10 ноября 2021 г. - Парул Шайни, команда Webmedy
Достижения в области инструментов и решений на основе искусственного интеллекта изменили пространство здравоохранения и оптимизировали способы оказания помощи пациентам для улучшения результатов при одновременном снижении затрат.
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) уже здесь и меняют отрасль здравоохранения. ИИ имеет множество преимуществ по сравнению с традиционным методом аналитики и методами принятия решений. Появление AI/ML и связанных с ним возможностей создало множество возможностей для интеллектуального вмешательства.
Хотя несколько вариантов использования и результатов проектов AI/ML являются многообещающими и захватывающими, выполнение этих проектов по-прежнему остается сложной задачей. Успех AI/ML зависит от многих внутренних и внешних факторов и находится под их влиянием. Внутренние факторы, такие как техническая компетентность, изменение мышления/культуры и желание принять результаты проекта ИИ/МО, и внешние факторы, такие как внезапные изменения в поведении потребителей и желание принять результаты проекта ИИ/МО, влияют на успех любого ИИ/МО. проект.
Адаптация к этим изменениям начинается с того, что проект AI/ML должен быть максимально простым. Его можно развивать и улучшать, добавляя новые варианты использования и эмпирические данные. Каждый проект должен начинаться с определения ожидаемых результатов в качестве целей SMART. S: конкретное, M: измеримое, A: достижимое, R: релевантное, T: ограниченное во времени. Необходимо приложить надлежащие усилия для регулярного обзора результатов и их обновления на основе хода выполнения проекта и обратной связи.
Здесь мы перечислили некоторые важные шаги, которые могут помочь добиться успеха в вашем следующем проекте AI/ML.
На этом этапе ключевыми моментами для поиска являются типы данных и форматы. Для прогнозирования затрат может быть достаточно набора данных о транзакционных претензиях, но для анализа настроений участников исходные данные могут быть представлены в необработанной лингвистической форме. Кроме того, некоторые наборы данных, такие как претензии, имеют ограничения анализа, поскольку первоначальной целью создания набора данных является только возмещение. Тем не менее, сочетание правильных данных о претензиях с другими клиническими и социальными данными может обеспечить отличные прогнозы затрат. Поэтому стоит потратить время и усилия, чтобы лучше проанализировать каждую перспективу доступных данных, прежде чем использовать их.
К настоящему времени было бы очевидно классифицировать варианты использования, чтобы знать, ищете ли вы прогноз в значениях, вероятностях или классификации. Прогноз в значениях может быть запросом суммы претензии, скорости автоматического рассмотрения и т. д. Вероятности обычно лучше всего подходят, когда есть несколько ожидаемых результатов, например, в случае прогноза максимального возмещения по отклоненной претензии перед подачей апелляции. . Прогнозы будут согласовываться с используемыми моделями, регрессией и классификацией. После выбора правильной категории и прогнозов потребуются эксперименты с несколькими алгоритмами машинного обучения.
Показатели производительности — это количественные показатели для оценки результативности и эффективности процесса или бизнеса. Они должны быть указаны четко и отдельно по сравнению с показателями производительности соответствующего варианта использования.
Показатели производительности — это количественные показатели для измерения эффективности и результативности процесса или бизнеса. Они должны быть определены четко и отдельно по сравнению с показателями производительности связанного варианта использования. Это метрики для прогностических моделей, определяющие, насколько точно прогнозировать правильный результат относительно факта. С другой стороны, для вариантов использования показатели могут прямо или косвенно зависеть от производительности модели. Например, на каждые 2 % повышения точности прогнозирования в наборе данных претензий приходится 4 % увеличения экономии средств. Часто рекомендуется отдельно описывать обе меры, производительность модели и производительность варианта использования.
По мере того, как вы продвигаетесь к созданию наилучшего решения AI/ML, его успех в конечном итоге зависит от принятия заинтересованными сторонами. Рекомендуется иметь хотя бы по одному представителю от каждой группы заинтересованных сторон в проекте AI/ML с самого начала. Это устранит вероятность обнаружения последней стадии, связанной с вариантом использования или средой, с помощью которой будут получены результаты. Как только вариант использования и соответствующее решение будут надлежащим образом приняты, следующей проблемой будет определение среды, через которую результаты AI/ML будут переданы заинтересованным сторонам. Правильное средство коммуникации всегда будет иметь решающее значение, чтобы максимальное количество заинтересованных сторон могло комфортно получать и использовать результаты.
Как только организации достигают желаемых результатов в своих инициативах, требуются непрерывные усилия для достижения будущих целей. По мере того, как все больше и больше заинтересованных сторон принимают и наблюдают положительные результаты, создание механизма обратной связи повысит ценность бизнеса, обеспечиваемую решениями AI/ML. Скорость улучшения и участие заинтересованных сторон в постоянном совершенствовании являются ключевыми движущими факторами успеха.
AI/ML может изменить отрасль здравоохранения. Имея надлежащие данные и вспомогательные технологии, пациенты и врачи могут действовать вместе, чтобы создать лучшие возможности для лечения и улучшить жизнь пациентов. Начало машинного обучения и связанное с ним бесконечное море вычислительных возможностей вдохновили компании медико-биологических наук принять четвертую промышленную революцию.
Использование AI/ML в здравоохранении может быть довольно сложным и трудоемким. Но преимущества его реализации огромны, и их нельзя упускать в 21 веке.
В курсе.
Получите доступ к отмеченным наградами отраслевым материалам, включая последние новости, тематические исследования и советы экспертов.
Успех в технологиях заключается в том, чтобы оставаться в курсе!
Подпишитесь на канал Webmedy Youtube, чтобы быть в курсе последних видео
10 сентября 2022 г.
12 сентября 2022 г.
10 декабря 2022 г.
30 ноября 2019 г.
В курсе.
Получите доступ к отмеченным наградами отраслевым материалам, включая последние новости, тематические исследования и советы экспертов.
Успех в технологиях заключается в том, чтобы оставаться в курсе!
Подпишитесь на канал Webmedy Youtube, чтобы быть в курсе последних видео
Loading...
Wakening Wholesome Wellness™
Подпишитесь на канал Webmedy Youtube, чтобы быть в курсе последних видео