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预测业务分析 - IFAC
组织 (a) 开发可行的 PBA 流程，以及 (b) 使用它来预测和指导其运营以获得生产性成果，这些组织将获得重要性和好处。例如，卡特彼勒 (Caterpillar) 是一家全球建筑和采矿设备、柴油和天然气发动机、工业、燃气轮机和柴油电力机车制造商，该公司的高管知道其业务与国内生产总值 (GDP) 的变化密切相关，因此要求其经济学家找到一个领先的绩效指标。他们确定，卡特彼勒对用户的销售预测了经济和商业周期的变化（相对于美国 GDP 的提前时间为 6 到 9 个月）。使用这个指标，卡特彼勒预测美国经济衰退将在 2007 年第三季度到来。尽管该公司低估了经济衰退的深度，但它利用这些信息削减了运营，并以比竞争对手更好的地位走出了经济衰退。1 这表明预测洞察力如何利用经济指标和内部关键绩效指标之间的联系。2
验证、确认和预测能力...
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预测和检测维护：- Icas.org
流程、成本和质量可能会减少设备停用的时间 [1]。飞机维修行业是任何航空公司成功的最大贡献者之一。该行业包括多项验证和维修活动，需要设备和人员资质才能开展活动。航空维修对于全球货物和乘客运输中飞机运行的安全至关重要。考虑到航班数量的大幅增加和航空当局实施的规则越来越严格，它也是飞机制造商改进产品和生产更高安全水平飞机的重要工具。在全球化的世界里，航空公司在竞争对手的不断压力下开始以较低的利润率工作，这使得它们需要制造商生产更安全、技术更密集的飞机 [2]。空中交通量的增加以及随之而来的同一架飞机的飞行间隔时间的减少，通过减少停机次数增加了压力。因此，必须考虑对航空供应链中的维护进行有效的管理 [3]。主要研究结果表明，有关航空维护程序的新趋势的信息与现有问题相关 [4]。这种情况促进了技术工具和维护程序的开发，这些工具和程序能够检测系统运行中的异常，从而能够做出有关设备维护的决策，从而提高机器的可用率。因此，本研究旨在对主要
人工智能驱动的预测性维护 - ijrpr
人工智能 (AI) 的进步已经将世界上许多行业彻底改变了不同的创新形式 (Rashid 和 Kausik，2024)。在这种情况下，各行各业的物流凭借其变革潜力而成为一项关键优势 (Kern，2021)。因此，在人工智能的许多最流行和最可靠的应用中，预测性维护是一种主动方法，它影响机器学习算法、实时数据分析和预测分析，以在设备故障发生之前进行预先预测 (Çinar 等人，2020；Keleko 等人，2022)。从被动和预防性维护到预测性维护的转变通过减少停机时间来改革物流功能 (Carvalho 等人，2019a)。此外，它还增强了资源配置，降低了供应链网络的相关成本 (Molęda 等人，2023)。由于预测性维护提高了重要资产（例如运输车辆、存储系统和物料处理设备）的可靠性，因此它以效率和可持续性增强了最终供应链目标。
以任务为导向的预测（顶部）-Bert
标题：以任务为导向的预测（上）-Bert：使用单中心EHR数据作者预测糖尿病并发症的新方法：Humayera Islam 1，MS，Gillian Bartlett 1,2,4 1,2,4，PhD，Robert Pierce 4，Robert Pierce 4，MD，MD，MD，MD，Praveen Rao 1,3，Phd，Phd，Phd，Phd，Lemuel R.Waitman R.Waitman 1,2,2,4，PHD，X，1,2,4，x，1,2,4，x，x.对于数据科学和信息学，2生物医学信息学，生物统计学和医学流行病学系3电气工程和计算机科学系，美国密苏里大学医学院4，美国哥伦比亚大学摘要中，我们在这项研究中，我们评估了伯特（Bertirectional Encoders）的能力（来自变形金刚的双向编码者）的能力，以预测12个通用的疾病，以预测12个通用的风险，神经病和主要不良心血管事件（MACE）使用单中心EHR数据集。我们引入了一个面向任务的预测（TOP）-bert体系结构，它是使用顺序输入结构，嵌入层和bert固有的编码堆栈的独特端到端训练和评估框架。这种增强的体系结构训练并同时跨多个学习任务评估模型，从而增强了模型从有限数据中学习的能力。我们的发现表明，这种方法可以胜过传统的预处理模型和传统的机器学习方法，提供有前途的工具，用于早期鉴定有与糖尿病相关并发症风险的患者。我们还调查了不同的时间嵌入策略如何影响模型的预测能力，更简单的设计可产生更好的性能。使用综合梯度（IG）可增强我们的预测模型的解释性，从而产生特征归因，从而证实了这项研究的临床意义。最后，这项研究还强调了主动症状评估的重要作用以及合并症的管理在防止糖尿病患者并发症发展方面的发展。引言糖尿病引起的微血管并发症可能会对糖尿病管理和患者护理产生重大影响1,2。对这些并发症的早期预测允许鉴定高危患者并积极实施预防措施3-7。通过这种动机，研究人员开发了预测糖尿病相关并发症的模型，主要强调心血管结局，并且在较小程度上是肾脏和眼睛并发症3,8。但是，大多数先前的研究都集中在使用有限数量的风险因素来预测风险评分，通常是从以前的文献8-14中策划的。尽管许多机器学习（ML）和深度学习（DL）模型在最近的研究中出现，但经典的ML模型主导了这些研究 - 主要限于性能比较，只有少数群体深入研究新的风险因素并发现新知识15,16。电子健康记录（EHR）系统中的数字患者数据在开发临床风险预测模型中起着至关重要的作用，从而指导基于证据的医疗干预措施的发展13,17,18。因此，从EHR数据得出的特征向量可以实现传统的ML和DL技术19,20。结构化EHR系统系统地记录了患者遇到的时间表，包括人口统计学，生命体征，诊断，处方药，实验室测试结果和医疗程序等元素。但是，EHR数据中包含的复杂和丰富的信息通常被凝结，以创建预测模型的摘要特征。此过程可以减少数据的时间和上下文丰富性。这种简化经常忽略EHR数据的复杂性质，例如稀疏性，异质性和不规则访问模式，从而导致模型过度拟合和缺乏模型通用性21。
采用预测性生物标志物的不同方法
可操作基因在预测索拉非尼疗效中的作用。方法：通过定量实时逆转录 PCR，我们分析了 220 例接受索拉非尼治疗的 HCC 患者的肿瘤与非癌组织中 7 种可操作基因（ VEGFR2 、 PDGFRB 、 c-KIT 、 c-RAF 、 EGFR 、 mTOR 和 FGFR1 ）的表达水平。我们的分析发现，与无反应者相比，9 名反应者并没有独特的临床特征。受试者操作特征曲线评估了根据可操作基因计算的治疗效益评分 (TBS) 的预测性能。结果：反应者的 TBS 值明显高于无反应者。曲线下面积为 0.779，mTOR 与 VEGFR2 、 c-KIT 和 c-RAF 相结合的 TBS 是索拉非尼疗效的最显著预测因子。索拉非尼单独使用时，HCC 患者的反应率为 0.7–3%，但当根据可操作基因对患者进行分层时，肿瘤反应率上升至 15.6%。此外，可操作基因表达与肿瘤反应显着相关。结论：我们根据可操作分子亚型对患者进行分层的研究结果可能为提高索拉非尼治疗 HCC 的有效性提供一种治疗策略。
