基于数据驱动的精准导医和个性化推荐策略研究

发布时间：2020-03-31 03:57

【摘要】：随着我国医疗体系的不断健全以及联合医院、私立医疗机构的兴起,医疗行业的数量和质量均有所提高,但是分级诊疗政策推行下的医疗体制仍然存在优质医疗资源过多集中于大医院的现状,进而导致基层医疗机构的医疗能效较低,使得患者对基层医疗机构的医疗水平不信任,同时医患信息不对称导致患者无法根据自身病况来进行就医选择,这些问题的存在均使得患者就诊时会首选大医院,就医选择存在较强的盲目性和不合理性,并造成患者医疗费用负担的加重,同时新兴的网络医疗平台亦不能有效地针对患者病症提供精准导医服务,不利于解决“看病难、看病贵”的社会问题。本文通过对大量文献的梳理,国内外学者已纷纷采用数据挖掘的方法对导医推荐进行深入研究,但目前在分级诊疗制度大趋势下,针对某一特定病种的医患匹配推荐机制并没有特定的解决策略。为了减少患者就医选择的盲目性和就医成本,本文就以高血压并发症为例,以医患匹配为主要研究对象,以多元数据挖掘为基本研究方法,解决了本文提出的两个关键问题——个性化医院就诊推荐与精准医师匹配。本文首先利用文本挖掘中的词频统计、共现分析和社会网络分析来识别病症风险因素,进而在数据预处理之后,利用K2算法来构建基于病症的贝叶斯网络风险预测模型,建立基于风险等级评估的医院就诊推荐表,同时通过问卷分析来识别患者对于医院选择影响因素的倾向性,建立基于综合因素考虑的个性化医院就诊推荐策略;其次在识别医患匹配特征的基础上来构建基于朴素贝叶斯算法的医患单向匹配模型并进行模型评估,研究结论可为患者推荐医师类别(专家门诊医师或非专家门诊医师);并基于分词功能来识别医患双向匹配的最优数据集,并在最优数据集上训练和构建基于二叉树支持向量机的医患双向匹配模型并进行模型评估,研究结论可在基于推荐医师类别的基础上,为患者在该医师类别里面,推荐最适合其病况的专业诊断领域的医师,实现病症精准就医;其次以单个患者为例,对本文所建立的精准导医和个性化推荐策略进行全流程导医实证研究。最后,本文根据研究结论提出了相关的管理启示与建议,并且详细阐述了本文在样本对象、模型构建、研究病种等方面的局限性。
【图文】：

图 3- 3 词频统计图上述结果：左边为所得分词，右边为词频计数，，我们将高频词汇中明显与症无关的词汇删除掉，如饮食、咖啡、减轻、浓茶等词频，然后利用医学留如血糖、肥胖、高血压、烟酒、高压和主动脉硬化等与高血压并发症等病相关的高频词汇。词频统计方法虽简单易用，但只是统计词频的数量而与词之间的关联，从而不能揭示高频词汇之间的联系，从而无法对整个文行更为清楚地宏观把控。.2 共现词语共现分析原本大多数情况下是用来做文献剂量的研究方法，用于分析论文摘要中共现次的关系和相互关系强度，来揭示词语与词汇的联系，反映过

图 3- 4 共现特征词图由上述结果可看出，在同一行的高频词汇是属于一个向量组，因此其词频之间具有一定的关联性，为了将这种高频词频间的关系更好地展示出来，我们用社会网络图谱来进行绘制。3.1.3 社会网络分析本研究就将采用社会网络分析方法来对基于高血压并发症的风险特征变量进行识别。根据词语与词的共现强度和共现关系，社会网络分析通过一系列数据分析方法绘制共现网络图，以更明显直观的方式来反映高频词的分布情况以及其之间的联系。同样我们将已经统计好的的高血压并发症关键词共现关系来通过 ROST 文本挖掘工具来绘制社会网络，且网络图如下：
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R197

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本文编号：2608525