本發(fā)明涉及醫(yī)療信息，尤其涉及基于貢獻度評估的健康醫(yī)療數(shù)據(jù)要素收益分配方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在健康醫(yī)療領(lǐng)域，這一政策為數(shù)據(jù)要素的收益分配提供了指導(dǎo)原則，即應(yīng)基于對貢獻度的評估進行收益分配。

2、在數(shù)據(jù)交易中，作為數(shù)據(jù)提供方的醫(yī)療機構(gòu)，掌握大量健康醫(yī)療數(shù)據(jù)，但標準化、數(shù)據(jù)脫敏水平、數(shù)據(jù)價值評估能力相對不足，導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)資源無法有效流通和共享，也無法獲得合理的收益。另一方面，作為數(shù)據(jù)獲取方和使用方的醫(yī)療機構(gòu)，在開展醫(yī)療數(shù)據(jù)分析和輔助治療等工作時，缺乏獲取數(shù)據(jù)的渠道，并且難以獲得優(yōu)惠的購買價格。

3、目前醫(yī)療領(lǐng)域關(guān)于數(shù)據(jù)要素的收益分配方法較少，已有方法未充分考慮數(shù)據(jù)特征，未充分評估數(shù)據(jù)價值的貢獻度，不能夠靈活地進行貢獻度的評估和后續(xù)的收益分配?，F(xiàn)有的收益分配方法主要有shapley值法、供應(yīng)鏈契約協(xié)調(diào)法、公平熵法等。shapley值收益分配方法雖然能夠保障收益分配的公平性，也能求出唯一解，但實際使用中未考慮參與成員的風(fēng)險性、公益性等其他影響收益分配的因素。供應(yīng)鏈契約協(xié)調(diào)方法能夠激勵各機構(gòu)進行交易，但難以對分配方案進行量化。公平熵法在使用時，需要對數(shù)據(jù)進行一定程度的公開，與醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私性要求沖突，且醫(yī)療數(shù)據(jù)中包含很多非量化的指標，如患者滿意度、醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量等，都難以用熵值進行量化和評估。

4、現(xiàn)有的醫(yī)療數(shù)據(jù)要素收益分配機制主要針對區(qū)塊鏈場景下，由于區(qū)塊鏈技術(shù)具有去中心化、不可篡改等特點，有些醫(yī)療機構(gòu)使用該技術(shù)來解決數(shù)據(jù)隱私和安全問題，但在使用過程中區(qū)塊鏈技術(shù)面臨著一些挑戰(zhàn)，例如其不可篡改性導(dǎo)致數(shù)據(jù)一旦寫入系統(tǒng)，就無法修改，數(shù)據(jù)交易靈活性相對較差。故現(xiàn)有的醫(yī)療數(shù)據(jù)要素收益分配機制存在以下缺點：

5、第一，數(shù)據(jù)價值評估困難，缺乏統(tǒng)一的評估體系，使數(shù)據(jù)的價值難以量化，并且評估不夠靈活，不能根據(jù)數(shù)據(jù)特征及時更新貢獻度評分，影響收益分配的公平性。

6、第二，隱私和安全問題，醫(yī)療健康數(shù)據(jù)包含敏感個人信息，隱私保護和數(shù)據(jù)安全問題突出，限制了數(shù)據(jù)的共享。

7、第三，缺乏激勵相容的分配機制，現(xiàn)行的分配機制不足以激勵數(shù)據(jù)提供方共享數(shù)據(jù)，不足以激勵數(shù)據(jù)加工和分析方投入資源進行數(shù)據(jù)價值挖掘。。

8、針對上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出了基于貢獻度評估的健康醫(yī)療數(shù)據(jù)要素收益分配方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供了基于貢獻度評估的健康醫(yī)療數(shù)據(jù)要素收益分配方法及系統(tǒng)。

2、為了實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

3、基于貢獻度評估的健康醫(yī)療數(shù)據(jù)要素收益分配方法，包括：

4、s1.建立數(shù)據(jù)要素貢獻評估體系：根據(jù)醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)據(jù)建立多維度指標，基于xgboost機器學(xué)習(xí)模型和shap值對多維度指標進行評估，得到數(shù)據(jù)要素的貢獻度；

