Skip to main content
Number №4, 2025
Legal Sovereignty of the Individual in Digital Healthcare in the Era of Artificial Intelligence
Number №3, 2025
Digital Health: Forecast for 2025-2030
Number №2, 2025
Digital technologies in remote monitoring of childbirth with a Clinical decision support system (CDSS)
Number №1, 2025
Digital technologies for health promotion and disease prevention in older adults
Number №4, 2024
Computer reconstruction of the interaction of genes associated with Angelman syndrome
Number №3, 2024
Telemedicine today: trends in the use of telemedicine consultations based on regional experience
Number №2, 2024
Mobile apps for psychological well-being: user attitudes and definition of requirements
Number №1, 2024
Diagnosis in the era of digital medicine
Number №4, 2023
Artificial intelligence in Russian healthcare: collecting and preparing data for machine learning
Number №3, 2023
China as a supplier of medical equipment in the Russian Federation. Options for cooperation and features of working with Chinese suppliers
Number №2, 2023
Experience in teaching telemedicine in the system of higher professional education The attitude of medical workers to telemedicine technologies
Number №4, 2022
Physician burnout: the hidden healthcare crisis. Results of an online survey of doctors
Number №3, 2022
Interaction of clinical and diagnostic medicine. Results of an online survey of doctors
Number №2, 2022
Mobile applications for mental health self-management: a review of customers’ opinions Ultrasound robots: ready-to-use solutions and perspective directions
Number №1, 2022
Digital transformation of the pathological service as a way to improve the quality of medical care
Number №4, 2021
Clinical guidelines of the Ministry of Health of the Russian Federation: are doctors ready to follow them? Results of an online survey of doctors.
Number №3, 2021
Виртуальная реальность (VR) в клинической медицине: международный и российский опыт
Number №2, 2021
Дистанционные консультации пациентов: что изменилось за 20 лет?
Number №1, 2021
Experience of participation in the blood pressure telemonitoring pilot project of the Ministry of Healthcare
Number №4, 2020
Автоматизация процесса выявления у беременных заболевания COVID-19
Number №3, 2020
Remote cognitive behavioral therapy for stress disorder associated with the COVID-19 pandemic
Number №2, 2020
Distance education at a medical school during the COVID-19 pandemic: the first experience through the eyes of students
Number №1-2, 2018
Ответственность при использовании телемедицины: врач или юрист Скрининг меланомы: искусственный интеллект, mHealth и теледерматология
Number №3, 2018 год
II Всероссийский форум по телемедицине, цифровизации здравоохранения и медицинскому маркетингу «ТЕЛЕМЕДФОРУМ 2019» Эффективность телемедицинских консультаций «пациент-врач» Телереабилитация: рандомизированное исследование исходов
Number №1-2, 2019
Роль искусственного интеллекта в медицине Информационная система поддержки принятия врачебных решений
Number №1, 2020
Technologies for continuous monitoring of blood pressure: prospects for practical application Telemedicine technologies in the Chinese army
Number №2, 2017
Primary telemedicine consultation "patient-doctor": first systematization of methodology
Number №1, 2017
1. A systematic review of using Internet messengers in telemedicine 2. Telemedicine and social networks in the fight against drug addiction
Number №1, 2016
1. The Experience of the Telehealth Network of Minas Gerais, Brazil 2. The Remote Monitoring of Patients with Congestive Heart Failure:The Organizational Impact..
Number №1, 2015
Teleassessment for diagnosis and treatment in urology Efficiency of telemedicine at the northern regions Russian Federation A.L. Tsaregorodtsev

Применение искусственного интеллекта для прогноза удовлетворенности больных медицинской помощью в условиях специализированной клиники восстановительного лечения

DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-3-15-23
For citation: Харитонов С.В., Лямина Н.П., Зайцев В.П., Самсонова Г.О., Голубев М.В. Применение искусственного интеллекта в прогнозировании удовлетворенности больных медицинской помощью в условиях специализированной клиники восстановительного лечения, Журнал телемедицины и электронного здравоохранения, 2020(3):15-23; https://doi.org/10.29188/2542-2413-2020-6-3-15-23
С.В. Харитонов, Н.П. Лямина, В.П. Зайцев, Г.О. Самсонова, М.В. Голубев
2994

Введение. Удовлетворенность больных лечением – довольно острая медико-социальная проблема, решение которой имеет значение в повышении уровня здоровья нации. В работе приводятся результаты обучения нейронных сетей разного типа для прогнозирования удовлетворенности больных лечением в условиях специализированной клиники восстановительного лечения.

Цель работы. Оценить возможности использования нейронных сетей разного типа в прогнозировании уровня удовлетворенности пациентов на основе базовых сведений.

Материалы и методы. При обучении нейронных сетей использовались базовые сведения о пациентах: пол, возраст, семейное положение, условия проживания, образование, курение, наличие инвалидности и группа, давность заболевания и давность инвалидности при ее наличии. В исследовании приняли участие 98 больных. Данные о 78 из них были использованы для обучения нейронной сети, а 20 пациентов составили группу тестирования точности предсказаний.

Результаты. Точное прогнозирование удалось достичь при 12-часовом обучении нейронной сети Байесовского типа, дающей прогноз с точностью 87%, при среднеквадратичной ошибке (0,74).

Заключение. На основании полученных данных сделан вывод о целесообразности прогнозирования уровня удовлетворенности больных медицинской помощью до ее оказания на основе базовых сведений о пациенте.

Attachment Size
Download 398.01 KB
Keywords: artificial intelligence, neural networks, patient satisfaction with medical care, restorative treatment.