在线问诊信息用户采纳意愿的影响因素研究

[目的/意义]为揭示用户采纳在线问诊信息意愿的影响因素,对在线医疗平台的运营管理提供具体可行的建议。[方法/过程]本文通过扎根理论得到影响用户问诊信息采纳意愿的关键要素,结合信息采纳模型构建用户采纳意愿影响因素理论模型。最后通过调查问卷收集数据,对模型进行路径分析、假设检验。[结果/结论]研究发现,平台易用性、医生专业性、服务态度、信息内容质量和信息表达质量会通过感知有用性对采纳意愿产生正向影响,其中信息内容质量对用户采纳意愿的影响最大;健康素养负向调节医生专业性与感知有用性之间的关系,在信息内容质量与感知有用性之间起正向调节作用。

基于在线问诊文本信息的医生标签自动生成研究

【目的/意义】为在线医疗问诊平台中的医生自动生成高质量标签,更好地服务于对医生资源的分类、检索和管理。【方法/过程】基于在线问诊文本信息,提出了结合时间周期特征与文本主题特征的医生标签自动生成算法。首先根据医生相关文本信息提取关键词生成候选标签,然后从患者问题文本和医生回答文本两个方面进行LDA主题模型训练,按时间周期挖掘出问题文本和回答文本的主题特征,对候选标签进行质量控制;最后经标签加权混合后得到最终的医生标签。【结果/结论】实验结果表明,该标签自动生成算法能够反映出医生标签生成的动态性,能够准确生成符合医生专业知识特征的高质量标签,具有较好的标签生成效果。