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.
Китайских дипломатов в Берлине и Брюсселе вызвали «на ковер» в связи с инцидентом в Красном море, гд...
Археологи из Хьюстонского университета, работающие в Караколе (Белиз, Центральная Америка), обнаружи...
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)".