Учёные МГУ имени М.В. Ломоносова и Ульяновского государственного технического университета научили искусственный интеллект понимать эмоции пациентов. Команда исследователей из Научно-образовательной школы «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» разработала алгоритмы машинного обучения, которые анализируют отзывы о работе врачей и клиник в интернете. Результаты работы опубликованы в журнале «Онтология проектирования».
Современные пациенты всё чаще оставляют свои впечатления не в анкетах, а в сети. Эти комментарии — цифровые следы, по которым можно судить о реальном уровне медицинской помощи. Именно такой источник данных решили использовать исследователи, заменив традиционные опросы автоматизированным анализом открытых отзывов.
Команда собрала около 60 тысяч отзывов с популярных площадок prodoctorov.ru и infodoctor.ru, охватив Москву, Санкт-Петербург и крупнейшие города России. Отбор включал период с 2012 по 2023 год — целое десятилетие живых историй пациентов, описывающих и благодарность, и разочарование, и надежду.
Чтобы обработать такой массив информации, учёные протестировали несколько архитектур нейронных сетей — LSTM, GRU и CNN. Лидером оказалась модель GRU, показавшая точность классификации выше 92%. Алгоритм не только определяет, положительный или отрицательный отзыв, но и различает, кому он адресован — конкретному врачу или клинике в целом.
Разработчики объединили методы машинного обучения с лингвистическими технологиями: система автоматически распознаёт имена врачей, названия медицинских учреждений и ключевые темы обращений. Благодаря этому анализ стал глубже и точнее, позволяя выявлять не просто настроение, а конкретные проблемы в организации медицинской помощи.
«Сегодня цифровые следы пациентов становятся важнейшим источником информации для оценки качества здравоохранения. Искусственный интеллект помогает услышать голос людей напрямую, без фильтров и искажений, свойственных опросам», — отметила профессор Ирина Калабихина, заведующая кафедрой народонаселения экономического факультета МГУ. По её словам, такие технологии могут изменить подход к формированию социальной политики в здравоохранении.
Полученные данные дают возможность в реальном времени отслеживать слабые места медицинской системы: где пациенты чаще жалуются на организацию приёма, а где — на результат лечения. Это открывает путь к гибкому управлению качеством услуг и повышению доверия к врачам.
Авторы подчёркивают, что потенциал подобных систем выходит далеко за рамки медицины. Анализ общественных мнений при помощи ИИ можно применять в любой сфере, где важно знать, что реально чувствуют люди.
Искусственный интеллект, созданный в МГУ, не просто считает слова — он помогает понять эмоции, мотивацию и ожидания. А это уже шаг к здравоохранению, где каждого пациента действительно слышат.
