PharmaTrace

Chronic Diseases AI – это программный инструмент, разработанный компанией PharmaTrace для повышения точности и эффективности классификации хронических заболеваний в системе здравоохранения. Используя искусственный интеллект, инструмент применяет предиктивное моделирование для диагностики и прогнозирования таких заболеваний, как тяжелая астма, путем распознавания людей с высоким уровнем риска. Система способна выявлять закономерности в данных и предлагать инструменты для поддержки принятия решений политиками, врачами и другими медицинскими работниками. Она также предоставляет показатели относительных рисков, ставок, шансов или опасностей.С помощью ИИ для хронических заболеваний медицинские работники могут получить доступ к целому ряду актуальной и достоверной информации, чтобы уверенно принимать решения и улучшать результаты лечения пациентов. Инструмент использует мощный алгоритм для быстрого выявления закономерностей в больших массивах данных и генерирования действенных выводов. Кроме того, он обладает интуитивно понятным интерфейсом, что делает его простым в использовании даже для тех, кто имеет ограниченные технические знания.

Примеры использования нейросети:

• Автоматизируйте классификацию хронических заболеваний.
• Получение действенных выводов из больших массивов данных.
• Предложите инструменты для поддержки принятия решений.
• Диагностика и прогнозирование хронических заболеваний, позволяющие осуществлять раннее вмешательство и составлять индивидуальные планы лечения.
• Оказание помощи политикам и медицинским организациям в принятии решений на основе данных для распределения ресурсов и снижения рисков.
• Поддержка врачей в процессе принятия клинических решений по лечению хронических заболеваний.
• Содействие эффективным беседам между врачом и пациентом и повышение качества обслуживания пациентов.
• Выявление и управление хроническими заболеваниями: Раннее выявление различных хронических заболеваний снижает расходы на здравоохранение и улучшает бюджетные прогнозы.
• Экосистема здравоохранения: Улучшает экосистему здравоохранения в целом, помогая медицинским центрам и поставщикам медицинских услуг с помощью интегрированных в данные моделей для принятия эффективных решений.
• Управление цепочками поставок: Использует AI/ML для мониторинга цепочки поставок и принятия проактивных решений на основе данных, что позволяет больницам экономить миллионы.

Ключевые особенности нейросети:

• Предиктивное моделирование: Применяет передовые методы предиктивного моделирования для диагностики и прогнозирования хронических заболеваний.
• Выявление профилей высокого риска: Выявляет людей с высоким риском хронических заболеваний.
• Поддержка принятия решений: Помогает политикам, врачам и поставщикам медицинских услуг принимать обоснованные решения, предоставляя оценку относительного риска и информацию.
• Управление хроническими заболеваниями: Оказывает поддержку медицинским организациям в преодолении сложностей, связанных с управлением хроническими заболеваниями, используя возможности машинного обучения.
• Отслеживание заболеваний в режиме реального времени: Системы быстрого обнаружения для управления хроническими заболеваниями.
• Предиктивный анализ: Передовые модели искусственного интеллекта для ранней диагностики заболеваний и прогнозирования исхода.
• Интеграция умного здравоохранения: Технология ИИ, способствующая эффективному оказанию медицинской помощи и управлению ресурсами
• Принятие решений на основе данных: Расширение возможностей клиницистов и политиков с помощью аналитических инструментов
• Расширение экосистемы: Стратегии повышения целевых показателей и эффективности продаж с помощью смарт-контрактов и аналитики ИИ.
• Прогнозирование на основе данных: Повышает эффективность процесса классификации заболеваний, снижая количество человеческих ошибок, тем самым спасая жизни.
• Автоматическое обучение: Машинное обучение позволяет системам учиться и совершенствоваться на основе процесса реального времени.
• Технология блокчейн: Обеспечивает повышенную точность и контроль данных, а также улучшенную операционную эффективность и безопасный доступ.
• Анализ предсказаний и прогностические модели: Повышают вероятность раннего обнаружения заболеваний, а значит, снижают затраты и спасают жизни
• Отслеживание в реальном времени: Обеспечивает требования к запасам и их отслеживание в режиме реального времени.