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9780367342906 - Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers (Chapman & Hall/CRC Big Data) von Yang, Chengliang; Delcher, Chris; Shenkman,... (15 Ergebnisse)
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Data Driven Approaches for Healthcare : Machine Learning for Identifying High Utilizers
Buch 10 von 13: Chapman & Hall/CRC Big Data SeriesAnbieter: Better World Books Ltd, Dunfermline, Vereinigtes Königreich
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Data Driven Approaches for Healthcare (Hardcover)
Buch 10 von 13: Chapman & Hall/CRC Big Data SeriesSprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd, London, 2019
ISBN 10: 0367342901 ISBN 13: 9780367342906
Anbieter: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Hardcover. Zustand: 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 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 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
Buch 10 von 13: Chapman & Hall/CRC Big Data SeriesAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Data-Driven Approaches for Health Care : Machine Learning for Identifying High Utilizers
Buch 10 von 13: Chapman & Hall/CRC Big Data SeriesAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: As New. Unread book in perfect condition.
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Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers (Chapman & Hall/CRC Big Data Series)
Buch 10 von 13: Chapman & Hall/CRC Big Data SeriesAnbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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In den WarenkorbZustand: New.
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Data-Driven Approaches for Health Care : Machine Learning for Identifying High Utilizers
Buch 10 von 13: Chapman & Hall/CRC Big Data SeriesAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Zustand: New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Data-Driven Approaches for Health Care : Machine Learning for Identifying High Utilizers
Buch 10 von 13: Chapman & Hall/CRC Big Data SeriesAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 10 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New.
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Data-Driven Approaches for Health Care: Machine Learning for Identifying High Utilizers
Buch 10 von 13: Chapman & Hall/CRC Big Data SeriesAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 237,83
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Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 107 pages. 10.00x7.25x0.50 inches. In Stock.
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Versand von Deutschland nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
In den WarenkorbGebunden. Zustand: 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.
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Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers (Chapman & Hall/CRC Big Data Series)
Buch 10 von 13: Chapman & Hall/CRC Big Data SeriesAnbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: New.
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Data Driven Approaches for Healthcare: Machine learning for Identifying High Utilizers
Buch 10 von 13: Chapman & Hall/CRC Big Data SeriesAnbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 249,65
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In den WarenkorbHardback. Zustand: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days.
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Data Driven Approaches for Healthcare : Machine learning for Identifying High Utilizers
Buch 10 von 13: Chapman & Hall/CRC Big Data SeriesSprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd Okt 2019, 2019
ISBN 10: 0367342901 ISBN 13: 9780367342906
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Neuware.
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Data Driven Approaches for Healthcare (Hardcover)
Buch 10 von 13: Chapman & Hall/CRC Big Data SeriesSprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd, London, 2019
ISBN 10: 0367342901 ISBN 13: 9780367342906
Anbieter: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australien
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Hardcover. Zustand: 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 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 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 our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
