RPA и развитие интеллектуальной автоматизации в здравоохранении

Цифровая трансформация считается основной тенденцией в здравоохранении, и интеллектуальная автоматизация может стать ее частью.

Рынок роботизированной автоматизации процессов (RPA) переживает бум, и, по прогнозам, к 2023 году его стоимость достигнет 4,4 миллиарда долларов. Он предоставляет предприятиям огромные возможности для автоматизации ручных, трудоемких, повторяющихся и транзакционных процессов. RPA может помочь улучшить качество, скорость и производительность процессов, а также интегрировать устаревшие системы, что становится все более важным в нынешних условиях, когда организации стремятся ускорить проекты цифровой трансформации.

Однако ясно, что, хотя RPA может стать очень ценным инструментом, общими препятствиями на пути к его успеху являются сложности бизнеса, субъективные решения и неструктурированные данные. RPA может автоматизировать только простые задачи. Процессы должны следовать конечным предопределенным правилам со структурированными данными.

Ключом к запуску проектов цифровой оптимизации является соединение головы (искусственный интеллект и машинное обучение) с руками (RPA). Я говорю о сближении RPA с AI и ML для создания интеллектуальной автоматизации, которая может значительно расширить спектр работы с знаниями, которая ранее считалась слишком сложной для автоматизации и требовала вмешательства человека для прогнозирования. Интеллектуальная автоматизация, ИИ и машинное обучение автоматизируют процесс принятия решений, а RPA автоматизирует следующие шаги процесса, выполняемые вручную.

Как? На высоком уровне машинное обучение можно разбить на два основных компонента. Первая часть включает в себя обучение моделей на исторических данных для прогнозирования. Это включает в себя сбор и подготовку данных — часто самый трудоемкий шаг в машинном обучении — и завершение набором обучающих данных, который помечен и готов к моделированию. Далее строятся модели с использованием алгоритмов для разных типов задач с данными, т.е. классификации, регрессии, бинарности. Как только модель построена и развернута в рабочей среде, начинается следующий компонент машинного обучения — сопоставление невидимых данных с построенными моделями. На этом этапе RPA может запросить у модели машинного обучения, что делать дальше, и модель предоставит прогнозное решение для продолжения работы RPA без вмешательства человека.

IDC определила цифровую трансформацию как главную тенденцию в сфере наук о жизни и здравоохранении, поэтому неудивительно, что в настоящее время эта отрасль проявляет повышенный интерес к вариантам использования автоматизации, где добавление ИИ и машинного обучения с RPA может повысить ценность всей экосистемы. . Цель состоит в том, чтобы создать масштабируемую цифровую рабочую силу, способную выполнять процессы, не требующие вмешательства человека, и обеспечить возврат инвестиций менее чем за 12 месяцев.

Ключевым организационным преимуществом использования интеллектуальной автоматизации для исключения человеческого труда из рутинных задач в данном случае, естественно, является то, что медицинские работники могут сосредоточиться на более важных процессах принятия решений, диагностики и лечения под руководством человека. Улучшить качество обслуживания пациентов и улучшить результаты можно за счет оптимизации взаимодействия с пациентами, предоставления врачам более быстрого доступа к дополнительной информации, что, в свою очередь, позволяет им оказывать целенаправленную и индивидуализированную помощь.

Повышение прозрачности данных в режиме реального времени также используется фармацевтическими компаниями и производителями медицинского оборудования, например, для устранения потенциальных проблем с соблюдением требований за счет снижения уровня мошенничества и ошибок, а также для повышения точности и безопасности. Особенно это касается отрасли медико-биологических наук.

Интеллектуальная автоматизация используется для ускорения поиска лекарств, разработки вакцин и клинических испытаний за счет автоматизации процессов, связанных с документацией и нормативным контролем. Устранение узких мест оказывается ключом к решению некоторых проблем, связанных с пандемией, особенно в отношении предоставления наборов для тестирования и ускоренного анализа.

Возможность стандартизировать данные, использовать большие наборы данных, устранять предубеждения и более эффективно обучать алгоритмы, чтобы определить, например, какие соединения могут быть более эффективными или заслуживающими более быстрого прохождения процесса открытия лекарств, дает результаты быстрее и почти делает это возможным. сделать работу заранее. Это само по себе предполагает, что оценка, результаты, возможность утверждения и эффективность могут быть выполнены на этапе разработки лекарств, наряду с клинической разработкой, нормативно-правовой базой и обработкой документации, что потенциально может привести к виртуальным клиническим испытаниям.

Внедрение большей автоматизации в лабораториях также позволит связать данные обратно с производством и другими озерами данных, чтобы обеспечить большую видимость тенденций, более быстрое и масштабное производство и более гибкие цепочки поставок, которые являются основными требованиями, особенно в это время.

Например, прогнозирование производственного спроса является основным вариантом использования — прогнозирование того, где может возникнуть всплеск спроса на основе внешних факторов, таких как рост заболеваемости гриппом или COVID-19, или потенциальное изменение численности населения, может увеличить спрос. Аналогичным образом, возможность контролировать и отслеживать проблемы качества фармаконадзора и обработки жалоб — видеть тенденции в отношении подачи жалоб в регулирующие органы по мере их поступления, отслеживать тенденции раньше, обновлять полевые группы, чтобы они могли проактивно решать проблемы (например, в отношении образцов и отгрузок) в рамках дней, а не недель — может способствовать увеличению продаж.

К счастью, интеллектуальная автоматизация позволяет медико-биологическим и медицинским учреждениям управлять устаревшими системами и интегрировать их, а также получать преимущества цифровой трансформации без обновления программного обеспечения, разработки API-интерфейсов или создания новой системы в течение нескольких недель, а не месяцев или, в некоторых случаях, лет.

Данные могут быть собраны из нескольких источников и должны быть очищены и подготовлены перед началом моделирования. Вместо того, чтобы быть запертыми в башне из слоновой кости, ИИ и RPA демократизируются за счет интеллектуальной автоматизации. Люди могут получить прямой доступ к науке о данных и использовать информацию самостоятельно, вместо того, чтобы ждать, пока та же самая информация будет получена от группы, которая разрознена где-то еще.

Предоставление медико-биологическим и медицинским учреждениям возможности использовать преимущества этих инструментов и методов искусственного интеллекта, машинного обучения и RPA для поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта и обеспечения окупаемости инвестиций за короткий период времени становится все более реальной реальностью.

Конвергенция RPA, AI и ML — это следующий шаг на пути к интеллектуальной автоматизации. Организации решают сценарии использования машинного обучения на основе данных, такие как повторная госпитализация пациентов, прогнозирование персонала, соблюдение режима лечения и сокращение пребывания пациентов, и они не останавливаются на достигнутом. Вместо этого они используют прогнозы для добавления новых средств автоматизации RPA, которые ранее не были пригодны для решения более важных сценариев использования, используя вместе несколько интеллектуальных компонентов автоматизации. Излишне говорить, что это захватывающее время для работы в этой отрасли и проведения реальных изменений на долгие годы.