Recenziile online conțin semnale emoționale valoroase pentru cercetarea experienței pacientului. În ultimii ani, algoritmii NLP au evoluat de la clasificatori liniari la arhitecturi hibride BERT-RNN, permițând interpretarea nuanțelor precum ironia sau emoțiile amestecate. Mai jos, veți găsi un rezumat tehnic al pașilor esențiali, susținut de cercetări recente, împreună cu un scurt studiu de caz privind recenziile dentare.
De unde pornim: datele
Surse publice: Google Maps, Yelp, NHS.uk (pentru Marea Britanie) și forumuri medicale. Byrne şi colab. a extras 15.800 de recenzii din 4.803 practici NHS și a comparat trei API-uri de sentiment comercial, arătând un acord substanțial cu etichetarea umană (κ ≈ 0,7).
Domeniul medical de specialitate: Larsen et al. a analizat 11.764 de recenzii norvegiene și a identificat opt teme (de exemplu, claritatea explicației, încrederea profesională) corelate semnificativ cu satisfacția clinică.
Pipeline minimalist de analiză
- Colectare: Scraping cu Python + BeautifulSoup / API public (unde există). Respectă GDPR – anonimizează nume, date.
- Preprocesare: Tokenizare, lematizare, eliminare stop-words, normalizare emoji. Pentru română: spaCy - ro_core_news_sm sau Stanza.
- Vectorizare: FastText (ro) sau BERT multilingual. FastText e eficient pentru cuvinte rare, BERT pentru context.
- Modelare: Logistic Regression / Random Forest – baseline solid, 0.99 acc. pe Google/Amazon reviews.
- Evaluare: Accuracy, macro-F1, Cohen’s κ (pentru concordanță cu uman)
- Interpretare: LIME/SHAP pentru logistic reg.; Attention viz. pentru BERT
Rezultatele tipice
Studiile de sinteză (154 de articole revizuite între 2013 și 2023) arată tendința către transformatoare (BERT, XLNet), dar și că ansamblurile tradiționale rămân competitive pe seturi curate. Pe textele medicale cu jargon și propoziții lungi, arhitecturile hibride BiGRU-LSTM obțin cele mai bune rezultate până în prezent (Atlas et al., 2025), cu o diferență de aproximativ 1-2 puncte procentuale față de CNN-uri și GAN-uri, la un cost de inferență moderat.
Posibile aplicații benefice ale analizei de sentiment în recenziile din sănătate dentară
Analiza sentimentelor aplicată stomatologiei are un mare potențial de a îmbunătăți experiența pacientului, atât din perspectiva practicii, cât și a platformelor care colectează recenzii. Chiar și un model simplu poate extrage semnale relevante din text natural care altfel ar rămâne neexploatate.
Un prim beneficiu este monitorizarea continuă a satisfacției. Prin rularea periodică a unui algoritm de analiză a sentimentelor pe recenziile recente, pot fi observate abateri ale tonului general: o scădere a sentimentului pozitiv poate indica o problemă emergentă, cum ar fi un nou membru al echipei sau o schimbare a fluxului intern. Acest lucru permite o reacție timpurie, înainte ca evaluările online sau reputația să fie afectate.
Analiza poate ajuta, de asemenea, la identificarea temelor recurente: pacienții menționează frecvent termeni precum „amabilitate”, „timpul de așteptare” sau „cost”. Un model de analiză a sentimentelor bazat pe aspecte poate corela aceste teme cu emoții pozitive sau negative, oferind practicilor o modalitate de a înțelege ceea ce contează cel mai mult pentru pacienții lor, dincolo de scorurile numerice.
Un alt avantaj se referă la transparența pentru utilizatori. Portalurile de recenzii pot folosi agregari anonime ale scorurilor de sentiment pentru a oferi informații mai clare viitorilor pacienți. De exemplu, în loc de o simplă evaluare cu stele, ei pot comunica că majoritatea recenziilor pozitive menționează empatia medicului sau claritatea explicațiilor lor - elemente care sunt greu de transmis altfel.
Nu în ultimul rând, analiza sentimentelor poate fi un instrument util pentru a îmbunătăți comunicarea online, oferind feedback indirect asupra modului în care sunt percepute mesajele clinice, textul site-ului web sau tonul general al răspunsurilor la recenzii.
Toate aceste aplicații nu necesită implementări complexe sau infrastructură costisitoare. Modelele moderne, chiar și cele pre-instruite, pot fi integrate treptat în procesul de analiză a opiniei publice, aducând valoare imediată atât clinicilor, cât și platformelor specializate.
Un exemplu concret al acestui tip de analiză este RecomandDentist.ro, un portal care culege recenzii ale clinicilor dentare din România și le transformă, prin selecție și structurare, în recomandări utile pentru viitorii pacienți. În acest fel, fiecare revizuire contribuie nu numai la reputația clinicii, ci și la un proces mai bun de filtrare și o potrivire între nevoile pacientului și caracteristicile serviciului medical. În acest context, analiza sentimentelor devine un instrument logic pentru înțelegerea nu numai a ceea ce spun pacienții, ci și a modului în care se simt atunci când o spun.
Limitări și direcții viitoare
- Sarcasm și ironie: afectează toate modelele; soluție: reglați fin subsetul etichetat manual.
- Clase dezechilibrate: recenziile negative sunt <15%; pot fi utilizate tehnici de supraeșantionare (SMOTE) sau pierderea focală.
- Explicabilitate: necesar în asistența medicală; SHAP + atenția vizuală pentru BERT poate crește încrederea clinicianului.
- SA la nivel de aspect: Extinderea etichetării la nivel de categorie (de exemplu, cost, empatie) permite intervenții direcționate.
Bibliografie selectivă
- Byrne M, O’Malley L, Glenny A-M, et al. Assessing the reliability of automatic sentiment analysis tools on rating the sentiment of reviews of NHS dental practices in England. PLOS ONE, 2021.
- Larsen M, Holde G E, Johnsen J-A K. Investigating patient satisfaction through web-based reviews of Norwegian dentists. J Participatory Medicine, 2024.
- Malik N, Bilal M. Natural language processing for analyzing online customer reviews: a survey. PeerJ Comput. Sci., 2024.
- Ashbaugh T, Zhang X. A comparative study of sentiment analysis on customer reviews using deep learning and traditional ML. Computers, 2024.
- Al-Hadhrami S, Saeed F, et al. Deep learning-based method for sentiment analysis of patients’ drug reviews. PeerJ Comput. Sci., 2024.