सामग्री
प्रश्नः
कोणत्या प्रकारच्या व्यवसायातील समस्या मशीन लर्निंग हँडल करू शकतात?
उत्तरः
लीनटाएस येथे, आरोग्य प्रणालीमध्ये दुर्मीळ मालमत्तेची क्षमता अनलॉक करण्यासाठी भविष्य सांगणारे विश्लेषण, ऑप्टिमायझेशन अल्गोरिदम, मशीन लर्निंग आणि सिम्युलेशन पद्धती वापरण्याचे आमचे लक्ष आहे - आरोग्य सेवांमध्ये अंतर्भूत उच्च भिन्नतेमुळे एक आव्हानात्मक समस्या.
प्रत्येक दिवशी शेकडो मूर्त निर्णय घेण्यासाठी पुढच्या ओळीसाठी पुरेशी विशिष्ट असलेल्या शिफारसी व्युत्पन्न करण्यासाठी निराकरण केले पाहिजे. कर्मचार्‍यांना आत्मविश्वास असणे आवश्यक आहे की मशीनच्या शिफारशींनुसार रुग्णांच्या खंड, मिश्रण, उपचार, क्षमता, कर्मचारी, उपकरणे इत्यादींमधील सर्व बदलांवरुन शिकण्याव्यतिरिक्त मोठ्या प्रमाणात डेटावर प्रक्रिया केली जाते. कालांतराने उद्भवते.
योग्य वेळेच्या स्लॉटवर अनुसूची करणार्‍यांना बुद्धिमान मार्गदर्शन प्रदान करणार्‍या समाधानाचा विचार करा ज्यामध्ये विशिष्ट अपॉईंटमेंट शेड्यूल केले जावे. मशीन लर्निंग अल्गोरिदम भेटींच्या नमुन्यांची तुलना करू शकतात ज्यांची नेमणूकांच्या शिफारस केलेल्या पॅटर्न विरूद्ध नियुक्त केली गेली होती. विसंगतींचे स्वयंचलितपणे विश्लेषण केले जाऊ शकते आणि "चुकले" एकतर अद्वितीय घटना, शेड्यूलर त्रुटी किंवा ऑप्टिमाइझ केलेले टेम्पलेट संरेखनातून बाहेर पडत आहेत आणि म्हणून रीफ्रेशची हमी दिली जाते.
दुसरे उदाहरण म्हणून, अशी अनेक कारणे आहेत की रूग्ण लवकर येऊ शकतात, नियोजित भेटीसाठी वेळेवर किंवा उशीरा. आगमनाच्या वेळेचा नमुना खणून, अल्गोरिदम दिवसाची वेळ आणि विशिष्ट आठवड्याच्या आधारावर नियमितपणे वेळेचे (किंवा अभाव) डिग्री शिकू शकतात. इष्टतम अपॉइंटमेंट टेम्प्लेटवर विशिष्ट चिमटे काढण्यासाठी याचा समावेश केला जाऊ शकतो जेणेकरून रुग्णांच्या भेटीचा समावेश असलेल्या कोणत्याही वास्तविक-जगाच्या प्रणालीत उद्भवणा the्या अपरिहार्य धक्क्या आणि विलंबांवर ते लवचिक असतील.