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.
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.
Уфимские врачи из РЦОЗиМП назвали пять аналогов натуральных антибиотиков. Они борются с болезнетворными бактериями хуже,…
Исследование, опубликованное в журнале Cancer Discovery, выявило интересную закономерность: распространенность рака среди позвоночных животных ниже…
Фитнес-тренер Анастасия Черёмушкина рассказала, как не испортить фигуру во время новогодних праздников, когда стол ломится…
Сибирский государственный медицинский университет (СибГМУ) активно работает над разработкой десяти лекарственных препаратов, включая решения для…
В научном сообществе появились новые данные о связи между использованием сердечно-сосудистых препаратов и вероятностью возникновения…
Исследователи из Самарского университета в сотрудничестве с учеными Института физики твёрдого тела РАН и Первого…