Социологи из МГУ и Ульяновского ГТУ провели значительное исследование, в котором они проанализировали русскоязычные отзывы пациентов о медицинских услугах с использованием методов машинного обучения. Результаты их работы опубликованы на портале Mathematics.
Цель исследования – усовершенствование методов анализа текстовых отзывов пациентов о работе медицинских учреждений и врачей. В настоящее время прямые опросы используются все реже для оценки удовлетворенности пациентов, и на смену им приходят методы анализа текстов социальных сетей с использованием естественного языка. Такой подход позволяет получать более объективные результаты за счет независимости и репрезентативности выборки.
Исследователи разработали гибридный метод классификации текстовых отзывов и протестировали его с использованием различных архитектур нейронных сетей, включая GRU, LSTM и CNN. Для анализа было собрано более 60 000 отзывов с двух самых популярных сайтов отзывов о врачах в России.
Основные результаты исследования:
Данное исследование имеет важное значение для социально-демографических исследований. В будущем планируется дальнейшее совершенствование алгоритмов путем расширения смыслового деления рецензий по объектам обращения и настроению, что позволит учитывать различные аспекты отзывов более точно.
Это исследование демонстрирует, как современные технологии машинного обучения могут быть использованы для улучшения качества медицинских услуг посредством анализа обратной связи.
Первого июля страной – председателем Евросоюза на ближайшие полгода стала Дания. Ее поведение в посл...
В ядерной физике «магические числа» определяют определённое количество протонов или нейтронов, приво...
Этот сайт использует файлы «cookie» с целью повышения удобства его использования. Во время посещения сайта вы соглашаетесь с тем, что мы обрабатываем ваши персональные данные с использованием сервиса «Яндекс. Метрика». Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности.
Зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций
(Роскомнадзор). Реестровая запись от 07.06.2022 серия ЭЛ № ФС 77 – 83392. При использовании, полном или частичном
цитировании материалов planet-today.ru активная гиперссылка обязательна. Мнения и взгляды авторов не всегда совпадают с
точкой зрения редакции. На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии
предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей
сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)".