N达勒姆.H. -衡量在线新闻的质量可能具有挑战性-质疑它是真的还是假的. 当涉及到有关医疗和程序的健康新闻和新闻稿时，问题可能更加复杂, 特别是如果故事不完整，仍然不一定属于假新闻的范畴. 以帮助识别夸大的故事, 不准确性和可能的相关风险, 永利app新版本官网地址的研究人员开发了一种新的机器学习模型, 人工智能的一个应用, 新闻服务, 比如社交媒体, 可以很容易地用来更好地筛选医学新闻报道的准确性吗. 

“大多数人对假新闻的看法是完全捏造的, 但, 尤其是在医疗保健领域, 它不需要是假的. 有可能他们没有提到什么,埃米拉·兹弗拉说, UNH决策科学助理教授彼得T. 保罗经济与商业学院. “在这项研究中，我们并没有对发布这些内容的新闻机构的意图提出指控. 但如果遗漏了一些东西，应该有一种方法来看待它.”  

Zifla和研究合著者Burcu Eke Rubini说, 决策科学助理教授, 在他们的研究中, 发表在 决策支持系统, 因为大多数人没有医学专业知识来理解新闻的复杂性, 他们开发的机器学习模型在评估健康故事的质量方面优于外行人的评估. 他们使用了来自《永利app新版本官网地址》的数据，其中包括2013年至2018年在不同媒体上发表的永利app新版本官网地址新医疗保健治疗的新闻报道和新闻稿. 这些文章已经由一个医疗专家小组进行了评估, 医疗记者和临床教授——使用专家制定的10种不同的评估标准. 标准包括治疗或测试的成本和收益, 任何可能的伤害, 争论的质量, 程序的新颖性和可用性以及来源的独立性. 然后，研究人员根据相同的专家标准开发了一种算法, 并训练机器模型对新闻故事的各个方面进行分类, 是否符合“满意”或“不满意”的标准. 

然后将模型的表现与通过单独调查获得的外行评估进行比较，参与者根据相同的标准将相同的文章评为“满意”或“不满意”. 调查显示出一种“乐观偏见”,在254名参与者中，大多数人对文章的评价是满意的, 明显不同于模型中更为关键的评估. 

研究人员强调，他们绝不是想取代专家意见，而是希望开启一场基于多种标准评估新闻的对话，并通过开源软件提供一种易于获取和低成本的替代方案，以更好地评估健康新闻.

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