患者的感知和医生的形象如何影响患者的决策? 使用多式联络数据解构在线医生选择

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 行为经济学是一种行为经济学.
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 疫情后的时代面临着公平的医疗资源分配和医疗保健获取方面的挑战.
• 在线医疗平台提供解决方案,弥合信息差距,减轻医院负担.
• 了解这些平台上的患者决策对于优化医疗保健服务至关重要.

研究的目的:

• 调查患者对医生能力和热情的看法对在线医疗平台的决策的影响.
• 检查医生形象 (年龄,微笑,眼镜) 在这种关系中的调节作用.
• 为改善在线医疗服务平台和资源配置提供见解.

主要方法:

• 利用了刻板印象的内容模型和信号理论.
• 收集了12890名医生和746,981名中国在线医疗平台上的患者评论的数据.
• 采用无监督机器学习 (主题建模) 进行感知提取和卷积神经网络进行面部特征识别.
• 使用多重线性回归分析数据.

主要成果:

• 患者对医生能力和热情的积极看法显著提高了决策.
• 医生像年龄和戴眼镜这样的属性放大了这些感知的积极影响.
• 医生微笑被发现削弱了对决策的认知能力和热情的积极影响.

结论:

• 患者对医生素质的看法是在线医疗服务利用的关键驱动因素.
• 特定的医生视觉线索可以调节患者的信任和决策过程.
• 研究结果为在线医疗平台的设计和推广提供了信息,以改善患者参与和资源分配.