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:
Betal enkelt med kort, Klarna, Apple Pay eller Google Pay. Ikke fornøyd? Du har alltid 14 dagers angrerett. Les mer i våre vilkår. Har du spørsmål, send oss en e-post på hello@memmo.org.
Memmo gjør det enklere å studere – uansett hvor du er i verden. Hos oss samler du pensumbøker og smarte studieverktøy på ett og samme sted: sammendrag, quizer, podkaster og flashcards. Og så Ted, din studiekompis som svarer på alt du lurer på. Over 50 000 studenter studerer allerede her – bygget for at du skal lære raskere og stresse mindre.