基于改進(jìn)馬斯諾需求層次理論和模糊理論的醫(yī)療建筑循證設(shè)計(jì)知識(shí)管理的建模方法

李丹，鄧旭東*，徐文平，張寧

(1 武漢科技大學(xué)恒大管理學(xué)院,湖北 武漢 430081;2 中國(guó)電信集團(tuán)有限公司武漢分公司,湖北 武漢 430071)

室內(nèi)空氣中幾種有機(jī)物的水平相比室外平均高出兩到五倍[1],而人們身處室內(nèi)的時(shí)間超過(guò)80%,這對(duì)健康產(chǎn)生了負(fù)面影響[2]，另外，大多數(shù)建筑物綜合癥(Sick Building Syndrome,簡(jiǎn)稱SBS,)與室內(nèi)環(huán)境有關(guān)[3],不良的環(huán)境特征會(huì)降低醫(yī)護(hù)人員的工作效率,也會(huì)導(dǎo)致康復(fù)時(shí)間延長(zhǎng),因此,建筑環(huán)境是影響身體健康的重要因素之一，這對(duì)于建筑設(shè)計(jì)尤其重要。通過(guò)研究得出建筑與健康有關(guān)問(wèn)題的結(jié)論,這是循證設(shè)計(jì)(evidence-based design,EBD)的起源[4]，建筑設(shè)計(jì)者可以利用EBD的研究結(jié)果，并根據(jù)現(xiàn)有的最佳證據(jù)做出決策。1984年ULRICH R S[5]首次提出并運(yùn)用科學(xué)方法證明環(huán)境對(duì)療效的重要作用,之后循證設(shè)計(jì)被廣泛運(yùn)用,HAMILTON D K等[6]、MCCULLOUGH C S[7]、CAMA R[8]、BRANDT R等[9],PHARES E G[10]、MARCUS C C等[11]、DEVLIN A S[12]等將EBD方法應(yīng)用于各種類型的醫(yī)療建筑設(shè)計(jì)中。

每年都有大量環(huán)境特征對(duì)健康產(chǎn)生影響的“證據(jù)”,新知識(shí)本身并不是問(wèn)題,管理及結(jié)合新舊知識(shí)以提供可用的知識(shí)才是最大的挑戰(zhàn)。EBD作為一種設(shè)計(jì)管理方法,其主要不足之一是它基于孤立的研究,僅指出特定情況下的個(gè)別因素。先前的研究都沒(méi)有提到某一特定設(shè)計(jì)特征對(duì)其他方面或其他研究的影響，也沒(méi)有說(shuō)明如何同時(shí)處理多個(gè)方面的影響,以及若干方面可能對(duì)最終結(jié)果產(chǎn)生的累積影響。建筑設(shè)計(jì)者面臨3個(gè)問(wèn)題，一是沒(méi)有科學(xué)的方法來(lái)以整體的方式處理不同的環(huán)境問(wèn)題，二是對(duì)各種環(huán)境因素對(duì)建筑的累積影響缺乏了解，三是在基于EBD數(shù)據(jù)的有效知識(shí)管理和知識(shí)建模方面仍然沒(méi)有足夠的工具。

20世紀(jì)80年代末,錢學(xué)森[13]創(chuàng)立了在世界復(fù)雜性科學(xué)研究中有重要影響的“開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)”理論以及“大成智慧工程”,強(qiáng)調(diào)從整體去認(rèn)識(shí)、思考和解決問(wèn)題。只有通過(guò)應(yīng)用知識(shí)管理的方法,才能解決復(fù)雜性的問(wèn)題，否則，醫(yī)療建筑規(guī)劃和設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)⑾萑胄畔⒌暮Ｑ?非結(jié)構(gòu)化信息會(huì)阻滯所需的進(jìn)展。因此，為了發(fā)展和整合知識(shí)管理技術(shù)，在規(guī)劃和設(shè)計(jì)新醫(yī)療建筑或翻新擴(kuò)建舊醫(yī)院時(shí)，給建筑設(shè)計(jì)決策者提供更靈活、動(dòng)態(tài)的工具，本文提出了一種基于EBD方法利用創(chuàng)新的知識(shí)管理的模型。

1 模型結(jié)構(gòu)

人類身體條件因人而異,但工作效率和生活質(zhì)量也取決于建筑所處的環(huán)境[14]。除了室內(nèi)空氣質(zhì)量外,在健康環(huán)境上還存在其他方面的威脅。圖1是基于文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)的環(huán)境因素與人員效率的關(guān)系,歸納這些因素的結(jié)構(gòu)對(duì)馬斯洛的需求等級(jí)模型進(jìn)行改進(jìn)[15]。

