背景:　　医改背景下要求提高卫生资源利用效率。自改革开放以来，中国的医疗卫生体制改革虽然取得了一些成就，但现实中还存在着医疗资源分配不公平、浪费、流失及投入效率低下等问题。新医改借鉴既往改革取得的经验和教训，提出:要加强区域卫生规划，充分利用和优化配置现有医疗卫生资源，提高医疗卫生体系运行效率、服务水平和质量，并且对不符合规划要求的医疗机构逐步进行整合，鼓励各个医疗机构之间资源的共建共享，提高医疗卫生资源利用效率。　　健康整合背景下推动公立医疗机构改变服务模式。资源整合，合作发展是一种国际趋势，这种整合的理念和趋势发展到卫生领域，就表现为如今的一种国际趋势，即:健康整合服务。随着中国改革开放的不断深化，各级医疗机构尤其是医院面临的生存环境、竞争对手和竞争形势正在发生着巨大变化。同时，针对中国医疗卫生服务体系存在的卫生资源配置不合理、各级各类公立医疗机构条块分割和功能交叉等问题，各级公立医疗机构也对传统的服务模式做出相应的调整，以便于更好地整合和利用有限的医疗资源。　　卫生服务实践要求深入研究医联体评价模式和方法。通过构建医联体的方式，可以对中国的卫生服务体系进行重构，进而缓解当下公立医院条块分割、资源配置不合理、居民无序就医等问题，故而医联体作为一种新的合作竞争方式和资源整合的重要机制，日益受到来自政府方面的强力推动。而当下对医联体的研究，内容多侧重在医联体模式、现状与发展对策分析等方面。目前，文献中尚未见到对医联体绩效进行定量评估的报道。人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的一种信息处理系统，为处理非线性关系提供了有效途径，越来越多的基于人工神经网络及其改进的综合评价方法应用于实践，并显示出其优越。因此，人工神经网络可以用于分析医联体这样由多个机构组成的复杂的组织，并且该方法也为评估医联体的绩效提供了有益的参考和借鉴。上海是中国医联体改革试点的主要城市之一，其医联体发展类型多样，覆盖区域广泛，影响力巨大。以上海市为例，构建基于人工神经网络模型的医联体绩效评估模型，一方面可以保证比较充足的样本来源;另一方面也可以借此了解上海市医联体发展现状、改革趋势，对于推动和深化医联体改革具有重要的现实意义。　　目的:　　研究旨在应用人工神经网络的基本原理，针对上海市医联体的特点，构建上海市区域纵向紧密型医联体绩效评估的偏最小二乘-BP神经网络模型，并通过实证研究验证，提出针对性的上海市医联体发展政策建议。具体可分解如下:回顾和评述既往有关医联体的文献研究;建立上海市区域纵向紧密型医联体绩效评估的指标体系;建立基于偏最小二乘—BP神经网络的上海市区域纵向紧密型医联体绩效评估模型，并通过实证研究，对选定医联体个体进行验证和评估，并提出相关建议。　　内容:　　研究内容可大体分为三个部分。一是回顾性研究。包括论文的第一章、第二章。这两章经由文献的回顾，阐述了研究主要涉及的相关理论;二是构建上海市区域纵向紧密型医联体绩效评估指标体系。包括论文的第三章。主要论述如何经由前期文献回顾和其他定性、定量分析方法，建立上海市区域纵向紧密型医联体的绩效评估指标体系;三是上海市区域纵向紧密型医联体绩效评估建模及应用。包括论文的第四章、第五章、第六章。第四章、第五章主要阐述如何通过获得的数据，构建上海市区域纵向紧密型医联体绩效评估的偏最小二乘—BP神经网络模型;第六章则主要论述如何对选定医联体个体进行验证和评估，并提出相关的政策性建议。　　方法:　　结合研究内容所述，三个部分涉及的研究方法分别叙述如下:　　一是回顾性研究部分。此处主要采用文献回顾法，通过大量文献和互联网资料的系统收集和研读，分析国内医联体产生的背景和发展情况，特别关注医联体绩效评估研究的现状和进展;分析国外与医联体相关或类似的组织机构的评估方法和经验;分析神经网络模型在绩效评估中应用的条件和方法。