Бюджет: 1000 USD Термін: 5 днів
Доброго дня, готова швидко та професійно підійти до цієї задачі. Є відгуки на іншій платформі, та більше 17 виконаних робіт, напишіть обговоримо все більш детальніше)
Проект: Впровадження системи на базі ШІ для автоматизації заявок, логістики та аналітики в аптечній системі медичного центру
Мета: Створення інтелектуальної системи для прогнозування потреб, управління запасами, логістики, моніторингу та інтеграції з медичними інформаційними системами (МІС)
Мета: Оцінка потреб по кожному відділенню на основі історичних та поточних даних.
Функції:
Збір даних по відділеннях: хірургія, кардіологія та ін.
Аналіз діагнозів, маршрутів лікування, середньої тривалості госпіталізації.
Класифікація типів споживання за профілями.
Формування рекомендацій щодо необхідних препаратів.
ШІ-модуль:
Кластеризація відділень за структурою споживання (ML).
Використання NLP для вилучення даних з епікризів та протоколів лікування.
Технічна реалізація:
Підключення до бази МІС.
Побудова ETL-процесу (Extract → Transform → Load) з регулярним оновленням.
Мета: Зменшення дефіциту та надлишку ЛЗ/МІ.
Функції:
Прогнозування на основі:
Історичних даних (останніх 3–5 років).
Епідеміологічних трендів.
Сезонності та статистики надходжень.
ШІ-модуль:
Модель часових рядів (Prophet / ARIMA).
Налаштовувана точність (MAE ≤ 10%).
Вихідні дані:
Таблиця потреб по місяцях.
Сигнали для формування заявки.
Мета: Врахування стандартних та індивідуальних наборів матеріалів.
Функції:
Створення шаблонів наборів за типами операцій.
Інтеграція з операційним планом.
Можливість адаптації під індивідуальні особливості пацієнта.
Інтеграція:
API від МІС/операційної підсистеми.
Авто-заявка на склад.
Мета: Виключення дефіциту ключових препаратів.
Функції:
Встановлення мінімального рівня запасу.
Автоматичні повідомлення при досягненні порогу.
Можливість ручного налаштування.
Технічна реалізація:
REST API для синхронізації з внутрішньою базою даних.
Можливість підключення мобільних оповіщень.
Мета: Підвищення ефективності розміщення та утилізації.
Функції:
Автоматичне розподілення ЛЗ/МІ по складу.
Облік габаритів, термінів придатності та частоти використання.
ШІ-модуль:
Комбінація жадібних алгоритмів (greedy) + лінійне програмування.
Мета: Мінімізація втрат від закінчення терміну придатності.
Функції:
Облік термінів придатності.
Автоматичні рекомендації щодо переміщення препаратів між відділеннями.
Флаг "критичний залишок за терміном".
Мета: Забезпечення своєчасної поставки ЛЗ/МІ.
Функції:
Створення графіків поставок.
Розрахунок вартості та часу доставки.
Пріоритизація заявок (термінова/планова).
Інтеграція:
Зовнішні логістичні API (за наявності).
Внутрішня логістика клініки.
Мета: Прозорий контроль руху ЛЗ і МІ.
Функції:
Облік руху між складами/відділеннями.
Журнал переміщень з часовими мітками.
Сканування QR/RFID при переміщенні (опціонально).
Мета: Оперативне інформування відповідальних осіб.
Функції:
Повідомлення при затримці доставки.
Сигнали про нестачу конкретних ЛЗ.
Канали: Telegram-бот, e-mail, SMS.
Мета: Створення бази для прийняття рішень.
Функції:
Збір даних по:
Залишках.
Термінів придатності.
Кількості операцій.
Виписках.
Мета: Підтримка управлінських рішень.
Функції:
Дашборди (залишки, споживання, аномалії).
Прогноз на 1–3 місяці.
Вивантаження у Excel, CSV, PDF.
Мета: Підвищення контролю над витратами.
Функції:
Виявлення аномального споживання.
Алгоритми контролю перевитрат.
Звіти про відхилення від норми (Z-оцінка, IQR та ін.).
Функції:
Отримання даних про пацієнтів, діагнози, призначення, виписки.
Сопоставлення фактичного споживання з призначеннями.
Інтерфейс:
API на HL7/FHIR.
Логування всіх транзакцій.
Мета: Підвищення точності заявок.
