Wissensgrafik für Decision Engine

Mit dem Aufkommen von Bigdata-Technologien werden Daten im Gesundheitswesen auf mehreren granularen Ebenen und in mehreren Formaten erfasst und gespeichert. Im Bereich des Gesundheitswesens verfügen Krankenhäuser, Pharmaunternehmen und Versicherungen über enorme Datenmengen in strukturierten Tabellen. Aufgrund von Datenisolierung, -verteilung und -heterogenität werden jedoch erhebliche Mengen an Big Data nicht genutzt. Trotz miteinander verbundener Tabellendaten, die in irgendeiner Weise für ML-Eingaben verknüpft sind, bestehen die Herausforderungen in der erhöhten Dimensionalität, der Normalisierung von Daten, die keine natürliche Darstellung sind, der Wiederholung von Daten bei der Zusammenführung verschiedener aggregierter Daten über Tabellen hinweg. Modelle des maschinellen Lernens gehen davon aus, dass die Beobachtungen nicht voneinander abhängig sind, die Informationen der realen Welt sind jedoch miteinander verbunden. Wissensgraphen und maschinelles Lernen sind zwei wichtige Werkzeuge, um komplexe Konzepte zu verstehen und zu modellieren, während maschinelles Lernen ein Prozess ist, bei dem Computer aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden.

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Per le aziende farmaceutiche è molto importante capire, a partire dagli operatori sanitari (HCP) di un universo terapeutico, chi è probabile che provi per la prima volta e che prescriva di più, o che si riformi il vostro marchio nel prossimo futuro. Rispondere a queste domande e comprendere meglio il panorama dinamico degli HCP sono le principali priorità per le aziende farmaceutiche.