חיזוי תוצאות לביטוח (Insurance Outcome Prediction)
ML model: תחזוקה ביום 4, גנרציה אוטומטית של הצדקה ביטוח

עקרון עסקי

ביטוחים רוצים להודות רק למקרים שצפויים להצליח. מודל Random Forest + XGBoost (סדרה מוגנת של קלינית + גנטיות + פיזיולוגיות features) חוזה בדיוק 87% "יגיע לשליטה בשבוע 4 או לא".

Input: Biomarkers

BRIEF-2 baseline, COMT/DAT1 genetics, ADHD severity (SNAP-IV)

Input: Modifiable

Medication status, sleep quality (actigraphy), family engagement score

Output Week 4

Mastery probability 0-100% (will reach 80%+ on trained skill?)

Output Justification

Auto-generates clinical note: "בן 8, BRIEF-2 67, תואם דפוס ראשוני לתגובה טובה. חיזוי: 89% הסתברות להגיע לשליטה."

דוגמא Clinical Letter

"על בסיס ניתוח רב-משתנה (genetic risk, medication compliance, baseline severity, family engagement), חיזוי תוצאה לתוכנית זו: 91% הסתברות להשגת שליטה בשבוע 4. סכנת כשל: 9%. המקרה זה נחשב בעל סיכון נמוך."

ROI משפחה + ביטוח

Insurance claim approved: $2,000-5,000
Per case intervention (12 weeks): $1,500-2,500
Batch approval (e.g., 50 kids): +$75K-125K annual

המישך הבא

בעת סיום התוכנית (שבוע 12), ירסל דוח ultimate "actual vs predicted". זה מאמן את המודל ומוסיף credibility לביטוח השנה הבאה.

base44
Edit with Base44