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- \nD\u00e9fi<\/div>\nAm\u00e9liorer les applications de sant\u00e9 IoT gr\u00e2ce \u00e0 l'IA<\/div>\n<\/li>\n
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Solution<\/div>\nMod\u00e8le ML pour traiter les donn\u00e9es dans la base de donn\u00e9es du client et g\u00e9n\u00e9rer des notifications push<\/div>\n<\/li>\n- \n
Technologies et outils<\/div>\nPython + DS, APNs, AWS Lambda, PostgreSQL, Swift (iOS)<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\nClient<\/h2>\n
Le client est une entreprise europ\u00e9enne sp\u00e9cialis\u00e9e dans la fourniture de solutions informatiques pour les entreprises de diff\u00e9rents secteurs. Afin d'am\u00e9liorer l'approche commerciale existante en mettant en \u0153uvre des technologies modernes, le client avait besoin d'une application de soins de sant\u00e9 int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 l'IoT et \u00e0 la technologie de l'information. Des solutions d'IA pour am\u00e9liorer les conditions de travail<\/a> pour les employ\u00e9s et am\u00e9liorer l'efficacit\u00e9 des services. Le client recherchait des experts dans le domaine du d\u00e9veloppement de logiciels d'IA.<\/p>\n
D\u00e9fi : am\u00e9liorer l'application de soins de sant\u00e9 IoT gr\u00e2ce \u00e0 l'IA<\/h2>\n
En tant que fournisseur exp\u00e9riment\u00e9 de D\u00e9veloppement de logiciels d'IA<\/a> ESSID Solutions a \u00e9t\u00e9 charg\u00e9e de former des l'apprentissage automatique (ML)<\/a> pour compl\u00e9ter la solution existante du client. Notre \u00e9quipe d'ing\u00e9nieurs a \u00e9t\u00e9 charg\u00e9e de construire un mod\u00e8le capable de traiter efficacement de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es historiques et de donn\u00e9es collect\u00e9es \u00e0 partir de dispositifs portables afin de cr\u00e9er et de fournir des notifications push bas\u00e9es sur des donn\u00e9es pour iOS en tant que r\u00e9sultat.<\/p>\n
Le composant IoT \u00e9tait un bracelet qui mesurait le rythme cardiaque du conducteur avant et pendant chaque trajet. Ces donn\u00e9es n'\u00e9taient pas suffisantes pour une \u00e9valuation fiable de l'\u00e9tat de sant\u00e9. Pour syst\u00e9matiser et traiter davantage de donn\u00e9es, la solution existante n\u00e9cessitait un mod\u00e8le suppl\u00e9mentaire bas\u00e9 sur la ML.<\/p>\n
Solution : Mod\u00e8le ML pour traiter plusieurs types de donn\u00e9es et g\u00e9n\u00e9rer des notifications personnalis\u00e9es<\/h2>\n
L'IdO soins de sant\u00e9<\/a> est destin\u00e9e aux conducteurs de v\u00e9hicules utilitaires ayant des probl\u00e8mes de sant\u00e9. La pr\u00e9vention des cas d'urgence fait partie du programme de gestion des soins et des d\u00e9penses des employ\u00e9s du propri\u00e9taire de l'entreprise.<\/p>\n
L'\u00e9quipe d'ESSID Solutions a commenc\u00e9 par examiner la solution existante. Notre \u00e9quipe Recherche et d\u00e9veloppement en mati\u00e8re d'IA<\/a> se sont pench\u00e9s sur les capacit\u00e9s de l'application existante afin de trouver les meilleurs moyens de l'am\u00e9liorer.<\/p>\n
Outre les donn\u00e9es collect\u00e9es via les bracelets, nous avons introduit les types de donn\u00e9es suivants dans le mod\u00e8le en tant que donn\u00e9es d'entr\u00e9e :<\/p>\n
- \n
- Rythme cardiaque du conducteur<\/li>\n
- Le sexe et l'\u00e2ge du conducteur<\/li>\n
- Historique des donn\u00e9es relatives \u00e0 la fr\u00e9quence cardiaque<\/li>\n
- Informations m\u00e9t\u00e9orologiques<\/li>\n
- Heure de la journ\u00e9e<\/li>\n
- Itin\u00e9raire et destination<\/li>\n<\/ul>\n
Les donn\u00e9es recueillies ont \u00e9t\u00e9 introduites dans la base de donn\u00e9es du client en vue d'un traitement ult\u00e9rieur. Les sources de donn\u00e9es suivantes ont donc \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es pour obtenir les donn\u00e9es n\u00e9cessaires au mod\u00e8le ML :<\/p>\n
![\"Mod\u00e8le](\"https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/input-for-the-ml-model.svg\")
<\/p>\nSur la base des donn\u00e9es d'entr\u00e9e compl\u00e8tes, nous avons entra\u00een\u00e9 le mod\u00e8le \u00e0 effectuer les t\u00e2ches suivantes :<\/p>\n
- \n
- Analyser l'\u00e9tat de sant\u00e9 des conducteurs<\/li>\n
- D\u00e9tecter les probl\u00e8mes de sant\u00e9<\/li>\n
- G\u00e9n\u00e9rer des notifications push<\/li>\n
- Envoyer des alertes et des recommandations aux conducteurs<\/li>\n<\/ul>\n
L'algorithme r\u00e9partit les donn\u00e9es re\u00e7ues en trois cat\u00e9gories ou zones. En fonction de l'une ou l'autre cat\u00e9gorie, diff\u00e9rentes notifications push et recommandations sont envoy\u00e9es aux conducteurs par le serveur. Les exemples sont les suivants :<\/p>\n
![\"Mod\u00e8le](\"https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/output-in-categories-zones.svg\")
<\/p>\nPour mener \u00e0 bien cette t\u00e2che, l'\u00e9quipe d'ESSID Solutions a utilis\u00e9 le service Apple Push Notification (APNs) pour activer la fonction de notification \u00e0 distance. Notre \u00e9quipe a \u00e9galement utilis\u00e9 le service du client pour stocker et traiter les donn\u00e9es.<\/p>\n
R\u00e9sultat : Solution de gestion des d\u00e9penses bas\u00e9e sur les ML, r\u00e9duction des co\u00fbts gr\u00e2ce \u00e0 l'automatisation des processus<\/h2>\n
L'\u00e9quipe d'ESSID Solutions a fourni avec succ\u00e8s le mod\u00e8le ML qui a permis la fusion de IdO et IA<\/a> pour am\u00e9liorer l'application de soins de sant\u00e9 du client. L'algorithme fourni a facilit\u00e9 l'analyse des donn\u00e9es et a permis des notifications push pilot\u00e9es par les donn\u00e9es pour les appareils iOS.<\/p>\n
L'algorithme int\u00e9gr\u00e9 a travaill\u00e9 efficacement avec diff\u00e9rents types de donn\u00e9es et a permis de cr\u00e9er des recommandations plus personnalis\u00e9es. La solution d'ESSID Solutions a \u00e9galement permis au propri\u00e9taire d'une flotte de v\u00e9hicules commerciaux de mieux s'occuper de ses employ\u00e9s, d'am\u00e9liorer les conditions de travail des conducteurs, de minimiser les risques pour la sant\u00e9 et de r\u00e9duire les co\u00fbts en automatisant le service d'assistance en temps r\u00e9el.<\/p>\n
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