目的:挖掘与分析在线健康社区妊娠期高血糖（HIP）用户的网络问答文本，为HIP患者健康信息服务提供参考。方法:采集"糖尿病网"和"妈妈网"问答数据108 590条，运用社会网络分析法构建文本内容特征词共现网络并进行可视化分析与展示。在识别内容主题的基础上进一步分析主题间及主题内部节点关系，并结合Wilson信息行为理论对内容主题进行属性区分。结果:本研究构建出包含321个节点的HIP用户问答文本特征词网络，其中最大连通子网包括177个节点。围绕血糖控制和应对疾病压力两大类信息寻求动机，共识别出12个内容主题。其中，4个主题具有生理属性、7个主题具有认知属性、6个主题具有情感属性。药物治疗、饮食与营养包含的特征词数量最为突出，各主题内部均存在高点度中心度的特征词。结论:HIP用户关注的内容具有多种属性、多个维度。临床、社区医护人员及其他健康信息服务者可不断完善针对HIP患者的信息服务内容，满足其健康信息需求。

目的:对我国医院传染病防控政策文本进行量化分析，为优化医院传染病防控政策制定，提升传染病公共卫生风险治理能力提供参考。方法:以"医院""传染病""公共卫生""风险管理"等为关键词，在国务院、国家卫生健康委员会官方网站检索2017年10月至2023年12月印发的医院传染病防控相关政策文件。基于传染病公共卫生风险治理角度，从政策工具(供给型、需求型、环境型)、政策客体(内部客体包括医院、医务工作者，外部客体包括基层医疗卫生机构、疾病预防控制机构和卫生健康行政部门)和风险管理生命周期(风险识别、风险评估、风险控制、风险管理效果评价)3个维度，运用内容分析法对政策文本进行量化分析。结果:共纳入98份医院传染病防控相关政策，总计获得539条编码，其中供给型、需求型和环境型政策工具分别有134、179和226条，针对医院、医务工作者、基层医疗卫生机构、疾病预防控制机构和卫生健康行政部门的分别有239、25、24、26和225条，在风险识别、风险评估、风险控制和风险管理效果评价阶段分别有117、34、326和62条。三维交叉分析发现，风险识别阶段多通过环境型政策工具强化医院(29/117)和卫生健康行政部门的责任(23/117);风险评估阶段采用的主要是针对卫生健康行政部门的需求型政策工具(6/34);风险控制阶段利用3类政策工具对各政策客体均提出了要求；风险管理效果评价阶段主要是以环境型政策工具规范卫生健康行政部门的主体责任(33/62)，在基层医疗卫生机构、医务工作者和疾病预防控制机构中均无体现。结论:我国的医院传染病防控政策中，各类政策工具及风险管理各阶段的政策设计运用均存在差异，政策客体的责任分工尚需优化。政策制定者应合理运用政策工具，从公共卫生治理的角度强化对传染病风险的全生命周期管理和政策覆盖，明确各类政策客体的责任分工，提高医院的传染病公共卫生风险治理能力。

目的:分析医院职工原创的医学人文文章，凝练职工感知的医院文化核心要素，为多院区同质化建设提供建议。方法:收集2013年1月至2019年12月北京市某三级甲等医院微信订阅号、网站、各类自制书籍上刊登的职工原创医学人文类文章。采用Python 3.7进行文本挖掘；通过Bert和腾讯开源800万中文词数据集做实体识别训练数据集；采用K-Means聚类分析选择拟合度较高的聚类结果；利用TextRank筛选聚类后每类的关键词，最终根据筛选后的关键词总结分类含义。结果:共收集文章341篇，其前10高频词包括工作、医院、患者、病人、发展、医学、医疗、医生、门诊和临床。采用Bert数据集的文本聚类将各关键词分为过程回忆、工作属性、工作职责、诊疗行为、成长经历、团队协作、职业精神、管理创新、医患沟通和其他10类。结论:医院员工文化感知研究有助于探寻医院文化的内涵。在多院区同质化建设中应培养员工对医院的认同感和归属感，提升其获得感和幸福感，强化以患者为中心的科学管理体系。

