海员医疗文档的情感分析与文本挖掘应用

"这篇论文探讨了基于情感分析的海员医疗文档文本挖掘技术，旨在通过分析海员的医疗记录来提升医疗服务质量和安全性。利用词典算法和朴素贝叶斯算法进行情感分析，同时借助词云可视化来揭示海员常见的健康问题。在R统计工具上进行的实验显示，医疗问题与诊断结果的相关性达到96%，情感分析的准确度和精确度超过80%。" 在当前数字化医疗系统中，海员的健康状况尤为值得关注，因为他们所处的工作环境独特，容易导致事故和各种健康问题。文章指出，由于工作文化、不断变化的气候条件以及个人生活习惯，海员面临更高的健康风险。因此，通过文本挖掘技术对海员的医疗记录进行深入分析显得尤为重要。 作者们利用Centro Internazionale Radio Medico (C.I.R.M.)的数字健康系统收集了三年（2018-2020年）的海员医疗数据，进行了分析。在情感分析方面，他们采用了词典算法，这是一种基于词汇列表的情感分析方法，通过匹配文本中的关键词来判断情感倾向；同时，他们还应用了朴素贝叶斯算法，这是一种基于概率的分类方法，常用于文本分类任务，如垃圾邮件过滤或情感分析。 通过R统计软件进行实验，结果显示，词云可视化能够有效地展示海员主要的症状信息，直观地反映出海员的常见健康问题。同时，医疗问题与诊断结果之间显示出高度相关性，达到96%，这意味着文本挖掘技术能有效提取出关键的医疗信息。 此外，情感分析的准确性及精确度均超过80%，这表明该方法对于识别海员的健康状况和情绪状态具有较高的可靠性。这种分析有助于预防事故，提高医疗服务质量，减少因误诊或延误治疗导致的不良事件。 该研究强调了文本挖掘和情感分析在海员医疗领域的重要性，这些技术可以用于早期发现潜在的健康风险，优化医疗决策，并改进海上医疗援助系统。未来的研究可以进一步扩展到其他航海群体，探索更多元化的医疗记录分析方法，以促进全球海员的整体健康和福利。