5、s2.建立收益分配模型：根據(jù)數(shù)據(jù)要素的貢獻度和評估的每個醫(yī)療機構(gòu)的貢獻度計算數(shù)據(jù)本身的價值，按照約定的收益分配比例進行每個醫(yī)療機構(gòu)總收益的分配；

6、s3.在動態(tài)評估機制下的收益分配方法：重新計算動態(tài)影響因子，根據(jù)動態(tài)影響因子的變化調(diào)整每個醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)據(jù)要素貢獻度，進行收益分配的調(diào)整。

7、進一步的，所述步驟s1中建立的多維度指標包括數(shù)據(jù)稀缺性、數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)一致性、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化程度、數(shù)據(jù)冗余度、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)時間跨度、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)可解釋性。

8、進一步的，所述步驟s1具體為：

9、s11.獲取與多維度指標相對應(yīng)的醫(yī)療數(shù)據(jù)，并將獲取的醫(yī)療數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集；

10、s12.構(gòu)建xgboost模型并調(diào)整xgboost模型的參數(shù)，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入至調(diào)整后的xgboost模型進行訓(xùn)練，并通過交叉驗證方法優(yōu)化xgboost模型，得到訓(xùn)練好的xgboost模型；

11、s13.采用訓(xùn)練好的xgboost模型輸出數(shù)據(jù)要素的貢獻度的預(yù)測結(jié)果；

12、s14.采用shap解釋器計算醫(yī)療數(shù)據(jù)對應(yīng)的shap值，根據(jù)shap值來解釋訓(xùn)練好的xgboost模型輸出的預(yù)測結(jié)果。

13、進一步的，所述步驟s12中對xgboost模型進行訓(xùn)練還包括采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)對xgboost模型進行訓(xùn)練。

14、進一步的，所述步驟s2中每個醫(yī)療機構(gòu)總收益的分配，表示為：

15、；

16、其中，rh表示每個醫(yī)療機構(gòu)作為數(shù)據(jù)提供方時分配到的收益；ch表示該醫(yī)療機構(gòu)提供的數(shù)據(jù)要素的總貢獻度；ctotal表示所有數(shù)據(jù)提供方提供的數(shù)據(jù)要素的總貢獻度；cobtain表示作為數(shù)據(jù)獲取方的醫(yī)療機構(gòu)提供的每個數(shù)據(jù)要素貢獻度之和；rp表示數(shù)據(jù)提供方收益。

17、進一步的，所述步驟s3具體為：

18、s31.識別并量化影響數(shù)據(jù)價值變化的動態(tài)因素；

19、s32.定期重新計算動態(tài)影響因子；

20、s33.根據(jù)步驟s32中計算的動態(tài)影響因子重新調(diào)整每個醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)據(jù)要素貢獻度；

21、s34.根據(jù)更新后的數(shù)據(jù)要素貢獻度，進行收益分配的調(diào)整。

22、相應(yīng)的，還提供基于貢獻度評估的健康醫(yī)療數(shù)據(jù)要素收益分配系統(tǒng)，包括：

23、建立模塊，用于建立數(shù)據(jù)要素貢獻評估體系：根據(jù)醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)據(jù)建立多維度指標，基于xgboost機器學(xué)習(xí)模型和shap值對多維度指標進行評估，得到數(shù)據(jù)要素的貢獻度；

24、分配模塊，用于建立收益分配模型：根據(jù)數(shù)據(jù)要素的貢獻度和評估的每個醫(yī)療機構(gòu)的貢獻度計算數(shù)據(jù)本身的價值，按照約定的收益分配比例進行每個醫(yī)療機構(gòu)總收益的分配；

25、第一調(diào)整模塊，用于在動態(tài)評估機制下的收益分配方法：重新計算動態(tài)影響因子，根據(jù)動態(tài)影響因子的變化調(diào)整每個醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)據(jù)要素貢獻度，進行收益分配的調(diào)整。

