Новый корпус Александровской больницы планируют ввести в строй в Петербурге в декабре
В декабре 2022 года в Петербурге планируется открыть новый корпус-трансформер Александровской больницы на 335 коек.
Уже завершено строительство каркаса, до конца августа строители намерены закончить монтаж кровли и заполнение оконных и дверных проемов, завершить отделку фасада здания. Уже практически смонтированы внутренние инженерные коммуникации и перегородки, идет отделка помещений.
«В период пандемии мы приобрели хороший опыт по строительству стационаров-трансформеров, научились возводить их быстро и качественно. Этот госпиталь также двойного назначения. Он будет функционировать как региональный сосудистый центр в рамках национального проекта по улучшению качества оказания медицинской помощи больным с сердечно-сосудистой патологией. В случае новой волны пандемии здание в кратчайшие сроки может быть переоборудовано в инфекционный госпиталь на 415 коек», - сказал губернатор Александр Беглов.
Особенность этого проекта в том, что впервые на Северо-Западе региональный сосудистый центр разместится не в уже существующем здании стационара, а изначально строится в соответствии с учетом всех требований логистики, необходимых при оказании медицинской помощи пациентам сосудистого профиля.
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.