何千万人ものユーザーが、WebMD、Healthgrades、RateMD、およびその他のプラットフォームで星評価や書評を使って医師の診察を評価します。 理論的には、保健医療機関のスコアは悪い考えではありません。多くの人がオンラインでの評価を個人的な推奨と同じくらい信頼しているため、 研究は示す しかし、ボット、トロール、および他の悪い俳優からの不正な提出は、その完全性を損なう恐れがあります。
それは問題だ ケアダッシュ 真剣に取る。 ケンブリッジ、マサチューセッツ州に拠点を置くヘルスケアのレビューサイトでは、レビューの真正性を保証するために人工知能を活用して、格付けマニピュレータとなる日々のほとんどを過ごすデータ科学者のチームを採用しています。
Chan氏は電話でのインタビューでVentureBeatに語った。「レビューはすべてが終わりではないが、何らかの思考とニュアンスで書かれた良いレビューは、一度も会ったことのない信頼できる隣人からの紹介のようなものだ。
それは、追跡するための多くのデータです。 現在までに、CareDashのユーザーは、300万人の医師と医療提供者のプロファイルページで約10万件のレビューを寄稿しています。 しかし、統計的分布モデリングやリスクモデリングのようなプロセスは、目立った干草林で針を見つけるのに役立ちます。
「私たちがこのビジネスを構築し始めたので、システムを試そうとする人々に問題が発生しました。 “我々はゲートキーパーであり、レビューが実際の人々から来ていることを確認しなければならない。 私たちはボットから何千という偽のレビューを拒否します。
CareDashのレビューはすぐには公開されず、承認されなければなりません。 同社は早期に自動審査承認プロセスに着手しましたが、依然として人的チームがいくつかのレビューを手動で評価しています。 Chan氏は、レビューの20％しか見ていないと言っていましたが、エンジニアが間違いを見直してアルゴリズムを再学習すると、偽のレビューを実際のものと区別することができました。
上：CareDashのホームページのスクリーンショット。
画像クレジット：CareDash
偽のレビューになると、通常はボットネットの指導の下でレビュー担当者の一部が自動化されます。 他には、不道徳な評判管理者や代理店、保健システムや私的練習の親密なスタッフ、過度のスパマーなどがあります。
Chan氏は、「ページのトラフィックは、どれくらいのレビューがGoogleのような検索エンジンに表示されるかによって決まる」と語った。 「人々は、これらの評価を本当に重要なものにする」
それには正当な理由があります。 患者の77％が新しい医者を見つけるための最初のステップとしてオンラインレビューを使用しています。 調査 Software Adviceが実施した調査では47％が、より良い評価を得ている医師のためにネットワークから外れると答えています。
レビューのソースとは無関係に、CareDashのシステムは、書類のスタイルと書式でパターンを検出するための言語処理を使用して、同じレベルの精査ですべてを扱います。 レビューは内部スコアリングシステムを使用して評価され、疑わしい類似点にはチームが閲覧するようにすぐにフラグが立てられます。
「洗練されたレベルはさまざまです。 アルゴリズムは、学習を開始する前にある程度の訓練とデータを必要とします」とChan氏は述べています。
CareDashのデータサイエンスチームは最近、医薬品やデバイス企業からの医師の支払いを含むように、レビューの範囲を拡大しました。 米国では、2010年のPayments Sunshine Actの通過以来、医療提供者と病院は、食べ物、飲み物、旅行、講演料などの贈り物を開示する必要があります。
2016年の公的記録の調査によると、企業は1100万件以上の贈答と支払いを記録し、全国の約63万人の医療提供者に80億ドルを費やしています。 特定のブランド名の薬剤の製薬会社から少なくとも1回の支払いを受けた医師は、一般的な選択肢を含む代替案よりも5倍多く処方する可能性があり、特定のオピオイド薬に関連する支払いを受けた医師は、 それを処方する可能性は14.5倍高くなります。
CareDashは、最新の支払いデータを各ヘルスケアプロバイダープロファイルで利用可能にします。
同社の主な収益源は、姉妹サイトとの広告、共同登録、ポートフォリオ共有 あなたの中の井戸 そして 解体しない 。 トムソン・ファイナンシャルの前会長兼CEO、ジェフ・パーカーを含む投資家の印象的なリストから、現在までに250万ドルを調達した。 フードネットワークの創設者ジョー・ラーンハン; McGraw-Hill Publishing Ron Schlosserの元議長。