发表在6卷第九名(2018): 9月

中国社交媒体用户对远程医疗和移动医疗的认知:探索性研究

中国社交媒体用户对远程医疗和移动医疗的认知:探索性研究

中国社交媒体用户对远程医疗和移动医疗的认知:探索性研究

本文作者:

瑞奇梁1 作者Orcid图片 Huibin郭2 作者Orcid图片 宣锅3. 作者Orcid图片

原始论文

1美国纽约州伦斯勒市纽约州立大学奥尔巴尼大学公共卫生学院卫生政策、管理和行为系

2河北经贸大学经济管理学院,中国石家庄

3.同济大学经济管理学院经济与金融系,中国上海

*这些作者贡献相同

通讯作者:

梁志强博士

卫生政策、管理和行为司

公共卫生学院

奥尔巴尼大学,纽约州立大学

大学广场一号,181室

伦斯勒,纽约,12144

美国

电话:1 5184026512

传真:1 5184020414

电子邮件:rleung@albany.edu


背景:在中华人民共和国,远程医疗和移动医疗的使用迅速增加。虽然远程医疗和移动医疗具有巨大潜力,但这项技术的广泛采用取决于患者、医疗保健提供者和中国卫生部门的其他利益相关者如何看待和接受这项技术。

摘要目的:为了探讨这一问题,我们旨在研究一个专注于中国卫生信息技术和信息学的社交媒体平台。我们的目标是利用这些发现来支持进一步的研究。

方法:在这项探索性研究中,我们选择了一个社交媒体平台hc3i .cn来研究中国对远程医疗和移动医疗的认知。我们进行了关键词分析,分析了所选社交媒体平台中关键词的流行度和词频-逆文档频率;进一步进行定性分析。

结果:我们从571条线索中选出了16个最突出的关键词,分成8个主题:(1)问题与答案;(2)医院与诊所;(3)市场与公司;(4)医生对护士;(5)家庭与患者;(6) iPad vs平板电脑;(7)系统与App;(8)安全与护理。社交媒体参与者不仅看到了与远程医疗和移动医疗相关的重大机会,而且还看到了实现这些机会需要克服的障碍。

结论:在本文中,我们通过研究中国的一个社交媒体平台发现了一些有趣的问题。除此之外,与会人员对远程医疗和移动医疗的质量和成本表示担忧,尽管这项新技术在解决中国卫生领域的不同问题方面具有巨大潜力。本文所采用的方法有一定的局限性,研究结果可能不具有普遍性。我们讨论了进一步研究的方向。

JMIR Mhealth Uhealth 2018;6(9):e181

doi: 10.2196 / mhealth.7623

关键字



背景

近年来,在中华人民共和国(以下简称中国),远程医疗和移动医疗的使用迅速增加[1].这项新技术使医疗保健提供者和患者能够通过互联网见面,并节省交通成本。研究估计2012-2013年中国移动医疗市场价值18.6亿人民币,相当于2.71亿美元[2].到2017年底,市场规模可达100亿元人民币(14.6亿美元)[2].

在这项研究中,我们研究了一个专注于中国卫生信息技术和信息学的社交媒体平台。该平台吸引了来自不同背景的订阅者:医生、患者、企业家、信息技术专业人士和其他社会群体。浏览这些订阅者的帖子可以了解特定国家对远程医疗和移动医疗的看法。我们的目标是利用这项研究的发现来支持进一步的研究。

中国的远程医疗和移动医疗

首先,本文给出了两个关键术语的定义。远程医疗可定义为使用电子通信设备从一个地点向另一个地点提供医疗服务[3.4].这项技术已经发展了几十年。在中国,远程医疗早在20世纪80年代中期就已开始使用[1],当时中国医生通过电报会诊;“移动医疗”拓展了远程医疗。它可以定义为"由移动设备支持的医疗和公共卫生实践,如移动电话、病人监护设备、个人数字助理和其他无线设备" [5].移动医疗设备扩展了远程医疗,因为它们使患者无需在物理固定位置使用台式计算机就能接受医疗提供者的护理[6-8].

中国的电信基础设施相当成熟;因此,它可以支持为保健提供者提供远程医疗和移动保健服务[24-5].几家大型电讯网络已积极参与提供远程医疗服务,包括中国国际MedioNet和黄金健康网络[5].虽然中国有超过9.4亿的手机和应用程序用户9),公司之间的激烈竞争使得移动电话用户的语音通话和数据使用价格低廉。例如,许多中国手机用户使用短信功能,无论是同步的还是异步的。流动电话营运商每向用户发送一条短讯,收费约0.015美元[10].

