เนื้อหา
Q:
ปัญหาทางธุรกิจแบบใดที่เครื่องเรียนรู้สามารถจัดการได้?
A:
ที่ LeanTaaS เรามุ่งเน้นที่จะใช้การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์อัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้เครื่องจักรและวิธีการจำลองเพื่อปลดล็อกความสามารถของสินทรัพย์ที่หายากในระบบสุขภาพซึ่งเป็นปัญหาที่ท้าทายเนื่องจากความแปรปรวนสูงในการดูแลสุขภาพ
การแก้ปัญหาจะต้องสามารถสร้างข้อเสนอแนะที่เฉพาะเจาะจงมากพอเพื่อให้แนวหน้าในการตัดสินใจหลายร้อยในแต่ละวัน พนักงานต้องมีความมั่นใจว่าเครื่องมาถึงคำแนะนำเหล่านั้นซึ่งประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลนอกเหนือจากการเรียนรู้จากการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดของปริมาณผู้ป่วยการผสมการรักษาความจุบุคลากรอุปกรณ์ ฯลฯ ที่จะหลีกเลี่ยงไม่ได้ เกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป
พิจารณาวิธีการแก้ปัญหาที่ให้คำแนะนำที่ชาญฉลาดให้กับตัวกำหนดเวลาในช่วงเวลาที่ถูกต้องซึ่งควรกำหนดตารางเวลาการนัดหมายเฉพาะ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเปรียบเทียบรูปแบบสำหรับการนัดหมายที่จองจริงกับรูปแบบการแนะนำที่แนะนำ ความแตกต่างสามารถวิเคราะห์ได้โดยอัตโนมัติและในระดับที่จะจัดประเภท "คิดถึง" เป็นเหตุการณ์ที่ไม่ซ้ำกันข้อผิดพลาดของตารางเวลาหรือตัวบ่งชี้ว่าแม่แบบที่ดีที่สุดจะลอยออกจากการจัดตำแหน่งและดังนั้นจึงรับประกันการรีเฟรช
เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งที่มีเหตุผลมากมายที่ทำให้ผู้ป่วยมาถึงเร็วกว่ากำหนดตรงเวลาหรือช้ากว่ากำหนด ด้วยการขุดรูปแบบของเวลาที่มาถึงอัลกอริทึมสามารถ "เรียนรู้" อย่างต่อเนื่องในระดับของการตรงต่อเวลา (หรือขาด) ตามช่วงเวลาของวันและวันทำงานที่เฉพาะเจาะจง สิ่งเหล่านี้สามารถรวมอยู่ในการปรับแต่งเฉพาะในแม่แบบการนัดหมายที่ดีที่สุดเพื่อให้พวกเขามีความยืดหยุ่นต่อการกระแทกและความล่าช้าที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ที่เกิดขึ้นในระบบโลกแห่งความจริงใด ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการนัดหมายผู้ป่วย