Grafico della conoscenza per il motore decisionale - Nomula, Sridhar
29,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 6-10 Tagen
payback
15 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

Con l'avvento delle tecnologie Bigdata, i dati sanitari vengono acquisiti e archiviati a più livelli granulari e in più formati. Nel settore sanitario, gli ospedali, le aziende farmaceutiche e le compagnie assicurative dispongono di un'enorme quantità di dati in tabelle strutturate. Tuttavia, quantità significative di big data rimangono sottoutilizzate a causa dell'isolamento, della distribuzione e dell'eterogeneità dei dati. Nonostante l'interconnessione di dati tabellari collegati tra loro in qualche modo per l'input di ML, le sfide sono: aumento della dimensionalità, normalizzazione dei…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
Con l'avvento delle tecnologie Bigdata, i dati sanitari vengono acquisiti e archiviati a più livelli granulari e in più formati. Nel settore sanitario, gli ospedali, le aziende farmaceutiche e le compagnie assicurative dispongono di un'enorme quantità di dati in tabelle strutturate. Tuttavia, quantità significative di big data rimangono sottoutilizzate a causa dell'isolamento, della distribuzione e dell'eterogeneità dei dati. Nonostante l'interconnessione di dati tabellari collegati tra loro in qualche modo per l'input di ML, le sfide sono: aumento della dimensionalità, normalizzazione dei dati che non sono una rappresentazione naturale, ripetizione dei dati nell'unione di diversi dati aggregati tra le tabelle. I modelli di apprendimento automatico suppongono che le osservazioni non siano dipendenti, ma le informazioni del mondo reale sono interconnesse. I grafi della conoscenza e l'apprendimento automatico sono due strumenti importanti per comprendere e modellare concetti complessi, mentre l'apprendimento automatico è un processo attraverso il quale i computer imparano dai dati, senza essere esplicitamente programmati.
Autorenporträt
Per le aziende farmaceutiche è molto importante capire, a partire dagli operatori sanitari (HCP) di un universo terapeutico, chi è probabile che provi per la prima volta e che prescriva di più, o che si riformi il vostro marchio nel prossimo futuro. Rispondere a queste domande e comprendere meglio il panorama dinamico degli HCP sono le principali priorità per le aziende farmaceutiche.