利用决策树的患者咨询问题分类

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。

关键词：决策树、CLS、咨询信息、分类

所属期刊栏目：11

分类号：R197.323;R319(保健组织与事业（卫生事业管理）)

在线出版日期：2016-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：101-103