قالب وردپرس پوسته وردپرس قالب فروشگاهی وردپرس وردپرس قالب وردپرس
خانه / مقالات مهندسی کامپیوتر / ترجمه مقاله : بررسی مؤثر تحلیل پیش بینی کننده و داده‌های بزرگ در پیش گیری اضطراری

ترجمه مقاله : بررسی مؤثر تحلیل پیش بینی کننده و داده‌های بزرگ در پیش گیری اضطراری

عنوان مقاله : Exploring the Potential of Predictive Analytics and Big Data in Emergency Care

ترجمه مقاله

عنوان فارسی :بررسی مؤثر تحلیل پیش­بینی کننده و داده­‌های بزرگ در پیش­گیری اضطراری
عنوان انگلیسی :Exploring the Potential of Predictive Analytics and Big Data in Emergency Care
تعداد صفحات ترجمه فارسی : ۱۸تعداد صفحات مقاله انگلیسی : ۱۰
نشریه : Annals of Emergency Medicineسال انتشار : ۲۰۱۵
فرمت ترجمه مقاله : ورد تایپ شدهفرمت مقاله انگلیسی : PDF
محتوای فایل : Zipحجم فایل : ۶۰۸ Kb
کد محصول : ۱۱۴۰رفرنس : دارد
رشته‌های مرتبط با این مقاله : مهندسی کامپیوتر و مهندسی پزشکی
گرایش‌های مرتبط با این مقاله : مهندسی نرم افزار، محاسبات و بیو انفورماتیک
مجله : Annals of Emergency Medicine
دانشگاه : American College of Emergency Physicians
کلمات کلیدی :
توضیحات : این محصول شامل یک فایل ورد تایپ شده (قابل ویرایش) و نیز یک فایل پی دی اف ترجمه مقاله می‌باشد.

« ترجمه این مقاله با کیفیت بسیار مطلوب و مناسب، آماده خرید اینترنتی می‌باشد. »

« بلافاصله پس از خرید، دکمه دانلود ظاهر خواهد شد. »

« همچنین پس از خرید، فایل ترجمه به آدرس ایمیل شما نیز ارسال خواهد شد. »

فهرست مطالب

چکیده

مقدمه

تحلیل پیش بینی و داده‌های بزرگ

پیشرفت اطلاعات پایه و مدیریت

چالش‌ها، محدودیت‌ها و معایب مؤثر

جذب بالینی

تهیه کننده و الگوهای بیمار

نتیجه گیری

نمونه متن انگلیسی

Abstract

Clinical research often focuses on resource-intensive causal inference, whereas the potential of predictive analytics with constantly increasing big data sources remains largely unexplored. Basic predictio , divorced from causal inference, is much easier with big data. Emergency care may benefit from this simpler application of big data. Historically, predictive analytics have played an important role in emergency care as simple heuristics for risk stratification. These tools generally follow a standard approach: parsimonious criteria, easy computability, and independent validation with distinct populations. Simplicity in a prediction tool is valuable, but technological advances make it no longer a necessity. Emergency care could benefit from clinical predictions built using data science tools with abundant potential input variables available in electronic medical records. Patients’ risks could be stratified more precisely with large pools of data and lower resource requirements for comparing each clinical encounter to those that came before it, benefiting clinical decisionmaking and health systems operations.

16500 تـومان – خرید و دانلود

Annals of Emergency Medicine-www.downloadnema.com
قیمت خرید فایل ترجمه   ۱۶,۵۰۰ تـومان

مطلب مفیدی برای شما بود ؟؟ پس به اشتراک بگذارید برای دوستانتان

نظر دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

})