研究目的：本研究通过梳理卫生管理决策支持系统在不同应用场景,所对应的模型类型和模型构建方法,结合新农合大病保障实施现状和相关业务数据,完成面向实际问题的决策模型构建,以期为新农合管理者进行科学合理的决策分析提供技术支持和参考。研究内容：1.梳理相关理论与应用研究。系统梳理国内外卫生管理决策支持系统的研究现状,重点研究现有成熟决策模型的种类、应用领域、构建方法内容。2.卫生管理决策支持系统的模型分析。对决策模型进行系统的归纳和分类,包括所属学科、对应的业务领域、核心算法等。在此基础上,结合卫生管理决策支持系统不同的应用场景和环节,评价、比较相关决策模型,明确在相应场景和环节下,应选用何种决策模型进行决策分析,从而达到最优的决策效果。3.新农合大病保障实施现状及相关业务数据分析。对新农合大病保障的研究内容和实施现状进行系统的梳理与总结。选取国家新农合信息平台内安徽、海南两个地区的2012-2014年参合人员住院补偿明细数据,进行深入的分析与探讨。4.研究基于新农合新增大病种类的决策模型构建。结合数据分析结果,选择贝叶斯判别分析模型和趋势外推预测模型,并根据相关指标确定模型变量,运用统计学方法,对模型进行构建和测试。研究方法：通过文献调研方法,搜集理论文献、实证研究文献、相关政策法规、研究报告等；利用已梳理的决策模型,结合国家新农合信息平台内的业务数据,运用统计学方法构建新农合大病判别分析模型和大病种类预测模型。研究结果：1.分析了卫生管理决策模型的应用场景和主要功能,并将模型分为判别分析模型、预测模型、评价类模型、扩充模型和专业模型。2.结合新农合业务数据和新农合大病保障研究现状,确定了新农合大病的指标体系：患病率、人均住院次数、次均住院天数、人均住院费用、疾病费用标准差、地市级医院住院比例、省级及以上医院住院比例。3.运用统计学方法,构建了贝叶斯大病判别分析模型,实现了对大病和非大病的分类；构建了趋势外推预测模型,预测了2015年非重大疾病的全部指标数据。4.通过贝叶斯判别分析模型,对2015年的预测数据进行了分类,并最终预测出10种新增的重大疾病：鼻咽癌、喉癌、脑肿瘤(限手术治疗)、淋巴癌、白血病、心脏病(限手术治疗及介入治疗)、脑出血(限手术治疗)、肝癌、动脉瘤(限手术治疗)、甲状腺癌。结论：本研究以模型选择-模型修改-模型测试-模型运用,作为卫生管理决策支持系统的模型构建理论,并结合新农合的大病指标体系,运用统计学方法构建了新农合大病判别分析模型和趋势预测模型,完成了新农合新增大病种类的预测。研究结果可为新农合管理者扩充大病种类提供参考依据,从而促进新农合大病保障的制度的不断完善,切实减轻农村居民疾病经济负担。