RPA y el auge de la automatización inteligente en el cuidado de la salud

La transformación digital ha sido citada como una tendencia principal en el cuidado de la salud y la automatización inteligente puede ser parte de eso.

El mercado de la automatización robótica de procesos (RPA) está en auge y se prevé que alcance un valor de 4400 millones de dólares para 2023. Brinda a las empresas una gran oportunidad para automatizar procesos manuales, repetitivos, transaccionales y que consumen mucho tiempo. RPA puede ayudar a mejorar la calidad, la velocidad y la productividad de los procesos e integrar sistemas heredados, algo que es cada vez más importante en el clima actual a medida que las organizaciones buscan acelerar los proyectos de transformación digital.

Sin embargo, está claro que, si bien RPA tiene el potencial de ser una herramienta muy valiosa, los obstáculos comunes para su éxito son las complejidades comerciales, las decisiones subjetivas y los datos no estructurados. RPA solo puede automatizar tareas simples. Necesita procesos para seguir reglas finitas predefinidas con datos estructurados.

La clave para poner en marcha proyectos de optimización digital es conectar la cabeza (inteligencia artificial y aprendizaje automático) con las manos (RPA). Me refiero a la convergencia de RPA con AI y ML para crear una automatización inteligente, que tiene el potencial de aumentar enormemente el rango de trabajo de conocimiento que anteriormente se consideraba demasiado complejo para automatizar y requería la intervención humana para hacer predicciones. Con la automatización inteligente, AI y ML automatizan la toma de decisiones y RPA automatiza los próximos pasos manuales dentro del proceso.

¿Cómo? A un alto nivel, el aprendizaje automático se puede dividir en dos componentes principales. La primera parte consiste en entrenar modelos sobre datos históricos para hacer predicciones. Esto implica recopilar y preparar los datos, a menudo el paso que más tiempo consume en el aprendizaje automático, y concluir con un conjunto de datos de entrenamiento que está etiquetado y listo para el modelado. Luego, los modelos se construyen utilizando algoritmos para diferentes tipos de problemas de datos, es decir, clasificación, regresión, binario. Una vez que el modelo se construye y se implementa en producción, comienza el siguiente componente del aprendizaje automático:calificar los datos invisibles contra los modelos construidos. Este es el paso en el que RPA puede preguntarle al modelo de aprendizaje automático qué hacer a continuación, y el modelo proporciona una decisión de predicción para que RPA continúe sin intervención humana.

IDC ha identificado la transformación digital como una de las principales tendencias en la industria de las ciencias de la vida y la atención médica, por lo que no sorprende que ahora haya un mayor interés de esta industria en los casos de uso de automatización donde la adición de IA y ML con RPA podría agregar valor en todo el ecosistema. . El objetivo es crear una fuerza laboral digital escalable que tenga la capacidad de ejecutar procesos que no requieran intervención humana y generar un retorno de la inversión en menos de 12 meses.

El beneficio organizacional clave de usar la automatización inteligente para eliminar el trabajo humano de las tareas mundanas en este caso es permitir naturalmente a los profesionales de la salud centrarse en la toma de decisiones, el diagnóstico y el tratamiento de mayor valor y dirigidos por humanos. Se puede lograr una mejor experiencia del paciente y mejorar los resultados optimizando la participación del paciente, brindando a los médicos un acceso más rápido a más información, lo que a su vez les permite brindar una atención específica y personalizada.

Las compañías farmacéuticas y los fabricantes de dispositivos médicos también están utilizando brindar una mayor visibilidad de los datos en tiempo real, por ejemplo, para eliminar posibles problemas de cumplimiento mediante la reducción de las tasas de fraude y error y para aumentar la precisión, la seguridad y la protección. Este es especialmente el caso en la industria de las ciencias de la vida.

La automatización inteligente se está aprovechando para acelerar el descubrimiento de fármacos, el desarrollo de vacunas y los ensayos clínicos, mediante la automatización de procesos relacionados con la documentación y el control normativo. Eliminar los cuellos de botella está demostrando ser la clave para abordar algunos de los desafíos planteados por la pandemia, especialmente en lo que respecta a proporcionar kits de prueba y análisis Fast Track.

La capacidad de estandarizar datos, usar conjuntos de datos más grandes, eliminar sesgos y entrenar algoritmos de manera más eficiente para identificar, por ejemplo, qué compuestos pueden ser más efectivos o vale la pena avanzar más rápido en el proceso de descubrimiento de fármacos, proporciona resultados más rápidos y casi lo hace posible. para hacer el trabajo por adelantado. Esto en sí mismo sugiere que la evaluación, los resultados, la posibilidad de aprobación y la eficacia podrían realizarse en la etapa de descubrimiento del fármaco, junto con el desarrollo clínico, el procesamiento regulatorio y de documentos, lo que podría conducir a ensayos clínicos virtuales.

La introducción de más automatización en los laboratorios también permitirá que los datos se vuelvan a vincular con la fabricación y otros lagos de datos, para proporcionar una mayor visibilidad de las tendencias, una fabricación más rápida y a gran escala, y cadenas de suministro más ágiles, que son requisitos importantes, especialmente en este momento.

La previsión de la demanda de producción es un caso de uso central, por ejemplo:predecir dónde puede haber un aumento de la demanda en función de externalidades como un aumento de la gripe o el aumento de COVID-19, o un posible cambio en la población, puede aumentar la demanda. Del mismo modo, poder monitorear y rastrear problemas de calidad de farmacovigilancia y manejo de quejas:ver tendencias con respecto a presentaciones regulatorias o quejas a medida que llegan, monitorear tendencias antes, actualizar equipos de campo para que puedan manejar problemas de manera proactiva (con respecto a muestras y envíos, por ejemplo) dentro de días en lugar de semanas, puede contribuir a aumentar las ventas.

Afortunadamente, la automatización inteligente está permitiendo que la industria de las ciencias de la vida y la atención médica administre e integre sistemas heredados y obtenga los beneficios de la transformación digital sin actualizar el software, desarrollar API o construir un nuevo sistema, en semanas, en lugar de meses o, en algunos casos, años.

Los datos se pueden recopilar de múltiples fuentes y se deben limpiar y preparar antes de iniciar el modelado. En lugar de estar encerrados en una torre de marfil, la IA y la RPA se están democratizando a través de la automatización inteligente. Las personas pueden obtener acceso directo a la ciencia de datos y hacer uso de la información ellos mismos, en lugar de esperar a obtener la misma información de un grupo que está aislado en otro lugar.

Permitir que la industria de las ciencias de la vida y la atención médica aproveche estas herramientas y técnicas de IA, ML y RPA para respaldar la toma de decisiones impulsada por la IA y generar un retorno de la inversión en un corto período de tiempo se está convirtiendo cada vez más en una realidad práctica.

La convergencia de RPA, AI y ML es el siguiente paso en el camino de la automatización inteligente. Las organizaciones están resolviendo casos de uso de aprendizaje automático basado en datos, como la readmisión de pacientes, la previsión del personal, la adherencia a la medicación y la reducción de la estancia de los pacientes, y no se detendrán ahí. En cambio, están utilizando las predicciones para agregar nuevas automatizaciones de RPA que antes no eran viables para resolver casos de uso más críticos, utilizando múltiples componentes de automatización inteligente juntos. No hace falta decir que es un momento emocionante para estar en esta industria e impulsar un cambio real en los años venideros.