建设目的：
从具体业务场景出发，结合数据表现，运用统计学、机器学习、数据挖掘、神经网络等方式归纳学习出基准规则及方法，然后通过反复迭代的学习过程，生成符合既定约束条件的最优方案，然后把此方案泛化推广到类似场景中，实现对每个扶贫对象，每类扶贫对象，应用大数据的聚类技术、主题属性描述技术，对扶贫对象进行完整属性定义、基础信息定义、接受服务内容描述、扶贫方案描述、服务过程跟踪、扶贫对象意见反馈统计，通过数据挖掘，机器学习，神经网络技术发现扶贫过程中过度医疗、政策未覆盖、服务未到位等问题、预测未来扶贫发展情况、为贫困人员就医提供合理化建议，为服务人员实施帮扶提供精准数据支撑。
功能介绍：
扶贫管理及服务——健康管理分析：通过年份、服务对象、贫困人员类型三个条件查看不同服务对应不同贫困人员类型下的健康管理情况；可通过每个服务情况的占比查看相应相应占比下地区人员情况，在通过某一具体地区查看该地区下每个村的详细分布情况；
扶贫监管——贫困人员就医分析：通过年份、服务对象、贫困人员区域、是否就诊、平困人员就诊月份等条件查看不同服务对应不同贫困人员类型下的健康管理情况；可通过每个就诊情况的占比查看相应相应占比下地区人员情况。
方案价值：
Ø 项目解决提供贫困人员、服务人员、就医人员等全视图的贫困管理分析视图，为健康贫困管理决策提供依据。
Ø 通过项目建设注智贫困人员健康管理扶贫管理，提供业务解决方案。结束业务使用人员无系统使用历史，提升业务使用人员工作效率。
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