медицинских услуг
Системы поддержки принятия врачебных решении
Модель позволяет врачам выявлять скрытые симптомы, ставить предварительные диагнозы и назначать лечение на ранних этапах болезни.
Решение снижает риски постановки неверного диагноза, повышает эффективность диагностики и профилактики болезней.
Эффект
Подбор медицинских назначений
Для прогноза решение учитывает обезличенные данные по истории обращений и назначений, данные анализов (например, как меняются анализы пациентов со схожими симптомами при назначении данного препарата).
Решение повышает эффективность лечения для каждого пациента и предоставляет ценные данные для фармацевтических компаний.
Эффект
Подбор питания и физической активности
Для обучения ML-модель учитывает особенности питательных веществ, данные анализов, параметры тела (вес, процент жира) и физической активности (шаги, пульс).
Решение позволяет подобрать подходящий рацион и уровень физической активности для поддержания здоровья клиента.
Эффект
Прогноз запасов медицинского оборудования/лекарств в точках продаж
Эффект
Создание новых лекарств
ML-модель на базе существующих препаратов и данных о молекулярных структурах организма ищет «мишени» для лекарства и подбирает его состав.
Для построения прогноза по составу препарата решение ищет конкретную молекулу в организме, тесно связанную с развитием патологии, воздействие на которую дает терапевтический эффект.
Решение в несколько десятков раз ускоряет разработку лекарств по сравнению с традиционными методами поиска и создания подобных веществ.
Эффект
Контроль качества фармацевтической продукции
Эффект
безопасности
Система контроля соблюдения требований безопасности
Инструменты на базе машинного обучения позволяют повысить уровень соблюдения санитарных норм и норм безопасности на предприятиях.
Например, специальная система видеонаблюдения на базе машинного обучения способна определить отсутствие средств индивидуальной защиты на работнике, повышенную температуру тела или нахождение сотрудника в зоне, запрещенной регламентом безопасности. Решение позволяет своевременно устранить нарушение регламента и предотвратить аварийную ситуацию на предприятии.
Эффект
Расчет оптимального производственного плана
Модель на основе машинного обучения учитывает потребности предприятия, ограничения (нормы труда, режим рабочего дня и др.) и особенности производственного процесса (например, стоимость энергоресурсов в зависимости от времени суток).
Решение дает возможность оптимизировать производственное расписание и снизить расходы.
Эффект
Рекомендательная система для аптечных сетей
ML-модель определяет позиции в ассортименте, которые клиент закажет с высокой вероятностью, учитывая комплементарность товаров на основе текущего заказа клиента. Решение позволяет увеличить маржинальность продаж, повысить средний чек и уменьшить расходы, связанные с утилизацией товаров.
Эффект
