【摘 要】
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【目的】患者安全事件对患者及其家庭造成了伤害对医疗机构以及医务人员也有负面影响。受政策的推动和互联网技术的不断发展越来越多的人开始使用在线医疗,在线医疗患者评论包含了患者遭遇的安全事件信息。本研究试图从海量不均衡患者在线评论中自动识别与患者安全事件相关的评论,从而快速处置避免对患者及其家庭造成更大伤害。本研究拟构建基于患者在线评论的患者安全事件评论语料库、开发患者安全事件评论自动识别模型并实证。【
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【目的】患者安全事件对患者及其家庭造成了伤害对医疗机构以及医务人员也有负面影响。受政策的推动和互联网技术的不断发展越来越多的人开始使用在线医疗,在线医疗患者评论包含了患者遭遇的安全事件信息。本研究试图从海量不均衡患者在线评论中自动识别与患者安全事件相关的评论,从而快速处置避免对患者及其家庭造成更大伤害。本研究拟构建基于患者在线评论的患者安全事件评论语料库、开发患者安全事件评论自动识别模型并实证。【方法】利用爬虫技术爬取微医网患者评论,并按照患者安全事件分类标准对247502条微医网患者评论进行人工标注构建患者安全事件评论语料库;以公开的已标注某三甲医院患者评论文本数据作为源域数据,利用BERT+JMMD构建转导迁移学习方法对作为目标域数据的无标注微医网患者评论进行患者在线评论中的患者安全事件评论识别。【结果】人工标注结果表明247502条微医网患者评论中有783条患者安全事件评论。患者安全事件评论存在分布集中、情感倾向集中、发生场景集中等特点。利用BERT+JMMD构建的转导迁移学习方法患者安全事件识别精准率为0.881,召回率为0.868,F值为0.874。训练数据集为不均衡数据集的BERT+JMMD模型性能与训练数据集为均衡数据集的常用传统有监督分类方法性能相近。【结论】本研究在优选患者安全事件分类标准的基础上构建了基于患者在线评论的患者安全事件评论语料库。利用转导迁移学习方法构建了基于患者在线评论的患者安全事件评论自动识别模型,并对微医网患者评论文本进行识别实证。该方法可以提高患者在线评论中的患者安全事件评论识别效率;有利于医疗机构及时快速的发现患者安全事件并进行处置,降低患者受到的伤害。
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