目的:分析住院医师规范化培训教学查房中存在的问题，为改进住院医师规范化培训提供参考。方法:选取西南某住院医师规范化培训基地2021年4月至2022年8月93名指导医师的教学查房督导检查结果，采用描述性统计分析并对评估内容进行K-means聚类分析。结果:93名指导医师中，33名(35.5%)医师运用外语词汇不足，24名(25.8%)查房物品准备不足，21名(22.6%)互动不足、时间分配不合理。聚类分析结果显示，具有中级专业技术职称的指导医师教学查房主要存在病例不合适、病情不熟悉、教学能力不足等问题；具有副高级专业技术职称的指导医师主要存在分析检查报告、病历书写点评、引导鉴别诊断和指导诊疗计划方面不足等问题；具有正高级专业技术职称的指导医师主要存在提问与解答不足的问题。结论:住院医师规范化培训教学查房存在的主要问题是运用外语词汇不足，专业技术职称不同的指导医师存在的问题不同，建议分层采用有针对性的措施以提升他们的教学能力。

目的:对基于在线健康社区的用户画像在癌症领域应用的国内外相关研究进行范围综述，为今后该领域相关研究及应用提供参考。方法:计算机检索中国知网、中国生物医学文献数据库、维普、万方、Web of Science、Embase、MEDLINE、PubMed、CINAHL、Cochrane Library共10个中英文数据库，聚焦癌症领域中基于在线健康社区构建用户画像的相关研究，检索时限为建库至2022年4月20日。对文献筛选、数据提取并汇总。结果:纳入11篇文献。基于在线健康社区的用户画像的构建流程包括数据采集、标签提取、画像呈现。在癌症领域的应用内容显示出功能多样性和实施可行性，可快速识别癌症患者的健康信息需求差异，提供个性化的决策支持和护理服务，加强健康信息教育，提高患者自我管理能力。结论:基于在线健康社区的用户画像与癌症领域融合处于初始探索阶段，现有研究证实其促进患者健康行为的可行性与有效性。未来仍需推动其在临床实践中应用的实证研究，为今后提供针对性的患者健康管理方案奠定基础。

用户画像是以“用户为中心”，结合大数据和用户自身特点提供精准服务的技术。运用用户画像技术根据患者个人属性和差异化需求提供健康服务，是移动健康管理领域进一步发展的关键问题。在用户画像构建方面，国外采用多方法、多维度构建用户画像，而国内则是基于大数据寻找用户的特征进行构建。从目前的研究来看，用户画像技术在移动健康管理领域的应用主要为优化就医体验，为慢病患者提供个性化管理以及对青少年的心理疾病等的筛查和干预。但是如何通过用户画像匹配相应的健康管理服务还没有成熟的路径可循，需要进一步的研究与探索。

目的/意义 探讨医护科研人员用户画像构建方法和科研能力提升策略.方法/过程 根据用户画像理论提出医护科研人员用户画像的构建模型;使用Python语言、ETL和Echarts工具对构建用户画像所需的多源异构数据进行采集、预处理、存储和挖掘,提取标签进行用户画像可视化并进行实证研究.结果/结论 医护科研人员可分为具备科研潜质的护理人员、科研新手、科研提升型群体和科研领域资深专家,根据不同类型特征提出医护科研人员科研能力提升策略.

目的/意义 构建互联网问诊用户画像探究问诊主题,提升问诊服务质量,减少医患沟通障碍,以线上配合线下方式针对性治疗.方法/过程 利用Python爬虫获取好大夫在线医疗平台孤独症疾病问诊数据,运用隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA)与词频-逆文档频率(term frequency-inverse doc-ument frequency,TF-IDF)结合的模型划分数据,在降维聚类后实现用户群体分类.最后通过logistic回归模型计算输出不同用户群体特征集合,构建画像.结果/结论 用户问诊内容主要围绕11个主题展开,平台可通过主题内容的典型特征优化问诊填写模板,提高用户填写疾病描述准确性、问诊效率和患者满意度.

目的/意义 研究大城市居民选择互联网医疗服务时的典型特征,建立患者行为画像,为改进互联网医疗服务提供决策依据.方法/过程 以北京市患者为研究对象,从个体属性特征、在线问诊行为以及择医需求偏好3个维度构建患者群体画像,通过聚类方法对在线患者群体分类.结果/结论 在线患者可划分为价值潜力型、平台忠诚型、潜在转化型、需求强烈型和服务转移型5类不同特征群体.总体上来自大城市的在线患者病例级别偏低且活跃度不高,通常使用价格较低的图文问诊方式,倾向于选择来自三甲医院、职称较高且在线服务质量较高的医生.5类患者群体各具典型特征,需要分别采取针对性措施满足其个性化医疗需求.

目的/意义 探究健康推荐系统的研究进展,为医护人员构建健康推荐系统、助力智能化健康照护提供参考.方法/过程 采用文献调研法,总结常用推荐技术及健康推荐系统在健康照护领域的应用,探讨其研究现状和发展方向.结果/结论 该系统在健康服务推荐、饮食推荐、健康行为促进、疾病预后特征与健康风险预测、慢性病管理、心理健康促进和用药推荐相关领域有所应用,其研究有利于智能化健康照护发展.

用户画像技术作为一种重要的用户分析工具,能有效利用海量数据挖掘用户特征,用以提升用户体验,实现个性化服务.目前,用户画像已被广泛用于电子商务精准营销、图书馆信息服务、互联网行为挖掘等领域,并被逐渐引入卫生健康领域,其应用价值日益凸显.本文通过回顾用户画像的概念、构建流程、在卫生健康领域中的应用现状,探讨其在卫生健康领域中的应用价值与挑战,为促进用户画像技术在卫生健康领域中的推广提供参考.

目的/意义 针对医学高校智慧图书馆建设,引入用户画像概念,分析医学高校图书馆移动资源推送现状.方法/过程 利用用户画像技术,通过数据采集、数据分析与行为建模,结合智慧图书馆移动资源精准推送进行框架搭建.结果/结论 为大数据时代智慧医学高校图书馆移动资源精准推送服务提供参考.

目的 探究妊娠期妇女体质量 自我管理特征及人群差异,为制定针对性干预措施提供参考.方法 采用 目的抽样法选取15名孕产妇进行半结构式访谈,通过Colaizzi 7步法分析资料;基于 自我管理理论,人工抽取妊娠期妇女体质量 自我管理特征构建画像,采用词云与表格形式完成画像的可视化.结果 提取5个特征:基本特征、认知特征、行为特征、社会支持特征、心理调适特征;构建4类妊娠期妇女体质量自我管理的典型画像:自主自律型、无能为力型、放任无为型、盲目实践型.结论 妊娠期妇女体质量自我管理存在较大的群体差异性,可根据不同的用户画像群体特征,给予个性化、精准化的管理方案.