Um provedor de saúde treinou um modelo com registros históricos de pacientes (histórico médico, dados demográficos, tratamentos) para fornecer previsões em tempo real do risco de readmissão em 30 dias após a alta. Qual atividade melhor descreve a inferência do modelo neste cenário?

A inferência do modelo é o processo de usar um modelo de machine learning já treinado para fazer previsões ou tomar decisões sobre novos dados. Neste cenário, o modelo já foi treinado com registros históricos. Portanto, a atividade que melhor descreve a inferência é aplicar esse modelo treinado para prever o risco de readmissão de um paciente. Coletar registros históricos de readmissão de pacientes é parte da fase de coleta de dados para o treinamento do modelo, não da inferência. Avaliar o desempenho do modelo usando métricas apropriadas é a fase de avaliação, que ocorre após o treinamento e antes da implantação. Analisar dados para descobrir padrões e correlações de pacientes é parte da exploração e pré-processamento dos dados, também anterior à inferência.