РТУ МИРЭА: гибридная ИИ-модель прогнозирования спроса на лекарства

В РТУ МИРЭА создана пилотная ИИ-модель прогнозирования спроса на лекарственные препараты, адаптированная к условиям российского фармрынка с его высокой волатильностью, резкими ценовыми изменениями и короткой историей продаж новых дженериков. Гибридный подход объединяет алгоритмы машинного и глубокого обучения. Для оперативного планирования на один месяц используются ансамбли градиентного бустинга с качественной инженерией признаков: логарифмическая стабилизация дисперсии, циклическое кодирование времени, учет ценовой динамики. Для среднесрочных горизонтов задействованы архитектуры глубокого обучения с прямым многошаговым прогнозом, показавшие более стабильную деградацию ошибки и отсутствие экспоненциального дрейфа.

Вендор и технология: Собственная разработка студента РТУ МИРЭА Михаила Полубарьева: ансамбли градиентного бустинга и архитектуры глубокого обучения с прямым многошаговым прогнозом.

Рынок лекарственных препаратов в России крайне динамичен, а по новым дженерикам исторические данные отсутствуют, спрос формируется под влиянием не только сезонных, но и ценовых факторов. Традиционные методы прогнозирования дают сбои, а рекурсивное применение популярных ML-алгоритмов приводит к накоплению критической ошибки уже на втором-третьем месяце планирования.

• Повысить точность прогноза спроса на оперативном горизонте в один месяц

• обеспечить стабильность прогноза на квартальном горизонте

• учесть ценовую динамику и сезонность в признаках модели

• избежать накопления ошибки при рекурсивном прогнозе

• адаптировать модель к коротким историям продаж новых дженериков

• Результаты

• Ансамбли градиентного бустинга показали ошибку прогноза на уровне 16–17% по метрике WMAPE на горизонте в один месяц

• при рекурсивной стратегии на квартальном планировании ошибка росла до 23–26% на третьем месяце

• архитектуры глубокого обучения с прямым многошаговым прогнозом продемонстрировали более стабильную деградацию ошибки и отсутствие экспоненциального дрейфа Нагрузка и масштаб

• Российский фармацевтический рынок, горизонты планирования один месяц и квартал Сроки

• Пилотная модель, публикация 7 июля 2026