RSS
18 сентября, 2024 
AdminGWP Нa пoчти 30%Нeдaвнee исслeдoвaниe, oпубликoвaннoe в JAMA Health Forum, прoдeмoнстрирoвaлo эффeктивнoсть примeнeния мaшиннoгo oбучeния ради бoлee тoчнoгo рaспрeдeлeния мeдицинскиx ресурсов в tribal.com.ua
dpa.zt.ua
время пандемий и других кризисов. Нулевый метод помог снизить ожидаемое численность госпитализаций на 27% до сравнению с традиционными способами..
© Ferra.ru
Раньше медицинские учреждения часто использовали статут «первый пришел — первый обслужен» иначе историю болезни пациента в (видах назначения лечения. Однако такие методы далеко не всегда учитывают сложные взаимодействия близ приеме лекарств и могут прохлопывать тех, кто мог бы надергать наибольшую пользу от лечения.
Ученые изо Университета Колорадо, разработали систему распределения получай основе машинного обучения, которая использует эмпирика о том, как отдельные пациенты получают разную пользу ото лечения, что может отвести врачам, системам здравоохранения и чиновникам побольше точную информацию в режиме реального времени, нежели традиционные модели оценки распределения.
Манера Policy Learning Trees (PLTs) был протестирован для распределении нейтрализующих антител присутствие COVID-19 и показал значительное шаг вперед по сравнению с традиционными системами.
. Ссылк:Medical Xpress
Опубликовано в рубрике