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首页 >  研究成果 >  研究项目

NEW模块化网络回归方法及其在管理科学中的应用

2026-09-29

变量网络结构可用来反映多个变量之间的相互作用,常见于各领域研究。为探索不同网络间的影响关系,可将回归模型拓展至网络结构。本项目针对网络对网络的回归分析,构建模块化网络回归模型,通过连接模块识别、连接特征提取及回归关系的联合估计,保留网络结构的连接特征,增强结果的可解释性。并在此基础上,围绕管理科学中常见的中介效应和异质效应对模块化网络回归展开进一步探索,回答网络结构之间从“是否有影响”到“如何影响”和“影响有何不同”的关键科学问题。

NEW多病共存临床结局网络分析与预测

2026-09-22

在健康中国战略下,临床结局分析与预测对提升医疗效果与效率有决定性意义。现存研究在方法及数据上有显著局限,难以应对多病共存下的复杂关联性、时序动态性、跨域异质性等挑战。本项目将围绕“多疾病-多结局-多时期”复杂场景,以网络分析,深度学习,信息迁移,正则化等为技术基础,在全疾病框架下开展临床结局分析与预测研究。本项目将在统计模型,渐近理论,算法及软件,数据分析等方面解决如下问题:(1)在有向网络辅助下,融合多源信息,对时序零膨胀/非正态结局进行动态预测;(2)对于复杂数据(包括多结局联合分析、个体协变量及群体结构校准)建立回归辅助深度学习方法;(3)提出信息迁移方法,泛化跨域数据中的有效信息,提高分析准确性和预测能力;(4)进行医保数据实证研究,在全疾病、特定疾病群、特定区域场景下进行网络分析与预测。本项目将产出一套可广泛应用的时序网络数据分析方法;分析结果将对提升医疗效果与效率提供决策支撑。

关于混杂分析和归因分析的因果建模与推断

2024-09-10

因果推断是很多科学研究的主要目标,在自然科学和社会科学中发挥着重要作用。针对真实世界中大量的观察性研究,未观测混杂是一个普遍存在的问题,它给因果推断带来了深刻挑战。多数因果推断研究旨在评价原因对结果的作用,而仅有少数研究关注由结果推断原因的归因分析,它隶属Pearl因果之梯的最高层级。我们将以生物医学等领域中的应用问题为驱动,系统性地研究关于混杂问题和归因问题的因果推断方法,并深入探讨其理论和计算问题。本项目将构建复杂数据和因果机理共同驱动的推断理论,进一步推动因果推断在相关领域的应用。

面向老年失能风险管理的复杂多状态生存数据建模及应用

2024-09-03

随着我国人口老龄化加剧,失能老人数量不断增加,研究老年失能风险及其管理愈发重要。面对复杂多状态生存数据和高维特征数据的挑战,本项目将建立复杂多状态生存数据模型,以准确评估失能与死亡多状态发展的风险,并分析人口、经济、疾病、基因等因素的影响效应。本项目还将开发新的长期护理需求预测方法,精确预测未来失能人口规模和结构、各失能状态的平均护理时长和成本,以及长期护理总成本。这些研究将为制定失能预防管理措施和完善长期护理保障制度提供科学依据,助力应对老龄化挑战。

老年骨骼系统退行性病变的防控技术研究

2023-12-04

近期,《老年骨骼系统退行性病变的防控技术研究》已被纳入国家重点研发计划,重点涉及骨关节炎早期诊断、风险因素筛查、预警模型建立以及阶梯精准治疗,为老年骨关节炎患者带来了重要的希望。我院尹建鑫教授主持该研究子课题项目。

健康中国 2030 背景下的健康老龄化体系优化研究

2023-12-04

我院王晓军教授团队承担了教育部人文社科项目-重大课题攻关项目,题为《健康中国 2030 背景下的健康老龄化体系优化研究》。该项目旨在响应健康中国2030战略,致力于构建我国健康老龄化的综合统计指标和评价体系,探索提高健康预期寿命的关键因素,为我国的健康老龄化提供战略性支持。

数字健康的统计测度与分析方法研究

2023-12-04

我院李扬教授团队主持了《数字健康的统计测度与分析方法研究》项目。该项目得到了教育部人文社科项目-基地重大项目的资助。

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