విషయము
Q:
యంత్ర అభ్యాసం ఎలాంటి వ్యాపార సమస్యలను నిర్వహించగలదు?
A:
లీన్‌టాస్ వద్ద, ఆరోగ్య వ్యవస్థలో కొరత ఆస్తుల సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయడానికి ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్, ఆప్టిమైజేషన్ అల్గోరిథంలు, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు సిమ్యులేషన్ పద్ధతులను ఉపయోగించడం మా దృష్టి - ఆరోగ్య సంరక్షణలో అంతర్గతంగా ఉన్న అధిక వైవిధ్యం కారణంగా సవాలు చేసే సమస్య.
ప్రతిరోజూ వందలాది స్పష్టమైన నిర్ణయాలు తీసుకోవటానికి ముందు వరుసలో తగినంత నిర్దిష్టమైన సిఫారసులను పరిష్కారం కలిగి ఉండాలి. రోగి వాల్యూమ్, మిక్స్, ట్రీట్మెంట్స్, కెపాసిటీ, స్టాఫ్, ఎక్విప్మెంట్ మొదలైన అన్ని మార్పుల నుండి నేర్చుకోవడంతో పాటు, అధిక మొత్తంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేసిన మెషీన్ ఆ సిఫారసుల వద్దకు వచ్చిందనే విశ్వాసం సిబ్బందికి ఉండాలి. కాలక్రమేణా సంభవిస్తుంది.
నిర్దిష్ట నియామకాన్ని షెడ్యూల్ చేయాల్సిన సరైన సమయ స్లాట్‌లో షెడ్యూలర్లకు తెలివైన మార్గదర్శకత్వం అందించే పరిష్కారాన్ని పరిగణించండి. మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు నియామకాల యొక్క నమూనాలను వాస్తవానికి బుక్ చేయబడిన నియామకాలకు వ్యతిరేకంగా పోల్చవచ్చు. వ్యత్యాసాలను స్వయంచాలకంగా మరియు స్కేల్‌గా విశ్లేషించవచ్చు, “మిస్‌లను” ప్రత్యేకమైన సంఘటనలు, షెడ్యూలర్ లోపాలు లేదా ఆప్టిమైజ్ చేసిన టెంప్లేట్లు అమరిక నుండి మళ్లించాయని సూచికగా వర్గీకరించవచ్చు మరియు అందువల్ల రిఫ్రెష్ కావాలి.
మరొక ఉదాహరణగా, రోగులు ముందుగానే, సమయానికి లేదా వారి షెడ్యూల్ చేసిన నియామకాలకు ఆలస్యంగా రావడానికి డజన్ల కొద్దీ కారణాలు ఉన్నాయి. రాక సమయాల నమూనాను త్రవ్వడం ద్వారా, అల్గోరిథంలు రోజు సమయం మరియు నిర్దిష్ట వారపు రోజు ఆధారంగా సమయస్ఫూర్తిని (లేదా లేకపోవడం) నిరంతరం "నేర్చుకోవచ్చు". ఆప్టిమల్ అపాయింట్‌మెంట్ టెంప్లేట్‌లో నిర్దిష్ట ట్వీక్‌లు చేయడానికి వీటిని చేర్చవచ్చు, తద్వారా రోగుల నియామకాలతో కూడిన ఏదైనా వాస్తవ-ప్రపంచ వ్యవస్థలో సంభవించే అనివార్యమైన షాక్‌లు మరియు జాప్యాలకు అవి స్థితిస్థాపకంగా ఉంటాయి.