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如何处理需要分类的来自多个数据源的数百万个数据点, 编码, 和分析? 而且是实时的? 而且在预算紧张的情况下? 编码和分类可能需要数年才能完成. 更不用说成本了. 机器学习提供了补救措施.
通过机器学习,我们手动审查和分类可用数据的子集. 然后,我们通过最新的机器学习技术使用这些子集来训练系统,以自动编码和分类原始数据. 我们可以随着时间的推移重新校准流程,以处理困难的数据模式和不断变化的需求.
机器学习让我们建立了一个基础设施,我们可以接收和审查大量的数据, 快速发现, 分析, 并报告趋势.
趣赢平台采用先进的方法解决问题
趣赢平台利用统计和IT的力量来解决数据管理方面的挑战. 我们已经开发了一种多管齐下的方法,使用自然语言处理, 机器学习方法, 统计算法. 我们的工具包借鉴了神经网络和支持向量机方法, 潜在语义索引, 以及其他先进的统计方法.
处理医院调查资料预后良好
在处理大规模纵向数据时,机器学习是一个很好的工具. 以一项提供全国住院病人护理数据的调查为例. 韦斯特每年为这项调查收集数百万份医疗索赔记录. 数据通过一个安全的站点发送给我们.
使用机器学习, 我们开发了一个系统,根据记录中列出的付款人姓名自动分类付款人类型:
- 我们构建了字典,将原始数据预处理为可用的输入.
- 我们用预处理过的数据训练系统,并使用得到的“模型”来编码新数据.
- 我们建立了一个数据管理的基础设施来进行审查, 检查质量, 注释, 更新结果.
我们的系统已经处理了数千万条记录, 以前需要大量体力劳动的东西. 我们还开发了一个简化数据质量控制的系统,使人工审查减少了80%. 这使得数据管理人员可以专注于解决更困难的数据问题.
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EPINET引起全球对早期精神病干预的兴趣2023年12月
国际社会对epinet(早期精神病干预网络)的兴趣日益浓厚,该网络由美国国家精神卫生研究所(NIMH)(隶属于美国国立卫生研究院)建立。
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APHA 2023回顾趣赢平台的活动2023年11月
趣赢平台员工在2023年美国公共卫生协会(APHA)年会上产生了强烈影响 & 世博会将于2023年11月12日至15日在乔治亚州亚特兰大举行!…
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