在卫生服务提供方面,中国农村和城市之间存在显著差异[11].年轻、高素质的医生更喜欢呆在城市社区[9-13].为了缩小医疗服务差距,中国政府机构和医院迫切希望利用远程医疗和移动医疗技术。[14-16].这些组织还认为,老年患者可以从远程医疗和移动医疗中以各种方式受益[17].尽管如此,许多中国患者和医生仍对这项新技术持怀疑态度。18].此外,医院和诊所的安装和维修费用与提供远程医疗和移动医疗服务有关[1719].


社交媒体平台选择

在这项探索性研究中,我们选择了一个社交媒体平台hc3i .cn来研究中国对远程医疗和移动医疗的认知。研究表明,检查“通用”平台(如Facebook或QQ)和“专业”平台(如patientslikeme或丁香园)有不同的相对优势[20.].我们选择的平台是专门的,使我们能够专注于收集相关数据。其主要缺点是,它并不一定代表中国所有卫生利益攸关方的广泛关切。然而,在从本文收集的数据中得出结论时,我们已经注意到了这一缺陷。

华侨网成立于2010年。这是中国第一个专注于健康信息、互联网医疗和移动健康的互联网平台。截至目前,该网站已吸引了15万注册用户,月平均页面浏览量为800万次。在更大的HC3i平台上,有超过3000万个帖子。它们由特定论坛组织;我们在这篇论文中研究了其中一个,它的标题是“远程医疗或移动医疗”(或“元城夷寮或夷东夷寮)。这一选择与本文的研究重点是一致的。截至2014年5月16日(我们的研究截止日期),这个特定的论坛有571个线程和2811个参与帖子(即,每个新线程平均由2811/571=4.92个帖子组成)。最早的帖子是在2009年11月21日发起的,新的帖子在研究截止日期(2014年5月16日)继续出现。

一些研究人员指出,机器人(“机器人”)可以生成社交媒体内容[21].有专门的算法来检测机器人的活动[21].然而,数据限制不允许我们使用这些算法。重要的是,机器人活动通常不会改变交互的性质。它们可能会在一定程度上增加或减少普通人类用户活动的规模。在我们的研究下,对社交媒体论坛中机器人活动的全面调查将是后续出版物的主题。

关键词分析

作为一种文本挖掘技术,我们采用了一种改进的“词袋”方法[22]以提取所选论坛的关键字。这种方法适用于探索性研究。在这种方法下,我们将所选论坛中的每个帖子视为由单个单词组成的“文档”。我们在分析中包含的所有帖子都构成了文档的语料库。在语料库中,每个单词都有潜在的重要性,可以被视为一个“关键字”。关键字表示一个词的重要性,由频率或其他标准定义(例如,一个导致许多讨论的术语)。频率标准表示术语的流行程度,有时称为“术语频率(TF)表示”。这种方法操作简单,计算效率高[22].

我们遵循几个数据清理步骤。如果语料库包含英语单词,我们会忽略语法、词序、句子结构和标点符号。在英语文档中,术语规范化步骤包括将所有单词都改为小写,以便“iPhone”、“iPhone”、“iPhone”被视为相同的术语。词干删除一个单词的后缀和规范化时态和复数。也就是说,“play”、“playing”和“played”是一样的。常见但没有实质意义的“停止词”也被删除。例如,“and”、“the”、“of”和其他介词通常在频率表示中被消除。对于中文文本,需要额外的数据清理步骤[22].与英语不同的是,汉语句子是用连续的字符序列写成的,不使用空格等分隔符。此外,单个汉字可能构成一个单词,也可能不构成一个单词,因此,中文单词的分词需要使用字典预先定义,或者使用能够区分句法和语义单位的特定技术进行处理[23].