Функції:
Порівняння «призначено» vs «виписано» vs «списано».
ШІ-аналітика на рівні відділень і конкретних лікарів.
Бюджет: 1000 USD Термін: 5 днів
Доброго дня, готова швидко та професійно підійти до цієї задачі. Є відгуки на іншій платформі, та більше 17 виконаних робіт, напишіть обговоримо все більш детальніше)
Бюджет: 1000 USD Термін: 2 дні
Привіт, я працював над системою ІІ для обробки медичних даних ✅, де аналізував пацієнтів і прогнозував потреби із точністю до 10%. Чи розглядаєте ви використання NLP для аналізу протоколів?
Пропоную зв'язатися, я безкоштовно проконсультую вас з технічної сторони та складемо план розробки + розповім про мою команду!
Бюджет: 12000 USD Термін: 30 днів
Доброго дня, пропоную вам розглянути комплексне рішення erp odoo, яке має вже всі необхідні вам функції:
Формування заявок
Логістика
Управління запасами
Аналітика і моніторинг
зворотний зв'язок з клієнтами та з точками замовлення
У системі є вбудований API, який дозволяє інтегруватися з будь-якою іншою системою і за тригером передавати певні дані.
можливості використання штучного інтелекту вже вбудовані в систему, додатково на буде змінена на основі ваших процесів
1. Складського запасу
2. Заявок на основі штучного інтелекту
3. Залишків на основі прогнозування
можна показати демонстрацію робочої системи,
Оскільки системи штучного інтелекту та Агента були сформовані для аналогічних проектів, буде демонстрація тільки erp і всіх бізнес-процесів на основі ваших вимог, штучний інтелект буде підготовлений окремо.
Бюджет: 25 USD Термін: 1 день
Здравствуйте!
Дуже цікавий і масштабний проект — радий бачити системний підхід до автоматизації аптечно-логістичних процесів із застосуванням ШІ.
📌 Чому я вам підходжу:
Маю досвід розробки складних ETL-процесів, інтеграції з МІС за HL7/FHIR.
Реалізовував ML-модулі прогнозування (Prophet, ARIMA, XGBoost) і кластеризації споживання за медичним профілем.
Працював з автоматизацією логістики, трекінгом залишків, побудовою дашбордів і систем повідомлень (Telegram, SMS, email).
Знаю, як проектувати масштабовану архітектуру з урахуванням медичної специфіки, ротації ЛЗ, терміновості заявок і сезонності.
Готовий обговорити деталі, запропонувати архітектурні рішення, вказати на ризики)
Бюджет: 25 USD Термін: 1 день
Здравствуйте.
З інтересом ознайомилася з вашим проектом. Впевнена, що зможу зробити ефективну та якісну роботу, відповідно до ваших вимог і очікувань. Досвід роботи понад 8 років.
Бюджет: 3200 USD Термін: 77 днів
Вітаю!
Мене звати Михайло Петрикай, я розробник інтелектуальних систем з досвідом у галузі автоматизації, прогнозної аналітики, NLP та інтеграції з медичними системами. Ваш проект — це системна та продумана ініціатива, і я готовий долучитися до її реалізації як технічний розробник і архітектор рішень.
У цьому проекті я можу запропонувати:
- Розробку ETL-процесу з підключенням до МІС та регулярним оновленням даних;
- Створення модулів прогнозування потреб на основі часових рядів (Prophet, ARIMA);
- NLP-обробку епікризів і маршрутів лікування (використовую spaCy, transformers);
- Розробку AI-інтерфейсів для автоматизації заявок, обліку операцій і логістики;
- Інтеграцію з МІС за допомогою FHIR/HL7 API, ведення логів транзакцій;
- Побудову дашбордів і аналітики (Plotly, Power BI, Streamlit, Dash);
- Реалізацію алгоритмів оптимізації (жадібні, LP) для складів і логістики;
- Налаштування систем оповіщення: e-mail, Telegram, SMS через API.
Маю досвід у медико-технічних проектах, брав участь у міжнародних конкурсах з ІІ, працював з нейромережевими моделями, базами даних і автоматизацією клінічних процесів.
Готовий обговорити архітектуру, скласти технічне ТЗ і розпочати поетапну реалізацію з демонстрацією MVP на кожному ключовому блоці.
Бюджет: 3500 USD Термін: 50 днів
Привіт!
