Sisu
K:
Milliseid äriprobleeme saab masinõppimisega lahendada?
A:
LeanTaaS-is on meie tähelepanu keskpunktiks ennustava analüüsi, optimeerimisalgoritmide, masinõppe ja simulatsioonimeetodite kasutamine, et vabastada tervishoiusüsteemis nappide varade maht - keeruline probleem, mis tuleneb tervishoiule omast suurest varieeruvusest.
Lahendus peab suutma genereerida piisavalt täpsed soovitused, et eesliin saaks iga päev teha sadu käegakatsutavaid otsuseid. Töötajatel peab olema kindlus, et masin jõudis nendele soovitustele, töödeldes tohutul hulgal andmeid, lisaks sellele, et nad on õppinud kõigist muudatustest patsientide mahus, koosseisus, ravis, suutlikkuses, personalis, varustuses jne, mis paratamatult tekivad aja jooksul.
Mõelge lahendusele, mis pakub intelligentseid juhiseid õigel ajapilul olevatele planeerijatele, kuhu konkreetne kohtumine tuleks kavandada. Masinõppe algoritmidega saab võrrelda tegelikult broneeritud kohtumiste mudeleid soovitatud kohtumiste mustriga. Lahknevusi saab analüüsida automaatselt ja ulatuse järgi, et liigitada puudujäägid kas ainulaadsete sündmuste, ajastajavigade või indikaatorina, et optimeeritud mallid libisevad joondamisest välja ja nõuavad seetõttu värskendust.
Teise näitena võib tuua kümneid põhjuseid, miks patsiendid võivad saabuda kavandatud vastuvõtule varakult, õigeaegselt või hilja. Saate saabumisaegade mudeli kaevandamise abil saavad algoritmid pidevalt kellaaja ja konkreetse nädalapäeva täpsuse (või selle puudumise) „õppima”. Neid saab kasutada optimaalse kohtumismallide konkreetsete paranduste tegemisel, nii et need oleksid vastupidavad vältimatutele šokkidele ja viivitustele, mis esinevad igas reaalses süsteemis, mis hõlmab patsientide vastuvõtmist.