Health care utilization routinely generates vast amounts of data from sources ranging from electronic medical records, insurance claims, vital signs, and patient-reported outcomes. Predicting health outcomes using data modeling approaches is an emerging field that can reveal important insights into disproportionate spending patterns. 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 uniquely posed by this problem.
Key Features:
Betaal eenvoudig met kaart, Klarna, Apple Pay of Google Pay. Niet tevreden? Je hebt altijd 14 dagen bedenktijd. Lees meer in onze voorwaarden. Heb je vragen, mail ons dan via hello@memmo.org.
Memmo maakt studeren makkelijker – waar je ook bent ter wereld. Wij brengen je cursusboeken en slimme studietools samen op één plek: samenvattingen, quizzen, podcasts en flashcards. En Ted, je studievriend die antwoord geeft op alles wat je je afvraagt. Meer dan 50.000 studenten studeren hier al – gebouwd om je sneller te laten leren en minder stress te geven.