Practical predictive analytics and decisioning systems for medicine : informatics accuracy and cost-effectiveness for healthcare administration and delivery including medical research

با ظهور پرونده‌های پزشکی الکترونیکی سال‌ها پیش و افزایش قابلیت‌های رایانه‌ها، سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی ما بر روی کوه‌هایی از داده‌ها قرار گرفته‌اند. نه تنها داده ها از حجم بیمار رشد می کنند، بلکه نوع داده هایی که ذخیره می کنیم نیز به طور تصاعدی در حال رشد است. تجزیه و تحلیل عملی پیش‌بینی‌کننده و سیستم‌های تصمیم‌گیری برای پزشکیابزارهای تحقیقاتی را برای تجزیه و تحلیل این حجم زیادی از داده‌ها ارائه می‌دهد و به برخی از مبرم‌ترین مسائل و چالش‌هایی که در آنها یکپارچگی داده‌ها به خطر می‌افتد، رسیدگی می‌کند: ایمنی بیمار، ارتباطات بیمار، و اطلاعات بیمار. . از طریق استفاده از مدل‌ها و برنامه‌های تحلیلی پیش‌بینی‌کننده، این کتاب منبعی ارزشمند برای پیش‌بینی نتایج دقیق‌تر برای کمک به بهبود مراقبت‌های با کیفیت در صنایع بهداشتی و پزشکی به مقرون‌به‌صرفه‌ترین روش است. تجزیه و تحلیل عملی پیش‌بینی‌کننده و سیستم‌های تصمیم‌گیری برای پزشکیاصول تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده را برای کسانی که تازه وارد این منطقه شده‌اند ارائه می‌کند و بر فلسفه و فعالیت‌های عمومی در سیستم مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی تمرکز دارد. این توضیح می دهد که چرا مدل های پیش بینی مهم هستند، و چگونه می توان آنها را در فرآیند تحلیل پیش بینی به منظور حل مشکلات واقعی صنعت اعمال کرد. محققان برای بهبود مهارت های تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری های دقیق تر و مقرون به صرفه تر به این منبع ارزشمند نیاز دارند.

• شامل مدل ها و کاربردهای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده چرایی اهمیت آنها و چگونگی آنها است. می تواند در مراقبت های بهداشتی و تحقیقات پزشکی استفاده شود
• آموزش های گام به گام دنیای واقعی را برای کمک به مبتدیان در درک نحوه عملکرد فرآیندهای تحلیلی پیش بینی کننده و انجام موفقیت آمیز محاسبات ارائه می دهد
• روش هایی را نشان می دهد به مرتب‌سازی داده‌ها برای انجام مشاهدات بهتر کمک می‌کند و به شما امکان می‌دهد پیش‌بینی‌های بهتری انجام دهید

With the advent of electronic medical records years ago and the increasing capabilities of computers, our healthcare systems are sitting on growing mountains of data. Not only does the data grow from patient volume but the type of data we store is also growing exponentially. Practical Predictive Analytics and Decisioning Systems for Medicine provides research tools to analyze these large amounts of data and addresses some of the most pressing issues and challenges where data integrity is compromised: patient safety, patient communication, and patient information. Through the use of predictive analytic models and applications, this book is an invaluable resource to predict more accurate outcomes to help improve quality care in the healthcare and medical industries in the most cost-efficient manner. Practical Predictive Analytics and Decisioning Systems for Medicine provides the basics of predictive analytics for those new to the area and focuses on general philosophy and activities in the healthcare and medical system. It explains why predictive models are important, and how they can be applied to the predictive analysis process in order to solve real industry problems. Researchers need this valuable resource to improve data analysis skills and make more accurate and cost-effective decisions.

• Includes models and applications of predictive analytics why they are important and how they can be used in healthcare and medical research
• Provides real world step-by-step tutorials to help beginners understand how the predictive analytic processes works and to successfully do the computations
• Demonstrates methods to help sort through data to make better observations and allow you to make better predictions