摘要

本研究采用自然语言处理技术，特别是潜在狄利克雷分配（LDA）模型，分析了来自医疗安全调查分支（HSIB）的匿名产妇事故调查报告。通过对报告进行预处理、使用安全情报研究分类法（SIRch）进行标注以及主题建模，研究揭示了不同种族群体在产妇护理中的差异。研究结合了离线和在线处理方法，确保数据保护的同时进行高级分析，并利用交互式主题分析和语义网络可视化来提取和展示主题性话题及关键词之间的语义关系。研究发现，黑人、亚洲人和白人英国群体在产妇护理中存在不同的关注领域，强调了先进数据分析在提高产妇护理质量和公平性中的关键作用。

原理

本研究的核心在于利用自然语言处理（NLP）技术，特别是LDA模型，来分析产妇事故调查报告。LDA是一种概率主题建模算法，能够从文档集合中发现潜在的主题，并将每个句子分配给一个主题混合体，每个主题则由一组词的分布表示。研究首先对报告进行预处理，包括去除非ASCII字符、分词、去除停用词等，然后使用TF-IDF向量化技术将文本数据转换为数值表示，并通过LDA模型提取主题。此外，研究还采用了语义网络可视化技术，通过计算词与词之间的余弦相似度来构建网络图，展示主题关键词之间的语义关系。

流程

研究的工作流程包括数据预处理、主题提取、语义网络构建和结果分析。首先，对HSIB提供的188份匿名调查报告进行预处理，选择包含负面含义、提及身体特征和药物名称的句子，并使用SIRch分类法进行标注。接着，使用LDA模型对这些句子进行主题建模，提取出与特定概念和种族相关的主题。然后，通过计算TF-IDF向量的余弦相似度，构建主题关键词的语义网络图。最后，将提取的主题和网络图进行分析，揭示不同种族群体在产妇护理中的关注点和差异。

应用

本研究的方法和技术不仅适用于产妇护理领域，还可以推广到其他医疗安全调查和患者反馈分析中。通过揭示不同群体在医疗服务中的体验差异，这些技术有助于医疗机构识别和解决服务中的不平等现象，从而提高整体服务质量和患者满意度。此外，这些方法还可以用于政策制定和医疗质量改进项目，为决策提供数据支持。