基于多模态数据挖掘的网络医生答复采纳预测研究邓伟伟１余天炜１陈寒２奉国和１（１华南师范大学经济与管理学院广州５１０００６２华南师范大学教师教育学部广州５１０６６０）〔摘要〕目的／意义通过多模态数据分析方法对网络问诊平台中的医患问答相关数据进行挖掘，并基于挖掘结果预测患者是否采纳网络医生对其问题的答复。方法／过程基于网络问诊平台爬取的医患问答相关数值和类别数据、文本和图像数据，根据疾病类型构建急性疾病、慢性疾病和混合疾病３个数据集；分别采用归一化、独热编码、Ｍｅｄ－ＢＥＲＴ和卷积神经网络处理数值、类别、文本和图像数据；利用集成学习梯度提升树自动预测患者是否采纳网络医生答复。结果／结论医生头像信息可改善网络医生答复采纳预测效果，且通过多模态数据挖掘可有效预测网络医生答复采纳情况。〔关键词〕互联网医疗；答复采纳预测；多模态数据挖掘；机器学习〔中图分类号〕Ｒ－０５８〔文献标识码〕Ａ〔ＤＯＩ〕１０３９６９／ｊｉｓｓｎ１６７３－６０３６２０２４０２００８ＳｔｕｄｙｏｎＯｎｌｉｎｅＤｏｃｔｏｒＲｅｓｐｏｎｓｅＡｄｏｐｔｉｏｎＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＭｕｌｔｉｍｏｄａｌＤａｔａＭｉｎｉｎｇＤＥＮＧＷｅｉｗｅｉ１，ＹＵＴｉａｎｗｅｉ１，ＣＨＥＮＨａｎ２，ＦＥＮＧＧｕｏｈｅ１１ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０００６，Ｃｈｉｎａ；２ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＴｅａｃｈｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６６０，Ｃｈｉｎａ〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕Ｐｕｒｐｏｓｅ／ＳｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅＴｏｕｓｅｍｕｌｔｉｍｏｄａｌｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｔｏｍｉｎｅｍｅｄｉｃａｌＱ＆Ａｄａｔａｉｎｏｎｌｉｎｅｈｅａｌｔｈｃａｒｅｐｌａｔｆｏｒｍｓａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｗｈｅｔｈｅｒｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｌｌａｄｏｐｔｏｎｌｉｎｅｄｏｃｔｏｒｓ’ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ．Ｍｅｔｈｏｄ／ＰｒｏｃｅｓｓＦｉｒｓｔ，ｎｕｍｅｒｉｃａｌ，ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ，ｔｅｘｔｕａｌ，ａｎｄｖｉｓｕａｌｄａｔａｒｅｌａｔｅｄｔｏｄｏｃｔｏｒ－ｐａｔｉｅｎｔＱ＆Ａａｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｆｒｏｍｏｎｌｉｎｅｈｅａｌｔｈｃａｒｅｐｌａｔｆｏｒ...
