50、医疗领域的数据挖掘应用：患者旅程与医生社交网络研究

医疗领域的数据挖掘应用：患者旅程与医生社交网络研究

1. 引言

现代医疗正逐渐转向以患者为中心的模式，通过构建和评估患者从患病到康复的整个旅程来提升医疗质量。患者旅程涵盖了从进入医疗系统到康复或死亡的一系列事件，包括药房取药、看医生、住院、实验室检查、接受治疗等。了解患者的完整旅程至关重要，因为这有助于发现医疗系统中的瓶颈，从而推动系统的改进。

在患者的治疗过程中，医生的决策会受到其社交网络的影响。医生开具的药物处方或采用的新疗法，很大程度上取决于他们与个人社交网络成员的交流。因此，研究患者旅程和医生社交网络对于优化医疗决策、提高治疗效果具有重要意义。

2. 背景知识

2.1 患者旅程

患者旅程的研究是医疗质量改进的新兴领域。以往，研究人员主要通过流程映射和可视化工具，对数百名患者进行调查来构建患者旅程。然而，这种方法缺乏对底层数据的深入分析。

流程映射框架能够帮助我们从患者的角度梳理出一系列与治疗体验相关的事件，旨在提高临床工作质量，消除不必要的医疗活动。但为了更清晰地展示各利益相关者的角色，还需要借助图形化的沟通工具。

2.2 创新扩散理论

医生对新药物或疗法的采纳速度存在差异。创新扩散是指少数人率先采用新事物，然后通过社交网络将其传播给其他成员的过程。随着时间的推移，采用率会逐渐增加，最终大部分成员都会接受这一创新。

根据创新扩散理论，成员可分为五类：创新者、早期采用者、早期多数、晚期多数和落后者。通过计算平均采用时间（t）和标准差（σ），可以确定这五类成员的范围，如下表所示：
| 采用者类别 | 采用者百分比 | 曲线覆盖区域 |