RU2633633C1 - Система и способ оценки технологизации результатов медицинских научно-исследовательских проектов - Google Patents
Система и способ оценки технологизации результатов медицинских научно-исследовательских проектов Download PDFInfo
- Publication number
- RU2633633C1 RU2633633C1 RU2016141124A RU2016141124A RU2633633C1 RU 2633633 C1 RU2633633 C1 RU 2633633C1 RU 2016141124 A RU2016141124 A RU 2016141124A RU 2016141124 A RU2016141124 A RU 2016141124A RU 2633633 C1 RU2633633 C1 RU 2633633C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- criterion
- dynamics
- points
- value
- research
- Prior art date
Links
- 238000011160 research Methods 0.000 title claims abstract description 101
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 59
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 105
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims description 33
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 26
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 15
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 7
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 4
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims 1
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 32
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 5
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 4
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 3
- 210000001671 embryonic stem cell Anatomy 0.000 description 3
- 210000002257 embryonic structure Anatomy 0.000 description 3
- 210000000287 oocyte Anatomy 0.000 description 3
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 3
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 2
- 210000001082 somatic cell Anatomy 0.000 description 2
- 210000000130 stem cell Anatomy 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000002054 transplantation Methods 0.000 description 2
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 241000337007 Oceania Species 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012443 analytical study Methods 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 230000008668 cellular reprogramming Effects 0.000 description 1
- 238000010367 cloning Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 210000005260 human cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 1
- 230000008672 reprogramming Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000000392 somatic effect Effects 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Группа изобретений относится к здравоохранению, а также наукометрическим способам и системам анализа данных о научно-исследовательских проектах с целью выявления перспективного проекта в предметной области «биомедицина» с точки зрения технологизации его результата по максимальному количеству набранных баллов по оцениваемым критериям и построения рейтинга для нескольких оцениваемых проектов по возрастанию или убыванию упомянутых баллов. Используют комплекс «оценочных» критериев с количественными параметрами, в качестве которых предложено оценивать: динамику патентной (изобретательской) активности; рост патентной (или изобретательской) активности в развитых или ведущих странах; соотношение числа патентных заявок к числу действующих патентов. Также проводят сравнение динамики подачи патентных заявок и динамики выдачи патентов; соотношение количеств научно-исследовательских организаций и производственных компаний в числе первых 10-20 правообладателей, отобранных по максимальному количеству имеющихся у них патентных документов по направлению исследований; соотношение количеств зарубежных и национальных заявителей в патентных документов; наличие по теме проекта авторов патентных документов различных правообладателей; динамику грантового финансирования по направлению исследования. Группа изобретений позволяет автоматизировать процесс оценки научно-исследовательских проектов в предметной области «биомедицина» на предмет возможности их практической реализации за счет использования комплекса оценочных критериев с количественными параметрами. 4 н. и 21 з.п. ф-лы, 17 ил., 2 табл.
Description
Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение относится к здравоохранению, наукометрическим способам и системам анализа данных о научно-исследовательских проектах с целью выявления перспективных проектов с точки зрения их технологизации для практического применения результатов исследований по максимальному количеству набранных баллов по оцениваемым критериям и построения рейтинга для нескольких оцениваемых проектов по возрастанию или убыванию упомянутых баллов. Изобретение представляет собой дополнительный инструментарий, обеспечивающий поддержку при принятии экспертных решений о финансировании того или иного проекта в области медицины. Изобретение позволяет применять инструментарий Big Data для анализа данных в предметной области «медицина», на долю которых приходится более трети публикаций и патентов мировой науки. Изобретение может быть реализовано с использованием компьютерных и сетевых технологий.
Уровень техники
Из уровня техники известны технические решения, обеспечивающие оценку перспективности научно-исследовательских проектов с точки зрения их технологизации, в.ч. в области медицины, т.е. наличия у проектов (или у результатов, которые предполагается получить или получены по итогам выполнения проектов) потенциала практического использования по определенным критериям. Например, в современной практике для оценки перспективности научно-исследовательских проектов и эффективности деятельности научных работников широкое распространение получили методы наукометрии, базирующиеся на количественных оценках показателей, так или иначе связанных с цитированием научных работ и патентных документов. Выбор показателей (критериев) и их оценка может осуществляться, с использованием наукометрических ресурсов (баз данных), например, компаний «ThomsonReuters», «Elsevier» и «Questel» и др., обеспечивающих поиск, систематизацию и анализ массивов научно-технической, патентной и конъюнктурной информации по поисковому запросу с визуализацией результатов исследования. Данные ресурсы позволяют проводить аналитические исследования патентной активности и публикационной активности с выбором различных временных интервалов, географических регионов, тем исследований, правообладателей, изобретателей и т.д. Однако поисково-аналитический аппарат данных ресурсов не позволяет проводить комплексную оценку медицинских проектов с точки зрения их перспективности технологизации по целой совокупности наукометрических показателей, необходимых при принятии различных управленческих решений.
В этой связи актуальной является задача, связанная с разработкой алгоритма процесса проведения упомянутой оценки медицинских проектов с получением объективного результата оценки и обеспечением наглядного его представления, а также возможности ранжирования проектов, которая решается в заявляемом изобретении.
Из уровня техники известно решение, представленное в патенте на изобретение US 9177249 - «Scientometric Methods for Identifying Emerging Technologies», направленное на выявление появляющихся технологий и оценку их готовности к использованию. Способ основан на использовании наукометрической модели, которая отслеживает появление новой технологии (с помощью научно-технической литературы и патентов) и ее переход к коммерческому использованию через различные уровни готовности. Оценку осуществляют по наличию научных трудов, патентов, веб-новостей по предметной области исследования, а также посредством выявления тенденций развития публикаций, цитирования, показателей совместной работы, он-лайн шаблонов новостей. Объектами исследования являются отдельные сетевые источники информации, из которых выявляется временной поток деятельности (стадии жизненного цикла развития технологии) на примере предметной области. Уровень готовности технологии к использованию оценивается по шкале TRLS (Technology readiness levels), включающей 9 уровней - от первого, когда технология переходит этап от фундаментальных к прикладным исследованиям, до девятого, когда присутствует фактическое применение технологии в окончательном виде и в условиях задач, которые встречаются в эксплуатационных испытаниях и оценке. Задача определения уровня готовности технологии решается посредством сбора необработанных данных, связанных с появлением технологии из источников и хранение необработанных данных в течение интервала времени, в собственный набор данных для каждого источника; нормализации необработанных данных в каждом из собственных наборов данных и создание нормализованных наборов данных; определении первоначальных событий и пиков в нормализованных наборах данных; присвоении технологического индикатора уровня готовности на основе начальных событий и пиков в, по крайней мере, одном из нормализованных наборов данных. При этом результат для оцениваемой технологии представляет собой конкретный индикатор, выбранный из девяти известных индикаторов (критериев) TRL1-TRL9, в привязке к конкретному году, для которого этот индикатор определен. Результат исследования технологии представлен конкретным значением TRL и годом, в котором этот индикатор идентифицирован. В частном варианте выполнения алгоритм включает характеристику оцениваемого поискового критерия, а также характеристику источника, из которого получают данные, а также количественный показатель порогового значения найденных информационных единиц для конкретного TRL. В частности, согласно п.6 формулы, TRL 1 присваивается технологии в году, когда в нормализованном наборе данных, полученном из источника научных данных, появляется первая публикация, описывающая технологию. Согласно п. 7 формулы изобретения, TRL 2 присваивается в году, когда опубликовано до 20 статей и в первый год, когда в нормализованном наборе данных, полученных из источника научных данных, появляется публикация, цитируемая в публикации другого автора. Таким образом, принципиальным и существенным в данном изобретении является использование для каждого TRL конкретных характеристик (источника данных, поискового критерия, количества найденных данных (информационных единиц)), по которым делается вывод об отнесении технологии к тому или иному уровню TRL на определенную дату. Таким образом, данное известное изобретение отвечает на следующие вопросы - в какое время была технология на определенном уровне готовности (из 9 известных уровней TRL), какой самый высокий уровень готовности технологии достигнут на момент проведения исследования? Какая из технологий для потенциальной реализации имеет самый высокий TRL? Является ли конкурентный продукт на более высоком TRL уровне? Решение данной задачи является важным для бизнеса для понимания степени «зрелости» технологии для ее коммерческого использования.
Заявляемое же изобретение хотя и связано с исследованием научных проектов (технологий) с использованием наукометрических (библиометрических) данных, однако характеризуется своей совокупностью существенных признаков - содержат иную последовательность действий и совершенно иной по функциональному назначению состав взаимосвязанных блоков и иной набор оценочных параметров. В частности, заявляемое изобретение реализует иной алгоритм формирования поискового запроса, обработки и интерпретации результатов по определенным параметрам, предложенным авторами изобретения, которые отличаются от известного решения.
