基于虚拟健康社区的药物不良反应事件探测模型研究

[目的/意义]研究旨在基于虚拟健康社区的自由文本数据,构建药物不良反应事件探测模型。从而为政府监管部门、医疗卫生机构和医药公司提供知识支撑,减少药物不良反应事件的发生。[方法/过程]首先梳理了主题相关的研究现状,然后搭建药物不良反应事件探测模型的整体架构,并深入阐述各层模型的基本要素及逻辑关系。以DIKW体系为模型设计逻辑框架,从数据获取层、自然语言处理层、语义分析层、关系抽取层和事件探测层,探测非结构化自由文本数据中蕴含的药物不良反应事件。[结果/结论]研究结果揭示了虚拟健康社区数据从数据到信息,再到知识,进而升华为智慧的传递和增值过程,为基于虚拟健康社区的非结构化文本数据的知识发现奠定了理论和实践基础。[局限]对于部分虚拟健康社区用户非规范化的用药经验表述的识别具有一定的局限性。

融入表情特征的网络舆情情感分析方法研究

[目的/意义]为了提高网络舆情的情感分析效果,提出一种融入表情特征的多特征融合情感分析方法。[方法/过程]预处理后融合词典特征、表情特征、向量特征3个方面,利用支持向量机对某突发公共卫生事件的新浪微博数据进行情感倾向性研究,对比了不同特征构建方式的情感分析效果。[结果/结论]表情特征对网络舆情的情感分析效果影响显著,将表情特征单独作为情感分析的特征种类之一,并将其融入词典特征和向量特征,可以显著提高网络舆情的情感分析效果。

数据驱动医院管理决策的影响因素研究——基于扎根理论分析

[目的/意义]开展数据驱动医院管理决策的影响因素及作用机理研究,为改善医院管理决策中的数据应用现状,提升决策的科学性和高效性提出可供参考的建议,以期拓展情报学的问题域和应用空间。[方法/过程]运用扎根理论的方法,借助质性分析软件ATLAS.ti8,编码分析面向医院管理者的半结构化访谈资料,确定影响因素,构建影响因素模型。[结果/结论]数据质量、医院支持、外部环境、管理者支持和系统完善是数据驱动医院管理决策的关键影响因素,通过影响因素之间的因果关系、相关关系和中介关系构成了数据驱动医院管理决策影响因素模型,并据此为促进数据驱动医院管理决策提供了策略和建议。

基于情感分析的突发公共卫生事件网络舆情热度预测模型仿真

[目的/意义]本研究将情感因素引入网络舆情热度预测依据,从而优化突发公共卫生事件网络舆情热度预测研究。[方法/过程]根据当前研究现状,提出基于情感分析的突发公共卫生事件网络舆情热度预测模型。以“×××疫苗造假”事件为例进行模型仿真,对数据进行预处理后进行多元时间序列分析实现网络舆情热度预测。[结果/结论]模型仿真结果表明,滞后5天时加入情感值的网络舆情热度预测模型效果最好,其RMSE为223.089、MAPE为0.150。加入情感值的网络舆情热度预测模型效果优于未加入情感值的网络舆情热度预测模型。将情感因素引入突发公共卫生事件网络舆情热度预测之中可以显著提高其预测效果。

创新型医学信息分析人才科研能力连续性培养模式探析

探索健康医疗大数据背景下,创新型医学信息分析人才科研能力的连续性培养模式,为智慧健康诊疗服务体系建设提供人力资源储备。研究以加快创新型医学信息分析人才培养速率为目标,依据学术生态系统的运行机制和科研能力的构成要素,从学术知识、学术环境和学术主体三个视角,梳理医学信息分析人才本科、硕士、博士各阶段的课程体系设计、管理体系构建和激励机制,最后构建了创新型的科研能力培养驱动下的连续性医学信息人才培养模式。

