基于hLDA层次主题模型的患者投诉分类框架研究

作者：倪维斌; 姜垚松; 罗玮; 夏晨曦^*

来源：中华医学图书情报杂志, 2018, 27(10): 28-32.

• 患者投诉
• hLDA
• 主题建模
• 分类框架
• 数据挖掘

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。

• 单位
  华中科技大学同济医学院