В частности, в заявляемом решении присутствует блок, характеризующий БД критериев K1-K4 оценки научно-исследовательских проектов с заданными интервалами значений в баллах, блок обработки данных имеет совершенно иное конструктивное решение, выраженное в его функции, а именно, блок обработки данных наделен функцией обработки результатов поискового запроса, полученных из внешних БД по соответствующим критериям, и оценки результата обработки, при которой результату обработки по каждому критерию присваивают определенное значение в баллах из заданного интервала значений, суммируют полученные значения по всем критериям, и при получении значения суммы баллов по всем критериям более 50% от максимально возможного значения суммы баллов делают вывод о возможности технологизации результатов научно-исследовательского проекта. Кроме того, из известного источника не известна и функция сортировки проектов или направлений исследований в порядке возрастания или убывания упомянутых значений баллов, которой также наделен блок обработки. Последовательность действий, реализуемая заявляемой системой также отличается от известного решения. В частности, в US 9177249 после сбора данных идет этап их нормализации в каждом наборе данных и создание нормализованных наборов данных, который осуществляется посредством присвоения значения 100 показателю года, когда имеется наибольшее количество информационных единиц, например, цитат, а другие годы, являются только дробным процентом самого высокого года, после чего определяются первоначальные события и пики, по которым присваивают тот или иной технологический индикатор (TRL). В заявляемом решении после сбора данных не производится нормализация всех наборов данных, предполагающая приведение полученных значений (количества информационных единиц потока данных) к единому виду, которая есть в US 9177249. В заявляемом решении после получения данных осуществляется их обработка по каждому из критериев К1-К4, которая имеет свою последовательность действий. Существенной особенностью заявляемой системы является то, что она позволяет измерять конкретный параметр - величину, характеризующую степень значимости научного исследования с точки зрения технологизации. При этом произведенные усовершенствования позволяют повысить точность степени значимости научного исследования с точки зрения технологизации за счет представленной совокупности блоков с наделенным функционалом и связями между ними. Кроме того, результатом оценки соответствия проекта технологическому уровню готовности (TRL) в US 9177249 является качественный параметр, в заявляемом решении промежуточным результатом оценки степени значимости проекта с точки зрения технологизации является количественный параметр, являющийся индикатором того, является ли технология потенциально внедряемой или нет, на базе которых и строится рейтинг проектов, показывающий потенциальные возможности проектов к внедрению друг относительно друга.
Раскрытие изобретения
Задачей настоящего изобретения является разработка нового решения, касающегося экспресс-оценки научно-исследовательских медицинских проектов на предмет перспектив технологизации их результатов, обеспечивающего, в т.ч. повышение объективности и достоверности экспертной оценки при решении вопроса о предоставлении финансовой поддержки тому или иному проекту.
Технический результат изобретения проявляется в обеспечении возможности обработки разнородных данных, касающихся медицинских исследований, что позволяет произвести оценку исследуемых проектов и осуществить ранжирование получаемых результатов. Кроме того, заявляемое изобретение позволяет увеличить производительность системы при решении подавленной задачи (т.е. позволяет производить обработку с получением результата (продукта) за меньшее количество времени). Кроме того, измерение по каждому из оцениваемых проектов величины, характеризующей степень значимости научного исследования с точки зрения технологизации, требует меньшего количества запросов, следовательно, меньшего количества машинного времени и ресурсов для обработки и получения результата, в том числе оперативной памяти. Кроме того, изменение физического состояния блока обработки, связанное с добавлением нового функционала, обеспечивает возможность меньшее количество раз запускать систему для получения результата, следовательно, экономить энергию, потребляемую данной системой. Кроме того, снижение количества обрабатываемых запросов (за счет использования функционала, обеспечивающего выборку из огромного массива внешних баз данных и обработку по определенному алгоритму с использованием целевых критериев) снижает и вероятность ошибки, влияющей на получение более точного и достоверного результата. Таким образом, заявляемое изобретение обеспечивает получение объективной и достоверной количественной оценки (в баллах), характеризующей степень технологизации проекта за счет использования инструментария, позволяющего учитывать определенную совокупности значимых для данной задачи критериев и их градации.
Поставленная задача решается тем, что способ и система оценки технологизации (или потенциала практического применения) результатов научно-исследовательских проектов, в частности, в предметной области «медицина» с использованием компьютерно-реализуемой системы, включающий: формирование поискового запроса для системы, представляющего собой комбинацию из параметров (ключевых слов и/или символов), характеризующих оцениваемый проект; ввод сформированного запроса в компьютерно-реализуемую систему, выполненную с возможностью доступа по проводным или беспроводным каналам связи к внешним БД научно-технической и/или патентной и/или конъюнктурной информации; поиск информации по введенному запросу в соответствующих БД с получением массива данных; обработку массива данных по соответствующим критериям с последующей оценкой результата обработки по каждому критерию с присвоением значения из заданного интервала значений в баллах и их последующим суммированием; и при получении значения суммы баллов по всем критериям более 50% от максимально возможного значения суммы баллов делают вывод о возможности технологизации результата научно- исследовательского проекта или наличии у результата потенциала практической (или промышленной) применимости, при этом в качестве критериев при поиске, обработке массива данных и последующей оценки результатов обработки используют:
- динамику (данные о динамике) патентной (изобретательской) активности, в частности, в предметной области «медицина» (К1), представляющую собой распределение количества патентных документов по дате их публикации по теме проекта по годам за период не менее 5 последних лет, при этом при обработке данных находят аппроксимирующую степенную функцию Y=X a или осуществляют построение аппроксимирующей кривой, соответствующей данной функции, где Y - значение аппроксимирующей функции, X - независимая переменная (время), а - искомый показатель аппроксимирующей степенной функции, с последующим анализом публикационной и/или цитатной активности по величине показателя а и/или характера аппроксимирующей кривой: если а>1 и/или кривая характеризуется ускоренным ростом (аппроксимирующая кривая возрастает быстрее линейной функции), К1 присваивают максимальное значение баллов из заданного интервала значений; если а=1 и/или кривая характеризуется линейным ростом, или 0<а<1 и/или кривая характеризуется замедленным ростом (кривая возрастает медленнее, чем линейная функция), или а=0 и/или кривая характеризуется отсутствием роста в среднем, К1 присваивают соответствующие промежуточные значения баллов, при этом значение К1 для случая а=1 больше значения К1 для случая 0<а<1, которое в свою очередь больше значения К1 для случая а=0; если а<0 и/или кривая демонстрирует падение активности, К1 присваивают минимальное значение баллов;
- рост патентной (или изобретательской) активности, в частности, в предметной области «медицина», в развитых или ведущих странах (К2) по теме проекта за период не менее 5 последних лет, и при выявлении роста патентной активности в двух и более странах К2 присваивают максимальное значение баллов, при выявлении роста патентной активности в одной стране К2 присваивают промежуточное значение баллов, при отсутствии роста патентной активности в какой-либо стране К2 присваивают минимальное значение баллов; Для исследования определяют перечень стран (не менее трех) из списка либо экономически (индустриально) развитых стран, либо ведущих стран. Ведущие страны могут быть выбраны из списка стран, входящих в «минимум РСТ», используемого при проведении патентного поиска (Франция, Германия, Япония, Швейцария, Великобритания, США, Япония, Китай, РФ).
- соотношение числа патентных заявок к числу действующих патентов, в частности, в предметной области «медицина» (К3) (или соотношение числа поданных заявок на изобретения и выданных патентов, в т.ч. действующих) по теме проекта за последние 5 и более лет, в случае, если патентных заявок больше, чем действующих патентов, К3 присваивают максимальное значение баллов, если патентных заявок 50% и более от числа действующих патентов, но менее числа действующих патентов К3 присваивают промежуточное значение, если патентных заявок менее 50% от действующих патентов, К3 присваивают минимальное значение баллов;
- сравнение динамики подачи патентных заявок и динамики выдачи патентов, в частности, в предметной области «медицина» (К4) по теме проекта за последние 5 и более лет, при этом по полученным значениям осуществляют построение аппроксимирующих кривых, характеризующих динамику подачи патентных заявок и динамику выдачи патентов (например, аналогично построению аппроксимирующих кривых для критерия К1), и оценивают характер кривых, в случае если кривые характеризуются возрастанием (положительной динамикой), К4 присваивают максимальное значение баллов; если динамика подачи патентных заявок положительная, а динамика выдачи патентов отрицательная или динамика подачи патентных заявок отрицательная, а динамика выдачи патентов положительная, К4 присваивают промежуточное значение, если динамика подачи патентных заявок и выдачи патентов отрицательная, К4 присваивают минимальное значение баллов.
Наилучший результат достигается при использовании для обработки массива данных и последующей оценки результата обработки наряду с базовыми критериями дополнительных критериев, выбранных из группы, включающей:
- соотношение количеств научно-исследовательских организаций и производственных компаний, в частности, в предметной области «медицина» (К5), в числе первых 10-20 правообладателей, отобранных по максимальному количеству имеющихся у них патентных документов по теме проекта за период не менее 5 последних лет, в случае, если 50% и более составляют правообладатели научно-исследовательских организаций, К5 присваивают максимальное значение баллов, если правообладатели научно-исследовательских организаций составляют менее 50%, К5 присваивают минимальное значение баллов;
- соотношение количеств зарубежных и национальных заявителей в патентных документах (К6) по теме проекта, в частности, в предметной области «медицина», (патентах и/или заявках) за период не менее 5 последних лет (в частности, соотношение зарубежных и российских собственников патентов РФ), в случае, если в случае, если 50% и более патентных документов принадлежит национальным заявителям; Кб присваивают максимальное значение баллов; менее 50% патентных документов принадлежит национальным заявителям, Кб присваивают минимальное значение баллов;
- наличие по теме проекта авторов патентных документов различных правообладателей (К7), в частности, в предметной области «медицина», в случае выявления у одного и того же автора более 5 патентных документов разных правообладателей, К7 присваивают максимальное значение баллов, в случае отсутствия таких авторов К7 присваивают минимальное значение баллов; (данный критерии отражает использование носителей уникальных компетенций (авторов изобретений) крупными компаниями (патентообладателями));
- динамику (данные о динамике) грантового финансирования по направлению исследования, в частности, в предметной области «медицина» (К8) за период не менее 5 последних лет, в случае наличия положительной динамики (роста грантового финансирования), К8 присваивают максимальное значение баллов, при отсутствии положительно динамики (роста грантового финансирования) К8 присваивают минимальное значение баллов.