我们使用“字典方法”来识别关键字。我们研究团队的两名编码人员使用Excel中的单词计数功能检查了571个线程中的每个线程的第一个帖子,并确定了一些具有实质性意义的关键字(或它们的类别)。值得注意的是,并非所有频繁出现的单词(如代词、介词)都被选中;只选择有实质意义的词进行进一步分析。

在分析了第一个帖子之后,我们使用一个额外的标准提高了关键字识别的复杂性。也就是说,虽然频率与术语的普遍程度有关,但我们也将术语的稀疏性作为重要性的附加标准。根据文本挖掘文献,在整个文档语料库中的每一个文档中出现的术语不一定具有任何区分能力,而仅在少数文档中出现的术语可能具有很强的可区分性[24].术语的稀疏性可以作为一个因素来增加术语频率的权重。文献中使用逆文档频率(IDF)来捕获这个权重:

IDF(t)=1+log((文档总数)∕(包含t的文档数量))

结合TF和IDF,我们可以用以下公式计算每个术语的词频-逆文档频率(TFIDF):

TFIDF (t, d) = TF(t, d) * IDF (t)

其中t表示术语(或关键字),d表示文档。

定性分析

为了补充定量关键词分析,我们将识别出的关键词组织成有意义的主题,便于解读。在文本挖掘文献中,有定量和定性的方法将关键词组织成有意义的组。聚类是一种定量技术,它考虑了多个术语的共存和相关性。简单地说,相关度高的关键词经常一起使用,它们可能构成一个主题[25].另一种方法类似于定性研究[26],适合探索性研究。这种方法要求研究人员通过分类和解释对文本数据进行“编码”[26].在定性研究和人种学研究中,这是一种常见的技术,涉及到复杂的程序,以确保一致性和可靠性[2728].

具体来说,我们修改了分层过程来编码关键字,并将它们组织成主题[26].首先,两名编码员从语料库中识别出有意义的关键字。如上所述,关键字计数促进了这一步。其次,每个编码器独立地选择有意义的关键字对(或组)来生成主题。选择要求编码员包括一份关于编码员基于文献知识或中国卫生部门经验的基本原理的说明。然后,编码人员需要相互交叉检查,以达成共识,确保一致性。基于共识和实际关注,研究团队确定了在所选论坛中出现频率较高的16个突出关键词,值得进行更深入的分析和解读。这些主题有助于在关键字分析中进行比较。在定性分析中,研究团队根据主要研究问题进一步将主题分解为2个更高层次的类别。


关键词分析

在这571个线程中,每个线程的参与条目(包括第一篇帖子和所有后续的“回复”)的数量各不相同,截至我们的研究截止日期,从0到59。最受欢迎的话题吸引了59人参与。第一个帖子的标题是“教育需求:目前中国有多少三甲医院使用了远程医疗?”(“3a级”是为代表中国医院基础设施发展水平而制定的等级中的最高等级)[2930.].

表1根据上面报告的编码过程,将这些关键字分组为8个主题。因此,我们将571个线程中最突出的16个关键词组织成8个主题:(1)问题与答案;(2)医院与诊所;(3)市场与公司;(4)医生对护士;(5)家庭与患者;(6) iPad vs平板电脑;(7)系统与App;(8)安全与护理。

在所有的首发帖子中,有16.3%(93/571)包含了问号,这表明许多HC3i参与者是在寻求一些问题的答案或解决方案;相比之下,4.9%(28/571)的第一篇文章提到了“案例研究”,这通常是关于实施远程医疗或移动医疗技术的技术或公司解决方案的讨论。另一对有趣的组合是“hospital”和“clinic”。结果表明,中国的利益相关者可能仍然认为远程医疗和移动医疗技术主要用于医院。10.2%(58/571)的首发帖子提到了“医院或住院患者”,而只有5.4%(31/571)的首发帖子提到了“诊所或门诊患者”。

关于商业机会,3.7%(21/571)的第一个帖子提到了“市场”,而提到“公司”的帖子只有1.6%(9/571)。在卫生专业人员方面,3.9%(22/571)的首个职位提到了“医生”,但只有1.2%(7/571)提到了“护士”。在卫生服务接受者方面,1.2%(7/571)的首个帖子提到了“病人”,0.7%(4/571)提到了“家人”。

表1。线程中标识的关键字。
数量和主题 频率,n (%)一个
1

问题 93 (16.3)

回答 28日(4.9)
2

医院 58 (10.2)

诊所 31 (5.4)
3.