医学情报人才培养目标与知识生态系统的构建

[目的/意义]基于当前大数据环境下,医学情报领域对知识服务的需求,探索医学情报人才的培养目标及与知识生态系统的构建。[方法/过程]首先,从医学情报人员提供知识服务的视角出发,探索从多角度分析用户的需求、用户需求与资源多层次的匹配以及多渠道提供知识服务的能力培养目标。然后,依据知识生态系统的构成要素和运行机制,分别从知识资源、知识服务活动和知识创新活动三个视角,构建医学情报人才培养模式的专业课程体系、教学实践平台和教育激励机制的知识生态系统。最后,以吉林大学医学信息学专业进行的课程体系的改革、教学实践平台的设置和知识创新活动的培养方案为例,解析知识生态系统在医学情报人才培养过程发挥的作用。[结果/结论]研究构建创新能力驱动下医学情报人才培养的目标和知识生态系统,促进情报学研究理论和方法在医学情报领域的应用。

基于语义的突发公共卫生事件网络舆情主题发现研究

【目的】提出基于语义的突发公共卫生事件网络舆情主题发现框架,发挥语义识别在舆情主题发现中的优势。【方法】从语法、语义、语用三个角度,利用依存句法分析、语义角色标注构建RDF三元组,分析语义图谱中的度及PageRank值判断核心节点,展开舆情主题发现研究并进行实证。【结果】实证研究中依据理论框架能够构建舆情主题语义图谱,可视化展现舆情主题间的语义关系,发现核心节点并聚焦于当事主体与官方政府两大主题。【局限】语义识别深度还有待提升。【结论】研究构建的理论模型在指导舆情主题语义发现方面具有一定的可行性,在舆情的主题发现上有一定的优势。

微博舆情多维度社会属性分析与可视化研究——以某疫苗事件为例

[目的/意义]结合社会学视角与情报学方法,将微博舆情的社会属性与外化表现对应融合,为解释舆情背后的社会问题提供新视角。[方法/过程]梳理与舆情相关的研究现状,构建微博舆情社会属性与外化表现模型,以舆情为中心,阐释人群、内容、情绪3个社会属性与意见领袖、事件、情感3个外化表现之间的内部逻辑,并以某疫苗事件为例进行实证研究及可视化展示。[结果/结论]实证研究的结果验证微博舆情社会属性与外化表现模型的有效性和可操作性,说明从社会学视角出发,利用情报学领域定量及可视化研究方法的优势,能够充分解读舆情事件不同社会属性的外化表现,深入挖掘舆情事件背后的本质问题。

法舒地尔治疗肺动脉高压疗效的Meta分析

目的运用Meta分析方法评价法舒地尔治疗肺动脉高压的疗效。方法计算机检索中国期刊全文数据库(CNKI)、中文科技期刊全文数据库(VIP)、万方数字化期刊全文库、Pubmed和Cochrane library,对纳入的随机对照试验文献进行质量评价,并采用Rev Man 5.3软件进行Meta分析。结局指标为总有效率、6分钟步行试验(6MWT)、肺动脉收缩压(s PAP)、血氧饱和度(Sa O2)。结果共纳入13篇随机对照试验,共933例患者。Meta分析结果显示,法舒地尔加用常规治疗可有效提高肺动脉高压患者的临床疗效[RR=1.27,95%CI(1.15,1.40),P<0.01]和6MWT[WMD=51.82,95%CI(40.66,62.97),P<0.01],降低s PAP[WMD=-6.91,95%CI(-8.11,-5.71),P<0.01]。Sa O2亚组分析,法舒地尔加用常规治疗可有效提高肺动脉高压患者的Sa O2(P<0.01),慢性肺源性心脏病组:WMD=7.85,95%CI(5.68,10.01)、多种原发病组:WMD=3.18,95%CI(1.35,5.01)。结论法舒地尔治疗肺动脉高压具有较好的疗效,但仍需开展高质量的药物临床试验。