髖關(guān)節(jié)置換手術(shù)需要多長時間?

這對醫(yī)院來說并不是學(xué)術(shù)問題。2015年，醫(yī)院約有360億美元的無償保健費用，其中大部分來自患者未付的賬單。

這個問題的一個解決方案是限制與手術(shù)相關(guān)的成本，但是如何才能達(dá)成呢?答案是機(jī)器學(xué)習(xí)。醫(yī)院如今利用預(yù)測分析學(xué)來預(yù)測手術(shù)的平均時間和潛在問題，如髖關(guān)節(jié)手術(shù)。

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例如，醫(yī)療保健購買者的數(shù)據(jù)顯示患者年齡、核心醫(yī)療保健提供者和二次診斷。使用機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測分析，數(shù)據(jù)可以估計未來的成本，幫助確定可能在恢復(fù)中出現(xiàn)問題的患者。此舉可使醫(yī)院做出更好的臨床決定，降低二次入院率，縮短患者的住院時間，并提供更好的護(hù)理。

各地企業(yè)在使用機(jī)器學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)的過程中，發(fā)現(xiàn)了類似的現(xiàn)實效果。但問題是效果周期往往短暫。

弗雷斯特研究公司(Forrester Research)的分析師Mike Gaultieri指出，機(jī)器學(xué)習(xí)并不像傳統(tǒng)的商業(yè)情報工作那樣，其結(jié)果是確定的。他說：“如果你在尋找一種機(jī)器學(xué)習(xí)模式，可以說‘我會嘗試’，但你可能無法成功實現(xiàn)。企業(yè)應(yīng)該明白僅僅因為希望擁有預(yù)測股市的模型，并不意味著就會實現(xiàn)愿望。”

DXC技術(shù)分析數(shù)據(jù)實驗室是數(shù)據(jù)科學(xué)家的全球研究中心，他們專注于咨詢和尋找實施分析的方法。實驗室負(fù)責(zé)人Rags Raghavendra表示企業(yè)的表現(xiàn)令人沮喪，因為它們往往承受太多負(fù)擔(dān)。他說：“客戶在嘗試挖掘其有權(quán)訪問的各類數(shù)據(jù)的意義時往往好高騖遠(yuǎn)。我們建議著眼于自己可以訪問的數(shù)據(jù)，然后再著手下一步的行動。”

如果企業(yè)嘗試但未能從數(shù)據(jù)中挖掘到有用訊息，首先應(yīng)該接受失敗和重復(fù)是這一過程的一部分。但是，通過更巧妙地使用機(jī)器學(xué)習(xí)，他們可以最大限度地提高成功幾率。以下是使用機(jī)器學(xué)習(xí)的八種方法：

從想要解決的問題開始。直接研究數(shù)據(jù)，期待立即發(fā)現(xiàn)有用訊息是錯誤的方法。正確的數(shù)據(jù)研究方法始于確定正確的性能衡量標(biāo)準(zhǔn)，這種標(biāo)準(zhǔn)將業(yè)務(wù)成果和與數(shù)據(jù)相關(guān)的問題聯(lián)系起來。但是，所選標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該適當(dāng)。例如，當(dāng)DXC最近與媒體公司合作，解釋訂戶離開的原因時，最直觀的標(biāo)準(zhǔn)是“訂閱者基數(shù)”。事實證明，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)是每個用戶的平均收入(ARPU)，這與公司為增加收入而制定的較大業(yè)務(wù)目標(biāo)直接相關(guān)。

使機(jī)器學(xué)習(xí)過程產(chǎn)業(yè)化。Raghavendra表示：“大數(shù)據(jù)分析的整個過程尚未實現(xiàn)工業(yè)化，”其實驗室支持包括制造業(yè)、電信、汽車、航空、能源、金融服務(wù)和醫(yī)療保健在內(nèi)的各種行業(yè)。“很多時候，你一再重復(fù)分析或無法擴(kuò)展分析。”DXC是工業(yè)化機(jī)器學(xué)習(xí)的堅定支持者，這種學(xué)習(xí)模式簡單高效，認(rèn)為分析中的所有階段，即從抽取和清洗數(shù)據(jù)，構(gòu)建算法，到將其投入生產(chǎn)并獲取有用訊息，應(yīng)在企業(yè)技術(shù)上可重復(fù)使用和部署。

無需擔(dān)憂筒倉。筒倉是許多企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘項目的災(zāi)難，因為它們阻止訪問統(tǒng)一的數(shù)據(jù)池。但是，筒倉并不像有些人認(rèn)為的那樣是巨大的障礙。Raghavendra說：“如果你有智能數(shù)據(jù)和平臺戰(zhàn)略，就無需那么擔(dān)憂筒倉。”簡言之，只要不是你選擇的所要解決的問題，就不必對此擔(dān)心。然而，你應(yīng)該通過整合不同的數(shù)據(jù)源來準(zhǔn)備解決以后出現(xiàn)的問題。“靈活和模塊化的平臺允許你在需要時整合數(shù)據(jù)，”Raghavendra補充說道。

思考外部程序。你并非總是擁有所有的信息、人才、分析和智慧。這是一個關(guān)乎生態(tài)系統(tǒng)的問題，那些挖掘他們周圍事物的能力的人將會獲勝。眾包數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)和外部數(shù)據(jù)集都具有強大的潛力。

使用數(shù)據(jù)湖。數(shù)據(jù)湖就是存儲庫，不管格式如何，你都可以按原樣存儲所有現(xiàn)存的數(shù)據(jù)。Raghavendra表示，公司應(yīng)該把所有數(shù)據(jù)放在數(shù)據(jù)湖中，即使起初不知道如何使用它。但不要一開始就考慮構(gòu)建數(shù)據(jù)湖。

帶著目標(biāo)實施探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)。數(shù)據(jù)挖掘的第一個階段是EDA，旨在總結(jié)可視化和非可視化數(shù)據(jù)。DXC高級數(shù)據(jù)科學(xué)家Bharathan Shamasundar說：“我發(fā)現(xiàn)探索性數(shù)據(jù)分析總是被置于筒倉內(nèi)。“EDA的目的是提供有關(guān)數(shù)據(jù)模式的見解，并告知人們下一步應(yīng)做的事情。但通常情況下，公司只是敷衍了事。”DXC與能源公司的經(jīng)驗強調(diào)了智能EDA的重要性。該公用事業(yè)公司正致力于準(zhǔn)確預(yù)測風(fēng)力發(fā)電機(jī)所產(chǎn)能源的數(shù)量。由于該公司將EDA應(yīng)用于算法，DXC團(tuán)隊抨擊了現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)為渦輪機(jī)95%的時間都在發(fā)揮性能，盡管使用較少的變量進(jìn)行計算。這種經(jīng)驗表明有意義的EDA(提前完成)，將會更經(jīng)常得出適合現(xiàn)有數(shù)據(jù)的算法。

使用智能抽樣。公司無法從大數(shù)據(jù)中獲取有用訊息的一個原因是，他們使用的太多。Shamasundar說：“抽樣這個詞語變得不堪入耳。數(shù)據(jù)抽樣對于處理數(shù)據(jù)來說十分明智。”通常，“大數(shù)據(jù)”看起來充滿了冗余信息。對于商品貿(mào)易公司，DXC確定存儲中的大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是多余的，因為其94%的貿(mào)易交易是基于較小的數(shù)據(jù)子集。這表明評估質(zhì)量和相關(guān)性是數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的重要組成部分。

為數(shù)據(jù)科學(xué)計劃制定靈活的操作模式。Raghavendra建議：不要因為不能雇用數(shù)據(jù)科學(xué)家而推出數(shù)據(jù)分析程序。數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求量目前比現(xiàn)有數(shù)量高出60%，并且尚未有跡象表明這種差距正在縮小。Raghavendra表示，如果企業(yè)無法配備足夠的數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們應(yīng)該考慮使用提供專家分析支持和“公民數(shù)據(jù)科學(xué)家”的合作組織。公民數(shù)據(jù)科學(xué)家了解雇主企業(yè)的所在領(lǐng)域和業(yè)務(wù)經(jīng)營。他們可以使用現(xiàn)成的分析平臺來進(jìn)行合理的分析，這些平臺簡化了數(shù)據(jù)挖掘的某些任務(wù)。隨著企業(yè)利用分析解決問題，合作伙伴可以幫助擴(kuò)展程序，并在多個領(lǐng)域建立更深層次的功能。

盡管遵循這些準(zhǔn)則能提高成功幾率，但企業(yè)需要記住失敗也是真實存在的?；谧C明或反駁假說，數(shù)據(jù)科學(xué)利用科學(xué)方法研究數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)應(yīng)被視為一種研發(fā)活動。研究數(shù)據(jù)查詢的Gualtieri表示：“最好有六個或十幾個想法，并同時實施這些想法，因為并不是所有的主意都能產(chǎn)生效果。”

隨著數(shù)據(jù)量不斷增加，挑戰(zhàn)將變得越來越困難。從另一方面來說，擁有的數(shù)據(jù)越多，潛在的獎勵就越大。

根據(jù)DXC思想領(lǐng)導(dǎo)部門前沿論壇研究主管Dave Aron的說法，許多公司仍把自己最重要的資產(chǎn)視為物質(zhì)和金融。

Aron表示：“未來十年，企業(yè)將會把信息視為資產(chǎn)，建立并不斷改進(jìn)他們的分析和學(xué)習(xí)平臺。物聯(lián)網(wǎng)和日益增多的數(shù)據(jù)保護(hù)立法使這個問題變得愈發(fā)重要。”

從數(shù)據(jù)中獲益，無論是醫(yī)院、公用事業(yè)單位，還是其他任何業(yè)務(wù)，都將采取審慎的策略，下定決心使用并尊重科學(xué)方法。