表1 用于知識(shí)建模的文獻(xiàn)證據(jù)分類

本文使用一種馬斯洛需求層次模型作為模型開發(fā)的出發(fā)點(diǎn)。對(duì)于實(shí)際的建模而言,區(qū)分任何符合馬斯洛需求理論的個(gè)體的普適性信息和可能僅對(duì)特定群體有效的專用信息是很重要的。通過(guò)創(chuàng)建知識(shí)庫(kù),即模型一部分的每個(gè)特定方面都以有意義的形式記錄,最終用戶可以很容易對(duì)其進(jìn)行解釋，并提取、解釋和“模糊”[16]優(yōu)秀證據(jù)。

EBD的一個(gè)主要問(wèn)題是它缺乏一個(gè)整體的方法來(lái)表明一個(gè)特定的設(shè)計(jì)特征與所有其他功能關(guān)系的重要性。一個(gè)整體的方法需要形成層次,這成為這個(gè)特定知識(shí)模型的基本規(guī)則。建立層次結(jié)構(gòu)可以使用層次分析法(analytic hierarchy process,簡(jiǎn)稱AHP)[17]。本文采用AHP建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的知識(shí)模型結(jié)構(gòu)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中工作節(jié)點(diǎn)是類似于使用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高斯核函數(shù)[18]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表示具有或不帶分層結(jié)構(gòu)的大類前饋網(wǎng)絡(luò),涉及的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是分層的,它通過(guò)子網(wǎng)絡(luò)變體運(yùn)算后交換分支,而且不影響結(jié)構(gòu),從任何分段到任何上層的輸入都是可行的(圖2)；也可以在同一級(jí)別的節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行連接,但是不允許從任何上層到子層的反饋。通過(guò)這種基本配置,在任何復(fù)雜的結(jié)構(gòu)中都清楚地定義了這些規(guī)則。

在輸入端給定一個(gè)特定的組合,輔以適當(dāng)?shù)臋?quán)重后將產(chǎn)生特定輸出。在本文的情況下,基于輸入的條件預(yù)測(cè)患者康復(fù)時(shí)間,即醫(yī)療建筑的績(jī)效指標(biāo)。這種類型的知識(shí)建模也是靈活和開放的,會(huì)出現(xiàn)新的證據(jù),并且可以在知識(shí)模型中輕松地將這些新的證據(jù)結(jié)合起來(lái),或用新的證據(jù)提高結(jié)果的可靠性。

圖2 將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配置為前饋知識(shí)模型

圖3展示了一個(gè)虛擬的知識(shí)模型,它代表特定方面的當(dāng)前證據(jù)。

該知識(shí)模型具有靈活和開放的結(jié)構(gòu),當(dāng)出現(xiàn)新的證據(jù)時(shí),模型可以擴(kuò)展并對(duì)局部權(quán)重作細(xì)微的調(diào)整。這種方法有具有以下優(yōu)點(diǎn):一是能實(shí)現(xiàn)高效的知識(shí)管理；二是可以用相同的知識(shí)來(lái)衡量不同建筑環(huán)境方面的表現(xiàn)；三是某項(xiàng)設(shè)計(jì)的效果被直接計(jì)算出來(lái),并明確地顯示給最終用戶,從而表明總體“設(shè)計(jì)組合”的性能；四是靈敏度分析為用戶提供反饋,說(shuō)明需要更改哪些輸入以改善結(jié)果；五是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開放的結(jié)構(gòu)保證了其靈活性,可以讓最終用戶及時(shí)更新最新的結(jié)果。

在不同的建筑環(huán)境下可以對(duì)基本知識(shí)模型的性能進(jìn)行測(cè)試,從而對(duì)最終模型進(jìn)行評(píng)估和標(biāo)定。

圖3 基本知識(shí)模型

2 建模過(guò)程

構(gòu)建基本知識(shí)模型有以下3個(gè)主要步驟:首先開發(fā)基于發(fā)現(xiàn)證據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)(模糊證據(jù))，其次使用專家評(píng)估和AHP法確定模型權(quán)重，最后測(cè)試、評(píng)估、校準(zhǔn)模型。

2.1 基于發(fā)現(xiàn)證據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)