市场 21日(3.7)

公司 9 (1.6)
4

医生 22日(3.9)

护士 7 (1.2)
5

家庭 4 (0.7)

病人 7 (1.2)
6

iPad 13 (2.3)

平板电脑 1 (1.2)
7

系统 64 (11.2)

应用程序 18 (3.2)
8

安全 7 (1.2)

护理 17 (3.0)

一个百分比:线程的频率/数量。线程数=571。

在技术设备方面,“iPad”出现在2.3%(13/571)的首发帖子中,而“平板电脑”(参与者通常使用“平板电脑”一词来指代基于android的平板电脑)只出现在1.2%(1/571)的首发帖子中。关于远程医疗和移动医疗如何与卫生组织更大的技术“系统”合作的首个职位比例更高,占所有首个职位的11.2% (64/571);相比之下,“app”只出现在3.2%(18/571)的首发帖子中。最后,“护理”和“安全”问题的比较为3.0%(17/571)和1.2%(7/571)。

词频-后续文章关键词的逆文档频率

然后,我们检查了由第一个帖子产生的线程中的后续帖子,重点关注产生至少20个回复的线程。这些答复成为后续分析的文献语料库。使用上面提到的TFIDF公式,我们计算了我们在前一步中用于检查第一篇文章的相同关键字的TFIDF。我们省略了那些缺少大量信息或在解释中没有意义的关键字。表2显示结果。

本分析的文献语料库由1977篇文章组成。中列出了识别的关键字的TF、IDF和TFIDF表2,显示关键字列表与中识别的关键字基本一致表1.TFIDF使我们更清楚地认识到对比,便于解释。首先,从前2个关键词来看,本次论坛对“问题”的强调程度是“答案”的3倍左右(590.3比199.8)。在利用远程医疗方面,对"医院"的重视程度是"诊所"的14倍(660.6对46.5)。HC3i参与者似乎更关注公司如何支持远程医疗和移动医疗的发展,而不是新技术的市场,关键字“公司”和“市场”之间的比例为8.5 (471.2 vs 55.7)。

表2。词频-所选关键字的逆文档频率。
数量和主题 词频-文档逆频率=(词频×文档逆频率) 词的频率 逆文档频率
1

问题 590.3 150.0 3.9

回答 199.8 38.0 5.3
2

医院 660.6 173.0 3.8

诊所 46.5 7.0 6.6
3.

市场 55.7 9.0 6.2

公司 471.2 112.0 4.2
4

医生 458.6 106.0 4.3

护士 340.0 73.0 4.7
5

家庭 28.8 4.0 7.2

病人 203.7 39.0 5.2
6

iPad 331.4 74.0 4.5

平板电脑 433.4 103.0 4.2
7

系统 397.7 91.0 4.4

应用程序 84.3 14.0 6.0
8

安全 103.6 18.0 5.8

护理 305.7 68.0 4.5

在医疗服务提供者方面,“医生”和“护士”的重点相似(458.6 vs 340.0)。然而,在服务对象方面,“病人”的重要性是“家庭”的7倍(203.7对28.8)。对于HC3i参与者来说,提供远程医疗和移动医疗的设备是“iPad”还是“平板电脑”似乎不太重要(331.4 vs 433.4)。参与者对“系统”的关注远远强于对“应用程序”的关注,比例为4.7 (397.7 vs 84.3)。最后,“护理和护理”比“安全和保障”更受重视,比例为3.0(305.7/103.6)。

定性分析

如上所述,我们将571个线程中最突出的16个关键字组织成8个主题(参见表1).这些主题通常代表了HC3i参与者在考虑远程医疗和移动医疗时如何做出实际的选择,或在两个相关项目之间更加强调(例如,在中国,基于iPad或android的平板电脑更适合提供移动医疗服务)。下面的讨论是基于对中国远程医疗和移动医疗的认知,将这些主题进一步分解为两个更高层次的类别:(1)感知的机会和(2)感知的障碍。我们从HC3i参与者中选择了典型的引用和短语来支持分析。

感知到的机会

在远程医疗和移动保健技术带来的机会方面,许多HC3i与会者认为,新技术将扩大保健专业人员,特别是医生和护士所能提供的服务。一些HC3i的与会者提到增加来自服务不足地区的病人和家属获得保健服务的机会。一位参与者评论道:“你现在可以呆在家里(网上)购物了。呆在家里(还能)‘看’医生不是很棒吗?”

