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2021-02-20 00:15

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衡量质量-白皮书:评估医生绩效的动态方法2020年7月16日,游离类别:电子书,雇主,质量本白皮书由萨沙·斯莫尔和奈特·弗里斯共同撰写。 在我们关于衡量质量的博客系列文章的前两篇文章中,我们探讨了为什么会员没有得到高质量的护理,以及有效衡量提供者质量的重要性在最后一部分中,我们将研究一种完全不同的方法来度量提供者的质量,这种方法是根据每个成员的需要进行区分和个性化的。这是Grand Rounds为其基金客户采用的模式。在我们最近的白皮书《Grand Rounds的质量测量方法》中了解更多信息。 我们衡量供应商质量的方法有四个关键因素往往忽略了供应商质量的关键方面动态质量评分,使供应商技能与会员需求相匹配机器学习可以更准确地预测供应商的绩效外部验证,以确保我们的标准与目标行业专家的标准一致为了评估医生的绩效,大数据和数据分析区别,Grand Rounds开发了一种方法,该方法可优化提供成本效益护理的杰出、高价值的临床医生。除了对照传统的一组指标(如宫颈癌筛查或是否坚持口服糖尿病药物)进行评估外,我们还根据专有质量指标(如苯二氮卓类处方模式和新患者保留率)对医生进行评分。 将会员的临床需求与最合格的医生匹配在过去的几年里,我们更进一步,开发了一个匹配引擎,可以在患者和提供者之间进行超个性化匹配。通过使用动态提供者评分,大数据人工智能,我们的匹配引擎使每个进行提供者搜索的成员能够根据提供者的临床技能和成本效益将其特定的临床需求与医生匹配。将我们的动态匹配引擎与传统的质量度量模型进行对比,传统的质量度量模型无法提供构建框架所需的模型多样性的深度和广度,以适应给定成员的个人特征和需求。同样,传统模型依赖于狭窄的数据片段,智慧农业物联网系统,而我们的匹配引擎包含了各种各样的数据,微信返利,从而提高了我们质量模型的预测能力。我们的模型的精确性是通过机器学习实现的,机器学习创造了一个不断改进这些模型的反馈回路。机器学习使我们能够扩展我们的分析,这样我们就可以合并越来越多的数据,以快速构建更多的预测模型,以支持会员搜索最佳、最合适的护理服务。 从更广泛的提供商社区获得外部验证我们认识到与医疗机构密切合作的重要性,这是提高美国医疗水平的必要因素。考虑到这一点,我们引入了准确性医疗分析,以审查我们的医生质量指标。由哈佛医学院教授尼特什·乔杜里博士领导,他是医生质量测量领域的著名研究人员,Veracity进行了一项验证研究,好的云服务器,以评估我们的方法。研究结果非常积极。我们计划继续与真实性以及更广泛的社区中的其他专家合作,以验证我们的方法,同时不断向我们的模型添加更多的输入。我们一定会分享我们持续努力的成果,让会员与最优质的医生建立联系下载我们的白皮书,了解我们严格的、数据驱动的供应商质量衡量方法。

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