【摘 要】
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目的:使用机器学习方法构建患者投诉分类框架,以更好地评估医疗服务的质量。方法:使用hierarchical latent Dirichlet Allocation(hLDA)层次主题模型挖掘患者投诉数据的主题,
【机 构】
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华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费资助;华中科技大学自主创新基金项目“面向社交网络的情感分析与观点挖掘方法研究”(0118516036)
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目的:使用机器学习方法构建患者投诉分类框架,以更好地评估医疗服务的质量。方法:使用hierarchical latent Dirichlet Allocation(hLDA)层次主题模型挖掘患者投诉数据的主题,再归纳出一个分类框架,并对患者投诉的主题分布进行可视化分析。结果:构建了一个基于患者投诉的分类框架,包括5个大类7个小类。可视化分析结果表明,患者投诉主要集中在临床服务类、环境类、管理类,共占88.37%。结论:通过对患者投诉数据进行挖掘,构建患者投诉分类框架,有利于更加科学合理地评估医疗服务质量。
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