目的:使用计算机工具和公开数据库挖掘与皮肤鳞状细胞癌(cSCC)相关的基因和信号通路，并通过深度学习模型探索治疗cSCC的靶点及药物。方法:通过文本挖掘和GeneCodis找出与cSCC高度相关的基因；使用STRING和Cytoscape进行蛋白质-蛋白质相互作用分析；通过DGIdb数据库基于药物-基因相互作用分析，得到候选药物；利用药物-靶点相互作用深度学习模型DeepPurpose，采用深度学习算法，在药靶相关性的基础上进一步对药物-靶点亲和力进行预测，并给出与目标靶点亲和力较高的部分药物推荐。结果:通过文本挖掘识别出与cSCC相关的121个基因；基因富集分析中产生了与10个信号通路有关的11个基因和54个靶向药物。其中，主要通路包括"pathways in cancer"(癌症相关信号通路)、"MAPK signaling pathway"(MAPK信号通路)、"ErbB signaling pathway"(ErbB信号通路)；主要基因包括TP53、MDM2、CCND1、CDKN2A、HRAS、EGFR、MYC、ERBB2、AKT1、STAT3和SRC。通过DeepPurpose得到34个最终药物，包括11个化疗药物、17个酪氨酸激酶抑制剂、4个PI3K/AKT/mTOR抑制剂、1个丝裂原活化蛋白激酶抑制剂和维生素A酸。结论:使用计算机工具和深度学习模型有望成为一种新的探索靶向cSCC基因药物的有效方法。

目的:建立程序性细胞死亡1受体（PD-1）/程序性细胞死亡配体1（PD-L1）抑制剂相关肺损伤的主动监测规则。方法:检索美国FDA不良事件报告系统数据库，收集2016至2020年收录的PD-1/PD-L1抑制剂相关肺损伤病例报道，并收集相关指南/共识及北京医院现有5种PD-1/PD-L1抑制剂（信迪利单抗、卡瑞利珠单抗、纳武利尤单抗、替雷利珠单抗和阿替利珠单抗）的药品说明书，经全面分析后形成PD-1/PD-L1抑制剂相关肺损伤风险信号集。利用医院信息系统（HIS）药品不良反应智能监测系统的用户自定义功能，采用触发器技术和文本信息提取技术，将风险信号与智能监测系统中的4个数据模块（文本模块、医嘱模块、检验模块和检查模块）进行匹配，形成初始监测规则。经1个月试运行对初始监测规则进行优化，最终形成与HIS电子病案系统匹配且贴合我院医师电子病历书写习惯的监测规则。收集2020年10月1日至2021年8月6日在我院住院期间使用PD-1/PD-L1抑制剂全部患者的电子病历，应用该监测规则进行肺损伤风险信号挖掘，验证其可行性和准确性。结果:初始监测规则涉及智能监测系统中除外检验模块的其他3个模块，文本模块确定了6个触发关键词/短语和18个排除关键词/短语，医嘱模块确定了触发药物（5种PD-1/PD-L1抑制剂和3种/类治疗或缓解肺损伤的药物），检查模块确定了进行过胸部CT检查并在CT检查报告文本中出现6个触发关键词/短语中的任一关键词/短语。在3个模块中均探测出风险信号者为预警病例。经1个月试运行后形成的监测规则增加了5个排除关键词/短语，删除了1类治疗或缓解肺损伤的药物，并在文本表述方面进行了修改。应用该监测规则对设定时间内303例住院患者的电子病历进行了风险信号挖掘，检出预警病例41例，通过人工筛选及因果关系评价，最终确定15例患者（5.0%）存在PD-1/PD-L1抑制剂相关肺损伤，监测规则的识别准确率为36.6%（15/41）。结论:成功建立了PD-1/PD-L1抑制剂相关肺损伤监测规则。初步应用结果表明该监测规则可行性和准确性良好。

目的:从患方视角探究医院门诊服务的痛点，为服务质量优化管理提供新思路。方法:选取10家国内顶级医院，采集2017年1月1日至2019年12月31日患者在大众点评网发表的针对这10家医院的门诊服务差评文本。引入用户痛点分析模型，根据词频构建痛点指标词合集，结合情感值量化分析痛点指标，通过概念化标注对指标词进行内容分析。结果:对1 259条门诊服务差评文本的分析显示，患者对门诊服务质量的差评主要集中在人际交互、流程因素、人机交互、环境因素4个方面，人际交互中的医护人员态度不佳以及流程因素中的排队时间长和就诊时间短问题最为突出。结论:在线患者评论分析适用于医院门诊服务痛点的识别和感知，有助于院方选择服务改进的方向和项目。