Кроме того, для оценки проектов и построения рейтинга могут быть дополнительно использованы следующие критерии:
- динамика поглощений крупными компаниями стартапов и средних технологических компаний, в частности, в предметной области «медицина» (К9) за период не менее 5 последних лет, в случае наличия положительной динамики (роста числа поглощений), К9 присваивают максимальное значение баллов, при отсутствии положительно динамики (роста числа поглощений) К9 присваивают минимальное значение баллов.
- динамика лицензионных продаж, в частности, в предметной области «медицина» (К10) за период не менее 5 последних лет, в случае наличия положительной динамики (роста числа поглощений), К10 присваивают максимальное значение баллов, при отсутствии положительной динамики (роста числа поглощений) К10 присваивают минимальное значение баллов.
При оценке результата обработки массива данных для каждого критерия может быть использован одинаковый интервал значений в баллах с применением для К1-К4 весовых коэффициентов выбираемых из интервала значений от 1,5 до 3, а оценка проекта может осуществляться с использованием формулы (2); или разный интервал значений в баллах, при этом интервалы значений для К1, К2 характеризуются наибольшей величиной максимального значения (например, от 0 до 20), для К5-К10 - наименьшей величиной максимального значения (например, от 0 до 10), для К3 и К4 - промежуточной (между упомянутыми двумя группами критериев) величиной максимального значения (например, от 0 до 15), а оценка проекта может осуществляться с использованием формулы (1).
где S - суммарное значение всех критериев Ki по проекту, для которых i означает номер критерия, где n=1÷10; Ci - весовой коэффициент (нормировочный множитель), используемый в одном из вариантов выполнения изобретения, отражающий степень значимости одного критерия относительно другого, а именно, Ki=Ki'Ci, где Ki выбирают из интервала равной величины (например, от 0 до любого целого числа, например, 10) для любых i, a Ci выбирают для К1, К2, К3 и К4=1,5÷3. Таким образом, по каждому критерию сначала определяют величину из общего интервала значений для всех критериев, а затем найденное значение умножают на соответствующий для данного критерия коэффициент.
Как правило, существуют информационные интернет-ресурсы, которые обеспечивают проведение поиска и обработку массивов информации по перечисленным выше критериям. В частности, по критериям К1-К7 возможно проведение поиска и обработка запроса с использованием международной библиометрической БД Orbit, например, за последние 20 лет. В частности, по критерию К1 в БД Orbit для обработки массива информации по поисковому запросу и визуализации результатов используют опцию «Distribution of search results by Publication years»; по критерию K2 - опции «Analysis» - «Documents» - «Publication years»; по критерию К3 - опции «Legal status»/«Legal status»; по критерию K4 - последовательность опций ««Legal status»/«Publicatijn yers/Color by/Legal status»; по критерию К5 - опции: «Assignees»/«Assignee» первых 20 по количеству патентов заявителей по направлению исследования за последние 20 лет; по критерию К6 - опции: «Analysis» - «Documents»/«1st priority year»/«Priority country», а значение критерия рассчитывают следующим образом: находят разницу между количеством патентов РФ по стране публикации и количеством патентов РФ по стране приоритета за последние 20 лет, что позволяет определить количество патентов РФ, выданных зарубежным заявителям; по критерию К7 используют опции: «Investors»/«Color by»/«Assignee»; обработку запроса по критерию К8 осуществляют с использованием международной библиометрической БД SciVal Funding за последние 20 лет, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опцию «search»; по критерию К9 - например, сервис StartStartTrack, по критерию К10 - общедоступные базы данным, например, БД Роспатента.
Поставленная задача решается также тем, что компьютерно-реализуемая система для оценки технологизации (или потенциала практического применения) результатов медицинских научно-исследовательских проектов включает терминальное устройство пользователя, выполненное с возможностью подключения по проводной или беспроводной связи к внешним БД научно-технической, и/или патентной, и/или конъюнктурной информации; при этом терминальное устройство содержит: блок ввода поискового запроса, представляющего собой комбинацию из параметров ключевых слов и/или символов, характеризующих оцениваемый научно-исследовательский проект; блок, содержащий БД критериев оценки научно-исследовательских проектов с заданными интервалами значений в баллах; блок обработки данных, выполненный с возможностью обработки результатов поискового запроса, полученных из внешних БД научно-технической и/или патентной и/или конъюнктурной информации по соответствующим критериям, и оценки результата обработки, при которой результату обработки по каждому критерию присваивают определенное значение в баллах из заданного интервала значений, суммируют полученные значения по всем критериям, и при получении значения суммы баллов по всем критериям более 50% от максимально возможного значения суммы баллов делают вывод о технологизации научно-исследовательского проекта; блок вывода на терминальное устройство пользователя результатов аналитической (графической) обработки; при этом в качестве критериев оценки научно-исследовательских проектов, используемых при поиске во внешних БД, обработке результатов поискового запроса и оценке результатов обработки используют перечисленные выше базовые (К1-К4) и дополнительные (К5-К8) критерии.
В качестве внешних БД научно-технической и/или патентной и/или конъюнктурной информации используют международные библиометрические БД на платформе ISI Web of Knowledge: Web of Science и/или Essential Science Indicators (http://webofknowledge.com); и/или БД Orbit Questel (http://www.orbit.com); Lexsis-Nexsis, и/или БД SciValFunding (http://www.funding.scival.com).
Поставленная задача решается также тем, что способ построения рейтинга (ранжирования) медицинских научно-исследовательских проектов по степени (уровню) их технологизации (готовности к практическому использованию) включает оценку каждого из исследуемого перечня проектов на предмет его технологизации с присвоением проекту определенного значения суммы баллов по исследуемым критериям, которую осуществляют по способу, описанному выше, после чего осуществляют сортировку проектов в порядке возрастания или убывания упомянутых значений баллов.
Поставленная задача решается также тем, что компьютерно-реализуемая система для построения рейтинга (ранжирования) медицинских научно-исследовательских проектов по степени (уровню) их технологизации (готовности к практическому использованию), основанная на использовании описанной выше компьютерно-реализуемой системы, выполненной с возможностью оценки технологизации каждого из входящих в перечень научно-исследовательского проекта с присвоением проекту определенного значения суммы баллов по исследуемым критериям, и дополнительно содержащей БД результатов оценки проектов, при этом блок обработки данных выполнен с дополнительной функцией сортировки проектов в порядке возрастания или убывания упомянутых значений баллов.
Краткое описание чертежей
Изобретение поясняется чертежами, где на фиг. 1 представлена структурная схема компьютерно-реализуемой системы; на фиг. 2 и 3 представлены алгоритмы заявляемого способа, которые могут быть реализованы программным путем; на фиг. 4-11 представлены алгоритмы определения значений критериев К1-К8, соответственно, на фиг. 12 - алгоритм определения суммарного (итогового) значения баллов по исследуемому проекту и его соответствия мировому уровню; на фиг. 13 - алгоритм ранжирования проектов; на фиг. 14 представлен пример графика, характеризующего динамику подачи патентных заявок и выдачи патентов по проекту за последние 20 лет, полученный с помощью системы Orbit для оценки критерия К1; на фиг. 15 - пример графика патентной (или изобретательской) активности в индустриально развитых странах (по странам публикации) за последние 20 лет, полученный с помощью системы Orbit для оценки критерия К2; на фиг. 16 - пример диаграммы, характеризующей распределение патентных документов по их правовому статусу за последние 20 лет, полученной с помощью системы Orbit для оценки критерия К3; на фиг. 17 - пример графика, характеризующего распределение патентных документов по годам публикации за последние 20 лет, полученный с помощью системы Orbit для оценки критерия К4.
Осуществление изобретения
В настоящем изобретении использована следующая терминология:
Научно-исследовательский медицинский проект - это планы, мероприятия и другие задачи научного характера, связанные с научным поиском, проведением исследований, экспериментов в целях расширения имеющихся и получения новых знаний, проверки научных гипотез, установления закономерностей, проявляющихся в природе и в обществе в предметной области «медицина», в т.ч «биомедицина», «клиническая медицина».
Технологизации научно-исследовательского проекта - потенциал практического применения результатов фундаментальных и поисковых исследований, одним из индикаторов которого является динамика роста числа технических решений, представленных в патентных документах.
Производственная компания - организация, производящая материально-вещественную продукцию и оказывающая материальные услуги.
Патентный документ - все виды опубликованных заявок на изобретения и полезные модели (акцептованные, выложенные, продолженные и т.д.), все виды охранных документов на изобретения и полезные модели (патенты, свидетельства и т.д.).
Патентная (или изобретательская) активность - общее количество опубликованных заявок на изобретения и полезные модели или охранных документов по направлению исследований в разных странах по датам (годам) приоритета (или по датам подачи заявок на получение охранных документов) или по датам публикации заявок или патентов.
Динамика патентной (или изобретательской) активности - отражаемое в патентных документах (или охранных документах) изменение изобретательской активности в исследуемой области техники за определенный период времени.
Грантовое финансирование - безвозмездное предоставление финансирования для научно-исследовательских проектов.
