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Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers - Brossura

 
9781032088686: Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers

Sinossi

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:

  • Introduces basic elements of health care data, especially for administrative claims data, including disease code, procedure codes, and drug codes
  • Provides tailored supervised and unsupervised machine learning approaches for understanding and predicting the high utilizers
  • Presents descriptive data driven methods for the high utilizer population
  • Identifies a best-fitting linear and tree-based regression model to account for patients’ acute and chronic condition loads and demographic characteristics
  • Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

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    Chengliang Yang, Department of Computer Science, University of Florida Chris Delcher, Institute of Child Health Policy, University of Florida Elizabeth Shenkman, Institute of Child Health Policy, University of Florida Sanjay Ranka, Department of Computer Science, University of Florida.

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    9780367342906: Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers

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    ISBN 10:  0367342901 ISBN 13:  9780367342906
    Casa editrice: Chapman and Hall/CRC, 2019
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    Chengliang Yang|Chris Delcher (University of Kentucky, KY, USA)|Elizabeth Shenkman (University of Florida, FL. USA)|Sanjay Ranka (University of Florida, Gainesville, USA)
    Editore: CRC Press, 2021
    ISBN 10: 1032088680 ISBN 13: 9781032088686
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    Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Chengliang Yang, Department of Computer Science, University of Florida Chris Delcher, Institute of Child Health Policy, University of Florida Elizabeth Shenkman, Institute of Child Health Policy, University of Florida Sanjay Ranka, Depar. Codice articolo 487064558

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    Chris Delcher
    Editore: Taylor & Francis Ltd, 2021
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