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<title cf:type="text"><![CDATA[《医学信息学杂志》编辑部 -->专论：用户画像在医疗健康领域的应用]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[我国大城市居民参与互联网在线问诊的行为画像分析]]></title>
<link><![CDATA[https://www.yxxxx.ac.cn/yxxxx/article/abstract/20240601]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[目的/意义 研究大城市居民选择互联网医疗服务时的典型特征,建立患者行为画像,为改进互联网医疗服务提供决策依据。方法/过程 以北京市患者为研究对象,从个体属性特征、在线问诊行为以及择医需求偏好3个维度构建患者群体画像,通过聚类方法对在线患者群体分类。结果/结论 在线患者可划分为价值潜力型、平台忠诚型、潜在转化型、需求强烈型和服务转移型5类不同特征群体。总体上来自大城市的在线患者病例级别偏低且活跃度不高,通常使用价格较低的图文问诊方式,倾向于选择来自三甲医院、职称较高且在线服务质量较高的医生。5类患者群体各具典型特征,需要分别采取针对性措施满足其个性化医疗需求。]]></description>
<pubDate>2024/7/8 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[专论：用户画像在医疗健康领域的应用]]></category>
<author><![CDATA[吕英杰，马子婷，胡雅欣]]></author>
<guid><![CDATA[https://www.yxxxx.ac.cn/yxxxx/article/abstract/20240601]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于文本挖掘的互联网医疗平台用户画像模型构建]]></title>
<link><![CDATA[https://www.yxxxx.ac.cn/yxxxx/article/abstract/20240602]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[目的/意义 构建互联网问诊用户画像探究问诊主题,提升问诊服务质量,减少医患沟通障碍,以线上配合线下方式针对性治疗。方法/过程 利用Python爬虫获取好大夫在线医疗平台孤独症疾病问诊数据,运用隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation, LDA)与词频-逆文档频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)结合的模型划分数据,在降维聚类后实现用户群体分类。最后通过logistic回归模型计算输出不同用户群体特征集合,构建画像。结果/结论 用户问诊内容主要围绕11个主题展开,平台可通过主题内容的典型特征优化问诊填写模板,提高用户填写疾病描述准确性、问诊效率和患者满意度。]]></description>
<pubDate>2024/7/8 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[专论：用户画像在医疗健康领域的应用]]></category>
<author><![CDATA[吕艳华，王康龙，钟小云，陈俊冶]]></author>
<guid><![CDATA[https://www.yxxxx.ac.cn/yxxxx/article/abstract/20240602]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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