過去の処方データから
過去の実績に基づいた予測調剤量と未来の予測調剤量を算出し、
高度な需要予測を実現します。
患者の特性、地域の特性、医療機関ごとの傾向、医師ごとの傾向を学習するだけではなく
天気、気温などの外部要因も学習させることにより
より高度な需要予測を実現します。
薬剤師が在庫管理・発注業務から解放され、対物業務から対人業務へ
シフトすることを推進し、対物業務の課題解決につなげていきます。
過去の実績に基づいた予測調剤量と未来の予測調剤量を算出し、
高度な需要予測を実現します。
患者の特性、地域の特性、医療機関ごとの傾向、医師ごとの傾向を学習するだけではなく
天気、気温などの外部要因も学習させることにより
より高度な需要予測を実現します。
薬剤師が在庫管理・発注業務から解放され、対物業務から対人業務へ
シフトすることを推進し、対物業務の課題解決につなげていきます。
INFO
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9月23日、24日
第51回日本薬剤師会学術大会(金沢)IT機器展示に出展しました |