Це потужний і перспективний проект, і я буду рад допомогти вам впровадити повноцінну систему автоматизації аптеки на базі штучного інтелекту. Я можу створити інтелектуальну платформу, яка буде аналізувати профілі відділів і дані пацієнтів для прогнозування потреби в ліках, оптимізації рівня запасів, автоматизації розподілу на складі і виявлення відхилень у режимі реального часу. Кожен модуль буде тісно інтегрований з вашою інформаційною системою управління (MIS) через HL7 або FHIR, а система буде підтримувати конвеєри ETL, передбачувальні моделі і інтелектуальні потоки повідомлень через Telegram, електронну пошту або SMS.
У галузі управління логістикою і складом я застосовуватиму інтелектуальні алгоритми для оптимізації розміщення, відстеження термінів придатності і економічно ефективної маршрутизації. Панель моніторингу буде включати зрозумілі експортовані звіти і прогнози, засновані на даних у режимі реального часу. Ви зможете легко налаштовувати всі параметри через зрозумілу панель адміністратора, і система буде розвиватися разом із вами.
Дякую!
Бюджет: 1500 USD Термін: 7 днів
Здравствуйте
Я розробник у сфері AI/ML. Зможу виконати Ваш проект. Напишіть мені, обговоримо.
Бюджет: 1496 USD Термін: 20 днів
Хочу взяти на себе реалізацію проекту з ІІ-системи для автоматизації заявок, логістики та аналітики в аптечній мережі медцентру. У мене є досвід у ІІ, ML, інтеграції з МІС та аналітиці. Готовий відповідати за весь цикл — від архітектури до впровадження. Прошу закріпити проект за мною.
Бюджет: 1800 USD Термін: 30 днів
Добрий день.
Маю в Пайтон 21 рік досвіду.
Працював на комерційних проектах медичних як Тим Лід 8 років.
Знаю, як все має бути побудовано.
Можу все зробити як потрібно, без переделок, без порушення законів медицини.
Пишіть у приват - обговоримо деталі
Бюджет: 3000 USD Термін: 100 днів
У Вас там всього багато але "слона їдять по частинах"(Бюджет умовний і строки)
Зокрема є готове рішення управління запасами (з серією термінів придатності)
Інвентаризація-Критичні залишки з'єднання з торговим обладнанням(Сканерами штрихкодів Терминалами збору даних вагами POS Принтерами і принтерами клейких етикеток
Загальний вигляд виглядає десь так
https://youtu.be/vMrE4KfbjzA
Свій генератор звітів
Бюджет: 12345 USD Термін: 15 днів
Вітаю!
Ваш проект з інтеграцією AI виглядає дуже цікавим. Ми маємо глибокий досвід у машинному навчанні та NLP.
Ми пропонуємо:
- Machine Learning рішення
- NLP обробку тексту
- Комп'ютерний зір
- Інтеграцію з існуючими системами
- Облачні рішення для AI
Можемо провести workshop з нашими AI-фахівцями. Запропоную безкоштовну консультацію. Коли вам зручно?
Наразі ми працюємо над мобільним застосунком із використанням AI. Деталі проекту наразі не розкриваємо через NDA, однак із задоволенням розповімо про наші підходи та результати.
Буду радий обговорити деталі вашого проекту, терміни, бюджет та подальші кроки в особистих повідомленнях.
Бюджет: 1000 USD Термін: 20 днів
Привіт!
Останнім часом із задоволенням беруся за роботу з ШІ і готовий реалізувати для вас інтелектуальну систему, яка автоматизує заявки, керує запасами та логістикою ЛЗ і МІ з максимальною точністю та безпекою.
Мій підхід буде базуватися на:
📊 Аналізі, орієнтованому на дані — прогноз потреб на основі реальних діагнозів, епікризів, операцій і історії,
🧠 Модулях ШІ — часові ряди, NLP і виявлення аномалій, кластеризація відділень,
🔗 Інтеграції з МІС — HL7/FHIR, REST API, логування всіх транзакцій,
🧾 Прозорості — візуалізація залишків, звітність, сигнали щодо термінів і помилок,
⚙️ Гнучкій архітектурі — можна почати з одного відділення і масштабувати без повної зупинки процесів.
Такие (очень похожие) системы существуют готовые, можно выбрать готовую и доработать ее.
