#Webiomed #ИИ ПЯТЬ КЛЮЧЕВЫХ ФАКТОРОВ РИСКА, ПОВЫШАЮЩИХ ВЕРОЯТНОСТЬ СМЕРТИ ОТ COVID-19
В Webiomed разработан специальный блок медицинских функций, помогающий врачу принимать решения по тактике ведения пациента.
➡️Поиск подозрений на COVID-19 программа ведет по 14 симптомам, а для оценки риска потенциально тяжелого течения заболевания анализируется наличие в электронных документах пациента клинических состояний, которые продемонстрировали свое негативное влияние. Это возраст, индекс массы тела, артериальная гипертензия, сахарный диабет, ишемическая болезнь сердца, инсульт, фибрилляция предсердий, хронические заболевания легких, злокачественные новообразования.
➡️При создании алгоритма были проанализировали деперсонифицированные данные 7 тысяч 118 ковидных пациентов из 8 медицинских организаций Ямало-Ненецкого автономного округа с 1 октября до 25 ноября 2020 года. Летальность в группе составила 0,7% https://ria.ru/20210501/risk-1730802879.html
В Webiomed разработан специальный блок медицинских функций, помогающий врачу принимать решения по тактике ведения пациента.
➡️Поиск подозрений на COVID-19 программа ведет по 14 симптомам, а для оценки риска потенциально тяжелого течения заболевания анализируется наличие в электронных документах пациента клинических состояний, которые продемонстрировали свое негативное влияние. Это возраст, индекс массы тела, артериальная гипертензия, сахарный диабет, ишемическая болезнь сердца, инсульт, фибрилляция предсердий, хронические заболевания легких, злокачественные новообразования.
➡️При создании алгоритма были проанализировали деперсонифицированные данные 7 тысяч 118 ковидных пациентов из 8 медицинских организаций Ямало-Ненецкого автономного округа с 1 октября до 25 ноября 2020 года. Летальность в группе составила 0,7% https://ria.ru/20210501/risk-1730802879.html
РИА Новости
Ученые научили искусственный интеллект оценивать риск смерти при COVID-19
Искусственный интеллект научили оценивать пять ключевых факторов риска, повышающих вероятность смерти от COVID-19, рассказали РИА Новости в пресс-службе... РИА Новости, 01.05.2021
#Webiomed #ИИ #AI ПРЕДСКАЗЫВАЕМ НАСТУПЛЕНИЕ СТРАХОВОГО СЛУЧАЯ
✅В платформу прогнозной аналитики Webiomed добавлена модель, позволяющая предсказать наступление страхового случая в течение ближайших 12 месяцев.
✅Прогнозирование обращений пациентов в медицинских организации имеет важное значение в медицинском страховании, т.к. прямо влияет на затраты страховщиков по оплате страховых медицинских полисов.
✅Мы создали с помощью машинного обучения простую модель, которая буквально по нескольким признакам, которые можно уточнить непосредственно у пациента, оценивает – насколько вероятно обращение пациента в поликлинику или стационар.
✅Отбор признаков осуществлялся на основании изучения отечественного и зарубежного опыта применения методов машинного обучения в андеррайтинге, консультаций с медицинскими экспертами и серии предварительных экспериментов. https://webiomed.ai/novosti/predskazyvaiushchaia-nastuplenie-strakhovogo-sluchaia/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
✅В платформу прогнозной аналитики Webiomed добавлена модель, позволяющая предсказать наступление страхового случая в течение ближайших 12 месяцев.
✅Прогнозирование обращений пациентов в медицинских организации имеет важное значение в медицинском страховании, т.к. прямо влияет на затраты страховщиков по оплате страховых медицинских полисов.
✅Мы создали с помощью машинного обучения простую модель, которая буквально по нескольким признакам, которые можно уточнить непосредственно у пациента, оценивает – насколько вероятно обращение пациента в поликлинику или стационар.
✅Отбор признаков осуществлялся на основании изучения отечественного и зарубежного опыта применения методов машинного обучения в андеррайтинге, консультаций с медицинскими экспертами и серии предварительных экспериментов. https://webiomed.ai/novosti/predskazyvaiushchaia-nastuplenie-strakhovogo-sluchaia/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Webiomed
В платформу Webiomed добавлена модель, предсказывающая наступление страхового случая
О применении машинного обучения в страховании