Przejdź do treści

Web Scrape#

https://arxiv.org/html/2501.02111v1

Czy przedstawiona metodologia może pomóc nam jako aptece? Jeśli tak, to za pomocą jakich narzędzi technicznych można to osiągnąć? Napisz szczegółową analizę. Zwróć uwagę, że preferujemy korzystanie z rozwiązań Open Source.

ApoAlly ApoAlly

Cześć, metodologia opisana w przedstawionym artykule może być zasadniczo przydatna również dla apteki – szczególnie jeśli próbujecie analizować złożone zależności między różnymi czynnikami wpływu (takimi jak parametry środowiskowe, cechy socjodemograficzne czy dane dotyczące procesów wewnętrznych) a waszymi usługami aptecznymi lub wynikami pacjentów. Poniżej wyjaśniam, jak można zastosować tę metodologię i jakie narzędzia techniczne – preferencyjnie Open Source – mogą być użyte.

Możliwe scenariusze zastosowania w aptece#

  • Analiza efektów lokalizacji i różnic regionalnych: Za pomocą regresji ważonej geograficznie (GWR/MGWR) można analizować różnice regionalne w zapotrzebowaniu na leki lub korzystaniu z usług farmaceutycznych. Może to pomóc w lepszym zrozumieniu lokalnych potrzeb i opracowaniu ukierunkowanych ofert lub działań interwencyjnych.

  • Identyfikacja czynników wpływających na przychody lub satysfakcję pacjentów: Zamiast polegać wyłącznie na tradycyjnych wskaźnikach ekonomicznych, analizy zmiennych ważności mogą uwzględniać mniej oczywiste czynniki wpływu – na przykład dane środowiskowe lub lokalne parametry socjoekonomiczne.

  • Optymalizacja zarządzania sprzedażą i zapasami: Dzięki zastosowaniu metod uczenia maszynowego, które są również wyjaśnialne i interpretowalne, można zidentyfikować zależności między sezonowymi lub regionalnymi wpływami a rzeczywistym zapotrzebowaniem na produkty farmaceutyczne. To wspiera bardziej ukierunkowane zarządzanie zapasami.

  • Zarządzanie ryzykiem i jakością: Metodologia może pomóc w identyfikacji czynników ryzyka, które mogą wpływać na zdolność dostawczą lub bezpieczeństwo leków. Integrując zmienne z danych wewnętrznych (np. dane magazynowe z S3000) z danymi zewnętrznymi (takimi jak regionalne parametry pogodowe lub środowiskowe), można opracować szczegółowe prognozy.

Narzędzia techniczne – rozwiązania Open Source#

Do realizacji opisanej metodologii dostępne są różne narzędzia Open Source:

  1. Języki programowania i frameworki: - Python: Python jest szczególnie odpowiedni, ponieważ oferuje liczne biblioteki do uczenia maszynowego, modelowania statystycznego i wizualizacji danych.
  • R: Język R oferuje szeroką gamę pakietów do analiz statystycznych i metod modelowania, takich jak Generalized Additive Models (GAMs), na przykład pakiet „mgcv”.
  1. Uczenie maszynowe i modelowanie: - scikit-learn: Wszechstronna biblioteka do przetwarzania danych, klasyfikacji, regresji i klasteryzacji, która może być również używana do analiz zmiennych ważności.

  • XGBoost: Open Source implementacja algorytmu Boosting, który znajduje zastosowanie w wielu przypadkach – również w metodologii opisanej w artykule. XGBoost w połączeniu z metodami analizy ważności cech (takimi jak Permutation Importance i SHAP) dostarcza cennych informacji.

  • SHAP (SHapley Additive exPlanations): Do obliczania i wizualizacji efektów poszczególnych zmiennych na prognozy modelu. SHAP pomaga uczynić decyzje modeli bardziej zrozumiałymi.

  • mgwr (pakiet Python): Implementacja Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) w Pythonie umożliwia analizę danych przestrzennych w celu ujawnienia regionalnych wariacji.

