Публикации по теме 'healthcare'
Предиктивная аналитика в сфере здравоохранения
Прогнозная аналитика в сфере здравоохранения
Прогнозная аналитика может помочь в управлении здоровьем населения, финансовом успехе и улучшении результатов в непрерывном спектре услуг, основанных на ценности.
По мере того, как организации здравоохранения разрабатывают более сложные возможности анализа больших данных, они начинают переходить от базовой описательной аналитики к области прогностического анализа.
Прогнозная аналитика может быть только вторым из трех шагов на пути к..
Конфиденциальность для страхования и здравоохранения
На прошлой неделе я решил упаковать чемодан и отправиться на неделю в Бангкок, особенно после прочтения NYT’ прогноз повышения уровня моря на 2050 год . Мне было любопытно, как отреагируют люди, но, к сожалению, я не смог найти ни новостей в местной газете, ни ежедневных разговоров.
Во время этой поездки я случайно посетил встречу, посвященную конфиденциальности и безопасности ИИ. Основная тема была инициирована интересом к Закону о защите персональных данных Таиланда , особенно в..
LLM в здравоохранении : возможность предварительного разрешения
В тумане современного здравоохранения, где прорывы в медицинской науке сочетаются с постоянно меняющимся ландшафтом потребностей пациентов и соображений стоимости, ключевой практикой, которая направляет это хрупкое равновесие, является управление использованием . .
По своей сути Управление использованием – это искусство достижения идеального баланса между предоставлением оптимального ухода и рациональным распределением медицинских услуг, симфония, в которой медицинская..
Здравоохранение: человек против ИИ
Развитие технологий привело к тому, что искусственный интеллект разделился на множество категорий. В частности, внедрение ИИ в здравоохранение меняет мир прямо сейчас. Сейчас есть хирургические роботы, алгоритмы распознавания образов для выявления заболеваний и новые технологии, которые позволяют нам создавать новые лекарства и вакцины. Хотя в медицине все может пойти не так в любой момент; существует огромный разрыв для ошибок, и поэтому сумма денег, вкладываемая в ИИ, вызывает..
Варианты использования машинного обучения в здравоохранении
Решения на основе искусственного интеллекта революционизируют все аспекты здравоохранения: от оптимизации операций при снижении затрат до повышения качества медицинской помощи. Итак, давайте посмотрим на некоторые из их важных приложений в секторе здравоохранения.
«Искусственный интеллект — это самый важный приоритет технологий, а здравоохранение — его самое актуальное применение» — Сатья Наделла , генеральный директор , Microsoft .
Поскольку сектор здравоохранения..
Искусство в ИСКУССТВЕННОМ интеллекте
Сколько раз бывает так, что после разработки отличной модели машинного обучения мы слышим "Хорошая работа" , за которой сначала следуют препятствия для развертывания, а затем в конечном итоге оставляют ее как "демонстрационная модель" . Сколько раз мы получаем одобрение бизнеса для пилотной модели, но сталкиваемся с ограничениями, связанными с системами или данными, которые оставляют нас желать.
В связи с нынешним ростом машинного обучения и новых вычислительных технологий..
Прощание с клиентами Cyft
Последние несколько месяцев были бурными, кульминацией которых стало то, что команда Cyft начала свое новое приключение под именем Blue Circle Health. Я найду время, чтобы поразмышлять и поделиться извлеченными уроками, и я очень рад начать рассказывать больше о Blue Circle. Между тем, это прощальное письмо одному из наших замечательных клиентов Cyft отражает многое из того, что я хотел бы, чтобы оно было широко известно, когда речь идет об использовании данных для улучшения ухода…..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..