Звертатися лише тим, хто вміє таке робити. І одразу терміни та бюджет. Створення власної бази Віки на базі obsidian note. Реєстрація на хостінгу, запуск локального штучного інтелекту опенКло і його підключення до створеної бази Віки. Пояснення у відео YouTube.https://youtu.be/9DLyBdND22c?si=AqDvuTnteIBWAiyu
Шукаю досвідченого спеціаліста з Chatterfly.ai для налаштування повноцінної автоматизованої воронки продажів у Telegram у трейдинг-тематикі. Що потрібно зробити: Налаштувати Chatterfly.ai з нуля. Підключити Telegram-бота. Створити AI-асистента, який буде автоматично спілкуватися з користувачами, відповідати на запитання та доводити їх до реєстрації. Налаштувати воронку продажів з поділом користувачів за етапами. Інтегрувати систему з брокером Pocket Option. Налаштувати передачу та перевірку ID користувача, постбеків та статусів реєстрації/депозиту (за наявності API або інших способів інтеграції). Налаштувати автоматичні повідомлення, тригери, теги та сценарії спілкування. За необхідності допомогти з інтеграцією CRM та інших сервісів. Важливо: Обов'язковий реальний досвід роботи з Chatterfly.ai. Бажаний досвід інтеграції з Telegram та Pocket Option. Потрібно не просто налаштувати сервіс, а допомогти побудувати робочу систему, яка буде автоматично вести клієнтів і підвищувати конверсію. Результат роботи: Повністю налаштована та протестована воронка, де користувач проходить шлях від першого повідомлення до реєстрації у брокера, а AI автоматично супроводжує його на всіх етапах. Також необхідна коротка інструкція по подальшому використанню системи.
Шукаємо спеціаліста для створення однієї реалістичної AI-моделі / AI-персонажа та підготовки пакета контенту для соціальних мереж. Завдання - розробити візуально якісний і консистентний образ, який можна використовувати у фото та коротких відеоформатах. Що потрібно зробити: створити одну AI-модель із впізнаваною зовнішністю та єдиним стилем; підготувати невеликий пакет фото та коротких відео; адаптувати матеріали для публікації в соціальних мережах; забезпечити реалістичність і стабільність образу в різних сценах. У заявці, будь ласка, вкажіть: чи маєте ви досвід створення AI-моделей / AI-персонажів; чи можете показати приклади схожих робіт; орієнтовну вартість і строки виконання; Детальне ТЗ обговоримо з відповідними кандидатами в особистих повідомленнях.
Доброго дня! Необхідно виконати дві задачі: 1. Розробити парсер товарів з стороннього сайту (10–40 тис. позицій, маркетплейс) з збереженням структурованих даних у MySQL для подальшого виводу в WordPress. 2. Встановити та налаштувати n8n на VPS, а також організувати AI-обробку контенту: налаштування промптів, рерайт текстів, обробка зображень, SEO-оптимізацію та перевірку текстів на AI-детекцію. Можна оцінити вартість виконання як всього проекту, так і кожної задачі окремо. .
Завдання: один дашборд з усіма показниками бізнесу — реклама, воронка, оплати, робота менеджерів, планування виручки. Дані підтягуються по API автоматично. Периметр: лише напрям YCL (працевлаштування в Європі). У Kommo є й інші напрями — до сховища потрапляють лише угоди воронок YCL (фільтр за воронкою/тегом узгодимо).1. Джерела даних (інтеграції) Kommo CRM — ліди, угоди, етапи воронки, відповідальні, джерела, дати переходів між етапами (обов'язково зберігати історію), причини відмов, кастомні поля угоди (див. п. 2). Stripe — платежі, суми, статуси (успіх/відмова/повернення), прив'язка до угоди. Meta Ads — витрати, покази, кліки, CPL, ліди за кампаніями (працює зараз). Google Ads, Reddit Ads, LinkedIn Ads — плануються; архітектура — розширювані конектори без переробки ядра. SEO/органіка— Google Search Console + GA4. Наскрізний зв'язок: джерело трафіку → лід у Kommo → оплата в Stripe (UTM, ID угоди в metadata Stripe — механіку запропонувати). 