通过知识感知与多模态预测建模解码虚拟医疗成功
机器学习
2025-11-03 v5
摘要
在线医疗咨询改变了患者寻求医疗建议的方式，在带来便利的同时也引发了保障咨询成功的新挑战。预测在线咨询是否成功，对改善患者体验与维持平台竞争力至关重要。然而，由于患者诊疗历程的碎片化以及虚拟与传统医疗系统间缺乏整合，此类预测 inherently 困难。此外，从在线平台收集的数据（包括文本对话、交互序列与行为轨迹）往往稀疏且不完整。本研究开发了一种预测建模方法，融合多模态数据与动态构建的知识网络，以捕捉患者、医师与咨询情境间的潜在关系。通过整合异质信息源并揭示数字交互的演化结构，该模型提升了咨询成功预测的精度与可解释性。研究结果为设计通过数据驱动智能结合线上与线下服务的混合医疗生态系统提供了启示。
引用
@article{arxiv.2306.03833,
title = {Decoding Virtual Healthcare Success through Knowledge-Aware and Multimodal Predictive Modeling},
author = {Shuang Geng and Wenli Zhang and Jiaheng Xie and Gemin Liang and Ben Niu and Sudha Ram},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.03833},
year = {2025}
}