医院医疗风险评估论文提纲

论文题目：复杂不确定环境下医疗失效模式及影响分析方法研究

摘要：医疗风险无处不在,而如何降低医疗风险提高医疗质量已成为当今医院管理所面临的一项重要而紧迫的研究课题。失效模式及影响分析（FMEA）作为一种重要的早期预防措施,可以在医疗失效发生前找到系统中潜在的失效模式。FMEA方法常常通过计算风险优先数（PRN）的方式对识别到的失效模式进行风险排序。然而,由于医疗系统的复杂性与不确定性,传统的FMEA技术在实际的医疗风险评价中存在许多缺点和不足。因此,结合诊疗服务活动的特点,建立更加适合医疗系统的失效模式及影响分析方法,使之真正成为能对医疗风险进行系统化的识别、评估和控制,从而保证病人安全的风险管理方法是非常有必要的。本文在系统梳理总结大量文献的基础上,针对传统FMEA方法的不足,提出了可用于复杂不确定环境下的医疗FMEA方法,并通过实际医疗风险分析案例进一步论证其可靠性和有效性。本文的研究成果主要体现于以下四个方面:（1）系统地回顾了现有医疗FMEA文献及其使用的风险分析模型与方法。本文基于1998年至2018年发表在国际期刊上有关将FMEA方法应用于医疗领域的158篇论文,对FMEA在医疗风险管理中的应用进行文献分析,进而识别传统FMEA方法的固有缺陷和医疗风险管理相关研究的局限性。通过文献分析,揭示了目前基于FMEA医疗风险评价的研究现状并指出了未来研究方向。（2）提出了基于二维不确定语言变量和集成灰色关联分析和逼近理想解排序（GRA-TOPSIS）的医疗FMEA方法。该方法运用二维不确定语言变量处理医疗失效模式风险评价的模糊性和不确定性;使用GRA-TOPSIS方法确定医疗失效模式风险排序。提出了基于最大偏差法的加权方法,以计算风险因子的最优权重。最后,将改进的医疗FMEA方法应用于医院气管内插管抽吸医疗风险分析案例,证明了方法的有效性和可靠性。结果显示,该医疗FMEA方法不仅可以同时表示专家的风险评价及其评价的可靠度,而且在集成GRA与TOPSIS方法优点的基础上得到更加精确合理的医疗失效模式风险排序。（3）提出了基于区间二元语义变量和交互式多准则综合决策（TODIM）的医疗FMEA方法。该方法首先利用区间二元语义变量获取风险评估团队成员对医疗失效模式风险和风险因子权重的不同评价。然后,考虑专家的心理行为,集成后悔理论和TODIM方法确定医疗失效模式排序。最后,以医疗产品开发为例,验证了所提出的医疗FMEA方法的可行性和有效性。结果显示,该医疗FMEA方法不仅可以表征专家给出的多样性风险评价,避免信息处理过程中的丢失问题;而且在结合后悔理论和TODIM方法的基础上可以在医疗风险分析中考虑专家的心理行为。（4）提出了基于模糊证据推理和模糊Petri网（FPNs）模型的医疗FMEA方法。该方法首先利用置信结构捕捉专家对医疗失效模式风险评价的不确定性和模糊性。其次,通过建立基于模糊推理规则的FPN模型来确定医疗失效模式的风险优先级。最后,以医院输血过程风险评估为例,验证了所提出FMEA方法的实用性和有效性。结果显示,该医疗FMEA方法通过置信结构可以更好的处理专家的犹豫风险评价信息,而且基于FPNs对失效模式进行排序,在考虑风险因子的同时提高了医疗风险分析的效率。

关键词：医疗风险管理;失效模式及影响分析（FMEA）;可靠性分析;不确定理论;多准则决策方法

学科专业：管理科学与工程

摘要

ABSTRACT

Abbreviations

Chapter 1. Introduction

1.1. Research Background

1.2. Objectives of the Dissertation

1.3. Contributions of the Dissertation

1.4. Structure of the Dissertation

Chapter 2. Literature Review on FMEA in Healthcare

2.1. Problem Description

2.2. Research Methodology

2.3. Research Results

2.3.1. Application of FMEA in Healthcare Process

2.3.2. Application of FMEA in Hospital Management

2.3.3. Application Of FMEA in Hospital Informatization

2.3.4. Application Of FMEA in Medical Equipment/Production

2.4. Findings and Discussions

2.4.1. Application Areas of Healthcare FMEA

2.4.2. Affiliation Analysis

2.4.3. Bibliometric Analysis

2.5. Chapter Summary

Chapter 3. Healthcare FMEA Using 2-Dimensional Uncertain Linguistic Variables and GRA-TOPSIS Method

3.1. Problem Description

3.2. Preliminaries

3.2.1. Linguistic Variables

3.2.2. 2-Dimensional Uncertain Linguistic Variables

3.2.3. The TOPSIS Method

3.3. The Proposed Healthcare FMEA Method

3.4. Case Study

3.4.1. Model Application

3.4.2. Comparisons and Discussions

3.5. Chapter Summary

Chapter 4. Healthcare FMEA Using Interval 2-Tuple Linguistic Variables and TODIM Method

4.1. Problem Description

4.2. Preliminaries

4.2.1. Interval 2-Tuple Linguistic Variables

4.2.2. The Regret Theory

4.2.3. The TODIM Method

4.3. The Proposed Healthcare FMEA Method

4.4. Case Study

4.4.1. Model Application

4.4.2. Comparisons and Discussions

4.5. Chapter Summary

Chapter 5. Healthcare FMEA Using Fuzzy Evidence Reasoning and Fuzzy PetriNets

5.1. Problem Description

5.2. Preliminaries

5.2.1. Fuzzy Evidential Reasoning

5.2.2. Fuzzy Petri Nets

5.2.3. Execution Rules of FPNs

5.2.4. Reasoning Operators of FPNs

5.3. The Proposed Healthcare FMEA Method

5.4. Case Study

5.4.1. Background

5.4.2. Illustration of the Proposed FMEA

5.4.3. Comparative Analysis

5.5. Chapter Summary

Chapter 6. Conclusions and Future Directions

6.1. Research Conclusions

6.2. Future Research Directions

Appendix A. Data extracted from the reviewed studies

Appendix B. Fuzzy rules based on expert knowledge

References

致谢

论文中文概要