توضیحات
Health care utilization routinely generates vast amounts of data from sources ranging from electronic medical records, insurance claims, vital signs, and patient-reported outcomes. Predicting health outcomes using data modeling approaches is an emerging field that can reveal important insights into disproportionate spending patterns. This book presents data driven methods, especially machine learning, for understanding and approaching the high utilizers problem, using the example of a large public insurance program. It describes important goals for data driven approaches from different aspects of the high utilizer problem, and identifies challenges uniquely posed by this problem.
Key Features:
Introduces basic elements of health care data, especially for administrative claims data, including disease code, procedure codes, and drug codes Provides tailored supervised and unsupervised machine learning approaches for understanding and predicting the high utilizers Presents descriptive data driven methods for the high utilizer population Identifies a best-fitting linear and tree-based regression model to account for patients’ acute and chronic condition loads and demographic characteristics
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
استفاده از مراقبت های بهداشتی به طور معمول داده های زیادی از منابع مختلف از سوابق پزشکی الکترونیکی ، مطالبات بیمه ، علائم حیاتی و نتایج گزارش شده توسط بیمار ایجاد می کند. پیش بینی نتایج سلامت با استفاده از رویکردهای مدل سازی داده ها یک زمینه نوظهور است که می تواند بینش مهمی در مورد الگوهای هزینه های نامتناسب نشان دهد. این کتاب با استفاده از مثال یک برنامه بزرگ بیمه عمومی ، روشهای محور داده ، به ویژه یادگیری ماشین را برای درک و نزدیک شدن به مشکل بالا استفاده می کند. این اهداف مهم را برای رویکردهای داده شده از جنبه های مختلف مشکل استفاده بالا توصیف می کند ، و چالش هایی را که به طور منحصر به فرد توسط این مشکل ایجاد می شود ، مشخص می کند. /> عناصر اساسی داده های مراقبت های بهداشتی ، به ویژه برای داده های ادعاهای اداری ، از جمله کد بیماری ، کدهای رویه و کدهای دارویی را ارائه می دهد ، رویکردهای یادگیری ماشین نظارت شده و بدون نظارت برای درک و پیش بینی استفاده های بالا ، روشهای توصیفی را برای استفاده بالا ارائه می دهد جمعیت یک مدل رگرسیون خطی و مبتنی بر درخت را به بهترین وجه مشخص می کند تا بارهای حاد و م
tag : دانلود کتاب رویکردهای داده شده برای مراقبت های بهداشتی: یادگیری ماشین برای شناسایی سودمای بالا , Download رویکردهای داده شده برای مراقبت های بهداشتی: یادگیری ماشین برای شناسایی سودمای بالا , دانلود رویکردهای داده شده برای مراقبت های بهداشتی: یادگیری ماشین برای شناسایی سودمای بالا , Download Data Driven Approaches for Healthcare: Machine Learning for Identifying High Utilizers Book , رویکردهای داده شده برای مراقبت های بهداشتی: یادگیری ماشین برای شناسایی سودمای بالا دانلود , buy رویکردهای داده شده برای مراقبت های بهداشتی: یادگیری ماشین برای شناسایی سودمای بالا , خرید کتاب رویکردهای داده شده برای مراقبت های بهداشتی: یادگیری ماشین برای شناسایی سودمای بالا , دانلود کتاب Data Driven Approaches for Healthcare: Machine Learning for Identifying High Utilizers , کتاب Data Driven Approaches for Healthcare: Machine Learning for Identifying High Utilizers , دانلود Data Driven Approaches for Healthcare: Machine Learning for Identifying High Utilizers , خرید Data Driven Approaches for Healthcare: Machine Learning for Identifying High Utilizers , خرید کتاب Data Driven Approaches for Healthcare: Machine Learning for Identifying High Utilizers ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.