Студент РТУ МИРЭА разработал гибридную ИИ-систему для прогноза спроса на лекарства

Студент РТУ МИРЭА разработал гибридную ИИ-модель для прогнозирования спроса на лекарства. Система сочетает машинное обучение и традиционные аналитические методы, что повышает точность расчётов на 23% по сравнению с существующими решениями.

Модель учитывает исторические данные продаж, сезонные колебания, эпидемиологическую обстановку и погодные условия. Алгоритм автоматически обновляет прогнозы при поступлении новых данных.

Пилотные испытания провели в московских аптеках. Система сократила избыточные запасы лекарств на 17% и предотвратила дефицит 12 препаратов. Разработчик заявляет, что модель можно масштабировать на всю страну.

Сейчас проект дорабатывают для интеграции с государственными системами мониторинга. В будущем алгоритм поможет оптимизировать логистику и ценообразование в фармацевтике.

Технология использует открытые библиотеки Python, но ключевые модули запатентованы. Университет изучает возможности коммерциализации разработки.