childish-page-banner

Здравеопазване & Фармация

Ние във VECTOR Labs създаваме персонализирани софтуерни решения за здравни организации, доставчици и фармацевтични производители. Предоставяме висококачествени услуги за разработка по поръчка в отговор на развиващата се здравна индустрия.

Разбираме предизвикателствата

Според проучване на GlobalData 40% от специалистите във фармацевтичната индустрия в Европа и Северна Америка смятат, че пандемията е ускорила цифровата трансформация с повече от пет години.

Ние разбираме колко сложно е управлението на фармацевтична или здравна организация, в която трябва да се балансира между рентабилността и качествените грижи за пациентите. Нашата мисия е да дадем възможност на тези организации да изпреварят конкуренцията, предоставяйки по-добро обслужване на клиентите и подобрявайки резултатите.

Персонализираните софтуерни решения, които се адаптират към изискванията на клиента, могат да помогнат за намаляване на разходите, подобряване на комуникацията, рационализиране на работата с досиетата на пациентите и поставяне на по-точни диагнози.

Напомняния за назначение, персонализирани шаблони, електронно предписване, ангажираност на пациента, портал за пациента, персонална телемедицина, интелигентно табло, специализирана пациентска карта и компоненти на работния процес са само някои от функциите, които доставчикът на здравни услуги може да ползва от персонализирания софтуер.

Цялостни решения

Ние предлагаме пълна гама от специално разработени технологии - от идеята и прототипа до разработването и внедряването на софтуер за здравеопазването:

Разработваме сигурни и мащабируеми персонализирани продукти за нуждите на вашата организация.

  • Интеграция

Стремим се да осигурим безупречен обмен на данни между системите и да интегрираме персонализираните приложения с вече инсталирани системи на трети страни.

Използването на нашия опит в най-новите технологии в областта на AI, ML и NLP ни помага да създаваме печеливши решения.

Създали сме архитектури, обхващащи множество източници, формати и типове данни, включително вътрешни данни от ERP, данни от CRM, данни от други системи надолу по веригата, данни от сензорни потоци и външни данни.

Разполагаме с експертен опит във всички горепосочени области, за да ги съчетаем в решение, което добавя стойност за вашата компания и трансформира бизнеса ви.

Здравеопазване и фармация Казуси

banner

Разработване на NLP за фармацевтична компания

Предизвикателство: Клиентът, мултинационална фармацевтична компания, искаше да преработи съществуваща система за управление на запитвания и да подобри нейната производителност и аналитични възможности чрез изкуствен интелект. Целта беше да се осигури последователно обслужване на клиентите на различни места. 

Индустрия: Здравеопазване  

Подход: Екипът ни използва семантичен анализ с предварителна обработка на NLTK, за да създаде различни функции за извличане и обозначаване на лекарствени продукти върху вече натрупани и класифицирани данни от запитвания. Предварително обработените данни бяха използвани за обучение на Keras с TF engine и бяха оценени в сравнение с вградените SVM алгоритми в SKLearn. Резултатите бяха с точност, близка до 80 % за класификация. Компонентите на ML бяха интегрирани в конвейера за автоматично задаване на задачи въз основа на продукта и екипа, разпознати в запитването в свободен текст.

От бизнес гледна точка цялостното решение ускорява процеса на управление на запитванията и допринася за цялостната удовлетвореност на клиентите и повишената оперативна ефективност. 

Технологичен набор: Python и Angular разработчици, Data Scientists, ML инженери, проектен мениджър.

Резултати: Успешно завършване на рефакторинг задачите и въвеждане на NLP модула. Постигнатите резултати са с близо 80% точност при класифицирането на запитванията.

banner

Здравно приложение, което осигурява пълна комуникация между лекари и пациенти

Преглед: Нашият клиент, компания от сферата на здравеопазването, си постави за цел да подобри възможностите на платформата си за телемедицина, като даде възможност на пациентите и медицинските специалисти да се свързват от разстояние, използвайки иновативна цифрова технология. Основното предизвикателство обаче беше да се надгради и разшири платформата, като същевременно се гарантира, че десетките хиляди пациенти и медицински специалисти, които вече я използват, могат да продължат да имат безпроблемен достъп до нейните функции.
 

Екип: Екипът ни от опитни Python и ReactJS разработчици, работи заедно, за да създаде безпроблемна и интуитивна платформа за практикуващите лекари и пациентите.


Решение: Екипът ни си сътрудничи със съществуващия екип на клиента, за да осигури поддръжка и да разработи нови функции за неговото приложение за здравеопазване. Това приложение улеснява безпроблемната комуникация между здравните работници и пациентите, както и с други важни заинтересовани страни в здравеопазването като болници, аптеки и здравни фондове.