26、進一步的，所述建立模塊包括：

27、獲取模塊，用于獲取與多維度指標相對應(yīng)的醫(yī)療數(shù)據(jù)，并將獲取的醫(yī)療數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集；

28、構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建xgboost模型并調(diào)整xgboost模型的參數(shù)，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入至調(diào)整后的xgboost模型進行訓(xùn)練，并通過交叉驗證方法優(yōu)化xgboost模型，得到訓(xùn)練好的xgboost模型；

29、輸出模塊，用于采用訓(xùn)練好的xgboost模型輸出數(shù)據(jù)要素的貢獻度的預(yù)測結(jié)果；

30、分析模塊，用于采用shap解釋器計算醫(yī)療數(shù)據(jù)對應(yīng)的shap值，根據(jù)shap值來解釋訓(xùn)練好的xgboost模型輸出的預(yù)測結(jié)果。

31、進一步的，所述分配模塊中每個醫(yī)療機構(gòu)總收益的分配，表示為：

32、；

33、其中，rh表示每個醫(yī)療機構(gòu)作為數(shù)據(jù)提供方時分配到的收益；ch表示該醫(yī)療機構(gòu)提供的數(shù)據(jù)要素的總貢獻度；ctotal表示所有數(shù)據(jù)提供方提供的數(shù)據(jù)要素的總貢獻度；cobtain表示作為數(shù)據(jù)獲取方的醫(yī)療機構(gòu)提供的每個數(shù)據(jù)要素貢獻度之和；rp表示數(shù)據(jù)提供方收益。

34、進一步的，所述第一調(diào)整模塊包括：

35、識別模塊，用于識別并量化影響數(shù)據(jù)價值變化的動態(tài)因素；

36、計算模塊，用于定期重新計算動態(tài)影響因子；

37、第二調(diào)整模塊，用于根據(jù)計算的動態(tài)影響因子重新調(diào)整每個醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)據(jù)要素貢獻度；

38、第三調(diào)整模塊，用于根據(jù)更新后的數(shù)據(jù)要素貢獻度，進行收益分配的調(diào)整。

39、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明基于貢獻度評估，對參與機構(gòu)提供的健康醫(yī)療數(shù)據(jù)要素進行收益分配，包括三個部分：建立數(shù)據(jù)要素貢獻評估體系，建立收益分配模型，在動態(tài)評估機制下的收益分配方法。通過三大模塊，實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素貢獻度的量化，對參與機構(gòu)的收益進行合理的分配，并通過動態(tài)評估機制來增加數(shù)據(jù)的靈活性。具體效果歸納如下：

40、1、本發(fā)明通過綜合考慮數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)質(zhì)量、稀缺性、時效性等多個關(guān)鍵指標，平臺建立了一個數(shù)據(jù)要素貢獻評估體系，不僅使數(shù)據(jù)價值得以量化，還促進了不同的數(shù)據(jù)共享和流通，加強了醫(yī)療機構(gòu)間的協(xié)作和數(shù)據(jù)資源的有效利用。

41、2、本發(fā)明采用了包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架和機器學(xué)習(xí)模型在內(nèi)的先進數(shù)據(jù)處理技術(shù)，這些技術(shù)允許模型在各個參與方之間持續(xù)迭代更新，能夠靈活地根據(jù)新的數(shù)據(jù)來調(diào)整全局模型，避免了對數(shù)據(jù)的重新收集和處理，提高了數(shù)據(jù)處理效率和模型的可拓展性。通過這種方式，模型能夠反映最新的數(shù)據(jù)價值變化，確保了平臺的時效性和準確性。

42、3、本發(fā)明提出了一種公平、合理的收益分配機制，旨在激勵醫(yī)療機構(gòu)加速信息化進程并提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。通過評估各個參與方的貢獻度，進行收益分配，該機制促進了醫(yī)療機構(gòu)之間的公平競爭和合作，確保了收益分配的透明性和公正性，從而激勵各醫(yī)療機構(gòu)更積極地參與數(shù)據(jù)共享平臺，推動了醫(yī)療數(shù)據(jù)要素市場的健康發(fā)展。