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
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 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
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
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
ООО "Диджитал Консалтинг Солюшнс"
