التحدي
كان مزوّد رئيسي لتقنيات وخدمات الرعاية الصحية، متخصص في الحلول الدوائية وتحليلات بيانات الرعاية الصحية، يعتمد على العدّ اليدوي للأقراص.
العدّ اليدوي بطيء ومعرّض للأخطاء، ويُحدث اختناقات تؤثر في إدارة المخزون وسلامة المرضى والامتثال التنظيمي. واحتاج العميل إلى إثبات مفهوم (PoC) قادر على التعرّف على منتجات دوائية محددة وعدّها حسب رمز NDC من الصور الفوتوغرافية، بما فيها الصور التي تضم عدة أنواع من الأقراص في آن واحد، وبدقة ترقى إلى المعايير الدوائية.
حلّنا
طوّرنا نظام رؤية حاسوبية يعتمد على شبكة عصبية عميقة، جرى ضبطها بدقة لاكتشاف الأقراص الدوائية وعدّها، ودُرّبت على صور عالية الدقة ضمن فئات متعددة.
ينتج مسار الاستدلال مربعات تنبؤ مع درجات ثقة، تُقيَّم مقارنةً بالبيانات المرجعية باستخدام مقاييس الدقة والاستدعاء وF1.
- إصدارات صغيرة وكبيرة من النموذج لتحقيق التوازن بين الدقة ومتطلبات الحوسبة
- واجهة مستخدم لرفع الصور وضبط عتبة الثقة وعرض النتائج في الوقت الفعلي
- تسليم العميل التوثيق التقني الكامل والشيفرة المصدرية
النتيجة
حقق النظام دقة واستدعاءً ومقياس F1 تتجاوز 99.9% عبر جميع التنبؤات، وهو تحسّن كبير مقارنةً بالأساليب اليدوية. وبات بإمكان مؤسسات الرعاية الصحية أتمتة عمليات المخزون الدوائي، وتوجيه الموظفين نحو رعاية المرضى ذات القيمة الأعلى، والحفاظ على امتثال متّسق وقابل للتدقيق.
وينطبق النهج نفسه على نطاق أوسع من مراقبة الجودة في الرعاية الصحية، مثل فحص الأجهزة الطبية والتحقق من تصنيع الأدوية وأتمتة التجارب السريرية، ويمكن توسيعه على امتداد سلسلة الإمداد الدوائية من التصنيع حتى صيدليات التجزئة.