Развитые страны - группа стран, занимающих господствующее положение в мировой экономике, в которых проживает 15-16% мирового населения, при этом они производят 3/4 валового мирового продукта и создают основную часть экономического и научно-технического потенциала мира. Развитые страны называют также индустриальными странами или индустриально развитыми. Согласно обычной практике, Япония в Азии, Канада и США в Северной Америке, Австралия и Новая Зеландия в Океании и Европа считаются «развитыми» регионами и областями. По международной торговой статистике Южноафриканский таможенный союз также относится к развитым регионам, а Израиль к развитым странам.
Ускоренный рост - оценка полученных данных о публикационной и патентной активности по аппроксимирующей кривой показательной функции Y=Xa при значении а>1, когда аппроксимирующая кривая возрастает быстрее линейной функции.
Линейный рост - оценка полученных данных о публикационной и патентной активности по аппроксимирующей кривой показательной функции Y=Ха при значении а=1
Замедленный (или нестабильный) рост или стагнация - оценка полученных данных о публикационной и патентной активности по аппроксимирующей кривой показательной функции Y=Ха при значении 0<а<1, когда аппроксимирующая кривая возрастает медленнее, чем линейная функция.
Падение активности - оценка полученных данных о публикационной и патентной активности по аппроксимирующей кривой показательной функции Y=Xa при значении а<0.
Стартап - это создаваемая на непродолжительный срок организация, основной задачей которой является разработка и выведение на рынок нового продукта или услуги в условиях высокой неопределенности. Фактически - это компания, созданная для поиска воспроизводимой и масштабируемой бизнес-модели.
Средняя технологическая компания - это быстро растущая организация, которая разрабатывает и производит сложные механизмы, электронику, медицинские препараты или программный код, и эта деятельность приносит ей не менее половину выручки. Ежегодно в таких компаниях общие объемы выручки сохраняются в интервале 0,1-10 млн руб. с темпом роста более 15% при доле средних затрат на НИОКР более 5% и средних затрат на технологические инновации более 19%.
Поглощение крупными компаниями стартапов и средних технологических компаний - это сделка, совершаемая с целью установления контроля над стартапом или средней технологической компанией, которые создали успешную бизнес-модель при продвижении на рынок нового продукта или услуги. Поглощение осуществляется путем приобретения более 30% уставного капитала (акций, долей, и т.п.) поглощаемой компании при сохранении ее юридической самостоятельности.
Лицензионные продажи - это сделки по производству и продаже продуктов и услуг, производимых и продаваемых на основе предварительно заключенного лицензионного договора, по которому «одна сторона - обладатель исключительного права на результат интеллектуальной деятельности (лицензиар) - обязуется предоставить другой стороне (лицензиату) право использования такого результата в предусмотренных лицензионным договором пределах.
Оценку научно-технических и технологических проектов проводят по четырем базовым критериям К1-К4 и шести дополнительным К5-К10, каждому из которых присваивают максимальное, минимальное и промежуточные значения в баллах, по сумме которых делают вывод по каждому проекту о его соответствии мировому уровню.
В качестве базовых критериев используют следующие:
К1 - динамика (или данные о динамике) патентной (изобретательской) активности по проекту за определенный интервал времени;
К2 - рост патентной (или изобретательской) активности в развитых или ведущих странах (или рост выданных патентов в ведущих или экономически развитых странах) по проекту за определенный интервал времени;
К3 - соотношение числа патентных заявок к числу действующих патентов (или соотношение числа поданных заявок на изобретения и выданных патентов, в т.ч. действующих) по проекту за определенный интервал времени;
К4 - показатель сравнения динамики подачи патентных заявок и динамики выдачи патентов по проекту за определенный интервал времени.
В качестве дополнительных критериев используют следующие:
К5 - соотношение количеств научно-исследовательских организаций и производственных компаний в числе первых 10-20 правообладателей, отобранных по максимальному количеству имеющихся у них патентных документов по проекту за определенный интервал времени;
К6 - соотношение количеств зарубежных и национальных заявителей в патентных документов (в частности, соотношение зарубежных и российских собственников патентов РФ) по проекту за определенный интервал времени;
К7 - наличие по теме проекта авторов патентных документов различных правообладателей (или использование носителей уникальных компетенций среди авторов запатентованных изобретений) за определенный интервал времени;
К8 - динамика (данные о динамике) грантового финансирования по направлению исследования за определенный интервал времени.
К9 - динамика (данные о динамике) числа поглощений крупными компаниями стартапов и средних технологических компаний по направлению исследования;
К10 - динамика (данные о динамике) лицензионных продаж.
Ниже представлено более подробное описание каждого критерия и пример его использования для формирования поискового запроса во внешние базы данных, обработки результатов из внешних баз данных и количественной интерпретации по отношению к оцениваемому проекту.
К1 - динамика (данные о динамике) патентной (изобретательской) активности в предметной области «медицина», представляет собой распределение количества выявленных публикаций патентных документов по теме проекта по годам за определенный период, например, не менее 5 последних лет, предпочтительно не менее 10 лет. Наиболее предпочтительным является выбор периода исследования 20 лет. Под динамикой патентной активности понимается отражаемое в патентных (например, охранных) документах изменение активности изобретательской деятельности в исследуемой области техники за определенный период времени. Для определения динамики патентной активности (или динамики патентования) массив патентных документов систематизируют по датам приоритета или публикации патентных документов (как правило, без учета патентов-аналогов). Оценка динамики патентной активности может быть осуществлена с использованием различных патентных баз данных. При этом наиболее предпочтительным является представление количества выявленных публикаций по годам в виде графика, который может быть сгенерирован с помощью соответствующих опций, например, в БД Orbit (с использованием опции «Distribution of search results by Publication years») или БД Lexsis-Nexsis. Для визуализации динамики патентной активности (патентования) в БД Orbit предусмотрена опция «Distribution of search results by Publication years» (распределение результатов поиска по годам публикации) (см. фиг. 14). После получения соответствующего графика проводят его оценку.
Как известно, при любом виде информационного поиска потери информации неизбежны и носят случайный характер, поэтому любой тематический массив представляет собой систему, подчиняющуюся законам распределения случайных величин. Для выявления наиболее вероятного направления развития (общей тенденции распределения найденных документов по годам) осуществляют аппроксимацию полученных данных и их дальнейшую интерпретацию в зависимости от того, к какому виду показательной функции Y=Xa наиболее приближены данные. Результаты выполнения поисковых запросов всегда дают цифровые значения больше единицы, и поэтому значение X всегда положительное, а степень «а» - может принимать пять значений (а>1, а=1, 0<а<1, а=0, а<0), в зависимости от которых функция Y=X a имеет соответствующий вид: при значении а>1 - характеризуется ускоренным ростом, при значении а=1 - линейным ростом, при значении 0<а<1 кривая характеризуется замедленным ростом (кривая возрастает медленнее, чем линейная функция), при значении а=0 - кривая принимает вид горизонтальной линии (или характеризуется отсутствием роста в среднем), при значении а<0 - кривая демонстрирует падение активности.
Таким образом, в зависимости от значения показателя а или характера графика (аппроксимирующей кривой) критерию К1 присваивают определенное значение баллов: при наличии «ускоренного роста» К1 присваивают максимальное значение баллов, например, 20 баллов; при наличии «линейного роста» или «замедленного/нестабильного роста»/«стагнации» или «отсутствия роста в среднем», К1 присваивают промежуточные значения баллов, например, 15, 10 и 5 баллов, соответственно; при наличии «падения активности», К1 присваивают минимальное значение баллов, например, 0 баллов. Таким образом, максимальную оценку, которую может получить проект по данному критерию, составляет 20 баллов. Оценка проектов по данному критерию может осуществляться, по меньшей мере, по трем значениям - максимальному, минимальному, и, по крайней мере, одному промежуточному.
Следует отметить, что при обработке графических результатов поискового запроса в качестве аппроксимирующей функции, помимо степенной зависимости (степенной аппроксимирующей функции) может быть использована, линейная зависимость, уравнение которой имеет вид: yi=а+bti, где yi - значение точек аппроксимирующей линии; а - нулевой коэффициент, т.е. ордината точки пересечения аппроксимирующей прямой с осью координат; b - первый коэффициент, т.е. угловой коэффициент прямой; ti - независимая переменная (в данном случае время).
К2 - рост патентной (или изобретательской) активности в ведущих или развитых странах по теме проекта в предметной области «медицина» за период не менее 5 последних лет, предпочтительно не менее 10 лет. Наиболее предпочтительным является выбор периода исследования 20 лет. Обработка запроса по критерию К2 может быть осуществлена с использованием международной библиометрической БД Orbit, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опции «Analysis» - «Documents» - «Publication years» (см. фиг. 15). При выявлении роста патентной активности в двух и более странах К2 присваивают максимальное значение баллов, например, 10 баллов, при выявлении роста патентной активности в одной стране К2 присваивают промежуточное значение баллов, например, 5 баллов, при отсутствии роста патентной активности в какой-либо стране К2 присваивают минимальное значение баллов, например, 0 баллов.
К3 - соотношение числа патентных заявок к числу действующих патентов по теме проекта в предметной области «медицина» за последние 5 и более лет (предпочтительно за последние 10 лет, наиболее предпочтительно за последние 20 лет). Поиск и обработка запроса по данному критерию может быть произведена с использованием международной библиометрической БД Orbit, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опции «Legal status»/«Legal status» (см. фиг. 16). В случае, если патентных заявок больше, чем действующих патентов, К3 присваивают максимальное значение баллов, например, 10 баллов; если патентных заявок 50% и более от числа действующих патентов, но менее числа действующих патентов К3 присваивают промежуточное значение, например, 5 баллов; если патентных заявок менее 50% от действующих патентов, К3 присваивают минимальное значение баллов, например, 0 баллов.
