《基于层次主题模型和类属整合的患者投诉分类框架研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于层次主题模型和类属整合的患者投诉分类框架研究（23页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、基于层次主题模型和类属整合的患者投诉分类框架研究 分类号学号Mxx75357码学校代码10487密级硕士学位论文基于层次主题模型和类属整合的患者投诉分类框架研究学位申请人倪维斌学科专业图书情报指导教师夏夏晨曦、吴欣江答辩日期2019年年5月月23日A dissertationsubmitted toHuazhong Universityof Scienceand Technologyfor theDegree ofMaster Researchon ClassificationFramework ofPatient ComplaintsBased onHierarchical TopicMod
2、el andGeneric IntegrationD.Candidate:Ni WeibinMajor:Library andInformation Supervisor:Xia ChenxiWu XinjiangHuazhong Universityof Science&Technology Wuhan430074,P.R.China May,2019独创性声明本人郑重声明，本学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果的总结。 尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。 对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式
3、标明。 本人完全意识到本人将承担本声明引起的一切法律后果。 学位论文作者签名日期年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。 本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密，在_年解密后适用本授权书。 本论文属于不保密。 根据国内患者的具体情况，结合现有的患者投诉的分类框架，本研究通过使用机器学习hLDA层次主题建模的方法对患者投诉进行主题挖掘，形成一个更加科学合理的分类框架，以便
4、于更好地对医疗服务的质量进行评估。 】【方法】利用文献分析法，对现有的患者投诉分类框架进行总结归纳；使用HLDA为基础的方法，对资料进行主题挖掘，再使用逐点互信息技术解析主题挖掘结果，进而归纳出相应的患者投诉的分类框架；利用定性分析中整合的方法，对两种患者投诉的分类框架进行整合。 【结果】通过使用hLDA层次主题建模的方法，进行主题挖掘，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，占88.37%；利用定性分析中类属整合的方法，对国际通用的HACT分类框架和基于hLDA层次主题建模的患者投诉的分类框架进行整合后，得
5、到新的患者投诉的分类框架临床服务质量类、医疗差错类、医疗环境类、生活支持类、制度流程类、管理类其他、与患者沟通类、尊重和患者权利类。 【结论】本研究通过hLDA层次主题模型算法，对某医院的患者投诉进行主题挖掘，再对挖掘出的主题进行归纳，得到了一个两层的患者投诉分类框架，与常用的分类框架，如HACT，存在着一定差异。 然后，对国际通用的HACT分类框架和基于hLDA层次主题建模的患者投诉的分类框架进行整合后，得到新的患者投诉的分类框，更贴近患者投诉主题的真实分布，也更具全面性，有利于对医疗服务的质量进行更加科学、合理的评估。 关键词患者投诉；主题建模；hLDA；分类框架；类属整合华中科技大学硕士
6、学位论文2ABSTRACTPurposeThe existingclassification frameworkfor patient plaints isusually asummary ofexpert experienceand hascertain limitations.Aording tothe specificsituation ofdomestic patients,bined withthe existingclassification framework of patient plaints,this studyuses themethod ofmachine learni
7、nghLDA level topic modelingto mine the subject plaints toform a more scientific and rationalclassification framework,which isbetter forbetter Evaluatethe quality of medical services.MethodsUsing literatureanalysis method,summarize andsummarize theexisting patientplaint classification framework;use H
8、LDA-based method,use pythonand relatedtoolkits tomine the topic,and thenuse topic-by-point mutualinformation technologyto analyzetopic mining.As aresult,the correspondingclassification frameworkof patient plaints wassummarized;the classification frameworkof the twopatientplaintswas integratedby usin
9、gthe integratedmethod in qualitative analysis.ResultsThrough theuse ofhLDA hierarchicaltopic modelingmethod,thetopicmining,constructed aclassification frameworkbased onpatientplaints,including5major categories,7subcategories.Visual analysisshowed thatpatientplaintswere mainlyconcentrated inclinical
10、services,environment,and management,aounting for88.37%;Using themethod ofgeneric integrationinqualitativeanalysis,the internationallyaepted HACTclassification frameworkand patientplaints basedon hLDA-level topic modeling Afterthe classification framework isintegrated,a newclassificationframeworkfor
11、patientplaints isobtained:clinical servicequality,medical error,medical environment,life support,institutional process,management,munication withpatients,respect andpatient rights.ConclusionsThis studyuses thehLDA hierarchicaltopicmodelalgorithm tomihesubjectplaintsof ahospital,and thensummarizes th
12、eexcavated topics,and obtainsa two-tier patientplaint classificationframework,with monlyused classification华中科技大学硕士学位论文3frameworks,such asHACT,there arecertain differences.Then,after integratingthe internationallyaepted HACTclassificationframeworkand theclassificationframeworkof patientplaints based
13、on hLDAleveltopicmodeling,a newclassification boxfor patientplaints isobtained,which iscloser tothe truedistribution ofthe patientplaint topicand moreprehensive.It isconducive toamorescientificandreasonable assessmentofthequalityofmedicalservices.Keywords:Patient plaints;Topic modeling;hLDA;Classifi
14、cation framework;Generic integration华中科技大学硕士学位论文41绪论1.1研究背景和意义1.1.1研究背景随着“新医改”的推进，对于医疗服务质量的改进的关注度也日益提高1-2。 作为衡量医疗服务质量的主要标准之一，患者体验是一种可监测的重要变量。 而患者的投诉，则是反映患者体验的重要指标。 目前对患者投诉进行分类，大多参照国际通用分类框架。 然而，由于语境、医疗管理制度、文化方面的差异，国外患者投诉的关注重点，和国内患者存在着一定差异。 如果直接参照现行的患者分类框架，会使得我们通过该框架得出对患者投诉的关注重点与实际患者投诉的关注重点发生一定的偏差，影响对
15、医疗服务质量的评估。 如何根据国内患者的具体情况，结合现有的患者投诉的分类框架，通过对患者投诉的文本特征挖掘，形成一个更加科学合理的分类框架，成为了一个亟待解决的重要问题。 1.1.2研究意义从理论角度分析，本文根据患者投诉的分类框架，再通过主题建模对文本内容特征的提取的思路，对患者投诉文本分类，得出基于hLDA层次主题模型的患者投诉分类框架。 最终，通过定性研究的方法，将这两种患者投诉分类框架进行综合，形成一个更加科学、全面的患者投诉的分类框架。 从理论上，这是对患者投诉的分类框架的进一步完善。 从实践的角度分析，本研究对现有的患者投诉的分类框架进行优化与改进，形成一个新的更加科学、准确的患
16、者投诉的分类框架。 通过应用新的分类框架，可以更准确的了解患者投诉关注的重点及关心的领域。 这将有利于我们更好根据患者的投诉，来反映患者体验的实际情况，进而评估医疗服务的质量。 1.2国内外研究现状1.2.1患者投诉分类框架的研究华中科技大学硕士学位论文5Mary EllenMacdonald3等从公共网站RateMDs.中随机抽取了患者评论数据，采用描述性统计和定性演绎与归纳的主题分析法，将患者的投诉评论归类为4个主要集中的主题领域时间管理、财务问题、知识技能和职业素养。 Tara Lagu4等通过对Baystate医学中心(BMC)在Facebook上患者的叙述反馈进行编码分类，确定了与患者负面投诉有关的主题领域包括不友好的描述、关怀的缺乏、漫不经心、训练
