多年来,零售、电信、保险和银行业的公司一直使用机器学习技术来分析TB级的实时数据,这些数据代表了各种各样的客户交互(跨所有渠道)、人口特征和生活方式事件等。本演讲将解释美国信诺保险公司如何利用一些机器学习技术来影响其他行业的消费者行为,以达到他们要降低医疗成本和改善医疗结果的目的;还将举例讨论他们如何组合利用医保索费数据、人口数据、检验数据、呼叫中心数据和网络交互和手机交互的点击流数据,以改进与慢病患者在时间、渠道、内容上的教育指导和邀约,最终实现这些患者医疗费用的降低和医疗结果的改善。
本演讲的主要内容是:
●认识利用机器学习提高患者/消费者参与度的机会;
●分析客户交互数据,找到降低医疗总成本的方法;
●应用机器学习和大数据技术改善患者和客户的健康结果。
演讲人是美国信诺保险公司客户邀约与体验分析高级总监:道格·梅尔顿和安永公司高级分析主管合伙人:克里斯特·A·约翰逊。
如果需要HIMSS18PPT(之一百零三):《机器学习和大数据促进更好的健康结果》(英文,共25个slide),请发来email地址。
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