К4 - сравнение динамики подачи патентных заявок и динамики выдачи патентов по теме проекта в предметной области «медицина» за последние 5 и более лет (предпочтительно за последние 10 лет, наиболее предпочтительно за последние 20 лет). Обработку запроса по критерию К4 осуществляют с использованием международной библиометрической БД Orbit, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опции ««Legal status»/«Publication years/Colorby/Legal status» (см. фиг. 17). По полученным значениям осуществляют построение аппроксимирующих кривых, характеризующих динамику подачи патентных заявок и динамику выдачи патентов (аналогично обработке данных по критерию К1), и оценивают характер кривых, в случае если кривые характеризуются положительной динамикой, К4 присваивают максимальное значение баллов, например, 15 баллов; если динамика подачи патентных заявок положительная, а динамика выдачи патентов отрицательная или динамика подачи патентных заявок отрицательная, а динамика выдачи патентов положительная, К4 присваивают промежуточное значение, например, 10 и 5 баллов, если динамика подачи патентных заявок и выдачи патентов отрицательная, К4 присваивают минимальное значение баллов, например, 0 баллов. Таким образом, максимальную оценку, которую может получить проект по данному критерию, составляет 15 баллов.
К5 - соотношение количеств научно-исследовательских организаций и производственных компаний в предметной области «медицина» в числе первых 10-20 правообладателей, отобранных по максимальному количеству имеющихся у них патентных документов по теме проекта за период не менее 5 последних лет (предпочтительно за последние 10 лет, наиболее предпочтительно за последние 20 лет). Обработка запроса по критерию К5 может быть осуществлена с использованием международной библиометрической БД Orbit, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опции: «Assignees»/«Assignee» первых 20 по количеству патентов заявителей по направлению исследования, например, за последние 20 лет. В случае, если 50% и более составляют правообладатели научно-исследовательских организаций (в т.ч. университеты и исследовательские центры), К5 присваивают максимальное значение баллов, например, 10 баллов, если правообладатели научно-исследовательских организаций составляют менее 50%, К5 присваивают минимальное значение баллов, например, 0 баллов. Таким образом, максимальную оценку, которую может получить проект по данному критерию, составляет 10 баллов.
К6 - соотношение количеств зарубежных и национальных заявителей в патентных документов по теме проекта (патентах и/или заявках) в предметной области «медицина» за период не менее 5 последних лет (предпочтительно 10 лет, наиболее предпочтительно за 20 лет). Например, для РФ с помощью данного критерия вычисляют соотношение зарубежных и российских собственников патентов РФ. Поиск и обработка запроса по данному критерию может быть проведена с использованием международной библиометрической БД Orbit, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опции: «Analysis» - «Documents»/«1st priority year»/«Priority country», а значение критерия рассчитывают следующим образом: находят разницу между количеством патентов РФ по стране публикации и количеством патентов РФ по стране приоритета за последние 20 лет, что позволяет определить количество патентов РФ, выданных зарубежным заявителям. В случае, если в случае, если 50% и более патентных документов принадлежит национальным заявителям, К6 присваивают максимальное значение баллов, например, 10 баллов; менее 50% патентных документов принадлежит национальным заявителям, К6 присваивают минимальное значение баллов, например, 0 баллов.
К7 - наличие по теме проекта в предметной области «медицина» авторов патентных документов различных правообладателей. Исследования по данному критерию проводят за период не менее 5 последних лет (предпочтительно 10 лет, наиболее предпочтительно за 20 лет). Поиск и обработка запроса по данному критерию может быть проведена с использованием международной библиометрической БД Orbit за последние 20 лет, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опции: «Investors»/«Color by»/«Assignee». В случае выявления у одного и того же автора более 5 патентных документов разных правообладателей, К7 присваивают максимальное значение баллов, например, 10 баллов; в случае отсутствия таких авторов К7 присваивают минимальное значение баллов, например, 0 баллов. Данный критерии отражает использование носителей уникальных компетенций (авторов изобретений) крупными компаниями (патентообладателями).
К8 - динамика (данные о динамике) грантового финансирования темы проекта в предметной области «медицина» за период не менее 5 последних лет (предпочтительно 10 лет, наиболее предпочтительно за 20 лет), которая отражает наличие финансирования по данному направлению исследований на конкурсной основе за определенный период. Обработку запроса по критерию К8 осуществляют с использованием международной библиометрической БД SciVal Funding, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опцию: «search». Если по полученной диаграмме отмечают положительную динамику получения поддержки исследований, К8 присваивают максимальное значение баллов, например, 10 баллов, отсутствие динамики получения поддержки исследований, К8 присваивают минимальное значение баллов, например, 0 баллов. Таким образом, максимальную оценку, которую может получить проект по данному критерию, составляет 10 баллов.
К9 - динамика (данные о динамике) поглощений крупными компаниями стартапов и средних технологических компаний в предметной области «медицина» по направлению исследования за период не менее 5 последних лет (предпочтительно 10 лет, наиболее предпочтительно за 20 лет), которая отражает наличие числа поглощений по данному направлению исследований на конкурсной основе за определенный период. Обработку запроса по критерию К9 осуществляют с использованием например, сервиса StartTrack, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опцию: «search». Если по полученной диаграмме отмечают положительную динамику получения поддержки исследований, К9 присваивают максимальное значение баллов, например, 10 баллов, отсутствие динамики получения поддержки исследований, К9 присваивают минимальное значение баллов, например, 0 баллов. Таким образом, максимальную оценку, которую может получить проект по данному критерию, составляет 10 баллов.
К10 - динамика лицензионных продаж в предметной области «медицина» по направлению исследования за период не менее 5 последних лет (предпочтительно 10 лет, наиболее предпочтительно за 20 лет), которая отражает наличие и объемы лицензионных продаж. Обработку запроса по критерию К10 осуществляют с использованием любого общедоступного сервиса, например, БД Роспатента. Если по полученной диаграмме отмечают положительную динамику получения поддержки исследований, К10 присваивают максимальное значение баллов, например, 10 баллов, отсутствие динамики получения поддержки исследований, К10 присваивают минимальное значение баллов, например, 0 баллов. Таким образом, максимальную оценку, которую может получить проект по данному критерию, составляет 10 баллов.
При присвоении каждому критерию максимального значения балов могут быть использованы весовые значения критериев по отношению друг к другу. Максимальным весом характеризуется критерий К1 (например, максимальное значение баллов по данному критерию соответствует 20 баллам), минимальным весом характеризуются критерии К5-К8 (например, максимальное значение баллов по данному критерию соответствует 10 баллам) и промежуточным весом К2-К4 (например, максимальное значение баллов по данному критерию соответствует 15 баллам). Возможен и иной порядок присвоения максимального значения в баллах каждому критерию. В одном из вариантов выполнения предложены баллы, представленные в Таблице 1. Соотношение количества баллов сохраняется, абсолютное значение баллов согласовывается с используемой системой экспертизы проектов.
По итогам оценки проекта по всем критериям получают количественную оценку проекта в баллах, представляющую собой сумму значений по всем критериям.
При оценке по данной методике нескольких проектов возможно построение рейтинга (или ранжирования) по степени (уровню) технологизации проектов в порядке возрастания или убывания полученных значений баллов.
Данный способ может быть реализован с помощью программно-аппаратного комплекса или компьютерной системы, включающей в себя, по меньшей мере, блок обработки (аналитической) данных, базы данных (блок памяти), блоки ввода и вывода (фиг. 1). Алгоритмы, реализуемые с помощью заявляемой системы, представлены на фиг. 2-13.
Блок ввода и блок вывода осуществляют взаимодействие компьютерно-реализуемой системы с оператором, и через проводные и/или беспроводные линии связи с внешними базами данных. Через блок ввода осуществляется ввод сформированного поискового запроса. Блок вывода осуществляет вывод данных в формате, удобном для восприятия оператором (например, в графическом, табличном и/или текстовом формате), а также другие операции по выводу данных из компьютерно-реализуемой системы.
База данных компьютерно-реализуемой системы содержит информацию по характеристикам и параметрам критериев оценки К1-К10, информацию о поисковых запросах, информацию, полученную в результате обработки поисковых запросов внешними базами данных и т.д. Блок обработки данных взаимодействует с базой данных компьютерно-реализуемой системы, внешними базами данных, блоками ввода и вывода, производит программную обработку информации из базы данных и сохраняет в базе данных результаты обработки (анализа, оценки). Процессор, реализующий заявляемый алгоритм, т.е. осуществляющий описанные новшества в виде исполняемых команд, координирует действия компонентов вычислительной системы.
Компьютерно-реализуемая система взаимодействует через проводные и/или беспроводные линии связи с внешними базами данных, в которые отправляет поисковые запросы, и, после получения результатов обработки запросов, помещает в свою базу данных для дальнейшей программной обработки.
