算法•假设:角度效应是PBPM 1。在pbpm(ph_ref)2。阅读pbpm数据(ph_mon)3。计算ph_ref和ph_mon 4。使用源点和BPM和PBPM之间的距离,调整电子束以将光子束对参考位置进行重新检查。5。重复步骤2至4
每月增强的肿瘤学服务(MEOS)支付支持提供增强服务。从2025年开始,基本MEOS金额为每月$ 110(pbpm)。参与者可以为双重资格的EOM受益人额外支付$ 30 pbpm的费用。额外的$ 30 pbpp duals不包括EOM参与者的总护理费用(TCOC)责任潜在的基于绩效的付款(PBP)或基于绩效的补偿或基于绩效的补偿(PBR),基于6个月的总体护理成本(包括药物)和质量绩效,这是从获得启动癌症治疗额外的$ 30 pbpp duals不包括EOM参与者的总护理费用(TCOC)责任潜在的基于绩效的付款(PBP)或基于绩效的补偿或基于绩效的补偿(PBR),基于6个月的总体护理成本(包括药物)和质量绩效,这是从获得启动癌症治疗
摘要。预测性业务流程监控 (PBPM) 是一类旨在预测运行轨迹中的行为(例如下一个活动)的技术。PBPM 技术旨在通过向流程分析师提供预测来提高流程性能,支持他们进行决策。然而,PBPM 技术的有限预测质量被认为是在实践中建立此类技术的主要障碍。通过使用深度神经网络 (DNN),可以提高该技术的预测质量,以完成诸如下一个活动预测之类的任务。虽然 DNN 实现了良好的预测质量,但由于其学习表示的分层方法,它们仍然缺乏可理解性。尽管如此,流程分析师需要理解预测的原因,以确定可能影响决策的干预机制,以确保流程性能。在本文中,我们提出了 XNAP,这是第一个可解释的基于 DNN 的 PBPM 技术,用于下一个活动预测。 XNAP 集成了可解释人工智能领域的分层相关性传播方法,通过提供活动的相关性值,使长短期记忆 DNN 的预测可解释。我们通过两个现实生活中的事件日志展示了我们的方法的优势。
ACM 门诊联合管理 ACO 责任医疗组织 ACO REACH 责任医疗组织实现公平、可及性和社区健康 ADI 区域贫困指数 AHEAD 推进全额付款人健康公平方法和发展 AHRQ 医疗保健研究与质量机构 BAL 受益人证明清单 CC 病情类别 CCA 协作护理安排 CCM 慢性病管理 CCN CMS 认证编号 CG-CAHPS 临床医生和团体消费者对医疗保健提供者和系统的评估® CI 持续改进 CMS 医疗保险和医疗补助服务中心 CPT 现行程序术语 CQM 临床质量测量 DXG 诊断组 E&M 评估和管理 eCQM 电子临床质量测量 ED 急诊科 EDU 急诊科利用率 ESP 增强服务付款 ESRD 终末期肾病 FFS 按服务收费 FQHC 联邦合格医疗中心 GAF 地理调整因素 HCC 分层病情类别 HCPCS 医疗保健通用程序编码系统 HEDIS 医疗保健有效性数据和信息集 HIPAA 健康保险流通与责任法案 HPSA 卫生专业人员短缺领域 IPC 跨专业咨询 IT 信息技术 ITU 印第安人健康服务、部落和城市印第安人提供者 LIS 低收入补贴 MCP 使护理成为初级 MEC MCP 电子咨询 MIPS 择优激励支付系统 NCQA 国家质量保证委员会 NPI 国家提供者标识符 PA 参与协议 PBPM 每位受益人每月 PCF 初级保健优先 PCPCM 以人为本的初级保健措施