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Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers (Chapman & Hall/CRC Big Data Series) - Tapa blanda
Sinopsis
This book presents data driven methods, especially machine learning, for understanding and approaching the high utilizers problem, using the example of a large public insurance program. It describes important goals for data driven approaches from different aspects of the high utilizer problem, and identifies challenges posed by this problem.
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Acerca del autor
Chengliang Yang, Department of Computer Science, University of Florida Chris Delcher, Institute of Child Health Policy, University of Florida Elizabeth Shenkman, Institute of Child Health Policy, University of Florida Sanjay Ranka, Department of Computer Science, University of Florida.
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Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers (Chapman & Hall/CRC Big Data Series)
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Data Driven Approaches for Healthcare : Machine Learning for Identifying High Utilizers
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Data Driven Approaches for Healthcare : Machine Learning for Identifying High Utilizers
Publicado por
Routledge, 2021
ISBN 10: 1032088680
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Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers
Publicado por
Taylor & Francis Ltd, 2021
ISBN 10: 1032088680
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Data Driven Approaches for Healthcare
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