В качестве компьютерно-реализуемой системы может быть использован персональный компьютер с операционной системой Windows 7, содержащий центральный процессор, оперативное запоминающее устройство, накопитель на жестком диске (или блок памяти, или хранилище данных, или БД), клавиатуру, монитор, коммуникационные устройства для обеспечения работы с интернет ресурсами (сетевую карту и/или модем), а также выходное устройство (блок вывода данных/отображения обработанных данных, например, монитор, или монитор совместно с принтером). При этом известно, что процессор представляет собой электронный блок, либо интегральную схему (микропроцессор), исполняющую машинные инструкции (код программ) - главная часть аппаратного обеспечения. В зависимости от введенных в процессор машинных инструкций решается соответствующая задача. В заявляемом изобретении машинные инструкции изложены в виде функций, предписанных для исполнения блоком обработки данных (процессором), а именно, обеспечивающие поиск определенного массива данных по набору критериев, обработку и анализ данных, позволяющие решить задачу по определению соответствия конкретного научно-исследовательского проекта мировому уровню исследований. При этом процессор выполнен с возможностью обработки информации (данных), полученных по поисковому запросу из внешних баз данных, по заявляемому способу (алгоритму) с использованием критериев оценки К1-К10. Блок обработки данных, как правило, установлен в системном блоке, выполняющим машиноисполняемые инструкции. Заявляемая система в одном из вариантов исполнения может быть построена на архитектуре фон Неймана - широко известном принципе совместного хранения команд (инструкций) и данных в памяти компьютера.
В качестве примера использования в заявляемом изобретении внешних баз данных могут быть предложены международные библиометрические БД Web of Science, и/или БД Essential Science Indicators, и/или БД Orbit, и/или БД SciVal Funding, а также любые другие открытые и коммерческие информационные ресурсы.
Алгоритм работы компьютерно-реализуемой системы представлен на фиг. 2-13. Оператор по оцениваемому проекту формирует поисковый запрос, например, из ключевых слов в соответствии с правилами, которые используются для выбранной внешней базы данных. При этом при формировании поискового запроса должны быть использованы ключевые слова и словосочетания, их синонимы, имеющие наибольший вес, т.е. отражающие сущность проекта.
Сформированный запрос направляют во внешнюю базу данных, имеющую массив информации для оценки проекта по соответствующему критерию. Как правило, внешние базы данных снабжены инструментарием (аналитическим, программно-реализуемым), позволяющим проводить необходимую сортировку (обработку) массива информации по поисковому запросу по определенным поисковым полям с получением результата обработки в графическом или табличном представлении. По крайней мере, инструментарий перечисленных выше БД, позволяет производить обработку массива информации по поисковому запросу с учетом (или в соответствии) с критериями К1-К10, при этом результат обработки запроса в виде текстовой, и/или графической, и/или форматированной в каком-либо ином виде информации, может быть загружен или сохранен в соответствующих БД (на жестком диске или флеш-накопителе или в облачном хранилище) в компьютерно-реализуемой системе, где обрабатывается в блоке обработки данных и помещается в базу данных системы. На следующем этапе работы производится программная обработка всей информации по оцениваемому проекту, имеющейся в базе данных системы, в результате каждому проекту по каждому из критериев оценки присваивается определенное значение в баллах (в одном из вариантов использования изобретения - с учетом нормировочных коэффициентов), после чего все баллы суммируются по всем критериям оценки, и производится итоговая оценка полученного общего числа баллов по всем критериям. Если это значение баллов составляет 50% и более от максимально возможного числа баллов делают вывод о том, что оцениваемый проект является технологизируемым (или потенциал практического использования результата исследований является высоким), если это значение составляет менее 50% - делают вывод о том, что исследуемый проект не является технологизируемым (т.е. его потенциал практического использования результата исследований является низким).
Кроме того, компьютерно-реализуемая система может содержать дополнительную функцию, обеспечивающую построение рейтинга из нескольких оцениваемых проектов по количеству набранных баллов.
Примеры конкретного осуществления изобретения.
Заявляемый способ был апробирован при оценке технологизации 150 проектов (тем), представленных для получения финансовой поддержки. Каждая тема оценивалась по предложенным базовым и дополнительным критериям (см. Таблица 1). Полученная совокупность количественных оценок по каждому проекту позволила построить рейтинг из представленных проектов, что соответствовало степени их инвестиционной привлекательности. Максимальное значение баллов по каждому критерию было подобрано таким образом, чтобы суммарное максимальное количество баллов, которые может набрать один проект, составляло 100 баллов, т.е. ровно столько же, сколько может выставить проекту эксперт.
Предполагается, что если количество баллов, выставленных экспертом, будет сопоставимо с количеством баллов, выставленных заявляемой системой, оценку проекта можно считать объективной. В случае существенного (в разы) расхождения количества баллов, выставленных экспертом и заявляемой системой, рекомендуется направить проект на повторную экспертизу с полученными результатами оценки с помощью заявляемой системы.
Ниже представлен пример оценки по одному из научно-исследовательских проектов по теме «Терапевтическое клонирование эмбрионов на основе использования соматических клеток человека различного происхождения и энуклеированных ооцитов человека и животных, как основа создания банка эмбриональных стволовых клеток, тканей и органов человека в целях обеспечения потребностей медицины», который получил суммарную оценку по шкале, представленной в Таблице 1, равную 50 баллам (из 70 возможных по сумме 4 критериев), по итогам которой сделан вывод о высоком потенциале технологизации данного проекта. Итоги оценки по критериям К1-К4 представлены в Таблице 2.
Поисковый запрос для внешних БД был сформирован из следующих ключевых слов, отражающих сущность проекта: перепрограммирование клеток, ооциты, эмбрионы, стволовые клетки, эмбриональные стволовые клетки, соматические клетки, цитогибриды, трансплантация (для русскоязычных БД)/Reprogramming of cells, oocytes, embryos, stem cells, embryonic stem cells, somatic cells, cytogibrids, transplantation (для англоязычных БД).
Поиск по БД Orbit проводился по трем полям: названию патентных документов, рефератам описаний патентных документов и формулам изобретений
Преимущества заявляемого изобретения
Изобретение представляет собой аналитический инструмент (алгоритм) для поддержки экспертного решения, направлено на повышение эффективности финансовых вложений в медицинские научно-исследовательские проекты, дифференцирование затрат, позволяет найти ответы на вопросы, какие области фундаментальной науки и прикладной науки следует поддерживать в большем, а какие в меньшем объеме. Полученная совокупность количественных оценок по проектам обеспечивает их ранжирование по степени соответствия мировому уровню исследований, инвестиционной привлекательности и приоритетности при принятии управленческих решений.
Заявляемое изобретение было апробировано на медицинских проектах, в т.ч. относящихся к клинической медицине, биомедицине, и другим смежным областям. При этом изобретение также может быть использовано при управлении научно-исследовательскими и технологическими проектами и в других областях науки и техники, будет способствовать инновационному развитию науки и техники, обеспечению конкурентоспособности создаваемых продуктов и услуг, повысит эффективность расходования бюджетных средств, направляемых на развитие национальной научно-технологической сферы.
Claims (45)
1. Компьютерно-реализуемая система для оценки технологизации результатов научно-исследовательских проектов в предметной области «медицина», включающая терминальное устройство пользователя, выполненное с возможностью подключения по проводной или беспроводной связи к внешним БД научно-технической, и/или патентной, и/или конъюнктурной информации; при этом терминальное устройство содержит:
- блок ввода поискового запроса, представляющего собой комбинацию из параметров, характеризующих оцениваемый научно-исследовательский проект,
- блок памяти, включающий БД критериев оценки научно-исследовательских проектов в предметной области «медицина» с заданными интервалами значений в баллах, поисковых запросов, результатов обработки поисковых запросов внешними базами данных, результатов оценки проектов, при этом в качестве критериев использованы: динамики патентной или изобретательской активности (К1), рост патентной или изобретательской активности в ведущих или развитых странах (К2), соотношение числа патентных заявок к числу действующих патентов (К3), сравнение динамики подачи патентных заявок и динамики выдачи патентов (К4);
- блок вывода на терминальное устройство пользователя результатов аналитической обработки,
- блок обработки данных, выполненный с возможностью:
обработки результатов поискового запроса, полученных из внешних БД научно-технической, и/или патентной, и/или конъюнктурной информации по соответствующим критериям,
оценки результата обработки, при которой результату обработки по каждому критерию присваивают определенное значение в баллах из заданного интервала значений, суммируют полученные значения по всем критериям и при получении значения суммы баллов по всем критериям более 50% от максимально возможного значения суммы баллов делают вывод о соответствии научно-исследовательского проекта мировому уровню исследования,
при этом блок обработки данных выполнен с возможностью обработки результатов поискового запроса по критерию К1 посредством определения динамики патентной или изобретательской активности, представляющей собой распределение количества патентных документов по дате их публикации по теме проекта по годам за период не менее 5 последних лет, при этом при обработке данных находят аппроксимирующую степенную функцию Y=Xa или осуществляют построение аппроксимирующей кривой, соответствующей данной функции, где Y - значение аппроксимирующей функции, X - независимая переменная, а - искомый показатель аппроксимирующей степенной функции, с последующим анализом публикационной и/или цитатной активности по величине показателя а и/или характера аппроксимирующей кривой: если а>1 и/или кривая характеризуется ускоренным ростом, К1 присваивают максимальное значение баллов из заданного интервала значений; если а=1 и/или кривая характеризуется линейным ростом, или 0<а<1 и/или кривая характеризуется замедленным ростом, или а=0 и/или кривая характеризуется отсутствием роста в среднем, К1 присваивают соответствующие промежуточные значения баллов, при этом значение К1 для случая а=1 больше значения К1 для случая 0<а<1, которое в свою очередь больше значения К1 для случая а=0; если а<0 и/или кривая характеризует падение активности, К1 присваивают минимальное значение баллов;
блок обработки данных также выполнен с возможностью обработки результатов поискового запроса по критерию К2, посредством определения роста патентной или изобретательской активности в ведущих или развитых странах по теме проекта исследований за период не менее 5 последних лет, и при выявлении роста патентной активности в двух и более странах К2 присваивают максимальное значение баллов, при выявлении роста патентной активности в одной стране К2 присваивают промежуточное значение баллов, при отсутствии роста патентной активности в какой-либо стране К2 присваивают минимальное значение баллов;
блок обработки данных также выполнен с возможностью обработки результатов поискового запроса по критерию К3 посредством определения соотношения числа патентных заявок к числу действующих патентов по теме проекта за последние 5 и более лет, в случае, если патентных заявок больше, чем действующих патентов, К3 присваивают максимальное значение баллов, если патентных заявок 50% и более от числа действующих патентов, но менее числа действующих патентов, К3 присваивают промежуточное значение, если патентных заявок менее 50% от действующих патентов, К3 присваивают минимальное значение баллов;
блок обработки данных также выполнен с возможностью обработки результатов поискового запроса по критерию К4 посредством сравнения динамики подачи патентных заявок и динамики выдачи патентов (К4) по теме проекта за последние 5 и более лет, при этом по полученным значениям осуществляют построение аппроксимирующих кривых, характеризующих динамику подачи патентных заявок и динамику выдачи патентов, и оценивают характер кривых, в случае, если кривые характеризуются положительной динамикой, К4 присваивают максимальное значение баллов; если динамика подачи патентных заявок положительная, а динамика выдачи патентов отрицательная или динамика подачи патентных заявок отрицательная, а динамика выдачи патентов положительная, К4 присваивают промежуточное значение, если динамика подачи патентных заявок и выдачи патентов отрицательная, К4 присваивают минимальное значение баллов.
