Jūs pieņemat lēmumus par ieguldījumiem, bet ne par optimālo portfeli.
Jūs varat gūt lielāku peļņu ar saviem esošajiem projektiem.
Mēs aprēķinām optimālo scenāriju - pirms jūs pieņemat lēmumu.
Bez maksas. Bez saistībām. Pamatojoties uz jūsu esošajiem projektiem.
Tie paši projekti. Dažādas kombinācijas. Vairāk rezultātu.
StratePlan aprēķina optimālo portfeli tur, kur tradicionālie rīki sasniedz savas robežas.
Tā vietā, lai projektus vērtētu izolēti, mēs analizējam visas iespējamās kombinācijas - un identificējam labāko risinājumu.
Globālais optimums nav pieņēmums - to var aprēķināt.
Izvēlieties uzņēmējdarbības jomu:
Bloga galvenais raksts:
DeepAnT intensīvās terapijas medicīnā: sistēma intensīvās terapijas pacientu prognozējošai uzraudzībai un anomāliju noteikšanai
Mūsdienu intensīvās terapijas nodaļās ir svarīga katra sekunde. Kritiskas izmaiņas pacienta stāvoklī dažu minūšu laikā var izšķirt pacienta dzīvību no nāves. Neraugoties uz augsti attīstīto Monitoringa sistēmām, ārsti un medmāsu personāls bieži saskaras ar datu plūsmu saskaroties ar datu pārplūdumu: Sirdsdarbība, skābekļa piesātinājums, asinsspiediens, elpošanas biežums, laboratoriskie rādītāji un daudzi citi dzīvībai svarīgi dati citas dzīvībai svarīgas pazīmes tiek reģistrētas reāllaikā. Problēma nav datu trūkums Datu, bet gan agrīna kritisko noviržu atklāšana, pirms tās kļūst klīniski redzamas.
Tieši šeit sāk darboties DeepAnT - sistēma intensīvās terapijas pacientu prognozējošai uzraudzībai pacientu un anomāliju atklāšanai, kas mācās no daudzdimensiju laika rindām, identificē modeļus identificē modeļus un signalizē par anomālijām, pirms rodas kritiski notikumi.
Izaicinājums intensīvās terapijas nodaļās
Parastās monitoringa sistēmas intensīvās terapijas nodaļās parasti darbojas ar fiksētām robežvērtībām. Piemērs: ja skābekļa piesātinājuma līmenis nokrīt zem 90 %, tiek iedarbināts trauksmes signāls. Problēma:
- Pārāk daudz viltus trauksmes signālu (ko izraisa kustību artefakti, īstermiņa vērtību svārstības vai tehniskas problēmas)
- Novēlota noteikšana - trauksmes signāli tiek iedarbināti tikai tad, kad vērtības jau ir sasniegušas kritisko vērtību Vērtības jau ir sasniegušas kritisko vērtību.
- Trauksmes signālu nogurums - medicīnas personāls pierod pie biežiem viltus trauksmes signāliem, reaģē lēnāk vai neapzināti tos ignorē.
DeepAnT: prognozēšanas intelekts kritiski slimu pacientu uzraudzībai
DeepAnT nav esošo medicīnas ierīču aizstājējs - tas ir pārāks mācīšanās intelekta slānis, kas darbojas starp monitoringa sistēmām un medicīnas komandu medicīnas komanda.
DeepAnT reāllaika prognozējošais anomāliju noteikšanas dzinējs vienlaikus analizē:
- Daudzšķautņainas dzīvības rādītājus (piemēram, sirdsdarbību, asinsspiedienu, SpO2, elpošanas biežumu, temperatūru)
- Laboratorisko vērtību un medikamentutendences
- Laika modeļi (diennakts laiks, ārstēšanas fāzes, pēcoperācijas posmi)
- Kontekstuālā informācija (ventilācijas stāvoklis, medikamentu lietošana, ķirurģiskā vēsture)
Agrīna brīdināšana, nevis reakcija
Tā vietā, lai reaģētu tikai uz akūtiem sliekšņa pārkāpumiem, DeepAnT atpazīst smalkas izmaiņas dzīvībai svarīgo funkciju mijiedarbībā - ilgi pirms tās ir redzamas cilvēka acīm vai klīniski atpazīstamas atpazīstamas cilvēka acīm.
