让我们来了解一下如何预测健康结果和成本。如果我们能在您的机构中使用机器学习来降低机构和接受护理的会员的护理成本，会怎样？您是否考虑过需要收集哪些数据？您可能需要如何丰富这些数据，以便更深入地了解是什么在驱动这些结果和成本？或者您可以利用哪种机器学习算法来最有效地定位可能高成本的患者？我们不仅要探讨预测背后的技术，还要研究医疗行业内的业务和数据关系，这些关系最终会影响您提供有效解决方案的能力。

既然我们已经讨论了各种类型的预测模型，那么让我们来看看哪些模型适合我们试图解决的业务案例，以及如何评估它们的性能。例如，在预测个人健康与群体健康时，使用相同的性能指标是否合适？在本模块中，我们将讨论如何在预测分析和机器学习的基础上分层使用适当的决策支持方法，从而为显著提高整体推广和生产效率以及降低成本奠定基础。最后，我们将讨论将决策支持融入现有业务工作流程和技术基础设施生态系统的关键。

既然我们已经知道决策支持和预测建模的重要性，那么我们就要更进一步。我们不仅需要预测，更重要的是，我们需要开出处方。仅仅实施警报和提醒是不够的，我们需要为医疗保健专业人员提供指导和建议。让我们来看看分析如何改善患者的就医体验和整体健康状态。