在“质量”和“成本”之间,参与者稍微更关注质量。新的技术可能性被认为会带来保持健康的新生活方式。例如,一位与会者建议,远程医疗和移动设备可以“使人体功能数字化”。同样,其他HC3i参与者建议,患者或健康的个人可以利用可穿戴技术来记录心跳、体温、睡眠状况、情绪、体重变化和其他重要信息。这些信息的记录可以帮助患者和护理人员更好地监测身体,包括慢性疾病患者的恢复进展。

在这次论坛上,许多与会者认为远程医疗和移动健康技术可以帮助某些公司扩大业务,但与会者相对不太关心更大的市场。这些参与者认识到,如果将远程医疗和移动设备与商业应用程序相结合,其经济前景非常广阔。几位与会者指出,拥有13亿人口的中国有着巨大的保健品市场。正如一位与会者所说:“每一种疾病都价值数十亿美元。”这位与会者还提到,手机应用微信已经吸引了数百万中国用户,可以进一步开发新的应用程序。对于这位论坛参与者来说,“只要有一小部分(微信)用户出于健康目的采用远程医疗或移动应用程序,就会有巨大的市场机会(回报)。”

感知障碍

尽管远程医疗有很好的机会,但论坛与会者对障碍表示担忧。首先,与会者渴望了解远程医疗如何与其他现有技术兼容。一些与会者认为,远程医疗和移动保健技术的使用主要用于医院内的诊断和治疗。从这个意义上说,远程医疗和移动医疗技术可以改善中国患者的医疗服务,前提是他们必须住院或注册为医院门诊病人。然而,一些地区的中国患者很难在居住地附近找到医院;因此,住院或登记为门诊病人可能会有很大的障碍[31].

此外,一些论坛参与者对卫生专业人员如何在实践中实际应用远程医疗或移动设备表示怀疑。一些人给远程医疗和移动设备贴上了“只是一个想法”、“医生的玩具”的标签,或者使用了其他不利的描述。略显乐观的参与者称这种新技术为“健康服务的合理模式”,但他们仍然担心卫生专业人员可能会对不同的计算接口感到不舒服。对他们来说,如果医生和护士不完全接受远程医疗,医疗保健的提供就不能令人满意。其中一位参与者写道:“平板电脑在提供医疗保健方面有一定用途,但主要用于高端医疗应用。对于一名护士来说,这其实没什么用。他们(护士)需要的是一辆装有远程医疗设备的移动手推车,而不是一个完整的移动医疗系统。许多移动医疗系统只是工程师想象力的产物。”

其他话题表明,论坛参与者对远程医疗、移动医疗设备和现有健康信息技术之间的互操作性表示担忧。根据这些参与者的说法,互操作性问题可能会产生大量启动成本,以奠定实施远程医疗的基础设施;因此,这项新技术的投资可能不会很快获得回报。例如,使用新的移动设备需要条形码扫描、使用射频识别进行接口、现有的电子健康记录等等。一名参与者担心是否能制造出方便的移动设备:“把所有东西放在一起会让(设备)难看(又笨重)。”

另一组与会者关心远程医疗和移动医疗的标准化问题。在这方面,与会者指出,远程医疗和移动保健的概念过于宽泛,没有统一的标准来管理这种新技术。除此之外,它还使卫生专业人员和患者难以确保数据安全。一位与会者认为远程医疗设备的应用是在不同的医疗保健环境之间——比如在医生的办公室和病人的房间之间。当医生太忙时,他或她可以把远程医疗相关的平板电脑放在不安全的地方;因此,有关患者的敏感信息,例如他们的诊断和治疗计划,可能会落入不适当的人之手。

最后,与会者对支持远程医疗设备和系统所需人力资源的数量和类型表示关切。例如,一些参与者曾在使用移动设备的医院血库工作。据这些参与者说,在这样拥挤繁忙的环境中,不清楚谁负责正确操作移动设备。因此,这些流动装置的使用容易经常出错,并可能给工作人员带来不必要的压力。


在不断发展的健康分析领域,检查社交媒体数据是一种相对较新的方法[32-36].在本文中,我们从一个远程医疗、移动医疗和相关技术的社交媒体平台上发现了一些有趣的问题。一些观察结果值得进一步调查:首先,所选社交媒体平台的许多参与者仍然认为远程医疗主要是在医院内使用[23].虽然一些与会者提到,患者可以在家中接受来自远方的医生的咨询,但这并不代表论坛与会者的普遍观点。因此,开发人员需要提高新设备的技术可靠性,以说服患者和医生,远程医疗和移动医疗可以在医院之外使用,新设备可以真正提供与面对面咨询相同水平的高质量医疗服务。在未来的研究中,将中国与其他发达国家和欠发达国家进行比较是有用的。