建立數(shù)據(jù)庫(kù),首先需要將模型中的各個(gè)方面進(jìn)行分類,并確定每一個(gè)細(xì)節(jié)的級(jí)別,詳細(xì)程度一般由特定方面的最佳可用證據(jù)確定。在本文討論模型中的輸入值X4,可以將窗口的視野分級(jí)為0至1,賞心悅目的自然風(fēng)景是0.9,磚墻是0.1；0和1沒(méi)有被分配,因?yàn)檫€有介于二者之間更好或更壞的可能。如果有新證據(jù)出現(xiàn),評(píng)分可以被校準(zhǔn)和改進(jìn),可以增加與窗口視野相關(guān)的其他方面,如隱私、開闊度或接納性等。為了確保更全面、準(zhǔn)確的分級(jí),需定義幾個(gè)表示以下關(guān)系的模糊函數(shù):一是窗口視野和對(duì)象的距離可能會(huì)對(duì)隱私及其子組件、開闊度等方面產(chǎn)生影響;二是對(duì)象的距離和對(duì)象類型(天空、樹木、建筑環(huán)境、人)與隱私、接納和有益的分散注意力有關(guān);三是建筑物與植被的占比。

圖4是應(yīng)用于開闊度函數(shù)的一個(gè)例子,變量為與另一個(gè)建筑物的距離,x軸表示以米為單位的距離,y軸包含介于0和1之間的值,其中1是最佳的開闊度,0是最劣解決方案?？梢酝ㄟ^(guò)指定與不同對(duì)象的開闊度分布進(jìn)一步細(xì)化,對(duì)不同的對(duì)象可以使用不同的模糊函數(shù)來(lái)表示與開闊度的關(guān)系，這些構(gòu)成了知識(shí)模型的數(shù)據(jù)庫(kù)。

這個(gè)例子演示了從現(xiàn)實(shí)的粗略逼近到更精確的一種方法,這使得模型能夠隨著時(shí)間的推移變得更加精確。第一等級(jí)是粗略的分級(jí)，但是通過(guò)精煉各方面之間的不同關(guān)系,可以得到更精確的趨勢(shì),最終獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果(圖4)。

圖4 描述物體與開闊度有關(guān)的函數(shù)

2.2 確定模型權(quán)重

數(shù)據(jù)庫(kù)的建立不直接提供對(duì)從業(yè)者有用的知識(shí)形式，而是包含大量信息,還需要關(guān)于如何組合多個(gè)方面的規(guī)則。為了建立規(guī)則,必須確定模型權(quán)重,從而使零碎的知識(shí)遷移到主動(dòng)和集成的知識(shí)應(yīng)用。

根據(jù)AHP方法給第1個(gè)維度的4個(gè)方面分配權(quán)重,其中，社交互動(dòng)方面的權(quán)重W15=0.232 5，精神愉悅方面的權(quán)重W16=0.242 5，感官舒適方面的權(quán)重W17=0.255 0，安全方面的權(quán)重W18=0.270 0[19]。其他方面的權(quán)重可以由該領(lǐng)域的專家建立,再使用AHP方法。信息處理的過(guò)程發(fā)生在連接節(jié)點(diǎn)上,如上一節(jié)所述。

2.3 模型的測(cè)試和校準(zhǔn)

通過(guò)算例研究進(jìn)行測(cè)試,數(shù)據(jù)應(yīng)在現(xiàn)場(chǎng)收集，并用作模型的輸入。最后一步是在不同的環(huán)境中比較實(shí)驗(yàn)對(duì)象的預(yù)后,并在必要時(shí)對(duì)模型進(jìn)行校準(zhǔn)。

將所有信息都安排到模型中,創(chuàng)建一個(gè)有效、能用于不同建筑的通用知識(shí)模型。知識(shí)是為特定目的而開發(fā)的,而且是具有普適性的,因此，一旦建立了知識(shí)模型,它可以被應(yīng)用于任何設(shè)計(jì),將患者康復(fù)作為一個(gè)性能指標(biāo)。

3 模型驗(yàn)證及分析

3.1 算例分析

本文研究使用Matlab軟件完成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行,并進(jìn)行一個(gè)醫(yī)院的假設(shè)算例研究,對(duì)比某甲級(jí)建筑設(shè)計(jì)院國(guó)家一級(jí)注冊(cè)建筑師A工的經(jīng)驗(yàn)做法,以說(shuō)明該模型潛在的應(yīng)用,并證明其價(jià)值。

