Перейти к основному содержанию
Выпуск №4, 2025
Правовой суверенитет личности в цифровом здравоохранении в эпоху искусственного интеллекта
Выпуск №3, 2025
Цифровое здравоохранение: прогноз на 2025-2030 гг
Выпуск №2, 2025
Цифровые технологии в удаленном мониторинге родов с системой поддержки принятия врачебных решений (СППВР)
Выпуск №1, 2025
Цифровые технологии для укрепления здоровья и профилактики заболеваний у пожилых людей
Выпуск №4, 2024
Компьютерная реконструкция взаимодействия генов, ассоциированных с синдромом Ангельмана
Выпуск №3, 2024
Телемедицина сегодня: тенденции использования телемедицинских консультаций на опыте регионов
Выпуск №2, 2024
Мобильные приложения для психологического благополучия: отношение пользователей и определение требований
Выпуск №1, 2024
Диагноз в эпоху цифровой медицины
Выпуск №4, 2023
Искусственный интеллект в здравоохранении России: сбор и подготовка данных для машинного обучения
Выпуск №3, 2023
Китай как поставщик медицинского оборудования в РФ. Варианты сотрудничества и особенности работы с китайскими поставщиками
Выпуск №2, 2023
Опыт преподавания телемедицины в системе высшего профессионального образования Отношение медицинских работников к телемедицинским технологиям
Выпуск №1, 2023
Новые подходы к диагностическим информационным системам в радиологии Модифицируемые факторы среды помещения: влияние на здоровье человека и цифровой мониторинг Антропоморфные роботы в медицине: варианты технологий и перспективы
Выпуск №4, 2022
Профессиональное выгорание врачей: скрытый кризис здравоохранения. Данные интернет-опроса врачей
Выпуск №3, 2022
Взаимодействие клинической и диагностической медицины. Результаты интернет-опроса врачей
Выпуск №2, 2022
Мобильные приложения для поддержания психического здоровья: обзор оценок пользователей Роботы УЗИ: готовые решения и перспективные направления
Выпуск №1, 2022
Цифровая трансформация патологоанатомической службы как путь повышения качества медицинской помощи
Выпуск №4, 2021
Клинические рекомендации МЗ РФ: готовы ли врачи их выполнять? Результаты интернет-опроса врачей.
Выпуск №3, 2021
Виртуальная реальность (VR) в клинической медицине: международный и российский опыт
Выпуск №2, 2021
Дистанционные консультации пациентов: что изменилось за 20 лет?
Выпуск №1, 2021
Первые результаты участия в пилотном проекте Минздрава России по дистанционному мониторированию артериального давления
Выпуск №4, 2020
Автоматизация процесса выявления у беременных заболевания COVID-19
Выпуск №3, 2020
Дистанционная когнитивно-поведенческая психотерапия стрессового расстройства, связанного с пандемией COVID-19
Выпуск №2, 2020
Дистанционное образование в медицинском вузе в период пандемии COVID-19: первый опыт глазами студентов
Выпуск №1, 2020
Технологии продолжительного мониторинга артериального давления: перспективы практического применения Телемедицинские технологии в армии Китая
Выпуск №1-2, 2019
Роль искусственного интеллекта в медицине Информационная система поддержки принятия врачебных решений
Выпуск №3, 2018 год
II Всероссийский форум по телемедицине, цифровизации здравоохранения и медицинскому маркетингу «ТЕЛЕМЕДФОРУМ 2019» Эффективность телемедицинских консультаций «пациент-врач» Телереабилитация: рандомизированное исследование исходов
Номер №1-2, 2018
Ответственность при использовании телемедицины: врач или юрист Скрининг меланомы: искусственный интеллект, mHealth и теледерматология
Номер №3, 2017
Телемедицинские технологии для службы лучевой диагностики Москвы
Номер №2, 2017
Первичная телемедицинская консультация «пациент-врач»: первая систематизация методологии
Номер №1, 2017
1. Систематический обзор применения интернет-мессенджеров в телемедицине 2. Телемедицина и социальные сети в борьбе с наркозависимостью
Номер №1, 2016 (Пилотный выпуск)
1. Систематический обзор эффективности и значимости носимых устройств в  практическом здравоохранении 2. Организация виртуальных посещений отделений интенсивной терапии..
Номер №1, 2015 (Пилотный выпуск)
1. Телеассистирование в диагностике и лечении урологических заболеваний 2. Телемониторинг пациентов с кистозным фиброзом: результаты 10 лет работы

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
Для цитирования: 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.

Прикрепленный файл Размер
Скачать статью 398.01 КБ
Ключевые слова: искусственный интеллект, нейронные сети, удовлетворенность больных медицинской помощью, восстановительное лечение.