Техника для дома и офиса

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