Находясь на нашем сайте, Вы даете согласие на обработку файлов cookie.

Медицина

Кейсы внедрения ML
Прогноз заболеваний
Подбор
препаратов
Создание новых лекарств
Подбор питания и физ. активности
Прогноз эпидемий
Прогноз спроса и управление запасами

Прогноз заболеваний для пациентов

ML-модель анализирует обезличенные данные пациентов с известным анамнезом (регулярные анализы крови и истории болезней) и прогнозирует вероятность заболевания тем или иным расстройством.

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

до 7%
Рост выручки
Рост количества новых клиентов
до 15%

Подбор медицинских назначений

ML-модель прогнозирует, какие действующие вещества будут наиболее эффективны в лечении заболевания пациента.
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

до 20%
Рост лояльности клиентов

Подбор питания и физической активности

Модель прогнозирует основные показатели здоровья при изменении 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

до 2х
Улучшение показателей здоровья

Прогноз спроса
и складских запасов

ML- модель рассчитывает спрос на конкретный продукт с учетом истории продаж, цен на товары, погоды и других параметров.

Также, чтобы спрогнозировать оптимальное время для заказа товара на склад, система проводит оценку качества работы поставщиков (не срывают ли сроки и пр.).

ML-решение позволяет снизить расходы на склады, повысить доступность ассортимента в торговых точках, оптимизировать товарный запас и обеспечить высокий уровень сервиса.

Эффект

до 10%
Снижение расходов на склады

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

до 35%
Снижение затрат на R&D

Прогнозирование
распространения вируса

ML-модель предсказывает интенсивность и скорость распространения вируса (например, COVID-19), анализируя статистику заболеваемости и вакцинации, данные демографии и климатические особенности по городам РФ.

Высокая точность прогноза позволяет предпринимать экстренные и точечные меры по борьбе с распространением инфекции.

В результате снижаются темпы роста заболеваемости и нагрузка на систему здравоохранения.

Эффект

до 40%
Снижение уровня заболеваемости