কন্টেন্ট
প্রশ্ন:
কোন ধরণের ব্যবসায়িক সমস্যা মেশিন লার্নিং হ্যান্ডেল করতে পারে?
উত্তর:
LeanTaaS এ, আমাদের ফোকাস হ'ল স্বাস্থ্য ব্যবস্থায় দুর্লভ সম্পদের সক্ষমতা আনলক করতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ, অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম, মেশিন লার্নিং এবং সিমুলেশন পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা - স্বাস্থ্যসেবা সহজাত উচ্চতর পরিবর্তনশীলতার কারণে একটি চ্যালেঞ্জিং সমস্যা।
সমাধানটি অবশ্যই প্রতিদিনের শত শত স্থূল সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য সামনের লাইনে যথাযথভাবে সুনির্দিষ্ট সুপারিশগুলি উত্পন্ন করতে সক্ষম হবে। কর্মীদের অবশ্যই আস্থা রাখতে হবে যে রোগীদের ভলিউম, মিশ্রণ, চিকিত্সা, ক্ষমতা, কর্মচারী, সরঞ্জামাদি ইত্যাদির সমস্ত পরিবর্তনগুলি থেকে শিখার পাশাপাশি প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য মেশিনগুলি সেই প্রস্তাবগুলিতে পৌঁছেছিল যা অনিবার্যভাবে হবে সময়ের সাথে সাথে ঘটে।
এমন একটি সমাধান বিবেচনা করুন যা সঠিক সময় স্লটে সময়সূচীকারীদের বুদ্ধিমান দিকনির্দেশ সরবরাহ করে যাতে একটি নির্দিষ্ট অ্যাপয়েন্টমেন্ট নির্ধারিত করা উচিত। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি অ্যাপয়েন্টমেন্টগুলির প্রস্তাবিত প্যাটার্নের তুলনায় আসলে বুক করা অ্যাপয়েন্টমেন্টগুলির জন্য নিদর্শনগুলির তুলনা করতে পারে। বৈসাদৃশ্যগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিশ্লেষণ করা যায় এবং "মিসস "গুলিকে অনন্য ইভেন্ট, সময়সূচি ত্রুটি বা এমন একটি সূচক হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যায় যা অনুকূলিত টেম্পলেটগুলি প্রান্তিককরণের বাইরে চলে যায় এবং তাই একটি রিফ্রেশের জন্য ওয়ারেন্ট দেয়।
অন্য উদাহরণ হিসাবে, রোগীরা তাদের সময় নির্ধারিত অ্যাপয়েন্টমেন্টগুলিতে সময়মতো বা দেরিতে প্রাথমিক পর্যায়ে আসতে পারে এমন কয়েকটি কারণ রয়েছে। আগমনের সময়গুলির ধরণটি খনির মাধ্যমে, অ্যালগরিদমগুলি দিনের সময় এবং নির্দিষ্ট সপ্তাহের ভিত্তিতে নিয়মিত সময়সীমা (বা অভাব) এর ডিগ্রীটি "শিখতে" পারে। এগুলি সর্বোত্তম অ্যাপয়েন্টমেন্ট টেম্পলেটে নির্দিষ্ট টুইট তৈরিতে সংযুক্ত করা যেতে পারে যাতে তারা রোগীর অ্যাপয়েন্টমেন্টের সাথে জড়িত যে কোনও বাস্তব-জগতে ব্যবস্থায় ঘটে যাওয়া অনিবার্য শক এবং বিলম্বের প্রতি স্থিতিস্থাপক হয়।