Spisu treści:
Mówi się, że analityka predykcyjna na nowo zdefiniuje sposób świadczenia opieki zdrowotnej. Przewiduje występowanie krytycznych chorób i prawdopodobieństwo readmisji w przyszłości. Inne sektory, takie jak żywność i napoje, publikacje i rozrywka, już czerpały korzyści ze stosowania analityki predykcyjnej - nie ma powodu, dla którego opieka zdrowotna nie mogłaby zrobić tego samego.
Jednak definicję i zakres analityki predykcyjnej należy najpierw zrozumieć wyłącznie w kontekście opieki zdrowotnej. Model uniwersalny nie będzie działał. Ważne jest również zapewnienie infrastruktury do dostarczania analiz i możliwość dostarczenia wymaganych informacji pracownikom służby zdrowia we właściwym formacie. Aby zapewnić odpowiednią i proaktywną opiekę zdrowotną, pracownicy służby zdrowia muszą mieć odpowiedni kontekst i metadane. Tak więc, chociaż analiza predykcyjna jest dobra dla opieki zdrowotnej, należy ją najpierw dostosować i dostarczyć odpowiednie dane we właściwym formacie. (Aby dowiedzieć się o roli dużych zbiorów danych w opiece zdrowotnej, zobacz Czy Big Data zrewolucjonizuje opiekę zdrowotną?)
| Audycja internetowa: Szczegóły Sprawa: Jak to zrobić, korzystając z analityki o dużej mocy - zarejestruj się tutaj |
Co to jest analiza predykcyjna?
Analityka predykcyjna to gałąź zaawansowanej analityki, która zapewnia prognozy niektórych zdarzeń na podstawie danych historycznych, wzorców danych i innych danych wejściowych. Można podjąć proaktywne kroki w celu spełnienia wymagań wynikających z prognoz. Aby dokonać prognoz, analityka predykcyjna wykorzystuje techniki stosowane w innych gałęziach, takich jak eksploracja danych, sztuczna inteligencja, modelowanie, uczenie maszynowe i statystyki oraz integruje technologie informacyjne, zarządzanie i modelowanie procesów biznesowych. Prognozy można wykorzystać do identyfikacji ryzyka i szans w przyszłości. Analizy predykcyjne mogą pomóc organizacjom biznesowym osiągnąć wiele rzeczy. Kilka przykładów obejmuje:
