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Machine learning risk factor identification and mitigation system

机译:机器学习风险因素识别和缓解系统

摘要

A system performing machine learning to predict and identify claims that have a high likelihood of migrating across a predetermined risk threshold and to generate intervention strategies to mitigate the likelihood of migration. The processing system includes a computer server, database engine, computer programming instructions, network connectivity, associated claims, payment, medical, pharmacy and other relevant data, a plurality of statistical and machine learning algorithms and a method for electronically displaying and attaching the results to a business process. The system will use all available data to analyze the medical treatment pattern of a claimant and based on automated findings make recommendations as to appropriate interventions to positively impact claims costs.
机译:一种执行机器学习的系统,以预测和识别在预定风险阈值范围内极有可能迁移的索赔,并生成干预策略以减轻迁移的可能性。该处理系统包括计算机服务器,数据库引擎,计算机编程指令,网络连接,关联的索赔,付款,医疗,药学和其他相关数据,多种统计和机器学习算法以及用于将结果电子显示和附加到其中的方法。业务流程。该系统将使用所有可用数据来分析索赔人的医疗模式,并根据自动发现的结果提出有关适当干预措施的建议,以对索赔成本产生积极影响。

著录项

  • 公开/公告号US10679299B2

    专利类型

  • 公开/公告日2020-06-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 MIDWEST EMPLOYERS CASUALTY COMPANY;

    申请/专利号US201715686420

  • 发明设计人 BRIAN ANDRE BILLINGS;

    申请日2017-08-25

  • 分类号G06Q40;G06Q40/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:26:36

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