基于文本挖掘的社交网络用户精神疾病筛查

随着移动互联网的普及,公众更加频繁地使用社交网络分享生活并表达思想和感情。推特作为拥有全球最大用户基数的社交平台,沉淀了非常丰富的用户和文本信息。文章使用Sentiment140数据集对推特文本信息进行分析,从不同角度对数据集进行探索性数据分析,并通过F1值评估对比不同的特征提取方法和分类算法,最终确定了最佳的特征提取和分类参数。文章使用的分析流程和分析结果可作为文本情感挖掘的参考,为基于文本信息的情感分类任务以及精神疾病如抑郁症等的诊断提供助力。

技术审评视角下影响医疗器械注册自检有效性的因素分析

注册检验是医疗器械技术审评的必备条件,《医疗器械注册自检管理规定》的实施为注册申请人提供了更便捷的路径,如何提高注册自检过程的有效性是多方关注的焦点。该研究从技术审评角度对影响医疗器械注册自检有效性的因素进行分析探讨,并提出相应的改进建议,旨在提高注册自检的可靠性和有效性,为医疗器械注册申请人开展注册自检提供参考。

医疗器械注册自检风险管理的应用研究

目的:依据风险管理理论和相关法规要求,探索行之有效的医疗器械注册自检风险管理模式,以保证其注册产品的安全有效。方法:以注册自检全过程风险管理为研究对象,应用风险要素分析和评定,找出注册自检主要风险环节,进行分析、评价。结果:不同地域、不同岗位人员对注册自检风险管理认识差异较大,其差异性遵循了各地产业发展特点,也导致在技术审评和现场核查中尺度把握的不同。结论:医疗器械注册自检风险管理属于全面质量管理的范畴,应当从监管、企业、检验检测层面多方位将其作为完整的管理体系进行全面策划、实施与风险管理,才能发挥预期作用。