論文の概要: Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Networks and Multimodal Data Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03833v3
- Date: Wed, 12 Jun 2024 19:59:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-15 02:29:06.783277
- Title: Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Networks and Multimodal Data Fusion
- Title（参考訳）: 動的知識ネットワークとマルチモーダルデータ融合を用いたオンライン健康プラットフォームにおけるコンサルテーション成功予測
- Authors: Shuang Geng, Wenli Zhang, Jiaheng Xie, Gemin Liang, Ben Niu, Sudha Ram,
- Abstract要約: オンライン相談の成功を予測することは、患者の全医療ジャーニーにおける仮想相談の役割の一部が原因で困難である。
オンライン相談における患者データは、しばしばスパースで不完全であり、重要な技術的課題と研究のギャップを提示する。
本稿では,オンライン医療相談の予測能力を高める動的知識ネットワークとマルチモーダルデータフュージョンフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8726075770916792
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Online healthcare consultation in virtual health is an emerging industry marked by innovation and fierce competition. Accurate and timely prediction of healthcare consultation success can proactively help online platforms address patient concerns and improve retention rates. However, predicting online consultation success is challenging due to the partial role of virtual consultations in patients' overall healthcare journey and the disconnect between online and in-person healthcare IT systems. Patient data in online consultations is often sparse and incomplete, presenting significant technical challenges and a research gap. To address these issues, we propose the Dynamic Knowledge Network and Multimodal Data Fusion (DyKoNeM) framework, which enhances the predictive power of online healthcare consultations. Our work has important implications for new business models where specific and detailed online communication processes are stored in the IT database, and at the same time, latent information with predictive power is embedded in the network formed by stakeholders' digital traces. It can be extended to diverse industries and domains, where the virtual or hybrid model (e.g., integration of online and offline services) is emerging as a prevailing trend.
- Abstract（参考訳）: バーチャルヘルスにおけるオンライン医療相談は、イノベーションと激しい競争を特徴とする新興産業である。
医療相談の成功の正確なタイムリーな予測は、オンラインプラットフォームが患者の懸念に積極的に対処し、保持率を向上させるのに役立つ。
しかし, 患者全体の医療ジャーニーにおける仮想相談の役割の一部と, オンラインと対人医療ITシステムとの切り離しにより, オンライン相談の成功を予測することは困難である。
オンライン相談における患者データは、しばしばスパースで不完全であり、重要な技術的課題と研究のギャップを提示する。
これらの課題に対処するために,オンライン医療相談の予測力を高める動的知識ネットワークとマルチモーダルデータフュージョン(DyKoNeM)フレームワークを提案する。
我々の研究は、特定の詳細なオンラインコミュニケーションプロセスがITデータベースに格納されている新しいビジネスモデルに重要な意味を持ち、同時に、ステークホルダーのデジタルトレースによって形成されたネットワークに予測力を持つ潜伏情報が埋め込まれている。
仮想またはハイブリッドモデル(例えば、オンラインおよびオフラインサービスの統合)が主流のトレンドとして現れている、さまざまな産業やドメインに拡張することができる。
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