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Q：
機械学習はどのようなビジネス上の問題に対処できますか？
A：
LeanTaaSの焦点は、予測分析、最適化アルゴリズム、機械学習、およびシミュレーション手法を使用して、ヘルスシステムの希少資産の容量を解放することです。これは、ヘルスケアに内在する高度な変動による困難な問題です。
このソリューションは、最前線で毎日何百もの具体的な決定を下せるように、十分に具体的な推奨事項を生成できる必要があります。スタッフは、患者の量、混合、治療、能力、人員配置、機器などのすべての変化から学んだことに加えて、必然的に大量のデータを処理した推奨事項にマシンが到達したという自信を持たなければなりません。時間とともに発生します。
特定の予定をスケジュールする必要がある適切な時間帯に、スケジューラにインテリジェントなガイダンスを提供するソリューションを検討してください。機械学習アルゴリズムは、実際に予約された予約のパターンと予約の推奨パターンを比較できます。不一致を自動的に大規模に分析して、「ミス」を一意のイベント、スケジューラーエラー、または最適化されたテンプレートがずれてリフレッシュする必要があることを示すインジケーターとして分類できます。
別の例として、患者が予定の予約に早く、時間通りに、または遅れて到着する理由は多数あります。到着時間のパターンをマイニングすることにより、アルゴリズムは、時刻と特定の曜日に基づいて、時間厳守（または不足）の程度を継続的に「学習」できます。これらは、最適な予約テンプレートの特定の調整に組み込むことができるため、患者の予約を伴う実際のシステムで発生する避けられないショックや遅延に対して回復力があります。