प्रश्न:
मशीन लर्निंग को किस तरह की व्यावसायिक समस्याओं से बचाया जा सकता है?
ए:LeanTaaS में, हमारा ध्यान एक स्वास्थ्य प्रणाली में दुर्लभ संपत्ति की क्षमता को अनलॉक करने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी, अनुकूलन एल्गोरिदम, मशीन सीखने और सिमुलेशन विधियों का उपयोग करना है - स्वास्थ्य देखभाल में निहित उच्च परिवर्तनशीलता के कारण एक चुनौतीपूर्ण समस्या।
समाधान उन सिफारिशों को उत्पन्न करने में सक्षम होना चाहिए जो फ्रंट लाइन के लिए प्रत्येक दिन सैकड़ों मूर्त निर्णय लेने के लिए पर्याप्त विशिष्ट हैं। कर्मचारियों को यह विश्वास होना चाहिए कि मशीन उन सिफारिशों पर पहुंची है, जिनमें मरीज की मात्रा, मिश्रण, उपचार, क्षमता, स्टाफिंग, उपकरण, आदि में सभी परिवर्तनों से सीखने के अलावा बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित किया गया है, जो अनिवार्य रूप से होगा। समय के साथ होता है।
एक समाधान पर विचार करें जो सही समय स्लॉट पर अनुसूचियों को बुद्धिमान मार्गदर्शन प्रदान करता है जिसमें एक विशिष्ट नियुक्ति निर्धारित होनी चाहिए। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम नियुक्तियों के लिए पैटर्न की तुलना कर सकते हैं जो वास्तव में नियुक्तियों के अनुशंसित पैटर्न के अनुसार बुक किए गए थे। विसंगतियों का स्वचालित रूप से विश्लेषण किया जा सकता है और "मिसेस" को वर्गीकृत करने के लिए या तो अनूठी घटनाओं, अनुसूचक त्रुटियों या एक संकेतक के रूप में देखा जा सकता है कि अनुकूलित टेम्पलेट संरेखण से बाहर बह रहे हैं और इसलिए एक ताज़ा वारंट करते हैं।
एक अन्य उदाहरण के रूप में, दर्जनों कारण हैं कि मरीज अपनी निर्धारित नियुक्तियों के लिए जल्दी या देर से पहुंच सकते हैं। आगमन के समय के पैटर्न को खनन करके, एल्गोरिदम लगातार दिन के समय और विशिष्ट कार्यदिवस के आधार पर समय की पाबंदी (या कमी) की "सीख" सकते हैं। इन्हें इष्टतम नियुक्ति टेम्प्लेट पर विशिष्ट मोड़ बनाने के लिए शामिल किया जा सकता है ताकि वे अपरिहार्य झटके और मरीज की नियुक्तियों से संबंधित किसी भी वास्तविक दुनिया प्रणाली में आने वाले देरी के लिए लचीला हो।
