14/04/2021 Слайды Конкурентное преимущество Реальное преимущество на рынке поликлинических услуг Выиграть войну за пациентов Собственный симптомчекер Стать первым
14/04/2021 Слайды Повышение ценности Удовлетворение пользователей Бесплатная услуга от компании Демонстрация технологичности Повышение качества обслуживания Симптомчек вместо поиска в Google
14/04/2021 Слайды Эффективность врачей И системы обслуживания пациентов Уменьшить время приема на 2-3 минуты Собственная система приниятия решений Соблюдение стандартов компании Врач получит результаты опроса и советы
14/04/2021 Слайды Более того Существенные плюсы Рост стоимости компании - технологичность Инфоповод - запуск симптомчекера DataSet - ценнейшая статистика
14/04/2021 Слайды Для пользователя Эквивалент приема терапевт в госклинике Лучше чем Google Второе мнение Без нервов и неудобств (снимает барьер первого обращения к врачу) Получить roadmap (профиль врача, анализы и исследования)
14/04/2021 Слайды Плюсы Работа с нами NoCode Полный доступ (симптомы, диагнозы, контент) Не нужны структурные изменения Интеграция (сайт, приложения Android и IOS) Система таргетирования предложений Полная кастомизация (от контента до визуала)
14/04/2021 Слайды Как устроен симптомчекер Алгоритмы и структура Алгоритм генерации вопросов Алгоритм интерпретации Самообучение и датасет Облако Основан на принципе коллаборативной фильтрации, который лежит в основе рекомендательных систем и позволяет использовать известные оценки пользователей для прогнозирования неизвестных другого пользователя. Первоначально данные представляются в виде матрицы соответствий Пользователь-Вопрос, после чего с помощью метода сингулярного разложения матриц (SVD) оптимизируется порядок генерации вопросов. Основным алгоритмом является метод опорных векторов, основной функцией которого является перевод исходных данных в виде векторов в пространство более высокой размерности для поиска гиперплоскости, которая имела бы максимальное расстояние от нее до ближайших объектов. В процессе взаимодействия с пользователями наша система собирает данные и статистику, что позволяет обучать алгоритм и менять параметры весов и взаимосвязей в БД. Контент Система уже содержит весь необходимый контент старта. Более 1200 симптомов, 243 диагноза, 400 параметров анализов и исследований.
14/04/2021 Слайды Как устроен симптомчекер Алгоритмы и структура Стек технологий Поиск отклонений Собственная система таргетирования Технологический стек программных продуктов состоит из решений оптимизированных для высокой производительности. На уровне хранения данных используется Percona совместно с Redis. Сервисы реализованы на Golang и PHP, которые работают с модулями машинного обучения на Python. Веб-интерфейс построен с помощью фреймворка React. Вводятся понятия нормы и возможных отклонений при тех или иных видах активности. Пользователям будет доступен функционал формирования дневников и построения статистики различных показателей здоровья (от артериального давления, до пищевых привычек), а также подключение носимых устройств. Система таргетирования рекламы дает возможность достаточно точно подобрать настройки для выделения целевой группы и достижения наилучших результатов конверсии и работает по следующим параметрам: - симптомы - комбинации с наличием и отсутствием конкретных симптомов - заболевания
michaelherold
sferik
cromwellryan
katarinadahlin
skipperchong
irinanazarova
techseoconnect
sergeychernyshev
tammielis
jeffersonlam
bkeepers