在此基础上，对医联体绩效评估研究的特点、方法、现状和发展进行评述。　　二是上海市区域纵向紧密型医联体绩效评估指标体系构建部分。此处可以分为两个部分:一是医联体绩效评估的理论体系研究。采用文献回顾法，总结和概括医联体的概念界定和分类等。然后依照“结构-过程-结果”模型、利益相关者分析等方法，构建医联体绩效评估的理论框架;二是基于构建的理论框架，并根据神经网络模型的要求，应用专家咨询法、层次分析法等方法建立上海市区域纵向紧密型医联体绩效评估的指标体系。　　三是上海市区域纵向紧密型医联体绩效评估建模及应用部分。首先，研究利用预调查获得的数据和全国卫生计生财务填报系统中的部分数据，借鉴递阶偏最小二乘回归方法的思想，对照研究构建的指标体系，构建数据预测模型，对部分的缺失数据进行模拟进而满足后期神经网络模型建模的需要。其次，研究获取2010-2015年内不等，上海市11家符合条件的区域纵向紧密型医联体共计41个个体，应用SIMCA和MATLAB软件构建基于偏最小二乘-BP神经网络的上海市区域纵向紧密型医联体绩效评估模型。参考神经网络模型仿真结果的医联体绩效评分和SMART原则，制定上海市区域纵向紧密型医联体绩效评估的评分等级，并利用训练好的神经网络模型，对选定的上海市区域纵向紧密型医联体的绩效进行预测和评估，并提出针对性的政策性建议。　　资料:　　研究资料来源可分为三部分。一是文献数据库等互联网途径，包括阅读各类专业期刊、检索数据库、登录政府官网、百度和新浪等中文搜索引擎等获得的有关医联体的政策、统计资料和最新发展动态的信息;二是全国卫生计生财务信息系统，从中提取研究所需部分医联体单位2010-2015年的基本经济运行和服务量等数据;三是问卷调查资料，包括浦东新区川沙医联体、金桥医联体和外高桥医联体2013-2015年的相关数据。　　结果与结论:　　研究建立了比较系统的上海市区域纵向紧密型医联体绩效评估的理论体系。研究基于文献回顾，明确了医联体的概念和分类。发现当下关于医联体的研究，内容多侧重在医联体模式、现状与发展对策分析等方面，目前文献中尚未见到对医联体绩效进行定量评估的报道。经过研究和分析，研究认为应用偏最小二乘-BP神经网络模型，可以有效解决传统绩效评估中存在的变量的多重共线性和变量间非线性关系的问题。作为一种有益的尝试，应用偏最小二乘-BP神经网络模型评估医联体绩效具有可行性。　　建立基于偏最小二乘-BP神经网络模型的上海市区域纵向紧密型医联体绩效评估模型;研究经过两轮专家咨询和层次分析法，构建了上海市区域纵向紧密型医联体绩效评估的指标体系，该指标体系共包含7项一级指标、13项二级指标和32项三级指标;结合前期知情人访谈、查阅文献资料和实证调查获得相关数据，并且经过偏最小二乘回归的数据模拟分析，初步完成了医联体绩效评估的数据信息收集工作，经由偏最小二乘-BP神经网络模型的建模过程，构建了相应的医联体绩效评估模型。　　应用构建的偏最小二乘-BP神经网络模型，对选定的上海市区域纵向紧密型医联体个体进行验证和评估。采用经典的“SMART”原则，对医联体的绩效进行等级划分:优秀(≥8分)、良好(≥6分，＜8分)、一般(≥3分，＜6分)、较差(＜3分)。应用该标准对医联体个体进行验证和评估，可知:13个等级为良好，28个等级为一般，评价等级为优秀、较差的数量为0。进而得出相应的结论:上海市区域纵向紧密型医联体内部治理结构有待进一步理顺，信息化平台建设有待进一步完善;区域纵向紧密型医联体内部应建立合理的分工协作机制，同时应加大对基层医疗机构的扶持力度;政府应加大对区域纵向紧密型医联体发展的财政支持力度，并充分发挥医保在区域纵向紧密型医联体发展中的导向作用。