Hopp til innhold

Få varsel ved oppdateringer av «Styrking av pasientstemmen i helsetjenesteevaluering: maskinlæring på fritekstkommentarer fra spørreundersøkelser og nettkilder»

Hvor ofte ønsker du å motta varsler fra fhi.no? (Gjelder alle dine varsler)
Ønsker du også varsler om:

E-postadressen du registrerer her vil kun bli brukt til å sende ut nyhetsvarsler du har bedt om. Du kan når som helst avslutte dine varsler og slette din e-post adresse ved å følge lenken i varslene du mottar.
Les mer om personvern på fhi.no

Du har meldt deg på nyhetsvarsel for:

  • Styrking av pasientstemmen i helsetjenesteevaluering: maskinlæring på fritekstkommentarer fra spørreundersøkelser og nettkilder

Prosjekt

Styrking av pasientstemmen i helsetjenesteevaluering: maskinlæring på fritekstkommentarer fra spørreundersøkelser og nettkilder - prosjektbeskrivelse

Publisert Oppdatert

Dette prosjektet skal utvikle og teste ressurser og verktøy for sentimentanalyse av pasientkommentarer på norsk språk.


Sammendrag

Regjeringens ambisjon er å skape pasientens helsetjeneste der pasientenes stemme skal bli hørt, herunder å styrke involveringen av pasientene i beslutninger og i utvikling og evaluering av helsetjenestene. Et viktig pasientrettet verktøy på nasjonalt nivå er det nasjonale systemet for måling av pasienterfaringer. Fritekstkommentarer fra disse undersøkelsene er svært relevante for klinikere og ledere i arbeid med kvalitetsforbedring, men er stort sett ubrukt på grunn av tiden og ressursene som trengs for å analysere pasientkommentarer. Det er dermed et behov for en innovativ og effektiv metode for å analysere store mengder pasientkommentarer. Natural Language Processing (NLP) er en gren av datavitenskap og kunstig intelligens, som handler om automatisert analyse av menneskelig språk i maskinlæringsmodeller inkludert sentimentanalyse. I sentimentanalyse søker man å identifisere subjektive meninger og holdninger uttrykt i tekst, oppdage om meningen har et positivt eller negativt innhold, og identifisere hvem/hva som er mål og innehavere av meningen. I såkalt aspektbasert sentimentanalyse er oppgaven i tillegg å koble de identifiserte målene til mer generelle emnekategorier. Maskinbasert sentimentanalyse har blitt introdusert som en måte å analysere kommentarer fra pasienter i helsetjenesteforskning internasjonalt, men disse verktøyene er både domene- og språkspesifikke og er ikke utviklet for norsk tekst på helsefeltet. Dette prosjektet skal utvikle og teste ressurser og verktøy for sentimentanalyse av pasientkommentarer på norsk språk. Vi vil benytte pasientkommentarer fra Folkehelseinstituttets nasjonale undersøkelser og fra nettsteder som for eksempel Facebook, Twitter og Legelisten.no. Slike nettsteder representerer en innovativ datakilde, med potensial til å styrke pasienter ytterligere i helsetjenestemåling og kvalitetsforbedring.

Se fullstendig prosjektbeskrivelse på Cristin for mer informasjon om resultater, deltakere, kontakter med mer

Prosjektdeltakere

Prosjektleder

Øyvind Andresen Bjertnæs, Folkehelseinstituttet

Prosjektdeltakere

Erik Velldal, Universitetet i Oslo
Lilja Øvrelid, Universitetet i Oslo
Lina Harvold Ellingsen-Dalskau, Folkehelseinstituttet
Elma Jelin, Folkehelseinstituttet
Hilde Karin Hestad Iversen, Folkehelseinstituttet

Start

01.03.2022

Slutt

31.12.2025

Status

Pågående

Prosjekteier/ prosjektansvarlig

Folkehelseinstituttet