2. Компьютерно-реализуемая система по п. 1, характеризующаяся тем, что блок обработки данных дополнительно выполнен с возможностью обработки результатов поискового запроса по критерию К5, а именно определения соотношения количеств научно-исследовательских организаций и производственных компаний в числе первых 10-20 правообладателей, отобранных по максимальному количеству имеющихся у них патентных документов по теме проекта за период не менее 5 последних лет, в случае, если 50% и более составляют правообладатели научно-исследовательских организаций, К5 присваивают максимальное значение баллов, если правообладатели научно-исследовательских организаций составляют менее 50%, К5 присваивают минимальное значение баллов.
3. Компьютерно-реализуемая система по п. 1, характеризующаяся тем, что блок обработки данных дополнительно выполнен с возможностью обработки результатов поискового запроса по критерию К6, а именно определения соотношения количеств зарубежных и национальных заявителей в патентных документах по теме проекта за период не менее 5 последних лет, в случае, если 50% и более патентных документов принадлежит национальным заявителям; К6 присваивают максимальное значение баллов; менее 50% патентных документов принадлежит национальным заявителям, К6 присваивают минимальное значение баллов.
4. Компьютерно-реализуемая система по п. 1, характеризующаяся тем, что блок обработки данных дополнительно выполнен с возможностью обработки результатов поискового запроса по критерию К7, а именно определения наличия по теме проекта авторов патентных документов различных правообладателей, в случае выявления у одного и того же автора более 5 патентных документов разных правообладателей К7 присваивают максимальное значение баллов, в случае отсутствия таких авторов К7 присваивают минимальное значение.
5. Компьютерно-реализуемая система по п. 1, характеризующаяся тем, что блок обработки данных дополнительно выполнен с возможностью обработки результатов поискового запроса по критерию К8, а именно определения динамики грантового финансирования по направлению исследования за период не менее 5 последних лет, в случае наличия положительной динамики К8 присваивают максимальное значение баллов, при отсутствии положительно динамики К8 присваивают минимальное значение баллов.
6. Компьютерно-реализуемая система по п. 1, характеризующаяся тем, что в качестве внешних БД научно-технической, и/или патентной, и/или конъюнктурной информации используют международные библиометрические БД Web of Science, и/или БД Essential Science Indicators, и/или БД Orbit, и/или БД SciVal Funding.
7. Компьютерно-реализуемая система по п. 1, характеризующаяся тем, что блок обработки данных при проведении оценки результата обработки массива данных дополнительно выполнен с возможностью применения для K1-К4 весовых коэффициентов, выбираемых из интервала значений от 1,5 до 3, при этом для всех критериев используют одинаковый интервал значений в баллах.
8. Компьютерно-реализуемая система по любому из пп. 1-5, характеризующаяся тем, что интервалы значений в БД критериев оценки для К1 и К2 характеризуются наибольшей величиной максимального значения, для К5, К6, К7, К8 - наименьшей величиной максимального значения, для К3, К4 - промежуточной величиной максимального значения.
9. Способ оценки технологизации и результатов научно-исследовательских проектов в предметной области «медицина»с использованием компьютерно-реализуемой системы по п. 1, включающий:
- формирование поискового запроса для системы, представляющего собой комбинацию из параметров, характеризующих оцениваемое направление исследования,
- ввод сформированного запроса в компьютерно-реализуемую систему, выполненную с возможностью доступа по проводным или беспроводным каналам связи к внешним БД научно-технической, и/или патентной, и/или конъюнктурной информации,
- поиск информации по введенному запросу в соответствующих БД с получением массива данных, с использованием критериев из предметной области «медицина»: динамики патентной или изобретательской активности (К1), рост патентной или изобретательской активности в ведущих или развитых странах (К2), соотношение числа патентных заявок к числу действующих патентов (К3), сравнение динамики подачи патентных заявок и динамики выдачи патентов (К4);
- обработку массива данных по соответствующим критериям с последующей оценкой результата обработки по каждому критерию с присвоением значения из заданного интервала значений в баллах и их последующим суммированием,
- и при получении значения суммы баллов по всем критериям более 50% от максимально возможного значения суммы баллов делают вывод о соответствии научно-исследовательского проекта мировому уровню исследования,
при этом при поиске, обработке массива данных и последующей оценке результатов обработки
по критерию К1, характеризующему динамику патентной или изобретательской активности (К1), определяют распределение количества патентных документов по дате их публикации по теме проекта по годам за период не менее 5 последних лет, при этом при обработке данных находят аппроксимирующую степенную функцию Y=X a или осуществляют построение аппроксимирующей кривой, соответствующей данной функции, где Y - значение аппроксимирующей функции, X - независимая переменная, а - искомый показатель аппроксимирующей степенной функции, с последующим анализом публикационной и/или цитатной активности по величине показателя а и/или характера аппроксимирующей кривой: если а>1 и/или кривая характеризуется ускоренным ростом, К1 присваивают максимальное значение баллов из заданного интервала значений; если а=1 и/или кривая характеризуется линейным ростом, или 0<а<1 и/или кривая характеризуется замедленным ростом, или а=0 и/или кривая характеризуется отсутствием роста в среднем, К1 присваивают соответствующие промежуточные значения баллов, при этом значение К1 для случая а=1 больше значения К1 для случая 0<a<1, которое в свою очередь больше значения К1 для случая а=0; если а<0 и/или кривая характеризует падение активности, К1 присваивают минимальное значение баллов;
по критерию К2 определяют рост патентной или изобретательской активности в ведущих или развитых странах по теме проекта исследований за период не менее 5 последних лет, и при выявлении роста патентной активности в двух и более странах К2 присваивают максимальное значение баллов, при выявлении роста патентной активности в одной стране К2 присваивают промежуточное значение баллов, при отсутствии роста патентной активности в какой-либо стране К2 присваивают минимальное значение баллов;
по критерию К3 определяют соотношение числа патентных заявок к числу действующих патентов по теме проекта за последние 5 и более лет, в случае, если патентных заявок больше, чем действующих патентов, К3 присваивают максимальное значение баллов, если патентных заявок 50% и более от числа действующих патентов, но менее числа действующих патентов, К3 присваивают промежуточное значение, если патентных заявок менее 50% от действующих патентов, К3 присваивают минимальное значение баллов;
по критерию К4 осуществляют сравнение динамики подачи патентных заявок и динамики выдачи патентов (К4) по теме проекта за последние 5 и более лет, при этом по полученным значениям осуществляют построение аппроксимирующих кривых, характеризующих динамику подачи патентных заявок и динамику выдачи патентов, и оценивают характер кривых, в случае, если кривые характеризуются положительной динамикой, К4 присваивают максимальное значение баллов; если динамика подачи патентных заявок положительная, а динамика выдачи патентов отрицательная или динамика подачи патентных заявок отрицательная, а динамика выдачи патентов положительная, К4 присваивают промежуточное значение, если динамика подачи патентных заявок и выдачи патентов отрицательная, К4 присваивают минимальное значение баллов.
10. Способ по п. 9, характеризующийся тем, что в качестве критерия для обработки массива данных и последующей оценки результата обработки дополнительно используют критерий К5, по которому определяют соотношение количеств научно-исследовательских организаций и производственных компаний в числе первых 10-20 правообладателей, отобранных по максимальному количеству имеющихся у них патентных документов по теме проекта за период не менее 5 последних лет, в случае, если 50% и более составляют правообладатели научно-исследовательских организаций, К5 присваивают максимальное значение баллов, если правообладатели научно-исследовательских организаций составляют менее 50%, К5 присваивают минимальное значение баллов.
11. Способ по п. 9, характеризующийся тем, что в качестве критерия для обработки массива данных и последующей оценки результата обработки дополнительно используют критерий К6, по которому определяют соотношение количеств зарубежных и национальных заявителей в патентных документах по теме проекта за период не менее 5 последних лет, в случае, если 50% и более патентных документов принадлежит национальным заявителям, К6 присваивают максимальное значение баллов; менее 50% патентных документов принадлежит национальным заявителям, К6 присваивают минимальное значение баллов.
