임상 결과 예측
"임상 결과 예측" 작업은 알고리즘 사전 스크리닝, 전문가 스크리닝, 치료, 그리고 진단 오류로 인한 지연 또는 놓친 진단 등의 다양한 비용 요인을 고려하여 임상 결과를 예측하는 것을 목표로 합니다. 이 작업은 시계열 데이터를 기반으로 하며, 의료 자원의 최적 배분, 진단 및 치료 효율성과 정확도 향상, 의료 비용 절감, 그리고 환자의 예후 개선을 추구합니다.
"임상 결과 예측" 작업은 알고리즘 사전 스크리닝, 전문가 스크리닝, 치료, 그리고 진단 오류로 인한 지연 또는 놓친 진단 등의 다양한 비용 요인을 고려하여 임상 결과를 예측하는 것을 목표로 합니다. 이 작업은 시계열 데이터를 기반으로 하며, 의료 자원의 최적 배분, 진단 및 치료 효율성과 정확도 향상, 의료 비용 절감, 그리고 환자의 예후 개선을 추구합니다.