基于在线咨询记录的医生自动匹配算法应用研究

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1、基于在线咨询记录的医生自动匹配算法应用研究刘通上海交通大学安泰经济与管理学院［目的/意义］为在线医疗平台上的患者提供一种自动的医生对象匹配算法。［方法/过程］将医生的在线咨询业务记录合并处理，对医生的专业背景进行描述，并通过LDA主题模型将其转换成数值向量。采用K-means算法对医生进行聚类，通过广义拟合优度指标评估并调整聚类结果。采用聚合策略处理患者咨询问题的短文本，并基于其主题分布进行医生信息检索。［结果/结论］通过将患者的咨询内容与医生聚类屮心以及各类所包含的医生个体信息进行相似度比较，可为患者推荐专业匹配度较高的医生类别

2、和医生对象。文章实现的医生对象自动匹配技术可以很好地改善患者的在线就医决策过程。［局限］文章方法需要用户显示提供咨询问题。关键词：在线医疗;在线咨询记录;主题模型;自动匹配算法;聚类;研宄方向：互联网医疗，文本挖掘。基金：国家自然科学基金重点国际(地区)合作项目“开放M络下医疗资源配置和优化的模型、算法及应用研究”的成果，项目编号:71520107003AnApplicationResearchofAutomaticPhysicianMatchingAlgorithmBasedonOnlineHealthcareConsultat

3、ionRecordsAbstract：[Purpose/significance]Thispaperaimstoprovideanautomaticmethodforpatientstomatchqualifiedphysiciansontheonlinehealthcareplatform.[Method/process]Thepapercombinesaphysician’sallonlineinteractionrecordsintoasingledocumentwhichrepresentsthephysician’spr

4、ofessionalbackground,andtransfersitintoanumericvectoraccordingtoLDAtopicmodel.K-meansalgorithmisappliedtoclusterphysiciansintosubgroupsandGeneralGoodness-of-FitIndexisusedtoevaluateandadjustclusteringresults.Theshorttextsofpatients'consultationquestionsareprocessedwit

5、haggregationstrategy.Basedonthetopicsdistributionoftheseshorttexts,itcanrealizephysicianinformationretrieval.[Result/conclusion]Bycomparingpatients'consultationquestionswitheveryclustercenterandphysician’sindividualinformationineachsubgroup,theproposedmethodcanrecomme

6、ndphysicianscategoryandspecificphysiciansefficientlyforpatients.Theproposedautomaticphysicianmatchingmethodcouldimprovethedecisionmakingprocessforpatientstogreatextent.[Limitations]Theproposedmethodrequiresuserstoshowtheirconsultationquestionspublicly.Keyword：onlinehe

7、althcare;onlineconsultationrecords;topicmodel;automaticmatchingalgorithm;clustering;近年来，随着互联网技术的快速发展和广泛应用，国内医疗产业发生了显著变化，患者可以通过在线平台与眹生进行交互，更有效率地获取眹疗信息、定制医疗服务、并对整个医疗过程进行追踪和管理。其中，在线医疗平台最主要的贡献在于集成了大量的医生资源信息，降低了医患之间的信息不对称，帮助患者更好地丫解并选择医疗服务对象。从患考就医角度看，医疗平台的运作模式与一般B2C平台的主要区别在

8、于:一般B2C平台上的用户可直接对某种产品或服务进行选择，而使用咲疗平台的患者则必须通过选择特定的I矢生对象间接地选择医疗服务。因此，患者在选择医生时，既需要了解医生的服务质量，也需要了解医生的专业背景与患者的医疗需求之间的任务匹配程度。以往对在线