12. Способ по п. 9, характеризующийся тем, что в качестве критерия для обработки массива данных и последующей оценки результата обработки дополнительно используют критерий К7, характеризующий наличие по теме проекта авторов патентных документов различных правообладателей, в случае выявления у одного и того же автора более 5 патентных документов разных правообладателей К7 присваивают максимальное значение баллов, в случае отсутствия таких авторов К7 присваивают минимальное значение..
13. Способ по п. 9, характеризующийся тем, что в качестве критерия для обработки массива данных и последующей оценки результата обработки дополнительно используют критерий К8, характеризующий динамику грантового финансирования по направлению исследования за период не менее 5 последних лет, в случае наличия положительной динамики К8 присваивают максимальное значение баллов, при отсутствии положительно динамики К8 присваивают минимальное значение баллов.
14. Способ по п. 9, характеризующийся тем, что обработку запроса по критерию К1 осуществляют с использованием международной библиометрической БД Orbit за последние 20 лет, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опцию «Distribution of search results by Publication years».
15. Способ по п. 9, характеризующийся тем, что обработку запроса по критерию К2 осуществляют с использованием международной библиометрической БД Orbit за последние 20 лет, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опции «Analysis» - «Documents» - «Publication years».
16. Способ по п. 9, характеризующийся тем, что обработку запроса по критерию К3 осуществляют с использованием международной библиометрической БД Orbit за последние 20 лет, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опции «Legal status»/«Legal status».
17. Способ по п. 9, характеризующийся тем, что обработку запроса по критерию К4 осуществляют с использованием международной библиометрической БД Orbit за последние 20 лет, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют последовательность опций ««Legal status»/«Publicatijn yers/Color by/Legal status».
18. Способ по п. 10, характеризующийся тем, что обработку запроса по критерию К5 осуществляют с использованием международной библиометрической БД Orbit, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опции: «Assignees»/«Assignee» первых 20 по количеству патентов заявителей по направлению исследования за последние 20 лет.
19. Способ по п. 11, характеризующийся тем, что обработку запроса по критерию К6 осуществляют с использованием международной библиометрической БД Orbit, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опции: «Analysis» - «Documents»/«1st priority year»/«Priority country», а значение критерия рассчитывают следующим образом: находят разницу между количеством патентов РФ по стране публикации и количеством патентов РФ по стране приоритета за последние 20 лет, что позволяет определить количество патентов РФ, выданных зарубежным заявителям.
20. Способ по п. 12, характеризующийся тем, что обработку запроса по критерию К7 осуществляют с использованием международной библиометрической БД Orbit за последние 20 лет, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опции: «Investors»/«Color by»/«Assignee».
21. Способ по п. 13, характеризующийся тем, что обработку запроса по критерию К8 осуществляют с использованием международной библиометрической БД SciVal Funding за последние 20 лет, при этом для визуализации результатов обработки информации по данному критерию используют опцию «search».
22. Способ по любому из пп. 9-13, характеризующийся тем, что при оценке результата обработки массива данных для каждого критерия используют одинаковый интервал значений в баллах с применением для К1-К4 весовых коэффициентов, выбираемых из интервала значений от 1,5 до 3.
23. Способ по любому из пп. 9-13, характеризующийся тем, что интервалы значений для K1, К2 характеризуются наибольшей величиной максимального значения, для К5, К6, К7, К8 - наименьшей величиной максимального значения, для К3 и К4 - промежуточной, между упомянутыми двумя группами критериев, величиной максимального значения.
24. Компьютерно-реализуемая система для построения рейтинга перечня медицинских научно-исследовательских проектов или направлений исследований по степени их технологизации, основанной на использовании компьютерно-реализуемой системы по п. 1, выполненной с возможностью оценки технологизации каждого из входящих в перечень научно-исследовательского проекта или направления исследования с присвоением проекту или направлению исследования определенного значения суммы баллов по исследуемым критериям и дополнительно содержащей БД результатов оценки проектов или направлений исследований, при этом блок обработки данных выполнен с дополнительной функцией сортировки проектов или направлений исследований в порядке возрастания или убывания упомянутых значений баллов.
25. Способ построения рейтинга перечня медицинских научно-исследовательских проектов или направлений исследований по степени их технологизации с использованием компьютерно-реализуемой системы по п. 24, включающий оценку технологизации каждого из входящих в перечень научно-исследовательского проекта или направления исследования с присвоением проекту или направлению исследования определенного значения суммы баллов по исследуемым критериям, которую осуществляют согласно п. 9, после чего осуществляют сортировку проектов или направлений исследований в порядке возрастания или убывания упомянутых значений баллов.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016141124A RU2633633C1 (ru) | 2016-10-19 | 2016-10-19 | Система и способ оценки технологизации результатов медицинских научно-исследовательских проектов |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016141124A RU2633633C1 (ru) | 2016-10-19 | 2016-10-19 | Система и способ оценки технологизации результатов медицинских научно-исследовательских проектов |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2633633C1 true RU2633633C1 (ru) | 2017-10-16 |
Family
ID=60129455
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2016141124A RU2633633C1 (ru) | 2016-10-19 | 2016-10-19 | Система и способ оценки технологизации результатов медицинских научно-исследовательских проектов |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2633633C1 (ru) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030144969A1 (en) * | 2001-12-10 | 2003-07-31 | Coyne Patrick J. | Method and system for the management of professional services project information |
| US20130254280A1 (en) * | 2012-03-22 | 2013-09-26 | Microsoft Corporation | Identifying influential users of a social networking service |
| US20140006332A1 (en) * | 2012-06-29 | 2014-01-02 | Ut-Battelle, Llc | Scientometric Methods for Identifying Emerging Technologies |
| RU2014139388A (ru) * | 2014-09-30 | 2016-04-20 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Дирекция научно-технических программ" (ФГБНУ "Дирекция НТП") | Способ и система оценки технологизации результатов научно-исследовательских проектов |
-
2016
- 2016-10-19 RU RU2016141124A patent/RU2633633C1/ru active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030144969A1 (en) * | 2001-12-10 | 2003-07-31 | Coyne Patrick J. | Method and system for the management of professional services project information |
| US20130254280A1 (en) * | 2012-03-22 | 2013-09-26 | Microsoft Corporation | Identifying influential users of a social networking service |
| US20140006332A1 (en) * | 2012-06-29 | 2014-01-02 | Ut-Battelle, Llc | Scientometric Methods for Identifying Emerging Technologies |
| RU2014139388A (ru) * | 2014-09-30 | 2016-04-20 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Дирекция научно-технических программ" (ФГБНУ "Дирекция НТП") | Способ и система оценки технологизации результатов научно-исследовательских проектов |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| КУРАКОВА Н. Г. и др. Национальная научно-технологическая политика "быстрого реагирования": рекомендации для России. Изд. дом "ДЕЛО", М., 2014. ДАВЛЕТКАЛИЕВА Е. С. и др. Оценка результатов технологизации обучения как педагогическая научно-практическая проблема. Инновационные проекты и программы в образовании, N2, 2015, С. 29-33. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107256426B (zh) | 一种基于智能算法的药品安全信心指数系统及构建方法 | |
| US8145582B2 (en) | Synthetic events for real time patient analysis | |
| Grishina et al. | Prospect theory–based portfolio optimization: an empirical study and analysis using intelligent algorithms | |
| Južnič et al. | Scientometric indicators: peer-review, bibliometric methods and conflict of interests | |
| Garzarelli et al. | Physical capital, total factor productivity, and economic growth in sub-Saharan Africa | |
| WO2016053148A1 (ru) | Способ и система оценки технологизации результатов научно-исследовательских проектов | |
| Bonander et al. | Synthetic control methods for the evaluation of single-unit interventions in epidemiology: a tutorial | |
| Perianes-Rodriguez et al. | A comparison of the Web of Science and publication-level classification systems of science | |
| Ballesteros-Pérez et al. | On the distribution of bids for construction contract auctions | |
| JP5865901B2 (ja) | 研究評価のためのシステム及び方法 | |
| WO2016053147A1 (ru) | Оценка соответствия научно-исследовательских проектов мировому уровню исследований | |
| Lukić et al. | Indicators of global university rankings: The theoretical issues | |
| RU2633633C1 (ru) | Система и способ оценки технологизации результатов медицинских научно-исследовательских проектов | |
| WO2019149133A1 (zh) | 资源处理方法、存储介质和计算机设备 | |
| RU2633929C1 (ru) | Система и способ оценки медицинского исследования на соответствие мировому уровню | |
| Győrffy et al. | Evaluating individual scientific output normalized to publication age and academic field through the Scientometrics. org Project | |
| CN110443374A (zh) | 一种资源信息处理方法、装置及设备 | |
| Kondaurova et al. | Integrated assessment of human capital on the macroeconomic level | |
| Song et al. | Parameter Analysis of the VPIN (Volume‐Synchronized Probability of Informed Trading) Metric | |
| Shpak et al. | Tools for interpretation of economic information for amanagement of development of industrial potential | |
| Luo et al. | A study on stock ranking and selection strategy based on UTA method under the condition of inconsistence | |
| Koistinen | The Log-Periodic Power Law-Evidence from the Finnish Stock Market | |
| Van Giessen et al. | Health economic evaluation of diagnostic and prognostic prediction models. A systematic review | |
| Pavliuc et al. | Democracy and economic growth: the case of Moldova | |
| do Ó Barbosa | Ensemble of Machine Learning Algorithms for Economic Recession Detection |