Eine unserer jüngsten Erfolgsgeschichten war die Entwicklung eines automatisierten Preisvorhersagemodells für eine Transportmanagementplattform. Wir haben eine Vielzahl komplexer Einflussfaktoren identifiziert, die sich auf den Preis und das Marktverhalten in der Wirtschaft der Plattform auswirken, und unser Know-how im Bereich des maschinellen Lernens genutzt, um ein robustes Preisvorhersagemodell zu entwickeln. Diese Lösung war nicht nur für die Betreiber der Plattform wertvoll, sondern auch für die Akteure, die sie nutzen. Durch die Bereitstellung genauer Preis- und Kostenberechnungen ermöglichte unser Modell den Unternehmen, fundiertere Entscheidungen über ihren Transportbedarf zu treffen. Dies gelang uns durch die Ermittlung relevanter Einflussfaktoren wie Wetterlagen, saisonale Nachfrage und Echtzeit-Daten zum Transportaufkommen.
In der Gesundheitsbranche können LLMs zur Analyse von Patientendaten eingesetzt werden, um medizinische Entscheidungen zu unterstützen. LLMs können zum Beispiel auf elektronische Gesundheitsakten (EHRs) trainiert werden, um Muster zwischen verschiedenen Patientenmerkmalen und medizinischen Zuständen zu erkennen. Dies kann Ärzten helfen, fundiertere Diagnosen zu stellen und personalisiertere Behandlungen anzubieten. Diese Modelle können Textinhalte nicht nur verarbeiten, sondern auch verstehen, wodurch es möglich wird, relevante Informationen aus EHRs und anderen unstrukturierten Datenquellen zu extrahieren. Wir bei Algonaut haben umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von LLM-basierten Lösungen zur Analyse unstrukturierter Daten. Unsere Lösungen können Gesundheitsdienstleistern dabei helfen, die Patientenversorgung zu verbessern sowie Behandlungskosten zu senken.
