Прогнозирующее моделирование в здравоохранении сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

Сочинение на тему Прогнозирующее моделирование в здравоохранении

Я сделал программную презентацию с кодами (на языке Python), как подготовить данные для прогнозного моделирования, пожалуйста, ознакомьтесь с ними после ознакомления с теорией, лежащей в основе прогнозного моделирования в здравоохранении. Начнем с того, что будем знать, зачем нужен прогнозный анализ? А также понять, как работают прогностические модели. Прежде чем мы продолжим, представьте, как перемены могут повлиять на этот мир, когда вы на самом деле получаете лекарства только от тех болезней, от которых страдаете в данный момент? И как было бы замечательно, когда вы получаете информацию только для этих соответствующих продуктов для здоровья? И самое главное, спросите себя о качестве жизни, которое человечество получит, только предсказав самые опасные заболевания, просто взглянув на закономерности в медицинских картах, текущие симптомы и исторические данные о здоровье. Хорошо, все эти врачи могут сделать, но как вы думаете, насколько они эффективны?

Даниэль Фаггелла (2018) Машинное обучение в здравоохранении позволяет добывать высококачественные данные, которые могут быть глубокими и более точными, благодаря использованию компьютеров, которые могут учиться на основе опыта, тем самым обеспечивая потенциальное использование данных в медицинских учреждениях для более высокий и действительно новый уровень. Способности алгоритма распознавать паттерны, которые даже самые лучшие врачи мира не могли бы легко заметить, выявляют ранее невыявленные корреляции, которые, в свою очередь, улучшают всю практику в медицине и хирургии. Алгоритмы могут определять корреляцию между различными швами, используемыми при конкретных травмах пациента, а также вероятность инфекции. Эти шаблоны распознавания сообщают о потенциальных медицинских и медицинских проблемах на индивидуальном уровне среди пациентов со ссылкой на фактическое возникновение и проявление проблемы.

Простое определение: прогнозирующее моделирование – это стратегия, в которой используются математические и вычислительные методы для прогнозирования случая или результата. Математический подход использует модель, основанную на состоянии, которая изображает феномен недоумения. Модель используется для определения результата в некотором будущем состоянии или времени с учетом изменений в источниках данных модели. Параметры модели помогают прояснить, как входные данные модели влияют на результат. Варианты использования для прогнозирующей аналитики в сфере здравоохранения

Прогнозирование хронических заболеваний и поддержание здоровья населения

Использование прогностического моделирования для упреждающей идентификации пациентов, которые подвергаются наибольшему риску плохих результатов в отношении здоровья и получат наибольшую выгоду от вмешательства, является одним из решений, которое, как считается, улучшает управление рисками для поставщиков, переходящих на платные услуги. Узнайте о 9-слойной нейронной сети с глубоким свертыванием (CNN), которая была разработана для мониторинга деятельности сердца.

Системы здравоохранения и больницы несут большие расходы и недостаточные ресурсы из-за незапланированного возвращения пациентов. Путем улучшения переходов обслуживания и развертывания стратегий координации ухода поставщики услуг по прогнозирующей аналитике получают предупреждение о событии, когда факторы риска пациента указывают на высокую вероятность повторного приема конкретного пациента в течение 30-дневного периода. прогнозирование особенностей пациентов, которые могут оказать значительное влияние на вероятность повторной госпитализации, их можно быстро идентифицировать и дать поставщикам медицинских услуг дополнительную информацию, особенно о том, когда следует направлять ресурсы на последующее наблюдение и как разрабатывать протоколы планирования выписок для предотвращения быстрого возвращения в больницу.

Предотвращение самоубийства и прогнозирование самоповреждения пациента

Раннее выявление пациентов или отдельных лиц, которые могут нанести вред их жизни, может действительно обеспечить быстрое оповещение, и эти пациенты получат необходимую психиатрическую или медицинскую помощь как можно скорее, чтобы избежать серьезных событий, включая сам случаи вреда или самоубийства.

Процесс прогнозирования в здравоохранении

Шаги к прогнозному моделированию. Прежде чем мы на самом деле разработаем какую-либо модель, необходимо принять во внимание много важных вещей, чтобы успешно реализовать модель, давайте рассмотрим этот процесс и получим четкое понимание:

Анализ результатов

Подготовить данные для анализа

Определите цели

Мониторинг производительности

Развертывание моделей

Разработка моделей

Здесь мы определяем, достигнуты ли цели. Иметь знания о клиническом или медицинском проекте и ставить конкретные цели. Загрузите набор данных, изучите данные, очистите их, преобразуйте данные и визуализируйте данные. Нажмите для получения дополнительной информации о визуализации. Выберите, какие модели машинного обучения будут использоваться. Определите, какие инструменты являются оптимальными. Тип моделей будет включать в себя линейные модели, дерево решений нейронных сетей. Примените модели и обучите модель выбранным наборам данных. Следите за производительностью моделей. Например, как модели работают во время обучения, а также при применении к тестовым наборам данных или в реальных данных, как прогностическое моделирование работает в проекте по науке о данных. Если некоторые шаги не будут выполнены должным образом, это может повлиять на функциональность нашей модели, а также на прогнозы или мы не сможем найти интересные шаблоны, как ожидалось.

Сначала мы должны четко понимать цели нашего бизнеса, клинических задач или любых медицинских проектов, задавая правильные вопросы. Руководители бизнеса или проекта всегда хотят ответить на все эти важные вопросы и принять правильные решения на основе данных. Затем нам нужно перевести эти цели бизнеса или проекта в реальные аналитические цели, основываясь на вопросах нашего бизнеса или проекта, на которые мы пытаемся ответить в данный момент.

Предварительный просмотр Diagrammatic Process прогнозного моделирования

Пояснение: на примере набора данных о населении сначала мы разбиваем наш набор данных на два, то есть наборы данных Обучения и Теста, это позволит нам обучить нашу модель обучению на основе наших данных для поиска идей и тестового образца. Помогите нам протестировать наши модели с другим набором данных, чтобы выяснить и определить точность нашей модели при использовании на совершенно другом наборе данных, это поможет нам выяснить, является ли наша модель слишком подходящей или недостаточно подходящей, что очень Это важно, когда дело доходит до проверок модели, модель может очень хорошо работать с данными обучения, но на самом деле может не справиться, когда ее проверяют на другом наборе данных. Примечание. Набор тестовых данных всегда как минимум на одну строку меньше, чем набор обучающих данных. См. Проценты на диаграмме выше, как разделить набор данных. Попробуйте разные модели и убедитесь, что вы провели перекрестную проверку и выберите наиболее эффективную модель с высокой точностью и меньшим количеством ошибок.

Сложности модели: вы должны быть в состоянии идентифицировать некоторые из сложностей модели, поскольку они могут очень сильно повлиять на эффективность ваших предсказаний модели, то есть принять во внимание, когда модель переизбирается, подгоняется, ошибки обобщения, а также валидация для выбора модели. Недостаточная подгонка возникает, когда модель имеет малый размер, сильно регуляризована, а также в случае неправильного предположения моделирования может привести к недостаточной подгонке вашей модели. С другой стороны, чрезмерная аппроксимация возникает при наличии многомерной или непараметрической модели, слабо регуляризованной модели, недостаточных предположений моделирования или даже недостаточного количества данных.

Поделиться сочинением
Ещё сочинения
Нет времени делать работу? Закажите!

Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.