Teet sijoituspäätöksiä - mutta et optimaalista salkkua.
Voit saavuttaa korkeamman tuoton nykyisillä hankkeillasi.
Me laskemme optimaalisen skenaarion - ennen kuin sinä päätät.
Maksutta. Ilman velvoitteita. Perustuen olemassa oleviin hankkeisiisi.
Samat hankkeet. Eri yhdistelmä. Lisää tuloksia.
StratePlan laskee optimaalisen salkun siinä vaiheessa, kun perinteiset työkalut tulevat tiensä päähän.
Sen sijaan, että arvioisimme hankkeita erikseen, analysoimme kaikki mahdolliset yhdistelmät - ja tunnistamme parhaan ratkaisun.
Globaali optimi ei ole oletus - se voidaan laskea.
Valitse liiketoiminta-alue:
Blogin pääartikkeli:
DeepAnT tehohoitolääketieteessä: järjestelmä tehohoitopotilaiden ennakoivaan seurantaan ja poikkeavuuksien havaitsemiseen
Nykyaikaisissa tehohoitoyksiköissä jokainen sekunti on tärkeä. Kriittiset muutokset potilaan tilassa voivat ratkaista elämän ja kuoleman välisen eron muutamassa minuutissa. Huolimatta pitkälle kehitetystä Seurantajärjestelmistä huolimatta lääkärit ja hoitohenkilökunta joutuvat usein kohtaamaan tietotulvan kohtaavat tietotulvan: Syke, happisaturaatio, verenpaine, hengitystaajuus, laboratorioarvot ja lukuisat muut elintärkeät arvot muita elintoimintoja kirjataan reaaliajassa. Haasteena ei ole tiedon puute Vaan kriittisten poikkeamien varhainen havaitseminen ennen kuin ne ilmenevät kliinisesti.
Tässä kohtaa DeepAnT astuu kuvaan - järjestelmä tehohoitopotilaiden ennakoivaan seurantaan potilaita ja poikkeavuuksien havaitsemiseen, joka oppii monimuuttujaisista aikasarjoista, tunnistaa kuvioita tunnistaa kuvioita ja ilmoittaa poikkeavuuksista ennen kriittisten tapahtumien ilmenemistä.
Tehohoitoyksiköiden haaste
Teho-osastojen perinteiset seurantajärjestelmät toimivat yleensä kiinteillä raja-arvoilla. Esimerkki: Jos happisaturaatio laskee alle 90 prosentin, hälytys laukeaa. Ongelma:
- Liian paljon vääriä hälytyksiä (jotka johtuvat liikkeistä, lyhytaikaisista arvojen vaihteluista tai tekniset ongelmat)
- Myöhäinen havaitseminen - hälytykset laukeavat vasta, kun arvot ovat jo saavuttaneet kriittisen arvon Arvot ovat jo saavuttaneet kriittisen arvon.
- Hälytysväsymys - hoitohenkilökunta tottuu usein tapahtuviin vääriin hälytyksiin, reagoi hitaammin tai jättää ne tiedostamatta.
DeepAnT: Ennustava älykkyys kriittisesti sairaiden potilaiden seurantaan
DeepAnT ei korvaa nykyisiä lääkinnällisiä laitteita - se on ylivoimainen oppiva älykkyyskerros, joka toimii seurantajärjestelmien ja hoitotiimin välissä lääketieteellinen tiimi.
DeepAnT:n reaaliaikainen ennakoiva poikkeavuuksien havaitsemismoottori analysoi samanaikaisesti:
- Verenpaine, SpO2, hengitystaajuus, lämpötila)
- Laboratorioarvojen ja lääkityksentrendit
- Ajalliset mallit (vuorokaudenaika, hoitovaiheet, leikkauksen jälkeiset vaiheet)
- Kontekstitiedot (ventilaatiotilanne, lääkkeiden antaminen, leikkaushistoria)
Varhainen varoitus reaktion sijaan
Sen sijaan, että DeepAnT reagoi vain akuutteihin kynnysarvojen ylityksiin, se tunnistaa hienovaraiset muutokset elintärkeiden toimintojen vuorovaikutuksessa - kauan ennen kuin ne näkyvät ihmissilmälle tai ovat kliinisesti tunnistettavissa tunnistettavissa ihmissilmälle.
Esimerkki: Hengitystaajuuden lievä mutta tasainen nousu yhdistettynä happisaturaation vähäiseen laskuun happisaturaatio ja sykevaihtelun muutokset voivat olla varhainen indikaattori sepsiksen kehittymisestä sepsiksen kehittyminen. DeepAnT tunnistaisi tämän ja hälyttäisi tiimin tunteja ennen sairauden alkamista ennen kriittistä tapahtumaa.