正如我们的研究结果所示,人们对新的远程医疗、移动医疗和现有技术之间的互操作性有强烈的担忧。可以理解的是,医疗服务提供者不想“从头开始”。论坛参与者经常将远程医疗和移动医疗与熟悉的成熟技术公司联系起来,如谷歌、微软和苹果。进一步的研究可以检验这些公司在中国推广远程医疗和移动医疗产品时,是否比小公司有显著的市场优势[8].如果是这样的话,较小的公司、医院和诊所可能需要付出巨大的成本来开发远程医疗和移动医疗,才能在当前的中国市场上为患者实现成本节约[3738].

最后,我们承认这项研究的局限性;此外,我们的发现的普遍性可能是有限的。首先,汉语句子的划界与英语句子的划界有几个不同之处。一种方法是通过基于字符的序列标记将句子分割成单词。现有的算法,如Viterbi,可能会被进一步探索[20.].虽然我们使用预定义单词集的方法是可行的,但它不一定是最有效和最精确的检测方法。如前所述,检查机器人是否被用于在任何社交媒体平台上生成内容非常重要。39],在这方面还需要更复杂的研究。

利益冲突

没有宣布。

  1. 王智,顾慧。中国远程医疗现状综述。遥感学报2009;15(1):23-27。[CrossRef] [Medline
  2. 于旭,韩辉,杜娟,魏玲,李超,张旭,等。移动医疗在中国和美国:移动技术如何改变世界最大的两个经济体的医疗保健。华盛顿:布鲁金斯学会技术创新中心;2014.
  3. 美国远程医疗协会。远程医疗的定义。2018.URL:http://www.americantelemed.org/main/about/about-telemedicine#[访问时间:2018-08-31][WebCite缓存
  4. 美国农村远程医疗利用的决定因素:动态能力理论的应用。信息技术研究2013;6(2):46-59。
  5. Kay M, Santos J, Takane M.移动健康:通过移动技术实现健康的新视野。瑞士日内瓦:世界卫生组织;2011.
  6. 李志强,李志强。心衰患者的远程医疗与远程管理。《柳叶刀》2011年8月20日;378(9792):731-739。[CrossRef] [Medline
  7. Tachakra S,王晓华,Istepanian RSH,宋永华。移动电子医疗:远程医疗的无线演进。中华卫生杂志2003;9(3):247-257。[CrossRef] [Medline
  8. 徐震,陈震,聂华。以掌上电脑为中心的无线应用。微波学报,2014;
  9. Van Velthoven MH, Li Y, Wang W, Du X, Wu Q, Chen L,等。移动健康系列:中国赵县农村移动健康项目——目标、现场和方法描述。全球卫生杂志2013;3(2):1-22。
  10. 于旭,韩辉,杜娟。中国和美国的健康状况。华盛顿特区:布鲁金斯学会技术创新中心;2014.
  11. 叶伟,肖伟,陈伟,胡松,马杰,梅纳德。中国庞大而复杂的医疗改革的早期评价。《柳叶刀》2012;39:833-842。
  12. 刘宇。中国农村医疗保险制度的发展。卫生政策计划2004年5月;19(3):159-165。[Medline
  13. 中国城市人口有史以来第一次超过农村。《每日电讯报》2012年1月17日[免费全文
  14. Corpman D.中国移动医疗:医疗保健、健康教育和公共卫生领域的研究和项目综述。卫生传播杂志2013;18(11):1345-1367。
  15. 郭勇,涩谷,程刚,饶凯,李林,唐山。中国医疗改革追踪。《柳叶刀》2010年3月27日;375(9720):1056-1058。[CrossRef] [Medline
  16. 郭旭,孙勇,王宁,彭智,闫哲。中国老年人接受预防性流动医疗服务的阴暗面。电子市场2013;23:49-61。
  17. 布朗CL。医疗保健数据保护和生物识别认证政策:中国和美国的文化和技术接受比较政策研究综述2012;29:41 -159。
  18. 薛勇,梁辉。远程医疗扩散分析:以中国为例。电子工程学报,2007年3月11日(2):231-233。[Medline
  19. 毛勇,张勇,翟森。中国某医院药学服务的手机短信。遥感学报2008;14(8):410-414。[CrossRef] [Medline
  20. Kaplan A.如果你喜欢某样东西,就让它移动化:移动营销和移动社交媒体4x4。商业视野2012;55(2):129-139。
  21. Vosoughi S, Roy D, Aral S.网上真假新闻的传播。科学2018年3月09日;359(6380):1146-1151。