目的:分析胰十二指肠切除术(PD)术后出血的临床特征，以期探寻高效、实用的护理应对策略。方法:收集2014年1月至2019年12月间海军军医大学第一附属医院62例行PD术后发生出血患者的临床资料，分析患者的出血时间、出血部位、生命体征、出血时伴随症状、外科处理措施及临床结局。结果:62例患者中19例(30.6%)为早期出血(24 h内)，43例(69.4%)为迟发出血。36例次(58.1%)为动脉出血。43例次(69.4%)为腹腔出血。32例(51.6%)为C级出血。8例(12.9%)存在前哨出血。42例(67.7%)为腹腔引流管引流出血性液体。出血前23例(37.1%)存在胰瘘，12例(19.4%)存在腹腔感染等并发症。41例次(66.1%)出现休克症状。出血最早在术后0.3 h发现，最迟在术后869 h，中位时间为192.00(14.63，297.00)h。30例(48.4%)出血发生在护理交接班前后1 h。发现出血后立即给予输血扩容47例次(75.8%)、止血35例次(56.5%)、血管活性药物升压32例次(51.6%)。31例(50.0%)患者在出血4 h内紧急行二次手术治疗，45例(72.6%)患者经紧急手术处理后治愈。建立了外科护士对处置的预案文本。结论:外科护士应熟悉PD术后出血的临床表现，提高对PD术后出血并发症的识别警示力。建立PD术后出血处置预案文本有利于提高护士对此类患者应急处置的及时性和有效性。

主题模型能够识别出多个文本中所包含的主题类别，挖掘出文本里所隐藏的主要信息，是文本挖掘的热点研究内容之一。目前，潜在狄利克雷分配（LDA）主题模型已在健康信息学领域有了广泛的应用。本文从LDA主题模型的应用研究现状、主题模型构建的主要步骤以及LDA主题分析方法在护理学中的应用3个方面进行梳理与归纳，研究实践表明LDA方法可很好地用于探讨国内外护理学科研究热点及网络社区大众健康信息需求，亦可为健康教育提供信息支撑。

目的:科学未知作为重大科学挑战的显性表征，孕育着颠覆性、非共识、高风险性的科学问题。对科学未知识别方法的开发、工具平台的建立能够为问题导向下基础研究选题提供数据支撑，是需求和问题导向下科技创新体系管理机制的必然需求与必要探索。方法:目前，医学领域已构建大量的知识库(Knowledge-base)，但仍缺乏对未知库(Unknown-base)的关注。本文通过回溯相关文献并梳理已有研究，尝试结合科学大数据研究的方法范式与文本挖掘技术思路，从概念、识别方法与未知库构建视角提供解读与启示。结果:系统性辨析了科学未知的概念内涵，从认知状态与逻辑规则视角提出了科学未知的识别方法，并从属性、关系与疾病维度探讨了科学未知的分类框架与实现路径，为医学未知库的构建提供了初步思路。结论:医学科学未知的相关研究是涉及情报科学、数据科学、医学信息学与科技管理领域的交叉方向，本文尝试性阐述了科学未知的研究意义及应用场景，以期为领域内学者开展该相关研究提供思路与借鉴。

目的:描述2016-2021年宁波市鄞州区系统性红斑狼疮（SLE）发病密度及其在不同年龄、性别的分布情况。方法:基于鄞州区域健康信息平台2015-2021年的数据开展回顾性队列研究，纳入鄞州区常住居民，利用《国际疾病分类》第十版编码“M32”或中文文本“狼疮”模糊匹配的方式识别出SLE疑似病例。提取疑似病例的门/急诊和住院记录信息后，采用2012年系统性红斑狼疮国际协作组和2019年欧洲抗风湿病联盟联合美国风湿病学会分类标准进行病例验证，依据验证结果确定识别SLE病例的算法，并以1年为洗脱期识别新发病例。采用泊松分布估算SLE发病密度及其95% CI。 结果:2016-2021年鄞州区累计登记的常住人口共1 551 921人，其中女性占51.52%，入组年龄的 M（ Q1，Q3）为40.38（27.54，53.54）岁，随访时间 M（ Q1，Q3）为3.83（0.41，5.83）年。SLE新发病例451例，其中女性352例（78.05%）。总人群6年发病密度为8.14/10万人年（95% CI：7.41/10万人年~8.93/10万人年），男性发病密度为3.68/10万人年（95% CI：2.99/10万人年~4.48/10万人年），女性发病密度为12.37/10万人年（95% CI：11.11/10万人年~13.73/10万人年）。男性的发病密度在20~29岁出现小高峰，从40岁开始随着年龄的增长不断升高。女性发病密度在20~29岁最高（16.57/10万人年），30~79岁均维持在较高水平。2016-2021年鄞州区的SLE发病密度无随时间变化的趋势（男性： P=0.848；女性： P=1.000）。 结论:2016-2021年鄞州区SLE发病密度与我国其他地区相当。SLE在女性中高发，尤其对中老年人及年轻女性影响较大。