利用决策树的患者咨询问题分类

• 作者: 于鸿飞 刘锋 吴东东 黄昊
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: 决策树 CLS 咨询信息 分类
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 【解决方案】Solution
• 页码范围: 101-103
• 页数: 3页
• 分类号: R197.323|R319
• 字数: 2752字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2016.02.033

摘要

目的：对患者咨询的问题进行分类，了解患者就医过程中的盲点，解决按照医疗分类造成的无效分类、交叉分类和分类繁琐的问题。方法：利用CLS（Concept Learning System）算法，通过建立初始决策树，利用测试样本进行测试，最终获得分类决策树和咨询信息分类类别。结果：通过决策树分类得出的患者咨询信息类别对应于就医流程的各个环节，最终分类类别可以覆盖所有的数据样本，各类别之间不存在交叉。结论：患者咨询的问题涉及到就诊过程中的27个环节，医院需要有的放矢，针对患者提问中涉及到的就医流程细节进行讲解、宣教，医院可以将患者咨询所涉及到的信息公布在网站、APP、微网站等各类信息平台，便于患者查询。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄昊	第三军医大学第三附属医院信息资料科	89	567	11.0	18.0
2	于鸿飞		33	169	8.0	12.0
3	刘锋		19	102	6.0	9.0
4	吴东东		9	31	3.0	4.0