تطوير الرعاية الصحية المنزلية من خلال التعلم الآلي: التنبؤ بوقت الخدمة لتعزيز رعاية المرضى
| العنوان | تطوير الرعاية الصحية المنزلية من خلال التعلم الآلي: التنبؤ بوقت الخدمة لتعزيز رعاية المرضى |
|---|---|
| المؤلف | سلجوق، يامور سيليناي، جوكتورك، إلفين كوبان |
| تاريخ النشر: | 2023 |
| مكان النشر | - IEEE |
| الموضوع | مصفوفة الارتباط، تحليل البيانات، خدمة الرعاية الصحية المنزلية، تجميع الوسائل K، التعلم الآلي، المعالجة المسبقة |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 979-835033752-5 |
| رقم السجل | 38492eb0-572d-4b8f-8004-7ab3763e0990 |
| موقع المكتبة | الهندسة الصناعية |
| التاريخ | 2023 |
| نص عينة | يعد توفير خدمات الرعاية الصحية في المنزل أمرًا بالغ الأهمية للمرضى الذين يحتاجون إلى رعاية طويلة الأمد أو يواجهون قيودًا على الحركة أو غيرها من القيود الصحية التي تمنعهم من السفر إلى مرافق الرعاية الصحية. هناك حاجة إلى تقنيات تحليل البيانات الفعالة لتحسين هذه الخدمات لفهم احتياجات المرضى وتخصيص الموارد بكفاءة. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل مجموعات البيانات الكبيرة الناتجة عن خدمات الرعاية الصحية المنزلية لتحديد الأنماط والاتجاهات والعوامل التنبؤية. ومن خلال استخدام هذه التقنيات، يمكن تطوير النماذج التنبؤية لوقت الخدمة، مما يؤدي إلى تحسين نتائج المرضى وزيادة الكفاءة وخفض التكاليف. تستكشف هذه الدراسة أهمية الميزات المختلفة في التنبؤ بوقت الخدمة لخدمات الرعاية الصحية المنزلية من خلال تحليل البيانات الواقعية باستخدام تقنيات تحليل البيانات. من خلال تطوير مصفوفة الارتباط، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية فحص العلاقات بين الميزات بالإضافة إلى ارتباطاتها بالقيمة المستهدفة، وبالتالي توفير رؤى إدارية قيمة لتحسين جودة خدمات الرعاية الصحية المنزلية من خلال التنبؤات المحسنة لوقت الخدمة. |
| DOI | 10.1109/HORA58378.2023.10156805 |
