伊斯法罕人工智能活动2023:药物需求预测
Meysam Jahani1, Zahra Zojaji1, AhmadReza Montazerolghaem2
1Department of Software Engineering, Faculty of Computer Engineering, University of Isfahan, Isfahan, Iran.
Journal of medical signals and sensors
|March 3, 2025
概括
准确的药物需求预测对制药行业至关重要. 用地理数据增强的人工智能 (AI) 和机器学习模型,大大提高了预测准确性,从而改善药物生产和分销.
科学领域:
- 药品供应链管理的管理
- 医疗保健中的人工智能
- 预测分析是一种预测分析.
背景情况:
- 增加药物生产需要改进需求预测.
- 不当的生产和分配源于未满足的未来需求.
- 准确的需求预测对于制药供应链效率至关重要.
研究的目的:
- 介绍伊斯法罕AI比赛-2023挑战对药物需求预测.
- 识别和描述成功的AI驱动方法来预测药物需求.
- 通过准确的需求预测,优化药品生产和分销.
主要方法:
- 利用了来自12家药店的药品销售数据集,包括销售额和购买日期.
- 竞争对手开发了模型,以最低的错误率预测药物需求量.
- 研究各种人工智能 (AI) 方法用于需求预测.
主要成果:
- 机器学习方法在药物需求预测方面表现出显著的实用性.
- 将地理特征纳入数据维度可以提高模型的准确性.
- 基于人工智能的方法在预测药物需求方面被证明是有效的.
结论:
- 机器学习是制药需求预测的强大工具.
- 增加地理特征的数据可以提高预测模型的性能.
- 人工智能技术为优化药品供应链提供了可行的解决方案.


