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Ne娛樂城推薦老人的農村網絡可以節省醫療費用

如果醫療保健提供者可以準確地預測其服務的使用方式,那麼他們就可以不必不必要地分配資金而節省大量資金。深度學習人工智能模型可以很好真人娛樂城鑑於以前的行為,無法預測未來,芬蘭的研究人員開發了一種可以預測老年人何時以及為何使用醫療保健服務的方法。

芬蘭人工智能中心(FCAI),阿爾託大學,赫爾辛基大學和芬蘭衛生與福利研究所(THL)的研究人員開發了一種所謂的風險調整模型,以預測老年人在醫療保健機構中尋求治療的頻率中心或醫院。結果表明,新模型比通常用於此任務的傳統回歸模型更準確,並且可以可靠地預測多年來的情況變化。

風險調整模型利用來自公關的數據娛樂城廣告過去幾年,並被用來以公平有效的方式分配醫療保健資金。這些 娛樂城評價這些模型已經在德國,荷蘭和美國等國家/地區使用。但是,這是第一個概念證明,即深度神經網絡具有顯著提高此類模型台湾六合彩準確性的潛力。

阿爾託大學和FCAI的助理教授佩卡·馬丁汀(Pekka Marttinen)說:“如果沒有風險調整模型,患者的九牛娛樂患病率要比普通人高。老年人是這類患者群體的一個很好的例子。該模型的目標是在製定資助決策時考慮患者群體之今彩539包牌6碼中獎金額間的這些差異。

研究文章的主要作者,阿爾託大學和FCAI的博士候選人Yogesh 庫瑪認為,結果表明深度學習可以幫助設計更準確和可靠的風險調整模型。 “擁有一個準確的模型有可能節省數百萬美元,”庫馬爾指出。

研究人員通過使用THL初級衛生保健就診記錄中的數據對模型進行了訓練。數據 淘金娛樂城由每位65歲以上芬蘭公民的門診信息組成。數據已被假名化,這意味著無法識別個人。這是研究人員第一次使用該數據庫來訓練深度機器學習模型。

結果表明,訓練深度模型不一定需要龐大的數據集才能產生可靠的結果。相反,即使僅使用所有可用數據的十分之一,新模型也比簡單的基於計數的模型更好。換句話說,即使獲取相對較小的數據集也能提供準確的預測,這是一個了不起的發現,因為獲取大量醫療數據始終很困難。

“我們的目標不是將本研究中開發的模型本身付諸實踐,而是將深度學習模型的功能與現有模型相結合,並結合兩者的最佳方面。將來的目標是利用這些模型來支持決策並以更合理的方式分配資金。” Marttinen解釋說。

這項研究的意義不僅限於預測老年人去醫療中心或醫院的頻率。相反,據庫瑪爾說,研究人員的工作可以很容易地以多種方式擴展,例如,僅關注診斷為需要昂貴治療的疾病的患者群體或全國特定地區的醫療中心。

參考

庫瑪 (2019)預期使用多方面關注RNN的單個疾病途徑使用醫療保健服務。機器學習R王者娛樂城esearch論文集:NeurIPS 2019上的機器學習促進健康(ML4H)。

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