Home > Usługi > Usługi cloud – Amazon Web Services > Operacjonalizacja rozwiązania Machine Learning do predykcji zapotrzebowania na leki

Operacjonalizacja rozwiązania Machine Learning do predykcji zapotrzebowania na leki

Klient – Globalny szwajcarski koncern farmaceutyczny

Szczegóły projektu

Branża – Medycyna i farmacja

Centrum Kompetencyjne – Advanced Data Analytics

Technologie – R, GitLab, AWS, (EC2, S3, ECR), Docker, Tableau

Opis projektu

Narzędzie to przewiduje potrzeby produkcyjne leku na grypę. Algorytm bada wystąpienia grypy w ujęciu geograficznym oraz o dane historyczne. Infrastruktura ML Ops automatyzuje proces odbywający się w całości w środowisku chmurowym, kod źródłowy w R znajduje się w repozytorium w GitLab. Pipeline pobiera dane historyczne i przelicza je w postaci modelu w chmurze AWS, a rezultaty prezentowane są na żywo w Tableau. Wartości, jakie wnosi dla biznesu, to m.in. estymacja zachorowalności pozwalająca podejmować decyzję w oparciu o dane, poprawa planowania produkcji, obniżone kosztów stałych wytwarzania produktów, zredukowanie strat materiałowych.

Inne
Case’y

Medycyna i farmacja

Budowa platformy analitycznej

W ramach projektu ASTEK Polska stworzył platformę, która automatycznie i inteligentnie zarządza ładowaniem, ekstrakcją, transformacją, weryfikacją, zatwierdzaniem i przechowywaniem danych czyniąc je gotowymi do użytku dla analityków i data scientistów.

Medycyna i farmacja

Budowa platformy Augmented Analytics na AWS

AWS został wybrany jako platforma chmurowa do wdrożeń kompleksowych rozwiązań analitycznych udostępnianych w skali korporacyjnej i w modelu usług zarządzanych (Managed Service) i SaaS. Głównym założeniem i trzonem projektu było udostepnienie zespołom technicznym oraz biznesowym izolowanych, zabezpieczonych i w pełni zarządzanych środowisk pracy do realizacji analityki danych.