  22. 教务长F, Fawcett T.表示和挖掘文本。商业数据科学:关于数据挖掘和数据分析思维,你需要知道什么。加利福尼亚州塞瓦斯托波尔:O'Reilly Media, Inc;2013:251 - 278。
  23. 彭峰,冯峰。基于条件随机场的中文分词方法。计算机科学系教师出版物系列2004;92。
  24. 林生,何杰。从Web文档中发现信息内容块。第八届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集。2002年发表于:ACM SIGKDD知识发现与数据挖掘国际会议;2002;加拿大埃德蒙顿,AB,第588-593页。
  25. 文本挖掘综述。计算评论2004;45(9):548。
  26. 于晨,杨宇军,杨宇军。基于扎根理论、内容分析和信度的文本挖掘与定性研究的兼容性研究。定性报告2011;16(3):730。
  27. 艾默生R,弗雷兹R,肖L.撰写民族志田野笔记。芝加哥,伊利诺伊州:芝加哥大学出版社;2011.
  28. 谢秀华,夏珊。定性内容分析的三种方法。合格卫生决议2005年11月;15(9):1277-1288。[CrossRef] [Medline
  29. 彭峰,库尔尼亚。了解中国医院信息系统的采用。发表于:PACIS 2010会议录;2010年7月9日至12日;台湾台北,第66页。
  30. 唐晨,张勇,陈玲,林燕。中国民营医院的发展及其卫生人力资源:与公立医院的比较。卫生政策与规划2014;29(1):30-41。
  31. 王静,王晓明,王晓明,王晓明。中国医患关系的研究进展。国际精神病学杂志2013;46(4):417-427。
  32. 冯军。基于社会化媒体数据挖掘的系统与方法。加州山景城:谷歌专利;2012.URL:https://patents.google.com/patent/US20120047219A1/en[访问时间:2018-08-31][WebCite缓存
  33. 曾东,陈华,李世生。社交媒体分析与智能。IEEE智能系统2010;25(6):13。
  34. 梁R, Pasupathy K.社会计算经济学对医疗保健组织的初步发现。计算科学学报,2011;2:253-261。
  35. Hansen D, Shneiderman B, Smith M.用NodeXL分析社交媒体网络:来自互联世界的洞见。马萨诸塞州伯灵顿:摩根·考夫曼;2010.
  36. Kaplan A.如果你喜欢某样东西,就让它移动化:移动营销和移动社交媒体4x4。商业视野2012;55:29 -139。
  37. 男L,蔡WHS。公司如何在社交网站上培养与公众的关系:来自中国和美国的证据。公共关系评论2012;38(5):723-730。
  38. Frew SE, Sammut SM, Shore AF, Ramjist JK, al - bader S, Rezaie R,等。中国健康生物技术和十亿患者市场。Nat biotechnology 2008 Jan;26(1):37-53。[CrossRef] [Medline
  39. Davis C, Varol O, Ferrara E, Flammini A, Menczer F. BotOrNot:一个评估社交机器人的系统。见:第25届国际万维网伙伴会议论文集,2016年发表于:第25届国际万维网伙伴会议论文集;2016;加拿大蒙特利尔,第273-274页。


IDF:逆文档频率
元:人民币
TF:词的频率
TFIDF:术语频率-逆文档频率


G·艾森巴赫(G Eysenbach)编辑;提交01.03.17;E Cheng, E Sezgin同行评审;对作者09.08.17的评论;修订版本收到01.05.18;接受21.06.18;发表25.09.18

版权

©Ricky Leung,郭慧斌,潘璇。最初发表于JMIR Mhealth和Uhealth (http://mhealth.www.mybigtv.com), 2018年9月25日。

这是一篇根据创作共用署名许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)发布的开放获取文章,允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用了首次发表在JMIR mhealth和uhealth上的原创作品。必须包括完整的书目信息,http://mhealth.www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接,以及此版权和许可信息。


Baidu
map