论文部分内容阅读
目的验证自然语言处理对于分析护理不良事件非结构文本的可行性。方法选取某院2013年1月—2016年12月上报的压疮护理不良事件1 599例次，使用自然语言处理法和人工标注法分别对1 599例次数据同时进行处理，评价自然语言处理对识别护理不良事件因素的灵敏度、特异度、准确度及阳性预测值。结果自然语言处理组的标注率（88.56%）显著高于人工标注组（63.77%）（P<0.001），自然语言处理组的灵敏度达到87.19%，但是，特异度（9.03%）及阳性预测值（62.79%）较低。迭代分析显示，随着训练