S:
Makine öğrenimi ne tür iş problemleriyle başa çıkabilir?
A:LeanTaaS'ta odak noktamız, sağlık sistemindeki yüksek değişkenlik nedeniyle zorlu bir sorun olan sağlık sistemindeki kıt varlıkların kapasitesini ortaya çıkarmak için öngörücü analitik, optimizasyon algoritmaları, makine öğrenimi ve simülasyon yöntemleri kullanmaktır.
Çözüm, ön hattın her gün yüzlerce somut karar verebilmesi için yeterince spesifik öneriler üretebilmelidir. Personel, kaçınılmaz olarak hasta hacminde, karışımda, tedavilerde, kapasitede, personelde, ekipmanda vb. Tüm değişikliklerden öğrenmenin yanı sıra, makinenin çok miktarda veri işleyen önerilere ulaştığından emin olmalıdır. zamanla meydana gelir.
Belirli bir randevunun zamanlanması gereken doğru zaman aralığındaki planlayıcılara akıllı rehberlik sağlayan bir çözüm düşünün. Makine öğrenimi algoritmaları, gerçekte rezerve edilen randevuların kalıplarını önerilen randevu kalıplarıyla karşılaştırabilir. “Özlüyor” ları benzersiz olaylar, zamanlayıcı hataları veya optimize edilmiş şablonların hizalama dışına sürüklendiğini ve bu nedenle yenileme gerektiğini belirten bir gösterge olarak sınıflandırmak için tutarsızlıklar otomatik olarak ve ölçekli olarak analiz edilebilir.
Başka bir örnek olarak, hastaların planlanan randevularına erken, zamanında veya geç gelmesinin düzinelerce nedeni vardır. Varış zamanlarının düzenini inceleyerek algoritmalar, günün saatine ve haftanın belirli günlerine göre dakiklik derecesini (veya eksikliğini) sürekli olarak “öğrenebilir”. Bunlar, hasta randevularını içeren herhangi bir gerçek dünya sisteminde meydana gelen kaçınılmaz şoklara ve gecikmelere karşı dirençli olmaları için optimum randevu şablonunda belirli ayarlamalar yapmaya dahil edilebilir.
