Novel Approach to Personalized Physician Recommendations Using Semantic Features and Response Metrics: Model Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rapid growth of web-based medical services has highlighted the significance of smart triage systems in helping patients find the most appropriate physicians. However, traditional triage methods often rely on department recommendations and are insufficient to accurately match patients' textual questions with physicians' specialties. Therefore, there is an urgent need to develop algorithms for recommending physicians. OBJECTIVE: This study aims to develop and validate a patient-physician hybrid recommendation (PPHR) model with response metrics for better triage performance. METHODS: A total of 646,383 web-based medical consultation records from the Internet Hospital of the First Affiliated Hospital of Xiamen University were collected. Semantic features representing patients and physicians were developed to identify the set of most similar questions and semantically expand the pool of recommended physician candidates, respectively. The physicians' response rate feature was designed to improve candidate rankings. These 3 characteristics combine to create the PPHR model. Overall, 5 physicians participated in the evaluation of the efficiency of the PPHR model through multiple metrics and questionnaires as well as the performance of Sentence Bidirectional Encoder Representations from Transformers and Doc2Vec in text embedding. RESULTS: -score decreased by 12.05%, the proportion of high-quality services fell by 10.87%, the average hit ratio dropped by 1.06%, and the rating declined by 11.43%. According to whether those 5 physicians were recommended by the PPHR model, Sentence Bidirectional Encoder Representations from Transformers achieved an average hit ratio of 88.6%, while Doc2Vec achieved an average hit ratio of 53.4%. CONCLUSIONS: The PPHR model uses semantic features and response metrics to enable patients to accurately find the physician who best suits their needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».