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MULTI-TASK DEEP LEARNING OF HEALTH CARE OUTCOMES

机译:卫生保健结果的多任务深度学习

摘要

A method for generating a communicable disease policy plan by using machine learning. The process identifies a number of workplace policies for a number of business entities. The workplace policies comprise a number of dimensions of data collected from a number of sources. The process collects employment data for each of the business entities. The employment data includes sick leave data about employees of the plurality of business entities. The process determines metrics for the sick leave data during a given time interval; simultaneously models the workplace policies and the metrics for the sick leave data to identify correlations among the number of dimensions of data and generalize rules for predicting effective workplace policies; predicts a number of effective workplace policies for a particular business entity; and generates a communicable disease policy plan for the particular business entity based on the number of effective workplace policies.
机译:一种使用机器学习产生传染病政策计划的方法。 该过程识别许多业务实体的许多工作场所策略。 工作场所策略包括从许多来源收集的许多数据维度。 该过程为每个商业实体收集就业数据。 就业数据包括关于多个商业实体的员工的病假数据。 该过程确定在给定时间间隔期间病假数据的指标; 同时模拟工作场所策略和病假数据的指标,以识别数据的维度数量的相关性,并概括预测有效工作场所政策的规则; 预测特定商业实体的许多有效的工作场所政策; 并根据有效的工作场所政策的数量为特定业务实体产生传染病政策计划。

著录项

  • 公开/公告号US2022012664A1

    专利类型

  • 公开/公告日2022-01-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ADP LLC;

    申请/专利号US202016922801

  • 发明设计人 RAMSAY COLE;KURT NEWMAN;

    申请日2020-07-07

  • 分类号G06Q10/06;G06Q10/10;G06Q30/02;G06N3/08;G06N7;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 23:20:32

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