资源。作为一种复杂的计算机化的管理系统,它还可以根据现有的知识生成各种可供选择的诊疗和护理建议(Randolph et al)。

那么,临床决策支持系统的基本功能都有哪些?根据兰道夫(Randolph et al)2001年的研究报告,表6.1概述了波莱尔(Pryor)的建议。 表6.1 临床决策支持系统 Bayesian theorem 的方法和Belief networks。另外,近期的已经在国外的临床中具体应用的事件监视器(Event Monitor)也都是基于规则的决策支持系统。这些系统通过事先定义好的规则来实时地监视病人的相关信息,一旦规则中的前提条件得到满足,相关规则将被触发,相应采取规则中规定的行动,或是对诊断或是对治疗提供决策支持。 2) 系统功能

临床决策系统也可以按其设计的所能完成的系统功能来划分。主要有两大类主要的功能:一是帮助决策什么是对的判断,例如临床诊断,早期的Leeds Abdominal Pain、DXplain和QMR等医学诊断系统即属此类。二是帮助医生决策下一步应该做做么事,例如做什么检查,用什么药,要不要手术等,最典型的一个例子就是决策分析树,即根据概率分析医生下一步应该怎样做。 3) 建议方式 临床决策系统的建议方式分为主动和被动两种。主动的方式为系统主动地给医生提 早 例 (Critiquingmodel)顾问式在流程中不断地与医生进行交互获得必要信息,最终生成最后的建议,例如在MYCIN 系统中,需要用户不断地与计算机进行信息交互,最终计算机才能给出最后的决策意见。而批评式的系统事先根据相关信息生成一个决策建议,如果医生的决策与之不符,则给出系统的决策建议,适用于医生愿意自己决策而只是需要系统对自己的决策进行再次确认的情况,前面提到的事件监视器系统即属于批评式的。 6) 决策支持程度

临床决策支持系统综述报告

临床决策支持系统综述报告 引言: 临床决策支持系统(clinical support decisionsvstens,CDSS)是指将临床数据做为输入信息,将推论结果作为输出,有助于临床医生决策并被用户认为具有一定“智能”的任何软件。大量研究表明,CDSS的应用可以有效解决临床医生知识的局限性、减少人为疏忽(特别是药物定量方面)、相对降低医疗费用等,从而为医疗质量提供了保证。尽管CDSS有很多优点,真正能为医生所接受并投入实际临床使用的为数不多,其主要原因是技术问题,如:不确定知识的表示与推理的困难、知识更新的困难、知识库的透明性问题以及与其它医学信息系统以及医生的工作模式相融合等问题。 历史发展: 我将系统地回顾电子病历中临床决策支持方法。根据Musen 和Shortliffe等,人临床决策支持系统可以按五个维度(Dimension)进行分类,另外,如果将不直接给出建议而只是给出相关信息的系统也划入临床决策支持系统,那么临床决策支持系统可以按以下六个维度进行分类(表一): 表一临床决策支持系统的分类维度

内部决策机制的不同主要取决于临床决策支持系统的内部知识表示方式,针对不同的决策需求存在着不同的知识表示方式,从而形成了不同的决策机制。例如,根据病人的症状体征等的辅助诊断系统常以概率来表达症状与疾病相关性,此类的决策方式主要有基于Bayesian theorem 的方法和Belief networks。另外,近期的已经在国外的临床中具体应用的事件监视器(Event Monitor)也都是基于规则的决策支持系统。这些系统通过事先定义好的规则来实时地监视病人的相关信息,一旦规则中的前提条件得到满足,相关规则将被触发,相应采取规则中规定的行动,或是对诊断或是对治疗提供决策支持。 2) 系统功能 临床决策系统也可以按其设计的所能完成的系统功能来划分。主要有两大类主要的功能:一是帮助决策什么是对的判断,例如临床诊断,早期的Leeds Abdominal Pain、DXplain和QMR等医学诊断系统即属此类。二是帮助医生决策下一步应该做做么事,例如做什么检查,用什么药,要不要手术等,最典型的一个例子就是决策分析树,即根据概率分析医生下一步应该怎样做。 3) 建议方式

临床辅助决策支持系统参数

临床辅助决策支持系统(CDSS)招标要求及技术参数

一、项目总体方案 1、总体目标 临床辅助决策支持系统是基于我院医疗大数据平台和医院海量真实病历数据,结合医学文献、临床知识库等资源,利用分布式存储和计算、自然语言处理、机器学习等技术构建的,面向临床医生的辅助决策和推荐系统,系统支持自动从医生工作站获取当前就诊的患者信息,并从辅助诊疗、病历分析、知识推荐等角度在医生诊疗过程提供辅助决策。 2、基本功能需求 (1)诊断推荐 根据输入的患者信息和主诉现病史等信息,当医生下诊断时,自动推荐疑似诊断,并提供这些诊断的典型症状以及医院内相似病历,并提供相关推荐依据。 (2)检查检验推荐 根据医生当前初步诊断结合患者基本信息、一诉五史,当医生下处置时,自动推荐合适的检验、检查项,并挖掘展示这些检查检验项在医院的相似病历中开立占比,以及相关文献参考,帮助医生进一步确诊。 (3)治疗方案推荐 根据医生当前诊断及患者基本信息、一诉五史,在医生下医嘱时,推荐最佳的治疗方案,并提供这些治疗方案在医院的相似病历中的占比,以及相关文献参考等推荐依据。

(4)智能提醒 依据患者基本信息、一诉五史,结合医院临床历史数据,在医生下诊断或开具不适合患者病情的医嘱处置时,自动预警提示。 (5)病历分析 根据医生在工作站输入的性别、年龄、主诉、现病史、诊断、检查检验、用药等信息,基于医院历史数据找出相似病历及其各个维度的统计数据。 (6)历史数据实时统计分析 根据条件对医院历史数据进行实时统计分析,包括相关病种数量、性别比例、年龄分布、病因分布、疗效比较、并发症、好转率、不良反应、平均住院日、平均住院费用、平均术前时间、手术率、复诊率等不少于20个相关性指标,将这些数据的统计分析结果实时展示在系统界面上,供医生参考。

智能决策支持系统

基于云计算的智能决策发展综述 郜炎峰 (哈尔滨商业大学计算机学院哈尔滨Y1310120306 )摘要:随着计算机和通信技术的快速发展,一些基于不同环境下的智能决策支持系统层出不穷,本文主要简单介绍了智能决策支持系统的发展现状,然后重点介绍了基于云计算的智能决策的研究现状,对云计算环境下的智能决策受到的影响,决策资源管理,决策问题协同求解,智能决策支持系统等进行简单分析,进一步提出今后的智能决策系统的研究思路。 关键词:发展现状;云计算;智能决策; Abstract:With the rapid development of computer andcommunicatio n technology, a number of different environments based intelligent decisionsupport systemafter another,This paper briefly introduces the development status of intelligent decision support system, and then focuses on the research status of cloud-based intelligent decis ion.The impact of cloud computing environments being intelligent decision,decision-making resource management,collaborative deci sion-making problem solving, intelligent decision support system fo r simple analysis.Further research ideas putted forward in the futur e of intelligent decision system.

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