Gráfico de conhecimentos para o motor de decisão - Nomula, Sridhar
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Com o advento das tecnologias Bigdata, os dados relativos aos cuidados de saúde são capturados e armazenados a vários níveis granulares e em vários formatos. No domínio dos cuidados de saúde, os hospitais, as empresas farmacêuticas e as companhias de seguros dispõem de uma enorme quantidade de dados em tabelas estruturadas. No entanto, quantidades significativas de grandes volumes de dados continuam a ser subutilizadas devido ao isolamento, à distribuição e à heterogeneidade dos dados. Apesar de os dados tabulares interligados estarem de alguma forma ligados entre si para a entrada de ML, os…mehr

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Produktbeschreibung
Com o advento das tecnologias Bigdata, os dados relativos aos cuidados de saúde são capturados e armazenados a vários níveis granulares e em vários formatos. No domínio dos cuidados de saúde, os hospitais, as empresas farmacêuticas e as companhias de seguros dispõem de uma enorme quantidade de dados em tabelas estruturadas. No entanto, quantidades significativas de grandes volumes de dados continuam a ser subutilizadas devido ao isolamento, à distribuição e à heterogeneidade dos dados. Apesar de os dados tabulares interligados estarem de alguma forma ligados entre si para a entrada de ML, os desafios são o aumento da dimensionalidade, a normalização dos dados que não são uma representação natural, a repetição de dados na fusão de diferentes dados agregados entre tabelas. Os modelos de aprendizagem automática pressupõem que as observações não são dependentes, no entanto, a informação do mundo real está interligada. Os gráficos de conhecimento e a aprendizagem automática são duas ferramentas importantes para compreender e modelar conceitos complexos, enquanto a aprendizagem automática é um processo pelo qual os computadores aprendem a partir de dados, sem serem explicitamente programados.
Autorenporträt
Il est très important pour les entreprises pharmaceutiques de comprendre, à partir des professionnels de la santé (HCP) dans un univers thérapeutique, qui est susceptible d'essayer pour la première fois et de prescrire davantage, ou de faire tourner votre marque dans un avenir proche. Répondre à ces questions et mieux comprendre le paysage dynamique des professionnels de la santé sont des priorités absolues pour les entreprises pharmaceutiques.