За да гарантира най-високите стандарти за поверителност и сигурност, екипът ни внедри цялостен работен процес, отговарящ на изискванията на HIPPA, който създава повторяем план за грижи за всеки пациент и клинично състояние. Приложението предлага широк набор от функции и взаимодействия, като дава възможност на пациентите да получават достъп до здравни услуги, да проследяват здравословното си състояние и да общуват лесно с доставчиците на здравни услуги.

Приложението се интегрира с множество здравни устройства, които събират и анализират данни за пациентите и предоставят ценна информация на здравните специалисти. Благодарение на разширените възможности за анализ приложението позволява на доставчиците на здравни услуги да откриват тенденции и модели в данните на пациентите, което им позволява да вземат по-информирани решения и да предоставят висококачествени грижи.

Въпреки сложността на проекта, нашият екип успешно се справи с редовното рефакториране и текущите подобрения, за да осигури безпроблемно потребителско изживяване и оптимална производителност.

Резултати: Проектът беше много успешен, като екипът предостави новите модули и функции навреме и в рамките на бюджета. В резултат на това потребителската база нарасна до над 100 000 потребители, а клиентът се превърна в доверен партньор на ръководството.

Основни метрики: Приложението е добре прието както от здравните специалисти, така и от пациентите, с висока степен на ангажираност и удовлетвореност на потребителите. Клиентът е отчел значителни подобрения в оперативната ефективност, резултатите за пациентите и цялостното качество на услугите.

banner

Сертифициране на AI модел за сърдечно-съдова медицина

Общ преглед: Нашият клиент е европейски стартъп в областта на медицинските технологии, фокусиран върху откриването на сърдечносъдови аномалии. Целта на стартъпа е да отправи предизвикателство към пазара на базирано на ЕКГ сигнал откриване на сърдечни патологии, като например, но не само, предсърдно мъждене, преждевременни удари, субвентрикуларна тахикардия и т.н., получени от достъпни носими устройства като Polar H10. Компанията се нуждаеше от разработване на модел, базиран на ML и подготовка за сертифициране на медицинско изделие клас 2A, за да се гарантира, че тяхната система е безопасна и ефективна за използване от пациентите в домашни условия. 

Екип: Екипът ни от експерти включваше Data Engineer, Data Scientists, ML Engineers и Project Manager.

Подход
Фаза на проучване

Нашите Data Scientists си сътрудничиха с клиента, за да разберат съществуващата му система за обработка на ЕКГ сигнали, както и алгоритмите, базирани на изчисления. Създадохме инструмент за автоматизирано тестване, който оцени производителността на настоящото решение спрямо редица вътрешни и външни набори от медицински данни. Въз основа на този анализ предоставихме препоръки за подобряване на обхвата на откриваемите медицински състояния и определихме областите за подобрение. 

Консултирахме клиента относно процеса на сертифициране и изготвихме план за действие за работата и документацията, свързани с ML, необходими за сертифицирането на клас 2A. Също така предоставихме препоръки за подобрения и съдействие за изпълнение, което помогна на клиента да подобри своята система за обработка на ЕКГ сигнали и алгоритми. Нашият екип завърши анализа и препоръките за по-малко от 8 седмици, като предостави приложими съвети, които помогнаха на клиента да намали времето за обработка на заявлението. 

Фаза на разработване на модел за обработка на сигнали, базиран на ML

Клиентът предостави необработените данни за ЕКГ сигнала, включително маркирани данни с анотации на R-пикове, патологии, както и сегменти на "мек" и "твърд" шум. Тези означени данни бяха използвани като входни данни за моделите и се считаха за набор за обучение. Качеството и точността на прогнозите (откриването) на патологии зависят в голяма степен от чистотата на ЕКГ сигнала. Ето защо е важно да се разполага с надеждни, добре работещи модели по отношение на точността и прецизността, които могат да разграничават чистите и зашумените части на ЕКГ сигналите. Нашите Data Scientists разработиха ML-базирани модели за откриване на "мек" и "твърд" шум. След като успешно преминаха строгите критерии за приемане на производителността на моделите на клиента, нашите ML инженери създадоха продукционните pipelines за обучение и инференция и ги интегрираха в платформата и бизнес процесите на клиента. Нашето сътрудничество продължава с разработването на допълнителни алгоритми за откриване на патология, базирани на ML.

Резултати: Благодарение на активното ни сътрудничество с екипа на клиента успяхме да завършим работата по подготовката на модела за сертифициране само за 6 месеца, като помогнахме на клиента да постигне целта си да получи сертификат клас 2A за своята система за медицински изделия, задвижвана от изкуствен интелект. Това сертифициране позволява на клиента да предлага продукта си на по-широк кръг клиенти, като му дава възможност да осигурява ранно откриване и превенция на медицински състояния, свързани със сърцето.

Нека работим заедно

Като натиснете бутона Приемам, вие давате съгласието си за използването на бисквитки при достъпването на този уебсайт и използването на нашите услуги. За да научите повече как се използват и управляват бисквитките, моля, обърнете се към нашата

Cookie Statement & Privacy Policy