Edut kliinisessä käytännössä
- Jopa 70 % vähemmän vääriä hälytyksiä - keskittyminen todella merkityksellisiin tapahtumiin
- Varhainen puuttuminen - mahdollisesti hengenpelastava ajansäästö
- Jatkuva oppiminen - järjestelmä mukautuu potilaan yksilöllisiin toimintatapoihin
- Integrointi olemassa oleviin järjestelmiin - laitteistoa ei tarvitse vaihtaa, Integrointi API:n tai olemassa olevien IT-rakenteiden kautta
- Henkilöstön työtaakan vähentäminen - hälytyksistä johtuva stressi vähenee, enemmän aikaa välittömään potilashoitoon
Sovellusskenaariot
- Postoperatiivisen tehohoidon seuranta - komplikaatioiden havaitseminen suuren leikkauksen jälkeen
- Sepsiksen ehkäisy - varhainen varoitus infektion ensimmäisistä merkeistä
- Kardiologinen tehohoitoyksikkö - sydämen rytmihäiriöiden tai sydämen vajaatoiminnan heikkenemisen havaitseminen
- Neonatologia - ennenaikaisten vauvojen hengityskatkosten varhainen havaitseminen
Mitattavat vaikutukset
DeepAnT:llä toteutetuissa testiprojekteissa saatiin seuraavat tulokset:
- potilaan tilan kriittisen heikkenemisenhavaitseminen 30-50 prosenttia aikaisemmin
- Hälytysten määränmerkittävä väheneminen työvuoroa kohden
- Potilaiden, omaisten ja hoitohenkilökunnanturvallisuuden lisääntyminen
Johtopäätös
DeepAnT-järjestelmä tehohoitopotilaiden ennakoivaan seurantaan ja poikkeavuuksien havaitsemiseen tarjoaa seuraavaa ratkaisevan edun nykyaikaisille tehohoitoyksiköille: ennakoiva lääketiede reaktiivisen kriisin sijaan Kriiseihin puuttuminen.
Ennakoivan älykkyyden, monimuuttujaisen aikasarja-analyysin ja jatkuvan oppimisen yhdistelmän avulla DeepAnT DeepAnT muuntaa ylivoimaisen tietotulvan selkeäksi, toimintakelpoiseksi varhaisvaroitusmekanismiksi Varhaisvaroitusmekanismi. Tulos: vähemmän vääriä hälytyksiä, parempia päätöksiä, enemmän aikaa - ja parhaimmillaan ihmishenkiä säästyy parhaassa tapauksessa pelastettuja ihmishenkiä.
Dr. Igor Kadoshchuk on tietojenkäsittelytieteilijä, algoritmiarkkitehti ja yksi mAInthinkin optimointi- ja päätöksentekoalgoritmien keskeisistä taustavaikuttajista. StratePlan™- ja DeepAnT-alustojen tieteellisenä johtajana hän yhdistää syvällisen matemaattisen tutkimuksen käytännön sovelluksiin projektisalkkujen optimoinnissa, liiketoiminnassa, rahoituksessa ja julkishallinnossa.
Hänellä on tietojenkäsittelytieteen tohtorin tutkinto arvostetusta Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT) -yliopistosta, jossa hän on myös toiminut tietotekniikan ja matematiikan professorina. Hänellä on vuosikymmenten kokemus erittäin monimutkaisten matemaattisten mallien kehittämisestä projektisalkkujen optimointiin ja rahoitusjärjestelmiin, investointisuunnitteluun sekä strategiseen päätöksentekoon. Hänen ammatilliseen uraansa kuuluvat johtotehtävät, kuten Head of IT Gazprombankissa ja projektinhallinnan johtaja TransTeleComissa.
Dr. Kadoshchuk kirjoittaa mAInthink AI -blogissa. Kadoshchchuk käsittelee muun muassa seuraavia aiheita:
- algoritminen strategiaoptimointi
- uudet menetelmät ROI:n ja vaikuttavuuden laskentaan
- projektisalkkujen optimointi perinteisten työkalujen tuolla puolen
- inhimillisen päätöksenteon rajat – ja kuinka tekoäly ylittää ne
Hänen tavoitteensa: laskea strategia, ei arvioida sitä.
Hänen työnsä yhdistää tieteellisen täsmällisyyden selkeään ja ymmärrettävään kieleen – aina tavoitteena tehdä monimutkaisista päätöksentekoympäristöistä läpinäkyviä, hallittavia ja mitattavia.