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数据分析与知识发现  2022, Vol. 6 Issue (2/3): 222-232     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2021.0883
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基于在线问诊记录的抑郁症病患群组划分与特征分析*
聂卉(),吴晓燕,林芸
中山大学信息管理学院 广州 510006
Clustering and Characterizing Depression Patients Based on Online Medical Records
Nie Hui(),Wu Xiaoyan,Lin Yun
School of Information Management, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510006, China
全文: PDF (2486 KB)   HTML ( 15
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】 通过挖掘抑郁症患者的在线问诊记录来深入了解该病患群体。【方法】 采集“好大夫在线”的抑郁症问诊记录,利用词向量构建病患模型,通过K-means算法实现病症群组划分,运用t-SNE、热图、词云等技术可视化各群组的结构及相互关系,分析其情绪心理、社交和行为上的差异,并通过LDA主题建模法凝练各群组诊疗需求。【结果】 研究汇聚了6个抑郁症群组,不同群组在情绪心理、社交关系、行为表现上各具特点。同时提炼出抑郁症病患的三种诊疗需求模式:迫切希望了解是否应线下就医、多方位咨询以及询问药物治疗。【局限】 对群组进行特征差异分析时,每个维度下的关键词选择基于词性分析和人工梳理,存在一定偏差。【结论】 对用户在线问诊记录的挖掘是了解抑郁症患者的有效途径。研究采用的策略与方法可推广至其他疾病领域,为在线医疗平台建设提供全方位支持。

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作者相关文章
聂卉
吴晓燕
林芸
关键词 在线医疗抑郁症聚类可视化    
Abstract

[Objective] This study examines the online consultation records of depression patients, aiming to thoroughly understand their situation. [Methods] First, we retrieved the depression consultation records from haodf.com, an online medical platform. Then, we modeled the patients with word vectors, and identified patient groups with the K-means clustering algorithm. Third, we used visualization techniques, such as t-SNE, heat map, and word-cloud, to analyze the group structure and relationship among them. Finally,we identified the emotional-psychological, social, and behavioral differences of different groups and decided their treatment needs with the LDA topic model. [Results] We found six depression groups with different emotional-psychology, social relationship, and behavioral performance. The depression patients’ needs include: seeking suggestion on offline medical treatments, multi-faceted consultation, and inquiry about medication. [Limitations] We analyzed the differences in group characteristics by selecting keywords in each dimension based on part-of-speech and manual analysis. [Conclusions] The proposed method could help us understand patients and their needs, and then construct better online medical platforms.

Key wordsOnline Medical Care    Depression    Clustering    Visualization
收稿日期: 2021-08-23      出版日期: 2022-01-07
ZTFLH:  G353  
基金资助:*广州市科技计划项目的研究成果之一(202002020036)
通讯作者: 聂卉,ORCID:0000-0001-8567-3084     E-mail: issnh@mail.sysu.edu.cn
引用本文:   
聂卉, 吴晓燕, 林芸. 基于在线问诊记录的抑郁症病患群组划分与特征分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2022, 6(2/3): 222-232.
Nie Hui, Wu Xiaoyan, Lin Yun. Clustering and Characterizing Depression Patients Based on Online Medical Records. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2022, 6(2/3): 222-232.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2021.0883      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2022/V6/I2/3/222
Fig.1  研究流程图
Fig.2  问诊记录页面截图
Fig.3  LDA图模型
Fig.4  病患聚类评测指标结果
病患群组 个案数占比 群组主题词云
C1 10.74% 倾向 轻生 悲观 提不起 念头 自残 失去 社交 不感兴趣 暴躁 压抑 哭泣 低落 胡思乱想 减退 烦躁不安 信心 易怒 自卑 脾气 自杀 没意思 绝望 心烦 高兴 厌世 恐惧 不安 下降 动力
C2 17.58% 感觉 入睡 有时 失眠 睡不着 症状 睡眠 气短 头疼 难受 乏力 心跳 出汗 容易 紧张 出现 身体 害怕 小时 头痛 胸闷 有点 没有 孩子 晚上 有时候 脑袋 睡着 头晕 觉得
C3 19.27% 不想 觉得 感觉 别人 有时候 喜欢 事情 没有 容易 害怕 开心 活着 孩子 每天 心里 有时 难过 讨厌 莫名其妙 想着 愿意 生气 说话 干什么 没意思 情绪 知道 难受 意义 世界
C4 22.10% 孩子 工作 父母 觉得 学校 老公 学习 妈妈 家人 母亲 情绪 生活 没有 上学 父亲 同学 知道 别人 不想 愿意 老师 问题 喜欢 手机 宝宝 分手 家庭 丈夫 离婚 患者
C5 12.09% 服用 mg 一片 毫克 舍曲林 奥氮 效果 服药 氮平 停药 一粒 黛力 半片 盐酸 帕罗西汀 西酞普兰 草酸 副作用 文拉法 阿立 一天 丙戊酸 碳酸锂 复发 药物 劳拉西泮 克隆 来士普 百忧解 胶囊
C6 18.22% 检查 治疗 医生 孩子 医院 药物 是否 患者 咨询 症状 复发 大夫 住院 测试 吃药 服药 病情 一下 发病 主任 需要 停药 问题 服用 手术 诊断 怀孕 用药 月份 就诊
Table 1  基于K-means聚类生成的抑郁症病患群组
Fig.5  抑郁症病患群组分布图
Fig.6  抑郁症病患群组的共词网络
特征维度 关键词个数 关键词示例
情绪与心理 32 害怕、焦虑、紧张、头痛、恐惧
家庭社会角色与关系 26 孩子、父母、老公、学校、母亲
行为表现 32 工作、失眠、学习、自杀、自残
Table 2  病患特征维度与关键词
Fig.7  病患群组的特征差异分析(情绪与心理)
Fig.8  病患群组的特征差异分析(人际关系)
Fig.9  病患群组的特征差异分析(行为表现)
就诊诉求 主题 主题词 主题解释
药物相关 T1 是否、吃药、需要、抑郁症、严重 吃药
T2 咨询、药物、药、副作用、用药 药物副作用
T3 吃、药、好、改善、效果 药物效果
就诊相关 T4 门诊、就诊、是否、需要、预约 是否门诊就诊
T5 医院、看、检查、就诊、科 医院检查科室
T6 抑郁症、是否、是不是、确诊、医生 确诊是否抑郁症
T7 想、知道、情况、这种、问题 知道情况
治疗相关 T8 抑郁、情绪、现在、是不是、心理咨询 缓解情绪
T9 希望、医生、帮助、治疗、建议 治疗建议
T10 控制、病情、调整、心理、疏导 控制病情
其他 T11 医生、问题、希望、帮、建议 其他
Table 3  基于LDA的病患诊疗需求模型
Fig.10  病患群组的需求分布差异
相关系数 C1 C2 C3 C4 C5 C6
C1 1.000
C2 0.555 1.000
C3 .900** 0.527 1.000
C4 .827** .791** .818** 1.000
C5 -0.109 0.500 -0.118 0.082 1.000
C6 0.527 .836** 0.509 .736** 0.555 1.000
Table 4  Spearman相关性检验结果
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