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数字健康转型中，云平台虽助力资源共享，却面临数据安全、隐私保护等挑战。本文构建元综合智慧（Meta-synthetic Wisdom）框架，通过微分博弈模型，分析分散决策、主从决策及集中决策模式，发现成本分担契约可提升共享效果，集中决策优化资源配置，为数字健康系统协同发展提供理论与实践指导。
数字健康领域正经历着前所未有的变革，传统医疗服务模式在信息技术浪潮下逐渐重构。云平台凭借其强大的数据存储、灵活的扩展能力及高效的计算性能，成为数字健康资源整合与共享的核心载体。然而，这一进程并非一帆风顺：数据安全漏洞、隐私泄露风险、跨组织间的信任壁垒及技术兼容性难题等，如同一道道关卡，阻碍着资源的高效流通与深度整合。如何打破 “信息孤岛”，实现跨组织间数字健康资源的无缝对接与协同优化，成为亟待破解的行业痛点。
为攻克上述难题，沈阳职业技术学院的研究人员聚焦云平台环境，展开了 “数字健康资源跨组织整合与共享策略” 的深入研究。团队以系统论、博弈论与协同论为理论基石，构建起基于元综合智慧（Meta-synthetic Wisdom）的理论框架，并通过微分博弈模型，剖析不同决策模式下的资源配置逻辑，相关成果发表于《Scientific Reports》。
研究采用微分博弈方法，构建了三方（云平台、政府、学术研究机构）动态决策模型，通过哈密顿 - 雅可比 - 贝尔曼方程（HJB 方程）求解不同场景下的最优策略。研究设计了三种典型场景：无成本分担的分散决策、成本分担契约下的主从决策及协同控制的集中决策，并引入参数赋值与数值模拟（使用 Matlab R2018A 软件）验证理论推导。
研究结果
- 分散决策模式：在缺乏成本分担机制时，各主体基于边际效益独立制定策略。尽管决策分散，动态交互中却意外产生正向协同效应，推动系统整体效益提升，揭示了自发协作的潜在价值。
- 主从决策模式1：引入成本分担契约后，云平台作为主导者对政府与研究机构提供补贴（补贴系数 φ、σ）。研究发现，适度补贴可显著增强资源共享效果，但需避免过度依赖导致的战略惰性。模型推导得出最优补贴系数 φ与 σ，并证明该模式下系统效益优于分散决策。
- 集中决策模式45：假设存在全局决策者最大化系统整体利益，通过模型求解得出最优努力水平（EP3*、ED3*、EF3*）。结果表明，集中决策下三方努力水平最高，资源整合效率与系统适应性显著增强，为跨组织协作提供了理想基准。
研究结论与意23义
通过对比三种模式，研究证实协同控制的集中决策是最优解，其系统效益（V3*(G)）显著高于主从决策（V2*(G)）与分散决策（V1*(G)）。同时，成本分担契约作为次优方案，在实践中更具可行性，为平衡短期激励与长期稳定提供了路径。
该研究的理论贡献在于首次将元综合智慧理论引入数字健康资源整合领域，构建了 “技术 - 业务 - 治理 - 支持” 四维协同框架，为跨学科研究提供了新范式。实践层面，研究为政府制定补贴政策、云平台设计激励机制及机构间协作模式提供了量化依据，助力破解数据共享中的信任与效率难题，推动数字健康系统向智能化、协同化方向演进。
值得关注的是，研究还揭示了数据存储成本（μi）、利用成本（νi）及创新研发成本（κi）对系统效益的负向影响，提示在技术应用中需同步优化成本结构。未来，随着量子计算、区块链等技术的融合，跨组织协作的安全性与效率有望进一步提升，而本研究构建的理论模型将持续为行业发展提供关键支撑。