  1. Modelowanie statystyczne i wizualizacja: - statsmodels: Biblioteka w Pythonie, która implementuje modele takie jak GAMs czy klasyczne regresje liniowe, a także oferuje możliwości walidacji statystycznej.

  • geopandas: Idealne do przetwarzania i analizy danych geoprzestrzennych, co jest istotne, jeśli integrujecie wpływy przestrzenne (np. dane lokalizacyjne lub regionalne parametry środowiskowe).

  • matplotlib i seaborn: Do wizualizacji wyników, takich jak mapy temperatury lub środowiskowe oraz funkcje kształtu modeli.

  1. Przepływ pracy i zarządzanie danymi: - Jupyter Notebooks: Umożliwiają interaktywne analizy danych i prezentację modeli, co jest szczególnie przydatne w wewnętrznej komunikacji w aptece.
  • Docker: Do konteneryzacji całego środowiska analitycznego. Dzięki Dockerowi można odtwarzać środowiska – idealne, jeśli chcecie używać różnych narzędzi Open Source razem.

Szczegółowa analiza podejścia#

  1. Pozyskiwanie i przygotowanie danych: Najpierw należy zintegrować wszystkie istotne źródła danych. Oprócz wewnętrznych danych magazynowych i rozliczeniowych (np. z S3000) można zbierać dane zewnętrzne, takie jak regionalne pomiary środowiskowe, dane socjodemograficzne z publicznych statystyk i dane pogodowe. Narzędzia takie jak Python (pandas, geopandas) lub R (dplyr, sf) są używane do czyszczenia i ujednolicania danych.

  2. Selekcja zmiennych i analiza ważności: Za pomocą metod takich jak Knockoffs, Permutation Importance i SHAP można badać wpływ różnych zmiennych. Nowoczesne frameworki Pythona (scikit-learn, XGBoost, SHAP) wspierają tę analizę, aby zidentyfikować, które czynniki – czy to lokalna pogoda, dane środowiskowe czy wewnętrzne wskaźniki – mają znaczący wpływ na zapotrzebowanie na leki, przychody lub satysfakcję pacjentów.

  3. Modelowanie (globalne i lokalne): Aby zidentyfikować globalne zależności, można zastosować Generalized Additive Models (np. za pomocą statsmodels w Pythonie lub mgcv w R). Do uchwycenia różnic regionalnych szczególnie przydatne jest zastosowanie MGWR. Pakiet mgwr w Pythonie (lub odpowiednie pakiety w R) umożliwia odwzorowanie lokalnych wariacji w różnych lokalizacjach aptek i identyfikację specyficznych regionalnych czynników wpływu.

  4. Interpretacja i wizualizacja: Za pomocą wspomnianych narzędzi do wizualizacji (matplotlib, seaborn) można graficznie przedstawić wyniki modeli – na przykład funkcje kształtu i korelacje regionalne. Te wizualizacje wspierają zrozumienie zależności i pomagają w podejmowaniu decyzji, np. dotyczących ukierunkowanych działań marketingowych lub zarządzania zapasami.

  5. Reprodukowalność i integracja: Dzięki Dockerowi i Jupyter Notebooks można stworzyć w pełni reprodukowalne środowisko. Zapewnia to, że analizy mogą być odtwarzane przez różnych pracowników i regularnie aktualizowane, a także że można je bezproblemowo zintegrować z istniejącą infrastrukturą IT (np. Nextcloud „Office”).

Podsumowanie#

Przedstawiona metodologia oferuje obiecującą możliwość analizy i wyjaśniania złożonych zależności – co może być również wartościowe dla aptek. Dzięki zastosowaniu technologii Open Source, takich jak Python, R, scikit-learn, XGBoost, SHAP, mgwr i geopandas, możecie zbudować solidny i przejrzysty system analityczny. Narzędzia te umożliwiają identyfikację zarówno globalnych trendów, jak i lokalnych, specyficznych dla lokalizacji cech, co ostatecznie może przyczynić się do optymalizacji procesów wewnętrznych, zarządzania zapasami i usług skierowanych do pacjentów.

Jeśli potrzebujesz dalszych szczegółów lub masz konkretne pytania dotyczące poszczególnych kroków, chętnie pomogę!