Основные выводы: Исторические наземные достоверные данные, которые обеспечивают контекст, необходимый для функционирования систем машинного обучения, трудно получить и трудно интерпретировать. Традиционные подходы к устранению этого пробела в данных сводятся к попыткам развязать гордиев узел: все они ведут к отсутствию продемонстрированной ценности. Прогнозные производственные операции позволяют разрубить узел: получить более качественные данные из богатого текущего контекста, а не из..

Развитие глубокого и подробного понимания ваших бизнес-процессов позволит вам искоренить неэффективность, удвоить эффективность работы и принимать более взвешенные и обоснованные решения для достижения ваших целей. Но простое изучение файлов системного журнала упускает детали каждого процесса, в то время как развертывание консультантов для сопоставления процессов требует времени и прерывает операции. Вместо этого лучше разумно расшифровать, как на самом деле работают ваши люди и процессы в..

LeanTaaS — это аналитическая компания в области здравоохранения, которая работает над применением искусственного интеллекта и машинного обучения (AI/ML) в здравоохранении для улучшения операций; в частности (на момент написания этой статьи) операционные, инфузионные центры и доступ к стационарным койкам. Как наркоман здравоохранения, я всегда пытаюсь расширить свои знания о том, как мы можем помочь перестроить нашу систему здравоохранения, чтобы она была более ориентирована на..