RPAとヘルスケアにおけるインテリジェント自動化の台頭

デジタルトランスフォーメーションはヘルスケアのトップトレンドとして挙げられており、インテリジェントな自動化もその一部になり得ます。

Robotic Process Automation（RPA）市場は活況を呈しており、2023年までに44億ドルに達すると予測されています。これは、手動で時間のかかる反復的なトランザクションプロセスを自動化する大きな機会を企業に提供します。 RPAは、プロセスの品質、速度、生産性を向上させ、レガシーシステムを統合するのに役立ちます。これは、組織がデジタルトランスフォーメーションプロジェクトを加速しようとする現在の状況でますます重要になっているものです。

ただし、RPAは非常に価値のあるツールになる可能性がありますが、RPAの成功に対する一般的な障害は、ビジネスの複雑さ、主観的な決定、および非構造化データであることは明らかです。 RPAは、単純なタスクのみを自動化できます。構造化データを使用して、事前定義された有限のルールに従うプロセスが必要です。

デジタル最適化プロジェクトを迅速に開始するための鍵は、頭（人工知能と機械学習）を手（RPA）に接続することです。私は、RPAとAIおよびMLを統合してインテリジェントな自動化を作成することについて話しています。これにより、以前は自動化するには複雑すぎると考えられていた知識作業の範囲が大幅に拡大し、予測を行うには人間の介入が必要になる可能性があります。インテリジェントな自動化により、AIとMLは意思決定を自動化し、RPAはプロセス内の手動の次のステップを自動化します。

どのように？大まかに言えば、機械学習は2つの主要なコンポーネントに分けることができます。最初の部分では、予測を行うために履歴データのモデルをトレーニングします。これには、データの収集と準備（多くの場合、機械学習で最も時間のかかる手順）と、ラベルが付けられてモデリングの準備ができているトレーニングデータセットでの結論が含まれます。次に、さまざまなタイプのデータ問題、つまり分類、回帰、バイナリのアルゴリズムを使用してモデルが構築されます。モデルが構築されて本番環境にデプロイされると、機械学習の次のコンポーネントが始まります。構築されたモデルに対して見えないデータをスコアリングします。これは、RPAが機械学習モデルに次に何をすべきかを尋ねることができるステップであり、モデルはRPAが人間の介入なしに継続するための予測決定を提供します。

IDCは、デジタルトランスフォーメーションをライフサイエンスおよびヘルスケア業界のトップトレンドとして認識しているため、RPAを使用したAIとMLの追加がエコシステム全体に付加価値をもたらす可能性がある自動化のユースケースに、この業界からの関心が高まっているのは当然です。 。目的は、人間の介入を必要としないプロセスを実行する能力を備えたスケーラブルなデジタル労働力を作成し、12か月未満で投資収益率を実現することです。

この場合、インテリジェントな自動化を使用して日常業務から人的労力を排除することの主な組織上の利点は、医療専門家がより価値の高い、人間主導の意思決定、診断、および治療に集中できるようにすることです。患者の関与を最適化し、臨床医がより多くの情報にすばやくアクセスできるようにすることで、より良い患者体験を提供し、結果を改善することができます。これにより、対象を絞った個別のケアを提供できるようになります。

データの可視性をリアルタイムで向上させることは、製薬会社や医療機器メーカーでも使用されています。たとえば、不正やエラー率を減らし、精度、安全性、セキュリティを向上させることで、潜在的なコンプライアンスの懸念を排除します。これは特にライフサイエンス業界に当てはまります。

インテリジェントな自動化は、文書化と規制の監視に関連するプロセスを自動化することにより、創薬、ワクチン開発、および臨床試験を迅速に進めるために利用されています。ボトルネックを取り除くことは、特にテストキットとファストトラック分析の提供に関して、パンデミックによってもたらされるいくつかの課題に対処するための鍵であることが証明されています。

データを標準化し、より大きなデータセットを使用し、バイアスを取り除き、アルゴリズムをより効率的にトレーニングして、たとえば、どの化合物がより効果的であるか、創薬プロセスをより迅速に進める価値があるかを特定する機能により、結果がより迅速に提供され、ほぼ可能になります。事前に作業を行います。これ自体が、評価、結果、承認の可能性、有効性が、臨床開発、規制、文書処理とともに、仮想臨床試験につながる可能性のある創薬段階で行われる可能性があることを示唆しています。

ラボでより多くの自動化を導入すると、データを製造やその他のデータレイクにリンクして、トレンドの可視性を高め、大規模な製造をより迅速に提供し、特に現時点で主要な要件であるより機敏なサプライチェーンを提供できるようになります。

たとえば、生産需要予測はコアユースケースです。インフルエンザの増加やCOVID-19の増加、または人口の潜在的な変化などの外部性に基づいて需要が急増する可能性がある場所を予測すると、需要が増加する可能性があります。同様に、ファーマコビジランスと苦情処理の品質問題を監視および追跡できます。規制当局への提出または苦情に関する傾向を確認し、傾向をより早く監視し、フィールドチームを更新して、内部の問題（サンプルや出荷など）をプロアクティブに管理できるようにします。数週間ではなく数日–売上の増加に貢献できます。

幸いなことに、インテリジェントな自動化により、ライフサイエンスおよびヘルスケア業界はレガシーシステムを管理および統合し、ソフトウェアの更新、APIの開発、または新しいシステムの構築を行うことなく、数か月または場合によっては数年ではなく、デジタルトランスフォーメーションのメリットを実現できます。

データは複数のソースから収集でき、モデリングを開始する前にクレンジングと準備を行う必要があります。 AIとRPAは、象牙の塔に閉じ​​込められる代わりに、インテリジェントな自動化によって民主化されています。人々は、どこかでサイロ化されているグループから同じ情報を取得するのを待つのではなく、データサイエンスに直接アクセスして、自分で情報を利用することができます。

ライフサイエンスおよびヘルスケア業界がこれらのAI、ML、RPAのツールと手法を利用して、AI主導の意思決定をサポートし、短期間でROIを実現できるようにすることは、ますます実用化されています。

RPAとAIおよびMLのコンバージェンスは、インテリジェントな自動化の旅の次のステップです。組織は、患者の再入院、スタッフの予測、服薬遵守、患者の滞在の削減など、データ駆動型の機械学習のユースケースを解決しており、そこで止まることはありません。代わりに、予測を使用して、以前は実行できなかった新しいRPA自動化を追加し、複数のインテリジェントな自動化コンポーネントを一緒に使用して、より重要なユースケースを解決しています。言うまでもなく、この業界に参入し、今後何年にもわたって真の変化を推進するのはエキサイティングな時期です。