Российский фармрынок отличается непредсказуемостью: появление аналогов популярных лекарств часто происходит при минимуме статистики. Традиционные методы анализа в таких условиях быстро теряют точность, накапливая ошибки уже через пару месяцев. Гибридная модель, предложенная в МИРЭА, комбинирует два подхода: ансамбли градиентного бустинга для оперативных месячных прогнозов и нейросети прямого прогноза для планирования на квартал вперед. Такой симбиоз позволяет избежать экспоненциального дрейфа погрешностей, характерного для классических алгоритмов.
ИИ-модель из МИРЭА научили предсказывать спрос на лекарства
Студент Института искусственного интеллекта РТУ МИРЭА Михаил Полубарьев разработал алгоритм для прогнозирования продаж фармацевтических препаратов. Система справляется с высокой волатильностью рынка и отсутствием исторических данных по новым дженерикам, что критически важно для предотвращения дефицита или затоваривания складов в условиях резких ценовых колебаний.
Практическую значимость технологии уже оценили в компании «Генериум». По словам руководителя группы цифровизации АО «Генериум» Данилы Малины, точность расчетов напрямую влияет на наличие жизненно важных препаратов в аптеках. Разработка показывает устойчивость к нестабильности рынка, что делает её перспективным инструментом для оптимизации логистики и управления запасами крупных производителей.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!