Социологи использовали ИИ в анализе медицинских отзывов в соцсетях
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:
- Высокая эффективность алгоритма классификации. Лучшую точность показала архитектура на базе GRU, достигнув val_accuracy = 0.9271.
- Улучшение классификации с помощью поиска поименованных сущностей. Применение этого метода позволило повысить эффективность классификации для всех тестируемых архитектур нейронных сетей.
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.
Обсудим?
Смотрите также:
