聚类分析和关联分析在三级甲等医院科研绩效评价中的应用

• 作 者: 郑富豪 沈金波
• 机 构: 福建省立医院科研处、福建省立临床学院、福建省老年医院,福建省立医院信息管理中心
• 出 处: 中国医疗管理科学
• 发表日期: 2020年6期
• 关键词: 聚类分析 K-means 关联分析 Apriori 科研绩效评价 Clustering analysis K-meansAssociation analysis
• 基金项目: 福建省科技厅软科学课题“基于人工智能的公立医院科研评价体系研究和应用”(2019R0111),福建省卫生健康软科学研究课题“基于知识发现的科研管理决策新模式研究与应用”(2019-RK-6)

目的优化医院科研绩效评价,以提升不同等级科研人员的科研能力。方法收集汇总2014年~2018年医院科研人员的基本信息、科研成果等数据,采用K-means聚类分析算法、Apriori关联分析算法对科研绩效数据进行分析评价。结果优秀、良好两个等级科研人员占比为25.8%,聚类结果与医院实际科研现状较接近;临床医生是医院科研主力,分别在整体、优秀、良好中占比为69.5%、83.33%、72.92%;评价等级为优秀的与博士研究生学历、正高职称有较强相关性;评价等级为合格的与工龄不超过10年、学历为大学本科或专科、