ランカスター大学の統計学者は、AI アルゴリズムを使用して院内遊雅堂 ライブカジノの追跡と予測を行いました。
新型コロナウイルス、MERS、MRSAなどの遊雅堂 ライブカジノ症の院内遊雅堂 ライブカジノにより、医療機関への負担が増大しているNHS世界中の医療システムだけでなく。
最近ブラック ジャック オンライン カジノAI、遊雅堂 ライブカジノ予防策が講じられていたにもかかわらず、医療関連遊雅堂 ライブカジノの発生率は非常に高かった。
現在、数学統計学部のジェス・ブリジェン博士とクリス・ジュエル教授は、ランカスター医科大学のジョン・リード博士およびリバプール大学の遊雅堂 ライブカジノ症医師らと協力して、多数の人々にとって潜在的な危険点を計画している。遊雅堂 ライブカジノ症のこと。
院内遊雅堂 ライブカジノの予測を妨げる障壁
これらの遊雅堂 ライブカジノ症を予測し管理する上での最大の障壁は、そもそもどのように遊雅堂 ライブカジノしたのかを理解することです。たとえば、スタッフが誤って病棟間で病気を伝染させたり、患者が他の遊雅堂 ライブカジノ患者と交流したり、訪問者が外部から病院の敷地内に遊雅堂 ライブカジノ症を持ち込んだりするかどうかです。
患者、スタッフ、訪問者の遊雅堂 ライブカジノを常に監視することは困難です。
病院では、患者が最初に遊雅堂 ライブカジノ症検査で陽性反応を示した時期に注意を払っていますが、いつ遊雅堂 ライブカジノ症に罹患し、いつ遊雅堂 ライブカジノ力がなくなったかは不明であることがよくあります。このため、その遊雅堂 ライブカジノ源とその後の他の患者の遊雅堂 ライブカジノ源を特定することが困難になります。
チームは流行モデリングへの統計的アプローチを開発しました
不確実性に取り組むために、チームは流行モデルに対する最先端のベイズ統計的アプローチを開発しました。
彼らは、病棟内および病棟間のスタッフと患者の移動、および病気の典型的な遊雅堂 ライブカジノ期間に関するデータを収集しました。
これに基づいて、患者がどの時点で病気に遊雅堂 ライブカジノしたかを予測できるモデルを作成しました。これにより、チームは最も可能性の高い遊雅堂 ライブカジノ源を特定できるようになりました。
ジュエル教授は次のように述べています。「このプロジェクトは、現実世界の患者データと組み合わせた場合の最先端のベイジアン分析の力を実証します。これにより、騒々しく複雑な世界を透視して、病院スタッフが日常的に直面している非常に現実的な遊雅堂 ライブカジノ制御の課題の核心に迫る方法が得られます。」
このモデルにより早期介入が可能
このモデルは、パンデミック中の英国の病院内での COVID の発生を使用して作成され、テストされました。それにもかかわらず、チームは同様の形式のAI多数の遊雅堂 ライブカジノ症の潜在的な遊雅堂 ライブカジノ危険点を計画できるようになる。
このモデルにより、遊雅堂 ライブカジノ制御チームが早期に介入できるようになり、最終的には小規模な病気の侵入が院内遊雅堂 ライブカジノに発展するのを防ぐことができます。
ジェス・ブリジェン博士は次のように結論づけています。「初期のキャリアの研究者として、このプロジェクトは、新しい統計手法を現実世界のアプリケーションに適用する素晴らしい機会でした。この研究は、病院のリスクのある領域を検出し、制御介入を評価するための、遊雅堂 ライブカジノ制御におけるさらなる AI イノベーションへの道を提示します。」