Piemērs: neliels, bet vienmērīgs elpošanas frekvences pieaugums apvienojumā ar minimālu skābekļa piesātinājuma samazināšanos skābekļa piesātinājuma un sirdsdarbības frekvences variabilitātes izmaiņas varētu būt agrīns sepses attīstības indikators sepses attīstību. DeepAnT to atpazītu un brīdinātu komandu dažas stundas pirms sepses kritisko notikumu.
Priekšrocības klīniskajā praksē
- Līdz 70 % mazāk viltus trauksmes signālu - koncentrēšanās uz patiesi būtiskiem notikumiem
- Agrīna iejaukšanās - potenciāli dzīvību glābjošs laika ietaupījums
- Nepārtraukta mācīšanās - sistēma pielāgojas individuāliem pacientu modeļiem
- Integrācija esošajās sistēmās - nav nepieciešama aparatūras nomaiņa, Integrācija, izmantojot API vai esošās IT struktūras
- Samazināta personāla darba slodze - mazāk stresa trauksmes signālu dēļ, vairāk laika tiešai pacientu aprūpei
Lietojumprogrammu scenāriji
- Pēcoperācijas intensīvās aprūpes uzraudzība - komplikāciju atklāšana pēc lielām operācijām
- Sepses profilakse - agrīna brīdināšana, parādoties pirmajām infekcijas pazīmēm
- Kardioloģiskās intensīvās terapijas nodaļa - sirds aritmijas vai sirds mazspējas pasliktināšanās atklāšana
- Neonatoloģija - agrīna apnojas epizožu atklāšana priekšlaicīgi dzimušiem bērniem
Izmērāmā ietekme
Testu projektos ar DeepAnT tika iegūti šādi rezultāti:
- 30-50 % agrīnāka pacienta stāvokļa kritiskas pasliktināšanāsatklāšana
- Ievērojams trauksmes signālu skaitasamazinājums maiņas laikā
- Lielāka drošība pacientiem, radiniekiem un medicīnas komandām
Secinājums
"Sistēma prognozējošai uzraudzībai un anomāliju noteikšanai intensīvās terapijas pacientiem" DeepAnT piedāvā izšķirošu priekšrocību modernām intensīvās terapijas nodaļām: proaktīvu medicīnu, nevis reaktīvu krīžu ārstēšanu Krīzes intervence.
Izmantojot prognozēšanas intelekta, daudzdimensiju laika rindu analīzes un nepārtrauktas mācīšanās kombināciju, DeepAnT DeepAnT pārveido milzīgo datu plūsmu par skaidru, rīcībspējīgu agrīnās brīdināšanas mehānismu Agrīnās brīdināšanas mehānisms. Rezultāts: mazāk viltus trauksmes signālu, labāki lēmumi, vairāk laika - un, labākajā gadījumā, glābtas dzīvības labākajā gadījumā izglābtas dzīvības.
Dr. Igor Kadoshchuk ir datorzinātnieks, algoritmu arhitekts un viena no vadošajām personībām, kas stāv aiz mAInthink optimizācijas un lēmumu pieņemšanas algoritmiem. Kā platformu StratePlan™ un DeepAnT zinātniskais direktors viņš apvieno padziļinātu matemātisko izpēti ar praktiskiem pielietojumiem projektu portfeļu optimizācijā, uzņēmējdarbībā, finansēs un valsts pārvaldē.
Viņš ir ieguvis doktora grādu datorzinātnē prestižajā Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT), kur viņš arī pasniedza kā datorinženierijas un matemātikas profesors. Viņam ir gadu desmitiem ilga pieredze ļoti sarežģītu matemātisko modeļu izstrādē projektu portfeļu optimizācijai un finanšu sistēmām, investīciju plānošanai un stratēģiskai lēmumu pieņemšanai. Viņa profesionālā karjera ietver vadošus amatus, tostarp Head of IT Gazprombank un projektu vadības direktors uzņēmumā TransTeleCom.
Dr. Kadoshchuk raksta mAInthink AI Blogā. Kadoshchuk raksta par:
- algoritmisku stratēģiju optimizāciju
- jaunām ROI un ietekmes aprēķināšanas metodēm
- projektu portfeļu optimizāciju ārpus tradicionālajiem rīkiem
- cilvēka lēmumu pieņemšanas robežām un to, kā mākslīgais intelekts tās pārvar
Viņa mērķis: stratēģiju aprēķināt, nevis to novērtēt.
Viņa ieguldījums apvieno zinātnisku precizitāti ar skaidru un saprotamu valodu – vienmēr ar mērķi padarīt sarežģītas lēmumu telpas caurspīdīgas, pārvaldāmas un izmērāmas.