Сохраните здоровье ваших сотрудников, с помощью цифровой платформы для руководителей и HR.

Управляйте коллективным
иммунитетом компании
с помощью искусственного интеллекта

Внедрите лучшую антиковидную стратегию защиты сотрудников компании!

Amuleit

Сохраните до 2% годовой выручки вашей компании.
Снизите в 3 раза потери рабочего времени коллектива из-за болезни сотрудников.

Covid-19 навсегда
SARS-CoV-2 Декабрь 2019 Китай
Covid-19
до Amuleit
Да
29%
19 дней
9%
9%
19 дней
29%
Да
Covid-19
до Amuleit
Пришло время защитить ваших сотрудников
2%
8 дней
11%
Нет
До
Covid-19
Потери рабочего времени коллектива за год
Средний срок
больничного листа
Сотрудников в год болеют вирусными заболеваниями
Угроза
массового заражения
сотрудников
9%
19 дней
29%
Да
Covid-19
до Amuleit
Потери рабочего времени коллектива
за год
Средний срок
больничного листа
Сотрудников в год болеют вирусными заболеваниями
Угроза
массового заражения
сотрудников
Сотрудников можно разделить на группы риска. Риски зависят от индивидуального иммунитета и частоты контактов с коллегами.
Стратегия 3 шагов
Точное отслеживание
контактов заболевших
сотрудников с коллегами
Массовая вакцинация
и ревакцинация сотрудников
на основе групп риска
Блокирование вспышек
Умная вакцинация
Периодическое
тестирование сотрудников,
с высоким риском заражения
Умное тестирование
85
91 тысяча
Умерло за все время 0,1%
Заражений за все время 1,5 %
6 миллионов
Население 100%
Использует стратегию трех шагов в масштабах страны. Сингапур добился значительных успехов благодаря массовой вакцинации, постоянному тестированию и отслеживанию контактов.
Стратегия трех шагов доказала свою эффективность в Сингапуре
Amuleit - цифровая платформа для реализации
стратегии трех шагов
* Используется система отслеживания контактов Amuleit Trace ©
СТРАТЕГИЯ 3 ШАГОВ
НАЧАЛЬНЫЙ ЭТАП
НАЧАЛЬНЫЙ ЭТАП
Системы управления персоналом, ответственные
лица компании, опросы по e-mail и через приложение, федеральные и региональные МИС, системы отслеживания контактов*
Источники данных
Переболевшие сотрудники,
вакцинированные сотрудники, результаты тестов, новые случаи заболевания, контакты сотрудников
с заболевшими
Типы данных
Используя оценки рисков, искусственный интеллект формирует рекомендации для стратегии трех шагов. Кого нужно привить в первую очередь, кого чаще тестировать и как блокировать распространение инфекции.
НАЧАЛЬНЫЙ ЭТАП
СТРАТЕГИЯ 3 ШАГОВ
Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют собранные данные, моделируют распространение инфекции
в коллективе, оценивают риски заболевания каждого сотрудника, определяют группы риска.
Оценивает риски
и выдает рекомендации
1
2
3
3
Группа риска
RISK
В группе риска сотрудники, у которых много контактов с коллегами (если заболеют,
то заразят многих), не переболели или не привиты.
СТРАТЕГИЯ 3 ШАГОВ
НАЧАЛЬНЫЙ ЭТАП
Вакцинация должна быть массовой
и в первую очередь должны быть привиты сотрудники
из группы наибольшего риска
Умная вакцинация
В группе риска сотрудники, которые контактировали с заболевшими,
не переболели или не привиты.
СТРАТЕГИЯ 3 ШАГОВ
НАЧАЛЬНЫЙ ЭТАП
Периодическое тестирование сотрудников из группы риска, снижает стоимость тестирования
и увеличивает точность выявления заболевших.
Умное тестирование
Заболевший сотрудник начинает заражать коллег еще до появления симптомов. Нужно изолировать и тестировать как заболевшего, так и тех, с кем он контактировал.
СТРАТЕГИЯ 3 ШАГОВ
НАЧАЛЬНЫЙ ЭТАП
Блокирование вспышек
Точное отслеживание контактов заразившихся помогает остановить вспышку заболевания и прервать цепочки распространения инфекции. Единичные случаи заражения
не приводят к массовому
заболеванию людей.
Заболевший сотрудник начинает заражать коллег еще до появления симптомов. Нужно изолировать и тестировать как заболевшего, так и тех, с кем он контактировал.
3
Точное отслеживание контактов заразившихся помогает
остановить вспышку заболевания и прервать цепочки
распространения инфекции. Единичные случаи заражения
не приводят к массовому заболеванию людей.
Блокирование вспышек
1
1
2
2
3
3
болен
До
Covid-19
Covid-19
до Amuleit
Covid-19
c Amuleit
Потери рабочего времени коллектива за год
Средний срок
больничного листа
Сотрудников в год болеют вирусными заболеваниями
Угроза
массового заражения
сотрудников
9%
19 дней
29%
Да
3%
10 дней
14%
Нет
2%
8 дней
11%
Нет
Внедрите лучшую анти-ковид стратегию
3%
10 дней
Нет
Нет
Covid-19
до Amuleit
Потери рабочего времени коллектива
за год
Средний срок
больничного листа
Сотрудников в год болеют вирусными заболеваниями
Угроза
массового заражения
сотрудников
2%
8 дней
11%
Нет
До
Covid-19
Потери рабочего времени коллектива
за год
Средний срок
больничного листа
Сотрудников в год болеют вирусными заболеваниями
Угроза
массового заражения
сотрудников
9%
19 дней
29%
Да
Covid-19
до Amuleit
Потери рабочего времени коллектива
за год
Средний срок
больничного листа
Сотрудников в год болеют вирусными заболеваниями
Угроза
массового заражения
сотрудников
Платформа Amuleit разработана в
сотрудничестве и отмечена:
Официальный партнер лаборатории машинного интеллекта МФТИ (московского физико-технического института).
UNESCO
Лаборатория Машинного Интеллекта МФТИ
МинЦифры
Официальный партнер ЮНЕСКО Code The Curve в решении проблем, связанных с COVID-19 (Contact Tracer).
Amuleit - лауреат национальной премии «Цифровые вершины-2020» в номинации «Лучшее решение для борьбы с COVID-19».
Экспертный совет
Эксперт в области разработки, коммерциализации искусственного интеллекта и развития B2B-продуктов.
Предприниматель, ранее - директор центра искусственного интеллекта ПАО «МТС», руководитель «Лаборатории Наносемантика», портфельный управляющий и старший советник Digital Sky Technology (Mail.Ru Group), директор по развитию Headhunter Group.
Пивоваров Игорь Олегович
Сандлер Аркадий Александрович
Воронцов Константин Вячеславович
Специалист в области коммерциализации искусственного интеллекта и MedTech. Серийный предприниматель, 25 лет в коммерциализации научных разработок, генеральный директор нескольких компаний. Привлек около ~$25M инвестиций и грантов. Главный аналитик Центра искусственного интеллекта МФТИ.
Д.ф.-м.н., профессор РАН, руководитель лаборатории машинного интеллекта МФТИ, профессор базовой кафедры Яндекса на ФКН ВШЭ. Создатель MachineLearning.ru. Консультирует по вопросам алгоритмов для оценки рисков заражения и Data Science.

Новости компании