Brooman LM, Norkin M, Byrne M, Diaz M, Camani N, Bhatt NS, Rezvani A, Farthfar N, Mehta PA, Hematti P, Shaw PJ, Camble RT, Schears R, Olsson RF, Hayashi RJ, Gallic RP, Mayo SJ, SJ, Rotz SM, Badawy SM, Badawy SM, Badawy SM, Badawy SM,Badawy SM,Badawy SM,Badawy SM Ganguly S,西班牙,游泳T. Agrawal V,WJ Hogan,Inamoto Y,Shaw Be,Satwani P.adv血液。2020。上帝:10.1182/年。Falcon CP,Broglie L,Flower R,SW Choi,Aulette JJ,咀嚼JH。模式属性不经常
法律学院院长Bahei-El-din教授和Hassan Abdelhamid教授欢迎包括参议员Abdel Wahhab Abdel Razek,包括参议院和Mostaqbal Watan党总统的顾问Abdel Wahhab Abdel Razek,艾尔·阿卜杜勒·穆罕默德·阿尔·阿尔·莫赫森(Momhamed Abdel Mohsen)的顾问,埃及律师司法员,埃及法官法官律师司法官律师法官,埃及法官。 H.E.的发展和信息中心事务前通信与信息技术部长穆罕默德·塞勒姆(Mohamed Salem)教授以及众议院众议院议员兼通讯委员会主席艾哈迈德·巴威(Ahmed Badawy)先生。赞助会议的高级玛凯汀研究中心主任沃尔·科尔塔姆(Wael Kortam)在活动中发表了演讲。
医疗保健中的数据分析可能与许多类别有关,包括但不限于临床数据,索赔数据,患者行为数据,甚至是健康的社会决定因素。这里的目的是将这些信息转换为有可能改善患者护理,优化运营过程并最大程度减少支出的实用见解。对比,预测建模是数据分析中的另一种应用类型,在该数据分析中,统计算法和机器学习方法可用于预测未来将在未来发生的事件,基于历史数据(Badawy,斋月,斋月和Hefny,2023年,2023年)的预测模型,以预测范围内的范围内的范围,以预测范围内的范围,该范围的范围是远期的范围。发生。通过分析数据中的模式,预测模型可以帮助医疗保健提供者预测患者需求,更有效地分配资源,并在出现问题之前实施预防措施。与预测建模集成的医疗保健数据分析是现代医疗保健的主要工具之一,从而使患者从反应性转向主动护理。(Wills,2014年)通过使用此类技术,医疗组织不仅能够改善患者的结果,而且能够提高运营效率,同时最大程度地减少支出。这些工具成为以不断增加的医疗保健需求和有限的资源为特征的时代的必要性。
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