作为讨论的上一篇博文本系列的,人工智能(AI)和机器学习(ML)现在被杠杆产生现实世界的证据来支持利益相关者在医疗决策。必威手机APP也有多个商业应用,人工智能/毫升实施提供前所未有的可行的见解。betway必威怎么提款这样的一个例子是使用AI /毫升病人和医生预测关键段为了推进治疗和改善结果。
使用人工智能/毫升回答生命科学的关键业务问题
IQVIA应用人工智能/ ML算法和深厚的专业技能的财富粒状医疗数据通过预测来解决这样的问题列分割。必威手机APP的简化视图方法,适用于预测病人或医生段,可以说明如下:
预测病人段
当将这种方法应用于预测病人段,去除了识别信息的纵向数据来源(匿名)从零售药店,保险公司或电子医疗记录通常作为基础。“训练队列”的患者表现出兴趣的具体特点选择训练AI /毫升模型。然后训练模型应用到完整的数据集来确定病人预计将显示相同的特征作为初始训练队列。
示例应用程序的AI /毫升预测病人的分类包括:
识别诊断,治疗或高危病人
所需的部分由患者患有一种罕见的疾病,强劲的候选人一个新颖的产品,甚至患者的风险在未来发展中一个条件。
训练队列定义的基础上,使用一个特定的国旗和治疗这些患者的治疗历史作为模型的输入。
AI /毫升允许我们阐明模式在病人的人口学特征和伴随的药物通过更传统的方法都不可能会被检测到。
训练模型应用到病人的全部宇宙允许分割基于潜在好处他们可以获得的治疗。
识别患者使用治疗特定的迹象
加拿大的医疗数据丰富和颗粒时,必威手机APP缺乏诊断信息可以使获得的见解,产品使用多个迹象。betway必威怎么提款在这种情况下,训练队列可以定义的基础上,使用一个特定的治疗标记和随后用于火车AI /毫升模型。如果不存在这样的标记,数据捕获另一个地理位置指示(例如美国)偶尔会被用来通知模型。从模型中betway必威怎么提款获得的见解让力量集中在预测领域真正治疗感兴趣的迹象。
预测病人分割,如上所述,可以提供宝贵的见解在实践中更好地理解如何使用疗法。betway必威怎么提款此外,通过链接预测病人段医生负责治疗,公司可以确保资源配置和努力他们最需要的地方。
医生预测领域
当应用人工智能/毫升的方法来预测医生段,而匿名纵向数据可能杠杆在某些情况下,患者的立场处方数据来自零售药店通常关注的焦点。在这个应用程序中,医生的训练队列是一组展览所需的行为或共享一个共同的属性。这些医生的处方行为用于火车AI /毫升模型然后提供一段预测分享特定的属性。
示例应用程序的AI /毫升预测医生分类包括:
预测相关医生的实践
- 在这种情况下,所需的部分可能是医生可能会开一个新颖的产品或简单地识别未开发的机会在一个成熟市场。
- 医生段定义基于感兴趣的产品的使用,或相关的模拟。
- 处方行为(脚本总额、治疗开始,开关、市场份额、等等)在多个市场和医生可以利用人口统计训练AI /毫升模型。
- 训练模型应用到整个宇宙产生一段医生预计强劲候选人开出感兴趣的产品。
预测医生分享特定的属性
- 态度还是心理段通过一级市场研究,或行为部分局限于医生的一个子集,获得类似的见解穿越医生通常是宇宙想通知商业策略和消息传递。betway必威怎么提款
- 再次,处方在市场和人口数据用于训练AI /毫升模型。
- 训练模型预测医生有望分享特定的属性,从而允许部分投影。
过去,AI /毫升方法经常被实现为一种“黑匣子”的解决方案,可能提供了宝贵的见解不必太多能见度信息预测的因素。betway必威怎么提款越来越多的被大的注意力放在评估预测特性导致模型来评估临床意义,甚至可能提供额外的洞察力。betway必威怎么提款
虽然每个市场和业务问题需要自己的一组特定的考虑,AI /毫升方法现在经常杠杆执行更准确和深刻的分割在加拿大市场。我们下一个博客”,使得人工智能/毫升日常决策的一部分,“将一些高级挑战阻碍采用AI /毫升的日常业务流程以及一些选项和思想来考虑,可以帮助加快收养。
如果你有问题或评论关于这个博客或想讨论你的业务可以利用人工智能/毫升精密分割、接触Sebastien Gerega或CanadaInfo@iqvia.com。