здравоохранение

Назад к кейсам

Создание ML моделей для медицинского центра

Разработка двух моделей машинного обучения для использования в медицинском центре

Создание ML моделей для медицинского центра
  • Локация
    • Северная Америка
  • Клиент
    • Частная клиника в Северной Америке
  • Индустрия
    • Здравоохранение
  • Тип проекта
    • ML модель
  • Услуги на проекте
    • ML Engineering / Computer Vision
  • Задача
    Целью данного проекта была разработка двух моделей машинного обучения для использования в медицинском центре. Первая модель должна предсказывать вероятность ухода клиентов из клиники, чтобы своевременно предпринимать меры по их удержанию. Для обучения модели использовались анонимизированные данные о визитах пациентов, продолжительности их пребывания в центре, количестве консультаций с врачами и т.д.
    Вторая модель предназначалась для автоматизации работы с бумажной документацией пациентов. Она должна была сканировать, цифровизировать и обрабатывать информацию, извлеченную из бумажных документов
  • Решение
    Обе модели были успешно разработаны и внедрены в практику. Первая модель демонстрирует точность предсказания ухода клиентов на уровне 78%. Полученные данные направляются в отдел контроля качества, где специалисты анализируют причины, по которым клиенты могли отказываться от услуг медицинского центра и уходить к конкурентам.
    Вторая модель обеспечила точность считывания информации с бумажных носителей до 99%, что позволило медицинскому центру эффективно цифровизировать практически всю бумажную документацию, включая ID-карты клиентов и медицинские заключения, полученные пациентами в других клиниках

  • .Python

  • .Tensorflow

  • .pandas

  • .scikit learn

  • .Knockout.js

  • .Mlflow

Есть идея проекта?

Мы создадим ML-модель для решения ваших бизнес-задач

Хайлайты разработки ML моделей

  • #01

    2 ML модели

    Мы разработали две модели ML для медицинского центра

  • #02

    Уровень точности оценки поведения клиентов

    Точность прогнозирования ухода клиента составляет 78%

  • #03

    Уровень точности оценки распознавания документов

    Точность распознавания медицинских бумажных документов 99%

Технологии

Python

Tensorflow

pandas

scikit learn

Mlflow

Процесс разработки

В Ifortex работает слаженная команда профессионалов в различных областях IT, что позволяет нам делать проекты «под ключ» без привлечения сторонних специалистов. Каким бы сложным ни был проект, от вас - только идея, обо всём остальном позаботится Ifortex

  • 01

    Свяжитесь с нами

    Мы выясним ваши потребности и предложим оптимальное техническое решение для их реализации.

  • 02

    Сбор и бизнес-анализ требований

    Наш бизнес-аналитик выяснит все подробности предстоящего проекта и составит перечень для технической команды.

  • 03

    Оценка и согласование бюджета

    В Ifortex итоговая смета понятна и прозрачна. Мы детально расписываем, куда будет направлен каждый рубль вашего бюджета. Проект мы представляем в виде набора задач и подзадач, каждая из которых оценена в определённое количество часов с фиксированной оплатой в зависимости от реализовывающего её специалиста.

  • 04

    Разработка

    Будь то веб- или мобильное приложение, Ifortex всегда порекомендует оптимальный технический стек для вашей идеи или же профессионально реализует ваше техническое видение проекта.

  • 05

    Тестирование

    Сильная команда AQA и QA обеспечит стабильность и работоспособность вашего приложения.

  • 06

    Начало эксплуатации

    Наши DevOPS специалисты разместят ваш проект на сервере, а также помогут вам выбрать оптимальную конфигурацию оборудования под вашу нагрузку

  • 07

    Поддержка проекта

    При необходимости, мы готовы предоставить вам долгосрочную поддержку вашего решения. Кроме этого, мы предоставляем гарантийный срок, во время которого все обнаруженные недочёты и баги устраняются совершенно бесплатно

Создание ML моделей для медицинского центра

Разработка двух моделей машинного обучения для использования в медицинском центре

Давайте
сделаем ваш проект вместе

Свяжитесь с нами

Больше проектов

API для работы с цифровыми изображениями для диагностики

  • .C#

  • .Net 7

  • .Asp.Net Core

  • .Azure Blob Storage

  • .Entity Framework

  • .PostrgeSQL

  • .Redis

  • .Autofac

  • .xUnit

API для работы с цифровыми изображениями для диагностики