Evolution analysis of diagnosis and treatment plans of corona virus disease 2019 based on text mining_Journal of Biomedical Engineering

Authors：

 GUO Chonghui ¹ , XU Liangchen ¹ , WEI Wei ² , CHEN Jingfeng ³

1. Institute of Systems Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, Liaoning 116024, P.R.China;
2. School of Tourism Management, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, P.R.China;
3. Health Management Centre, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, P.R.China;

Corresponding?author：

GUO Chonghui, Email: dlutguo@dlut.edu.cn

Keywords：

corona virus disease 2019; diagnosis and treatment plan; evolution analysis; text mining

DOI：

10.7507/1001-5515.202011079

Video：

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Abstract Full text Figures/Tables Video References Cited by

In order to understand the evolution of the diagnosis and treatment plans of corona virus disease 2019 (COVID-19), and provide convenience for medical staff in actual diagnosis and treatment, this paper uses the 9 diagnosis and treatment plans of COVID-19 issued by the National Health Commission during the period from January 26, 2020 to August 19, 2020 as research data to perform comparative analysis and visual analysis. Based on text mining, this paper obtained the text similarity and summarized its evolution law by expressing and measuring the similarity of the overall diagnosis and treatment plans of COVID-19 and the same modules, which provides reference for clinical diagnosis and treatment practice and other diagnosis and treatment plan formulation.

Citation： GUO Chonghui, XU Liangchen, WEI Wei, CHEN Jingfeng. Evolution analysis of diagnosis and treatment plans of corona virus disease 2019 based on text mining. Journal of Biomedical Engineering, 2021, 38(2): 197-209. doi: 10.7507/1001-5515.202011079 Copy

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Human factors engineering of brain-computer interface and its applications: Human-centered brain-computer interface design and evaluation methodology

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Evolution analysis of diagnosis and treatment plans of corona virus disease 2019 based on text mining

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