#自然语言处理

眼科患者安全消息内容分析研究

该研究利用自然语言处理技术，分析了2014年6月至2024年7月间30,390条患者主动发起的眼科电子病历门户消息。消息来自4817名患者，其中近半数（47%，即14,284条）被归类到预设主题簇。行政类问题占主导（47%），如预约咨询（29.2%）、药房续方（9.5%）；临床问题中，视力障碍最常见（20.8%），其次为青光眼症状（8.7%）、肿瘤相关提问（7.5%）和手术问题（7.4%）。研究发现不同人群发消息的内容存在显著差异。