Прогнозный анализ с использованием искусственного интеллекта: когда врачи предсказывают течение нашей болезни?

Прогнозный анализ с использованием искусственного интеллекта: когда врачи предсказывают течение нашей болезни?

CarPrice

Сегодня поставщики медицинских услуг и их специалисты находятся под постоянным давлением. Большую роль в этом играют высокие риски из-за неточных диагнозов или неправильно оказанной медицинской помощи. В этом отношении могут быть очень полезны машинное обучение и большие данные.

Значительное сокращение количества ошибок, которые в худшем случае могут привести к смерти пациента, станет возможным за счет использования технологий прогнозирования. Глобальная пандемия коронавируса, разразившаяся в последние месяцы, также показала всем, что отрасли здравоохранения больше, чем когда-либо прежде, необходимо решение для прогнозирования. Благодаря ему мы сможем предотвратить бесконтрольное распространение опасных заболеваний по всему миру.

Прогнозирующее моделирование (или иногда прогнозный анализ) предлагает поставщикам медицинских услуг и организациям здравоохранения возможность как снизить риск, так и улучшить качество оказываемой помощи, а также улучшить результаты лечения пациентов. Также важна его способность поддерживать пациентов в критические моменты во время их путешествия по медицинскому обслуживанию.

Он может предложить действительно индивидуальный подход, который отвечает современным тенденциям в области здравоохранения, уделяя особое внимание пациенту. Эксперты также согласны с тем, что важные преимущества прогнозного анализа включают снижение общей стоимости лечения и операции в дополнение к снижению риска для пациентов.

Анализ данных: базы знаний могут помочь экспертам со всего мира

прогнозное моделирование

Уже есть много примеров интересных реализаций прогнозного моделирования. Одним из них является, например, анализ электронных медицинских карт, проведенный в 2009 году в больнице Паркленд в Далласе, штат Техас. Целью было снизить количество повторных госпитализаций пациентов, страдающих хронической сердечной недостаточностью. После успешной работы больницы она начала использовать прогностические модели также для пациентов с диагнозом пневмония, диабет или сердечный приступ.

В 2019 году Ассоциацией актуарных математиков (SOA) было проведено исследование, посвященное использованию прогнозной аналитики в области здравоохранения. Результаты опубликованного отчета показали, что 60% респондентов уже используют инструменты прогнозирования в своих системах, например, для улучшения своих ключевых показателей эффективности (KPI) в больницах, клиниках и страховых компаниях. Тогда 20% респондентов планировали использовать модели прогнозирования с 2020 года.

В настоящее время прогнозное моделирование используется, например, при создании противоэпидемических мероприятий. Индекс COVID-19 от Форума качества национальных меньшинств (https://www.nmqf.org/) помогает предприятиям, организациям, учреждениям и правительствам предвидеть потенциальные волны пандемии и их последствия.

Что такое прогнозное моделирование?

Одно из определений гласит, что прогнозное моделирование можно описать как область передовых аналитических методологий. Они используются для прогнозирования будущих событий или действий, которые приведут к дальнейшим решениям.

В реальных ситуациях прогнозное моделирование включает в себя множество инструментов, от интеллектуального анализа данных, прогнозной аналитики и машинного обучения, которые анализируют текущие и исторические факты и делают прогнозы о будущих, пока неизвестных событиях.

Прогнозный анализ в сочетании с машинным обучением и искусственным интеллектом приводит к обнаружению корреляций между различными источниками данных, определению вероятностей и предоставлению рекомендаций.

Удачи!

М.Видео

#Прогнозный #анализ #использованием #искусственного #интеллекта #когда #врачи #предсказывают #течение #нашей #болезни

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *