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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 1 - 34 (34page)
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Most data-driven decision support tools do not include input from people. We study whether and how to incorporate physician input into such tools, in an empirical setting of predicting the surgery duration. Using data from a hospital, we evaluate and compare the performances of three families of models: models with physician forecasts, purely data-based models, and models that combine physician forecasts and data. We find that combined models perform the best, which suggests that physician forecasts have valuable information above and beyond what is captured by data. We also find that applying simple corrections to physician forecasts performs comparably well.
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American Society of Anesthesiologists / ASA Physical Status Classification System
Anand K. S. / 1997 / Information and Organization for Horizontal Multimarket Coordination / Management Science 43(12):1609~1627
Bates D. W. / 2003 / Ten Commandments for Effective Clinical Decision Support: Making the Practice of Evidence-based Medicine a Reality / Journal of the American Medical Informatics Association 10(6):523~530
Berner E. S. / 2009 / Clinical Decision Support Systems: State of the Art
Blattberg R. C. / 1990 / Database Models and Managerial Intuition : 50% Model + 50% Manager / Management Science 36(8):887~899
Anand K. S. / 1997 / Information and Organization for Horizontal Multimarket Coordination / Management Science 43(12):1609~1627
Bates D. W. / 2003 / Ten Commandments for Effective Clinical Decision Support: Making the Practice of Evidence-based Medicine a Reality / Journal of the American Medical Informatics Association 10(6):523~530
Berner E. S. / 2009 / Clinical Decision Support Systems: State of the Art
Blattberg R. C. / 1990 / Database Models and Managerial Intuition : 50% Model + 50% Manager / Management Science 36(8):887~899
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