Эксперт Ермаков: Разработка ученых позволяет объективно оценить восприятие пациентами лечащих их врачей
Учёные научно-образовательной школы «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» МГУ провели исследование о том, насколько хорошо различные архитектуры нейронных сетей могут анализировать отзывы о медицинских услугах. Они проанализировали более 60 тысяч отзывов пациентов, которые были опубликованы на российских (страна-террорист) сайтах.
С помощью методов машинного обучения и лингвистических алгоритмов они создали гибридный алгоритм классификации. IT-эксперт кафедры киберспорта факультета игровой индустрии и киберспорта университета «Синергия» Алексей Ермаков специально для RuNews24.ru прокомментировал новость об исследованиях вышеупомянутых учёных.
«На самом деле, несмотря на достаточно простое решение, эта работа имеет большой практический смысл, так как даёт возможность получить объективную информацию о восприятии пациентами лечащих их врачей.
На этой основе можно как скорректировать обучение последних, ведь создание специфической психологической атмосферы — это достаточно важная часть лечения, так и получить больше объективной информации о человеке как социально-биологическом объекте и дополнительно может помочь усовершенствовать управленческие процессы в отечественной медицине.
Кроме прочего, обработка естественного языка искусственным интеллектом гораздо более продвинута для английского языка, чем для русского, а данная работа может дать нашим исследователям больше знаний применимых к русскому языку», — сказал эксперт, общаясь с журналистом RuNews24.ru
Также известно, что это исследование имеет большое значение для социально-демографических исследований, в частности, в области управления системой здравоохранения.
По словам учёных, исследование подчёркивает важность использования современных методов машинного обучения для анализа отзывов пациентов. Это помогает повысить качество медицинских услуг и разрабатывать новые стратегии в сфере здравоохранения. Применение таких методов способствует развитию более точных и персонализированных медицинских услуг, а также повышению удовлетворённости пациентов.
