Как нейросети могут улучшить медицинские услуги: анализ отзывов пациентов

Ученые НОШ МГУ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» провели исследование, посвященное анализу русскоязычных отзывов пациентов о медицинских услугах с использованием методов машинного обучения. Работа, опубликованная в журнале Mathematics, исследует эффективность различных архитектур нейронных сетей для классификации текстовых отзывов: https://www.mdpi.com/2227-7390/12/4/566.

Исследователи проанализировали более 60000 отзывов, размещенных пациентами на двух популярных российских сайтах отзывов о врачах. Разработанный алгоритм использует гибридный метод, который сочетает машинное обучение и лингвистические алгоритмы для анализа и классификации отзывов. В исследовании тестировались различные архитектуры нейронных сетей, такие как GRU, LSTM и CNN, чтобы определить наилучший подход для классификации.

Архитектура GRU в ходе работы показала наивысшую точность классификации. Применение метода поиска именованных сущностей в текстах отзывов после их сегментации позволило повысить эффективность для каждого из классификаторов на основе использования искусственных нейронных сетей. Основные результаты включают улучшение качества классификации и повышение точности анализа отзывов пациентов о медицинских услугах, врачах и клиниках.

Исследование подчеркивает важность применения современных методов машинного обучения для анализа отзывов пациентов, что позволяет получать более объективные и представительные данные о качестве медицинских услуг, повышать их качество и разрабатывать новые стратегии в здравоохранении.

Источник: www.mdpi.com

Комментарии: