• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

  • Operations Research for Health Care in Red Zone: ORAHS 2022, Bergamo, Italy, July 17–22

    Operations Research for Health Care in Red Zone by Aringhieri, Roberto; Maggioni, Francesca; Lanzarone, Ettore;

    ORAHS 2022, Bergamo, Italy, July 17–22

    Sorozatcím: AIRO Springer Series; 10;

      • 20% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 171.19
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        71 001 Ft (67 620 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 20% (cc. 14 200 Ft off)
      • Kedvezményes ár 56 801 Ft (54 096 Ft + 5% áfa)

    71 001 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    Hosszú leírás:

    The book contains selected contributions from the 48th Annual Meeting of the EURO Working Group on Operational Research Applied to Health Services (ORAHS 2022) held in Bergamo, Italy, July 2022.

    ORAHS 2022 provided a network for researchers involved in the application of systematic and quantitative analyses to support planning and management in the health services sector, with the ultimate goal of pursuing good health and well-being.
    It was the ORAHS in the red zone, focused on the organization and reaction of health systems in the face of emergency situations such as the COVID pandemic.
    The questions addressed were, for example, how can hospitals and public authorities react to extreme scenarios by reorganizing their resources? How and to what extent do local health systems integrate hospitals to deal with a pandemic? How can Decision Support Systems for diagnosis and treatment help when battling a new virus for the first time?
    Contributions included a variety of methodological viewpoints (optimization, simulation, data analysis, predictive models, decision science, mathematical programming, machine learning, ...) and health services applications (hospital management, therapy calibration, analysis of statistical and epidemiological data, minimization of logistics costs, ...).

    This work strongly contributes to the Sustainable Development Goals (SDG) Programme.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    A comparison of fairness metrics for health care problems​.- An overview of benefits and limitations of the process model notation applied for modeling patient healthcare trajectory.- Machine Learning based Classication Models for COVID-19 Patients.- Integrating decision support tools in the COD-19 platform.- A semi-online ambulance routing and scheduling problem with complex patient-vehicle relations.- Towards a unified framework for routing and scheduling planning in an Integrated Continuous Care Unit.

    Több