1）预测分析——预测下一步
既然可以预测和预防问题，为什么要等到问题出现呢？预测分析使用历史患者数据来预测未来事件，如病情进展、再入院风险或治疗反应。
Veritis 优势： Veritis 将 AI 驱动的预测模型集成到您的系统中，为主动护理提供实时洞察。从减少急诊入院到改善患者治疗效果，Veritis 将预测分析的潜力转化为可衡量的结果。
2）关联规则挖掘——发现隐藏的联系
您是否曾想过，为什么某些疾病经常同时发生，或者为什么某些治疗方法结合起来效果更好？关联规则挖掘可以识别这些模式，指导更明智的治疗和资源分配决策。
Veritis 优势：
Veritis 可定制关联规则挖掘算法，为您的组织发掘可操作的见解。借助 Veritis，您的团队可以制定基于证据的指南，从而提高效率和患者满意度。
3）聚类分析——精准护理分组
每位患者都是独一无二的，但许多患者具有共同的特征。将相似的患者 贝宁电子邮件数据 聚类可以制定个性化的护理计划并更好地分配资源。
Veritis 优势： Veritis 提供先进的聚类解决方案，可根据风险、人口统计或治疗需求对患者进行细分。无论是针对性干预还是运营规划，Veritis 都能确保您做出以数据为导向、以患者为中心的决策。
分类算法——快速、准确的诊断
速度对医疗保健至关重要。分类算法将患者数据分为高风险和低风险等类别，以提高诊断的准确性和效率。
Veritis 优势： Veritis 采用根据您的工作流程量身定制的尖端分类系统。我们的解决方案可提高诊断准确性、缩短决策时间并改善患者治疗效果。
5）文本挖掘——
医生笔记、研究文章、患者反馈 — 有价值的见解往往隐藏在非结构化文本中。文本挖掘可提取这些宝贵信息，为循证实践提供参考。
Veritis 优势： Veritis 使用最先进的 客户支持自动化 工具将文本数据转化为可操作的情报。Veritis 可帮助您充分利用从临床文档到研究论文的每个单词。
异常检测——发现异常值
异常情况（例如不寻常的计费模式或罕见的患者病症）可能预示着欺诈或关键诊断。尽早识别这些偏差是保持诚信和安全的关键。
Veritis 优势： Veritis 开发了强大的异常检测系统，可保护您的组织免受欺诈并提高诊断准确性。借助 Veritis，任何异常都将被察觉。
7）决策树分析——简化复杂的选择
决策树将复杂的决策分解为清晰、合乎逻辑的步骤。它们是治疗计划、政策制 廣告數據 定和工作流程优化的理想选择。
Veritis 优势： Veritis 将决策树模型纳入您的分析工具包，确保每个组织的决策都有数据支持的清晰度。