Yang chengliang (25 risultati)
Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers (Chapman & Hall/CRC Big Data Series)
Yang, Chengliang; Delcher, Chris; Shenkman, Elizabeth; Ranka, Sanjay
Lingua: Inglese
Editore: Routledge, 2021
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Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers (Chapman & Hall/CRC Big Data Series)
Yang, Chengliang; Delcher, Chris; Shenkman, Elizabeth; Ranka, Sanjay
Lingua: Inglese
Editore: Routledge, 2021
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Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers (Chapman & Hall/CRC Big Data Series)
Yang, Chengliang; Delcher, Chris; Shenkman, Elizabeth; Ranka, Sanjay
Lingua: Inglese
Editore: Routledge, 2021
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Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers (Chapman & Hall/CRC Big Data)
Chengliang Yang, Chris Delcher, Elizabeth Shenkman, Sanjay Ranka
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Editore: Routledge 2021-06-30, 2021
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Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers (Chapman & Hall/CRC Big Data Series)
Yang, Chengliang; Delcher, Chris; Shenkman, Elizabeth; Ranka, Sanjay
Lingua: Inglese
Editore: Routledge, 2021
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Data Driven Approaches for Healthcare : Machine Learning for Identifying High Utilizers
Yang, Chengliang, Ranka, Sanjay, Delcher, Chris, Shenkman, Elizabeth
Lingua: Inglese
Editore: CRC Press LLC, 2019
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Da: Better World Books Ltd, Dunfermline, Regno UnitoBetter World Books Ltd
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Editore: Taylor & Francis Ltd, 2019
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Data-Driven Approaches for Health Care : Machine Learning for Identifying High Utilizers
Yang, Chengliang; Delcher, Chris; Shenkman, Elizabeth; Ranka, Sanjay
Lingua: Inglese
Editore: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Editore: Taylor & Francis Ltd, London, 2019
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Hardcover. Condizione: new. Hardcover. 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 insig…hts 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 codesProvides tailored supervised and unsupervised machine learning approaches for understanding and predicting the high utilizersPresents descriptive data driven methods for the high utilizer populationIdentifies a best-fitting linear and tree-based regression model to account for patients acute and chronic condition loads and demographic characteristics 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 posed by this problem. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Data-Driven Approaches for Health Care : Machine Learning for Identifying High Utilizers
Yang, Chengliang; Delcher, Chris; Shenkman, Elizabeth; Ranka, Sanjay
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Data-Driven Approaches for Health Care : Machine Learning for Identifying High Utilizers
Yang, Chengliang; Delcher, Chris; Shenkman, Elizabeth; Ranka, Sanjay
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers (Chapman & Hall/CRC Big Data Series)
Yang, Chengliang; Delcher, Chris; Shenkman, Elizabeth; Ranka, Sanjay
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers (Chapman & Hall/CRC Big Data Series)
Yang, Chengliang; Delcher, Chris; Shenkman, Elizabeth; Ranka, Sanjay
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Data-Driven Approaches for Health Care : Machine Learning for Identifying High Utilizers
Yang, Chengliang; Delcher, Chris; Shenkman, Elizabeth; Ranka, Sanjay
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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Data-Driven Approaches for Health Care: Machine Learning for Identifying High Utilizers
Yang, Chengliang/ Delcher, Chris/ Shenkman, Elizabeth/ Ranka, Sanjay
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Editore: Chapman & Hall, 2019
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Da: Revaluation Books, Exeter, Regno UnitoRevaluation Books
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Editore: CRC Press, 2019
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Condizione: New. 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.
Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers (Chapman & Hall/CRC Big Data Series)
Yang, Chengliang; Delcher, Chris; Shenkman, Elizabeth; Ranka, Sanjay
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Editore: Taylor & Francis Ltd, 2019
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Editore: Taylor & Francis Ltd Okt 2019, 2019
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Editore: Taylor & Francis Ltd, London, 2019
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Data Driven Approaches for Healthcare
Yang, Chengliang; Delcher, Chris; Shenkman, Elizabeth; Ranka, Sanjay
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Editore: Routledge, 2021
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