RPA：医療分野におけるインテリジェントオートメーションの推進力

デジタル変革は医療分野のトップトレンドとして挙げられており、インテリジェントオートメーションはその一部となり得ます。

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）市場は急成長しており、2023年までに44億ドルの価値に達すると予測されています。手作業、時間のかかる、反復的、トランザクションの多い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はプロセス品質、速度、生産性の向上とレガシーシステムの統合に役立ち、組織がデジタル変革プロジェクトを加速しようとする現在の状況ではますます重要になっています。

しかし、RPAが非常に価値あるツールになる可能性があることは明確ですが、その成功への一般的な障壁はビジネスの複雑さ、主観的な意思決定、非構造化データです。RPAは単純なタスクのみを自動化できます。有限の事前定義ルールに従い、構造化データを持つプロセスが必要です。

デジタル最適化プロジェクトをジャンプスタートさせる鍵は、頭脳（人工知能と機械学習）と手足（RPA）を接続することです。RPAとAI・MLの融合によるインテリジェントオートメーションについて語っています。これは、以前は自動化が複雑すぎるとされ、予測のために人間の介入を必要としていたナレッジワークの範囲を大幅に拡大する可能性があります。インテリジェントオートメーションでは、AIとMLが意思決定を自動化し、RPAがプロセス内の手作業の次のステップを自動化します。

機械学習の2大コンポーネントとRPAの連携

高レベルでは、機械学習は2つの主要コンポーネントに分解できます。第一は、履歴データでモデルを訓練して予測を行う部分です。データの収集と準備（機械学習で最も時間のかかるステップ）から始まり、ラベル付けされた訓練データセットの完成で終わります。次に、データ問題のタイプ（分類、回帰、二値分類など）に応じたアルゴリズムでモデルを構築します。モデルが構築され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未知データをスコアリングするステップです。ここでRPAが機械学習モデルに「次に何をすべきか」を問い合わせ、モデルが予測決定を提供してRPAが人間の介入なしで継続できるようになります。

医療・ライフサイエンスでの活用事例

IDCはデジタル変革をライフサイエンスと医療業界のトップトレンドとして特定しており、この業界から自動化ユースケースへの関心が高まっているのは驚くべきことではありません。RPAにAIとMLを追加することで、エコシステム全体に価値をもたらす可能性があります。目標は、人間の介入を必要としないプロセスを実行できる拡張可能なデジタルワークフォースを作り、12ヶ月未満でROIを実現することです。

このインスタンスでインテリジェントオートメーションを使用して単調なタスクから人的労働を解放することの主要な組織的利益は、自然と医療従事者がより高価値な人間主導の意思決定、診断、治療に集中できるようにすることです。患者エンゲージメントの最適化、臨床医へのより迅速な情報アクセス提供により、ターゲットを絞ったパーソナライズされたケアの提供を可能にし、より良い患者体験と成果の改善を実現できます。

リアルタイムでのデータ可視性の向上は、製薬会社や医療機器メーカーなどでも、コンプライアンス懸念の排除（不正とエラー率の低減）、精度・安全性・セキュリティの向上に活用されています。これは特にライフサイエンス業界で顕著です。

インテリジェントオートメーションは、文書化と規制監視に関連するプロセスを自動化することで、薬物発見、ワクチン開発、臨床試験を迅速化するために活用されています。ボトルネックの除去が、特に検査キットとファストトラック分析の提供に関して、パンデミックがもたらした課題の一部に対処する鍵となっています。

データを標準化し、より大きなデータセットを使用し、バイアスを除去し、アルゴリズムをより効率的に訓練して、例えばどの化合物がより効果的か、または薬物発見プロセスをより速く通過する価値があるかを特定する能力は、より迅速な結果を提供し、ほぼ事前に作業を行うことを可能にしています。これは、評価、結果、承認の可能性、有効性が、臨床開発、規制、文書処理と並行して薬物発見段階で実施できる可能性を示唆しており、バーチャル臨床試験につながる可能性があります。

ラボにより多くのオートメーションを導入することで、データを製造やその他のデータレイクにリンクバックし、トレンドのより高い可視性、より迅速なスケール製造、よりアジャイルなサプライチェーンを提供できます。これらは特に今、主要な要件です。

生産需要予測はコアユースケースの一例です——インフルエンザの増加やCOVID-19の増加、人口変化の可能性などの外部要因に基づく需要急増の予測。同様に、薬物監視とクレーム処理の品質問題を監視・追跡できること——規制申請やクレームのトレンドをリアルタイムで把握し、フィールドチームを更新して（サンプルや出荷に関するなど）数週間ではなく数日で問題をプロアクティブに管理——は売上増加に貢献できます。

幸いなことに、インテリジェントオートメーションにより、ライフサイエンスと医療業界は、ソフトウェア更新、API開発、新システム構築なしで、レガシーシステムを管理・統合し、デジタル変革のメリットを数週間で実現できます。数ヶ月、場合によっては数年かかっていたものが。

データは複数のソースから収集され、モデリング開始前にクレンジングと準備が必要です。アイボリータワーに閉じ込められるのではなく、AIとRPAはインテリジェントオートメーションを通じて民主化されています。人々は、どこかサイロ化されたグループから同じ情報を得るのを待つ代わりに、データサイエンスに直接アクセスし、情報を自分で活用できます。

ライフサイエンスと医療業界が、AI駆動型意思決定を支援し、短期間でROIを実現するために、これらのAI、ML、RPAツールと技術を活用できるようにすることは、ますます実用的な現実になりつつあります。

RPAとAI・MLの融合は、インテリジェントオートメーションの旅の次のステップです。組織は、患者再入院、スタッフ予測、服薬アドヒアランス、患者滞在日数削減などのデータ駆動型機械学習ユースケースを解決しており、そこ止まりません。代わりに、それらの予測を用いて以前は実現不可能だったより重要なユースケースを解決する新たなRPAオートメーションを追加し、複数のインテリジェントオートメーションコンポーネントを組み合わせて使用しています。言うまでもなく、この業界にいて実質的な変化を何年にもわたって推進できるのはエキサイティングな時代です。