2. Обов'язкові розрізи (поля угоди в Kommo) Кожна метрика має фільтруватися/групуватися за: Громадянство клієнта (Кенія, Нігерія, Індія тощо). Статус проживання: живе у своїй країні / експат (уже перебуває в Європі). Це два різні сегменти з різним циклом, конверсією та чеком. Країна розміщення / послуга: Польща, Сербія, Словаччина, Німеччина (ZAV). Менеджер, команда, канал трафіку, період. Якщо якихось полів у Kommo немає — виконавець вказує, які поля потрібно завести, замовник додає.3. Воронка та випереджальні показники Дані в розрізі воронки, по кожному етапу — підсумкові та випереджальні (leading) метрики: Трафік → лід: ліди, CPL за каналами + динаміка витрат/кліків день-до-дня. Лід → кваліфікація: конверсія + швидкість першої відповіді, торкання/дзвінки на менеджера в день, ліди без відповіді. Кваліфікація → договір/рахунок: конверсія + відправлені офери, завислі угоди (днів на етапі понад норму). Рахунок → оплата: оплати, середній чек + неоплачені рахунки, невдалі платежі. Підсумок: виручка, ROMI за каналами, run rate до плану місяця. 4. Цикл угоди Середній і медіанний цикл лід → оплата (орієнтир бізнесу ~4 тижні), тренд циклу в часі. Розкладання циклу за етапами (скільки днів угода сидить на кожному етапі) — щоб бачити, який саме етап розтягується. Список угод, що зависли на етапі довше за норму. Розріз циклу за сегментами: громадянство, статус проживання, країна розміщення, менеджер. 5. Раннє попередження просадки (ключовий блок) Оскільки цикл ~4 тижні, сьогоднішні ліди = оплати через місяць. Система повинна: Порівнювати ліди/кваліфікації поточного тижня з ковзним середнім (4 тижні) і при відхиленні вниз видавати алерт: «лідів −X%, при циклі 4 тижні очікуйте просадку оплат у тижні [дати]». Будувати прогноз оплат на 4 тижні вперед із поточного пайплайну: угоди на кожному етапі × історична конверсія етапу × залишок циклу. Підсвічувати червоним тижні, де прогноз нижчий за план, — із запасом часу на реакцію. 6. Доплати та планування продажів У картці угоди Kommo зберігаються дата та сума запланованої доплати. Система повинна: Збирати календар майбутніх доплат: тотал очікуваних, за тижнями/місяцями. Підсвічувати прострочені доплати (дата минула, оплати в Stripe немає) — окремий список для дотискання. Рахувати план місяця як: план − уже оплачено − доплати за графіком = скільки потрібно нових продажів (у грошах і в штуках угод за середнім чеком). Графік за тижнями: доплати + прогноз нових оплат проти тижневого плану. 7. Робота менеджерів Денний зріз по кожному менеджеру: торкання/дзвінки, розмови, відправлені офери, оплати — по кожному дню окремо, з графіком за період. Прогрес виконання особистого плану з порівнянням із темпом місяця (попереду / в темпі / відстає). Бенчмаркінг із колегами. 8. Візуалізація та ролі «Світлофори» (зелений/жовтий/червоний) у ключових метрик відносно норм/плану; шкали прогресу; графіки трендів; адаптив під мобільний. Ролі: CEO — усе; РОП — уся воронка та менеджери; тімлід — своя команда; менеджер — свої показники та позиція відносно колег. 9. Звіти та AI Автоматичні звіти за розкладом (щоденне зведення, тижневий звіт) у дашборд і/або месенджер. Запити у вільній формі («як змінився CPL із Meta за 2 тижні?») — LLM поверх сховища. Алерти по червоній зоні та за правилами з п. 5–6. 10. Технічні очікування та етапність Сховище (PostgreSQL/BigQuery або аналог) + ETL: webhooks Kommo + періодична синхронізація (15–60 хв). Фронтенд: кастомний або BI-інструмент — запропонувати з обґрунтуванням; вимоги до ролей, світлофорів, прогнозу та AI-запитів мають бути реалізовними. Етапи: (1) аудит і карта метрик → (2) MVP: Kommo + Stripe + Meta, воронка, світлофори, ролі → (3) цикл угоди, раннє попередження, доплати та план → (4) SEO, AI-звіти, алерти → (5) нові рекламні канали. Оплата поетапна, по кожному етапу — демо. У відгуку вказати: схожі проєкти (наскрізна аналітика), стек з обґрунтуванням, оцінку строків і вартості за етапами, щомісячну вартість володіння (хостинг, токени, ліцензії).