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Optimizing Resource Allocation through Data-Driven Patient Segmentation: A Machine Learning Approach to Enhance Outpatient and Home Transfusion Services

Optimizing Resource Allocation through Data-Driven Patient Segmentation: A Machine Learning Approach to Enhance Outpatient and Home Transfusion Services
通过数据驱动的患者细分优化资源分配：增强门诊和家庭输血服务的机器学习方法
批准号：
493337
负责人：
Li Na
金额：
$0.15万
依托单位：
University of Calgary
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
财政年份：
2023
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2023-10-01 至 2024-10-01
来源：
https://webapps.cihr-irsc.gc.ca/decisions/p/project_details.html?applId=493337&lang=en
关键词：
Computer Simulation Model Data-Driven Techniques Electronic Health Records Home Transfusion Ics Travel Awards Machine Learning Optimizing Resource Allocation

项目摘要

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全球医疗系统面临的挑战是为不同的患者提供高质量的护理，有效地利用现有资源。满足每个患者的独特需求至关重要-有些需要专门的医院护理，而另一些则可以有效
英文摘要
Healthcare systems globally are challenged with providing quality care to diverse patients, efficiently utilizing available resources. It is crucial to meet each patient's unique needs - some require specialized hospital care, while others can be effectiv
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