Ученые МГУ анализируют отзывы пациентов с помощью нейросетей

Ученые из Научно-образовательного центра МГУ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» исследовали отзывы пациентов о медицинских услугах с помощью машинного обучения.

Результаты, опубликованные в журнале Mathematics показали высокую эффективность нейронных сетей для классификации текстов.

Ирина Калабихина, заведующая кафедрой народонаселения экономического факультета МГУ сообщила, что гибридный алгоритм на базе GRU демонстрирует лучшие результаты.

В исследовании проанализировали более 60 000 отзывов с двух популярных российских сайтов о врачах.

Калабихина отметила, что использовался алгоритм, сочетающий машинное обучение и лингвистические методы.

Тестировались различные архитектуры нейронных сетей, включая GRU, LSTM и CNN, чтобы определить наилучший подход.
Результаты исследования показывают улучшение качества классификации и точности анализа отзывов о медицинских услугах, врачах и клиниках.

Калабихина подчеркнула значимость этих данных для социально-демографических исследований и управления здравоохранением.

Традиционные социологические опросы уступают интеллектуальному анализу текстов отзывов в социальных сетях, который становится эффективным методом оценки удовлетворенности пользователей.

Эти подходы способны повысить удовлетворенность пациентов и способствовать развитию более точных и персонализированных медицинских услуг.

Напомним, что австралийские исследователи создали систему, определяющую алкогольное опьянение водителя с помощью видеокамер. Подробнее об этом читайте в материале «ЭкоПравды».