Sirum impulsa las capacidades de procesamiento de píldoras con una solución de reconocimiento de objetos basada en visión artificial

Sirum impulsa los resultados con una solución de visión artificial diseñada sobre una pila de datos moderna

Acerca de la empresa

Sirum es el mayor redistribuidor de medicamentos excedentes en los Estados Unidos de América. Impulsado por la tecnología, ayuda a organizaciones como hogares de ancianos, farmacias y fabricantes a donar los medicamentos que no utilizan y a llevarlos a donde más se necesitan.

Desafío

Sirum procesa entre 2000 y 60 000 tarjetas de donación al día y, a medida que las operaciones siguen aumentando, la clasificación manual se convirtió en una solución insostenible. Las tarjetas de medicamentos deben clasificarse teniendo en cuenta diferentes variables, como el tipo, la fecha de caducidad y la cantidad de píldoras por blíster. Sirum necesitaba mejorar la eficiencia de sus operaciones, cambiando un proceso manual por un solución automatizada de reconocimiento de objetos basada en visión artificial.

Solución

Una misión crítica Interfaz de programación de aplicaciones (API) se implementó para ser utilizado por la cinta transportadora que procesa las tarjetas médicas. La API cuenta con un modelo de detección de objetos mediante aprendizaje profundo diseñado para el recuento de píldoras, que extrae la información necesaria de las etiquetas, como la fecha de preparación y el tipo de medicamento. La solución se diseñó sobre la base de una pila de datos moderna que utiliza Python, Pytorch y Servicios web de Amazon (AWS) herramientas de servicio, entre otras.

Estamos Socios avanzados de AWS, y este proyecto utilizó las herramientas y la tecnología de AWS.

Impacto

En el proceso de aumentar las capacidades de procesamiento 10X veces, desde 2000 tarjetas de medicamentos hasta 25 000.
Reducción de los tiempos de procesamiento a un segundo por tarjeta de medicamento.

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