В МГУ анализируют отзывы пациентов с помощью нейросетей

Исследователи из Научно-образовательного центра МГУ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» провели исследование мнений пациентов о медицинских услугах с применением методов машинного обучения.

Опубликованные результаты в журнале «Mathematics» продемонстрировали высокую эффективность нейронных сетей для анализа и классификации текстов.

Ирина Калабихина, руководитель кафедры демографии на экономическом факультете МГУ, отметила, что гибридный алгоритм на основе GRU показал лучшие результаты.

Было проанализировано более 60 000 отзывов о врачах с двух популярных российских сайтов.

В МГУ разработали управляемые светящиеся органические соединения

Калабихина подчеркнула использование алгоритмов, сочетающих в себе машинное обучение и лингвистические методы.

В рамках исследования были протестированы различные архитектуры нейронных сетей, включая GRU, LSTM и CNN, для определения оптимального подхода.

Результаты показали улучшение качества классификации и точности анализа отзывов о медицинских услугах, врачах и клиниках.

Важность этих данных для социально-демографических исследований и управления здравоохранением была подчеркнута Калабихиной.

Интеллектуальный анализ текстов отзывов в социальных сетях демонстрирует свою эффективность по сравнению с традиционными социологическими опросами, что позволяет оценивать удовлетворенность пользователей более точно.

Эти методы способствуют повышению уровня удовлетворенности пациентов и развитию более индивидуализированных медицинских услуг.

Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал о том, что чеснок помогает контролировать уровень сахара и холестерин.