將該建筑基準(zhǔn)評(píng)分的值(表2)輸入作為模型訓(xùn)練。先評(píng)估目前的設(shè)計(jì)性能與現(xiàn)有的患者健康數(shù)據(jù)，再將數(shù)據(jù)輸入模型后提供了2個(gè)重要的結(jié)果。第1個(gè)是五維度的性能,如最終維度的患者恢復(fù)和子維度的安全、感官舒適、社會(huì)互動(dòng)和精神愉悅(圖5)。在基準(zhǔn)設(shè)計(jì)的輸入條件下經(jīng)該模型訓(xùn)練,在患者康復(fù)方面結(jié)果的估值(0～1)為0.8237。第2個(gè)是靈敏度分析結(jié)果,用來(lái)確定評(píng)價(jià)條件發(fā)生變化時(shí)備選方案的價(jià)值是否會(huì)發(fā)生變化或變化的量[20]。該結(jié)果是分等級(jí)順序的,其中每個(gè)特定方面對(duì)結(jié)果在給定的環(huán)境條件下的影響計(jì)算,以靈敏度表示。

表2 算例的評(píng)分

圖5 輸出節(jié)點(diǎn)的計(jì)算值

靈敏度分析的計(jì)算結(jié)果(圖6)表明，對(duì)第7項(xiàng)公共空間的投資將取得最大的受益。如果在該部增設(shè)一個(gè)公共休息室,將該項(xiàng)的輸入從0.1提高到0.95,經(jīng)該模型訓(xùn)練,輸出的設(shè)計(jì)性能值是0.950 3。與前一例相比,這一改善約為15%。靈敏度分析揭示了不同的層次結(jié)構(gòu)及各個(gè)方面的相關(guān)影響。

為了說(shuō)明這一點(diǎn),應(yīng)該重新分析基準(zhǔn)的輸入數(shù)據(jù)。對(duì)輸入數(shù)據(jù)的檢查顯示,設(shè)計(jì)的休息室和藝術(shù)兩個(gè)方面都有很低的分?jǐn)?shù)。對(duì)于這2個(gè)方面,輸入值為0.1(從0到1)。對(duì)比設(shè)計(jì)專家A工在不使用這種知識(shí)模型的前提下,根據(jù)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn),判斷在有限的改建預(yù)算下在藝術(shù)或休息室這2個(gè)方面中選擇其一進(jìn)行改善投資,設(shè)計(jì)師選擇將投資用于在住所放置藝術(shù)品,如繪畫。改進(jìn)效果(圖5、6)顯示：

如果放置藝術(shù)品,輸入數(shù)據(jù)由0.1變?yōu)?.95，經(jīng)該模型訓(xùn)練,設(shè)計(jì)性能的輸出值是0.846 8。

相同的投資額可能對(duì)總體性能產(chǎn)生不同的影響，在這方面,以性能為基礎(chǔ)的工具可以為建筑設(shè)計(jì)決策提供必要的支持。與原來(lái)的基礎(chǔ)情況相比,應(yīng)用于藝術(shù)品的投資將會(huì)有2.5%的性能改善,而這遠(yuǎn)低于公共休息室的15%。此算例中，知識(shí)模型對(duì)最終結(jié)果的影響優(yōu)于傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)6倍。

3.2 優(yōu)劣分析

該知識(shí)建模方法具有以下優(yōu)點(diǎn):

(1)由于其非線性的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),它可以并行分布處理數(shù)據(jù),基于整體建筑預(yù)測(cè)性能,而不是一次只考慮一個(gè)方面。通過(guò)這種整體的系統(tǒng)方法和運(yùn)用知識(shí)管理技術(shù),計(jì)算各個(gè)方面的累計(jì)效果后可提出最佳的方式。

(2)當(dāng)提供給網(wǎng)絡(luò)的輸入是新信息時(shí),該方法具有歸納能力,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自適應(yīng)調(diào)節(jié)。

(3)作為一個(gè)多變量系統(tǒng),模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以處理多輸入量,并有多輸出量,很容易應(yīng)用于超多變量的建筑設(shè)計(jì)。

(4)該模型的弊端在于，由于所選取的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、隸屬函數(shù)、模糊規(guī)則、輸入可信度的不同,其結(jié)果有可能會(huì)有很大差別。

4 結(jié)論

(1)本文基于整體建筑預(yù)期的性能提出的知識(shí)管理建模方法,以綜合的方式研究醫(yī)療建筑和EBD計(jì)算各個(gè)方面的累計(jì)效果,提出醫(yī)療建筑中的患者康復(fù)期最短的設(shè)計(jì)方案。

(2)該知識(shí)模型可利用知識(shí)管理技術(shù)充分處理新舊信息,提高設(shè)計(jì)效率,最終結(jié)果的影響優(yōu)于傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)6倍,但由于是孤例，其實(shí)際設(shè)計(jì)效率有待大量實(shí)際工程的驗(yàn)證。

(3)該建模方法可以在設(shè)計(jì)過(guò)程、假設(shè)測(cè)試或后評(píng)估的設(shè)計(jì)決策中發(fā)揮作用。