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Synopsis
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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À propos de l?auteur
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
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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, Depar. N° de réf. du vendeur 487064558
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Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers
Edité par
Taylor & Francis Ltd, 2021
ISBN 10 : 1032088680
ISBN 13 : 9781032088686
Neuf
Paperback / softback
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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 (Chapman & Hall/CRC Big Data Series)
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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
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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
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Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers
Vendeur : Chiron Media, Wallingford, Royaume-Uni
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Data Driven Approaches for Healthcare : Machine Learning for Identifying High Utilizers
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