改进模式匹配的中西医疾病名称关联映射算法

目的：利用计算机自动揭示大量医学文献中蕴含的中西医疾病名称对应关系,为中西医知识体系融合和临床诊疗实践提供借鉴参考。方法：构建中西医病名词典和抽取规则,利用自编程序对医学文献进行分词、特征词匹配,抽取病名对应关系,并通过人工审核和效果评估,循环迭代优化算法,选取糖尿病相关文献并进行验证。结果：获取到552个与糖尿病相关的中西医疾病名称对应关系,准确率（P）为88.75%,召回率（R）为76.67%,F值为82.27%。结论：验证了改进模式匹配的中西医疾病名称关联映射算法的有效性,可为中西医疾病名称关联对应研究提供新思路。     

在线健康社区用户个性化及社群化服务研究

目的：优化在线健康社区用户画像模型,全面客观地揭示用户的多维度特征,基于用户画像提出社区用户个性化及社群化服务的建议,提升在线健康社区社会支持服务功能及用户体验。方法：利用模糊逻辑从用户基本属性、社交、兴趣、情感倾向4个维度优化在线健康社区用户画像模型,并对在线健康社区用户进行分类,在“知乎”平台糖尿病话题中选取不同类型用户中的典型用户进行应用研究。结果：根据用户黏性高低、内容贡献量高低、正负情感倾向将3 934名知乎糖尿病话题用户划分为低黏性低产积极、低黏性低产消极、低黏性高产积极等8类用户,每类选取 2 位典型用户用以刻画用户形象;社区运营者可从定期推送社区信息、设计或完善发帖奖励机制、提供情感咨询服务等方面管理社区用户。结论：经过优化的在线健康社区用户画像可准确客观地揭示用户社交行为、兴趣需求、情感倾向等特征,有助于社区运营者提供精准的信息服务和丰富各类社会支持服务,促进社区长久发展。     

医学院校图书馆微信阅读推广实证研究

介绍高校图书馆阅读推广研究现状,从推送信息数量、时间、内容、效果及标题几方面分析国内部分医学院校图书馆微信阅读推广情况,从宣传力度、读者需求、推广机制、活动特色、社会责任5方面提出相关建议。     

国内外健康医疗数据隐私保护安全策略分析

比较分析了美国、加拿大和中国的健康医疗数据的隐私保护与数据安全管理现状,提出我国可借鉴美国和加拿大的先进立法和数据保护策略,为我国的健康医疗数据量身定制规则体系以及符合我国国情的健康医疗数据隐私保护体系,为我国的医疗数据的健康发展助力。