Un fornitore di servizi sanitari ha addestrato un modello su cartelle cliniche storiche di pazienti (anamnesi, dati demografici, trattamenti) per fornire previsioni in tempo reale del rischio di riammissione a 30 giorni dopo la dimissione. Quale attività descrive meglio l'inferenza del modello in questo scenario?

L'inferenza del modello si riferisce all'atto di utilizzare un modello di machine learning già addestrato per fare previsioni o prendere decisioni su nuovi dati. In questo scenario, il modello è stato addestrato su dati storici per prevedere il rischio di riammissione. L'applicazione di questo modello addestrato a nuovi dati di pazienti per prevedere la probabilità di riammissione entro 30 giorni è esattamente ciò che significa "inferenza del modello". Le altre opzioni descrivono fasi diverse del ciclo di vita del machine learning: "Raccogliere le cartelle cliniche storiche di riammissione dei pazienti" è parte della fase di raccolta e preparazione dei dati. "Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche appropriate" è parte della fase di valutazione del modello. "Analizzare i dati per scoprire modelli e correlazioni nei pazienti" è parte dell'esplorazione dei dati o dell'analisi dei dati, che precede l'addestramento del modello.