Rusiyalı sosioloqlar maşın öyrənmə metodlarından istifadə edərək tibbi xidmətlərə dair rusdilli xəstələrin rəylərini təhlil edən əhəmiyyətli bir araşdırma aparıblar.

Aztibb.az xəbər verir ki, onların işlərinin nəticələri “Mathematics” portalında dərc edilib.

Tədqiqatın məqsədi tibb müəssisələrinin və həkimlərin işi haqqında xəstələrin mətn rəylərini təhlil etmək üsullarını təkmilləşdirməkdir. Birbaşa sorğular indi pasiyentlərin məmnunluğunu qiymətləndirmək üçün getdikcə daha az istifadə olunur və təbii dildən istifadə edərək sosial mediada mətn mədən üsulları ilə əvəz olunur. Bu yanaşma nümunənin müstəqilliyi və reprezentativliyi sayəsində daha obyektiv nəticələr əldə etməyə imkan verir.

Tədqiqatçılar mətn rəylərini təsnif etmək üçün hibrid metod hazırlayıb və onu GRU, LSTM və CNN daxil olmaqla müxtəlif neyron şəbəkə arxitekturalarından istifadə edərək sınaqdan keçiriblər. Təhlil üçün həkimlər haqqında ən məşhur iki araşdırma saytından 60.000-dən çox rəy toplanıb.

Tədqiqatın əsas nəticələri:

Təsnifat alqoritminin yüksək səmərəliliyi. GRU əsaslı arxitektura val_accuracy = 0,9271 əldə edərək ən yaxşı dəqiqliyi göstərib. Bu metodun istifadəsi bütün sınaqdan keçirilmiş neyron şəbəkəsi arxitekturaları üçün təsnifat səmərəliliyini artırmağa imkan verib..

Bu tədqiqatın sosiodemoqrafik tədqiqatlar üçün mühüm əhəmiyyəti var. Gələcəkdə rəylərin müraciət və əhval-ruhiyyə obyektləri üzrə semantik bölgüsünü genişləndirməklə alqoritmlərin daha da təkmilləşdirilməsi nəzərdə tutulur ki, bu da rəylərin müxtəlif aspektlərini daha dəqiq nəzərə almağa imkan verəcək.

Bu tədqiqat müasir maşın öyrənmə texnologiyalarının rəy təhlili vasitəsilə səhiyyə xidmətlərinin keyfiyyətini artırmaq üçün necə istifadə oluna biləcəyini nümayiş etdirir.