NộI Dung
Q:
Những loại vấn đề kinh doanh máy học có thể xử lý?
A:
Tại LeanTaaS, trọng tâm của chúng tôi là sử dụng các phân tích dự đoán, thuật toán tối ưu hóa, phương pháp học máy và mô phỏng để mở khóa khả năng của các tài sản khan hiếm trong một hệ thống y tế - một vấn đề thách thức do tính biến đổi cao vốn có trong chăm sóc sức khỏe.
Giải pháp phải có khả năng tạo ra các khuyến nghị đủ cụ thể để tiền tuyến đưa ra hàng trăm quyết định hữu hình mỗi ngày. Nhân viên phải tự tin rằng máy đã đạt được những khuyến nghị đã xử lý một lượng lớn dữ liệu ngoài việc học được từ tất cả các thay đổi về khối lượng bệnh nhân, pha trộn, phương pháp điều trị, năng lực, nhân sự, thiết bị, v.v. xảy ra theo thời gian.
Xem xét một giải pháp cung cấp hướng dẫn thông minh cho người lập lịch vào đúng thời điểm trong đó một cuộc hẹn cụ thể sẽ được lên lịch. Các thuật toán học máy có thể so sánh các mẫu cho các cuộc hẹn đã thực sự được đặt so với mẫu cuộc hẹn được đề xuất. Sự khác biệt có thể được phân tích tự động và theo tỷ lệ để phân loại các lỗi của miss thành các sự kiện duy nhất, lỗi lập lịch hoặc một chỉ báo cho thấy các mẫu được tối ưu hóa không liên kết và do đó đảm bảo làm mới.
Một ví dụ khác, có hàng tá lý do tại sao bệnh nhân có thể đến sớm, đúng giờ hoặc trễ trong các cuộc hẹn theo lịch trình của họ. Bằng cách khai thác mô hình thời gian đến, các thuật toán có thể liên tục học hỏi về mức độ đúng giờ (hoặc thiếu) dựa trên thời gian trong ngày và các ngày trong tuần cụ thể. Chúng có thể được kết hợp để thực hiện các điều chỉnh cụ thể trên mẫu cuộc hẹn tối ưu để chúng có khả năng phục hồi trước những cú sốc và sự chậm trễ không thể tránh khỏi xảy ra trong bất kỳ hệ thống trong thế giới thực nào liên quan đến các cuộc hẹn của bệnh nhân.