Капремонт двух объектов здравоохранения в Балашихе завершится в этом году
В городском округе Балашиха в настоящий момент проводится капитальный ремонт поликлиники №3, а также здания, где расположены травмпункт и наркологический диспансер, работы на объектах завершены на 70%, сообщает пресс-служба Министерства здравоохранения Подмосковья.
«Капитальный ремонт позволит создать комфортные условия, как для пребывания пациентов, так и для работы врачей. Кроме того, в поликлинике №3, благодаря проведенным работам, разместится детское отделение, которое ранее располагалось отдельно – на первом этаже жилого здания. На капремонт поликлиники, наркодиспансера и травмпункта направлено более 200 млн рублей», - сказал главный врач Балашихинской областной больницы Михаил Антипов.
После завершение ремонта поликлиника №3 будет обслуживать 20 тыс. человек - 16 тыс. взрослого населения, а также четыре тыс. детей. Для детского отделения оборудуют отдельный вход. В здании, где расположены травмпункт и наркодиспансер, ведется отделка внутренних помещений, стен, замена коммуникаций, ремонт фасада. В обновленном травмпункте установят новый цифровой рентгеновский аппарат. Завершить капитальный ремонт двух объектов здравоохранения планируется до конца этого года.
ВТБ завершил пилотный проект по использованию инструментов машинного обучения.
Технология поможет банку эффективнее оценивать стоимость строящихся объектов и в ускоренном режиме принимать решения по выдаче кредитов на жилищное строительство. Новый сервис протестирован в 30 городах России.
В основе сервиса — универсальная платформа геоаналитики, запущенная ВТБ в 2020 году и позволяющая сопоставлять 170 слоев обезличенных данных из банковской сферы, телекома и digital-сервисов. В решении используется обезличенная информация о жителях аналогичных домов, а также районов со схожей транспортной инфраструктурой, имеющих похожие интересы, структуру доходов и расходов и т.д. Уникальный периметр данных анализируется методами машинного обучения для построения сложных нелинейных моделей оценки стоимости объектов. Все это позволяет оперативно принимать решения о выдаче банком кредитов под строительство.
При стандартном методе аналитики для принятия решения в ручном режиме сравнивают территориально близкие объекты. Модели, основанные на Big Data, позволяют оперативно получать качественную аналитику на базе гораздо большего объема разнообразной информации. Наиболее значимые конкурентные преимущества сервис дает в ситуации, когда строящийся жилой объект не имеет рядом аналогов, и оценить его, используя только метод сравнения с похожими соседствующими объектами, невозможно.
«При разработке сервиса мы столкнулись с тем, что рынок жилой недвижимости имеет очень динамичный характер. Для того, чтобы «успеть» за рынком в таком широком географическом периметре, мы разработали не просто модели машинного обучения, а Geo AutoML сервис. Он позволяет перестраивать модели в полностью автоматическом режиме. На сегодняшний день AutoML-решений на рынке много, но это первая история с применением геоаналитики. Поэтому сервис можно считать уникальным», — комментирует Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования – старший вице-президент ВТБ.
«Оценка рыночной стоимости строящейся недвижимости играет для банка важную роль в принятии решения о финансировании. Новая разработка позволяет нам повысить оперативность на этом этапе работы с проектом и получить более объективные и точные данные. Мы видим позитивные результаты с точки зрения повышения эффективности оценки проектов в рамках пилотирования сервиса и планируем до конца сентября масштабировать его на большинство крупнейших городов страны», — отметил Руслан Еременко, руководитель департамента регионального корпоративного бизнеса – старший вице-президент ВТБ.
Пока решение применяется только внутри банка, но в дальнейшем может стать доступным и сторонним пользователям — другим банкам и застройщикам жилой недвижимости.