Google Translate

  • Türkçe
  • English
  • العربية
  • Pусский
  • Spanish
  • France
  • Germany

Makine Öğrenimi (ML), bilinçli tahminler yapmak veya anormallikleri bulmak için verilerdeki kalıpları tanımlayabilen bir teknikler kümesidir.

Makine Öğrenimi (ML), gelişmiş düzeyde karar verme ve daha iyi yönetim verimliliği ile değer yaratmaktadır. Makine Öğrenimi (ML), modelin etkisini en üst düzeye çıkarmak için uzman izleme gerektiren sihirli bir kelime değildir.

 

Makine Öğrenimi (ML) Teknikleri Nelerdir ?

Bir girdi kümesinden belirli bir çıktıya denetlenen öğrenme algoritmaları denetlenmeyen öğrenme algoritmaları, girdi verilerini araştırmakta ve davranış kalıplarını tanımlamaktadır.

 

Sağlık hizmetlerinde potansiyel kullanım durumları Nelerdir ?

Hekimlerinin, hasta ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre optimal uzmanları tanımasına yardımcı olmak için Makine Öğrenimi (ML) kullanılmaktadır.

 

Örneğin; FWA tespiti için karar modeli; Usifn Makine Öğrenimi (ML) teknikleri, hizmetlerin ayrıştırılması için talep kurtarma durumlarını tanımlamak için bir algoritma tasarlamaktadır.
​​​​​​​

Aşağıdaki örnekte, ödeme taleplerini düzenleme sistemlerinde uygulanacak kurallara dönüştürülebilen bir Makine Öğrenimi (ML) algoritması açıklanmaktadır.

 

Ödemeler ve sağlayıcılar, Makine Öğrenimi (ML) tekniklerinden en iyi şekilde yararlanmak için birkaç zorluğun üstesinden gelmelidir.
​​​​​​​

1) Yapay Zeka (AI) stratejisinin eksikliği; yatırımcı, Yapay Zeka (AI) kullanım durumlarını finanse etme yaklaşımı gibidir.
​​​​​​​

2) Parçalanmış veri depolama ve teknoloji sınırlamaları: paylaşılan, ucuz bilgi işlem kaynakları önem taşımaktadır.
​​​​​​​

3) Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) için kurum genelinde paylaşılan hizmetler modeli uygulanmaktadır.
​​​​​​​

4) Yapay Zeka (AI)’daki güvensizlik: mevcut veri kümelerini kullanan hızlı kazançlı kullanım durumlarını da etkilemektedir.

 

 

Özetle;

 

Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) kullanım alanları sağlık sektöründe belli koşullar dahilinde olmaktadır.

 


 
Kaynak: Tıklayınız