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

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.