Discussions sur Length of Stay Predictor

La planification efficace pour l'admission à l'hôpital est un défi majeur en raison de l'incertitude concernant la durée de séjour des patients, et de grandes erreurs dans les estimations peuvent entraîner des pressions sur la capacité. Pour relever ce défi, Virtusa-GCTS a développé une solution basée sur l'apprentissage profond qui prédit avec précision combien de temps un patient nouvellement admis restera à l'hôpital. Le modèle utilise des algorithmes de régression de pointe. Ce modèle aide non seulement les hôpitaux à planifier et déployer leurs ressources efficacement, mais aide également les compagnies d'assurance à planifier leurs indemnisations et à prévenir les fraudes. Lorsque les utilisateurs laissent des avis sur Length of Stay Predictor, G2 recueille également des questions courantes sur l'utilisation quotidienne de Length of Stay Predictor. Ces questions sont ensuite répondues par notre communauté de 850k professionnels. Envoyez votre question ci-dessous et participez à la Discussion G2.