Αναλύσεις και τεχνητή νοημοσύνη
Τα πιο προηγμένα αναλυτικά στοιχεία και η χρήση πρόβλεψης με χρήση τεχνητής νοημοσύνης ή μηχανικής μάθησης είναι μια πολύ στενά συνδεδεμένη σχέση με τα αναλυτικά στοιχεία μάρκετινγκ. Είναι εξίσου δυνατό να γίνει πιο αποτελεσματική η διαχείριση των ασθενών και των γιατρών, η πρόβλεψη και η παρακολούθηση της συμπεριφοράς τους και η πρόταση συστάσεων για τη βελτίωση της ποιότητας άλλων διαδικασιών.
Τεχνολογίες:
Το Analytics και η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρουν μια σειρά από πλεονεκτήματα:
-
Βάση δεδομένων ασθενών και συμπεριφορά τους, επακόλουθες συστάσεις και εκστρατείες
-
Ιατρικές εκθέσεις
-
Ηλεκτρονικές παραγγελίες
-
Διαχείριση ασθενών
-
Συστάσεις για ασθενείς και γιατρούς
• μοντέλο πρόβλεψης – βασίζεται σε νευρωνικά δίκτυα (Deep Neural Networks)
◦ χρησιμοποιήστε εργαλεία γλώσσας Python, συμπεριλαμβανομένων των Pandas, Numpy, Tensorflow και άλλων.
◦ η χρήση στατιστικής ανάλυσης για την ταξινόμηση του πληθυσμού πελατών
◦ λαμβάνει υπόψη το ιστορικό κάθε πελάτη
◦ καθιστούν δυνατή την πρόβλεψη των υπηρεσιών που μπορεί να ενδιαφέρονται
◦ σάς επιτρέπει να αποκτήσετε ένα σύνολο πελατών που μπορεί να ενδιαφέρονται για μια συγκεκριμένη υπηρεσία
• διερευνητική ανάλυση – έμφαση στις κανονικότητες που παρακολουθούνται οπτικά και αριθμητικά στη συμπεριφορά των πελατών, λαμβάνει υπόψη στατιστικές διαφορές.
• χρήση λογικών ορισμάτων – υψηλό επίπεδο ερμηνείας
• εξαιρετικά διαισθητικές παράμετροι μοντέλου πρόβλεψης
• ουσιαστική δοκιμή της ευαισθησίας ενός μοντέλου στις παραμέτρους
• μέθοδοι ταξινόμησης – για ενδελεχή δοκιμή και σύγκριση μοντέλων