RPA et l'essor de l'automatisation intelligente dans les soins de santé

La transformation numérique a été citée comme une tendance majeure dans le domaine de la santé, et l'automatisation intelligente peut en faire partie.

Le marché de l'automatisation robotique des processus (RPA) est en plein essor et devrait atteindre 4,4 milliards de dollars d'ici 2023. Il offre aux entreprises une énorme opportunité d'automatiser les processus manuels, chronophages, répétitifs et transactionnels. La RPA peut aider à améliorer la qualité, la vitesse et la productivité des processus et à intégrer les systèmes hérités, ce qui est de plus en plus important dans le climat actuel alors que les organisations cherchent à accélérer les projets de transformation numérique.

Il est clair cependant que si la RPA a le potentiel d'être un outil très précieux, les obstacles courants à son succès sont les complexités commerciales, les décisions subjectives et les données non structurées. La RPA ne peut automatiser que des tâches simples. Il a besoin de processus pour suivre des règles prédéfinies finies avec des données structurées.

La clé pour démarrer des projets d'optimisation numérique est de connecter la tête (intelligence artificielle et apprentissage automatique) avec les mains (RPA). Je parle de la convergence de la RPA avec l'IA et le ML pour créer une automatisation intelligente, qui a le potentiel d'augmenter massivement l'éventail des travaux de connaissance qui étaient auparavant considérés comme trop complexes à automatiser et nécessitaient une intervention humaine pour faire des prédictions. Grâce à l'automatisation intelligente, l'IA et le ML automatisent la prise de décision et la RPA automatise les prochaines étapes manuelles du processus.

Comment? À un niveau élevé, l'apprentissage automatique peut être divisé en deux composants principaux. La première partie consiste à former des modèles sur des données historiques pour faire des prédictions. Cela implique de collecter et de préparer les données - souvent l'étape la plus longue de l'apprentissage automatique - et de conclure avec un ensemble de données de formation qui est étiqueté et prêt pour la modélisation. Ensuite, des modèles sont construits à l'aide d'algorithmes pour différents types de problèmes de données, c'est-à-dire la classification, la régression, le binaire. Une fois le modèle créé et déployé en production, le composant suivant de l'apprentissage automatique commence :l'évaluation des données invisibles par rapport aux modèles créés. C'est l'étape où RPA peut demander au modèle d'apprentissage automatique quoi faire ensuite, le modèle fournissant une décision de prédiction pour que RPA continue sans intervention humaine.

IDC a identifié la transformation numérique comme une tendance majeure dans le secteur des sciences de la vie et des soins de santé. Il n'est donc pas surprenant que ce secteur suscite désormais un intérêt accru pour les cas d'utilisation de l'automatisation où l'ajout de l'IA et du ML avec RPA pourrait ajouter de la valeur à l'ensemble de l'écosystème. . L'objectif est de créer une main-d'œuvre numérique évolutive qui a la capacité d'exécuter des processus qui ne nécessitent pas d'intervention humaine et de fournir un retour sur investissement en moins de 12 mois.

Le principal avantage organisationnel de l'utilisation de l'automatisation intelligente pour éliminer le travail humain des tâches banales dans ce cas est de permettre naturellement aux professionnels de la santé de se concentrer sur la prise de décision, le diagnostic et le traitement de plus grande valeur, dirigés par l'homme. Il est possible d'offrir une meilleure expérience aux patients et d'améliorer les résultats en optimisant l'engagement des patients, en fournissant aux cliniciens un accès plus rapide à davantage d'informations, ce qui leur permet de fournir des soins ciblés et personnalisés.

Fournir une plus grande visibilité des données en temps réel est également utilisé par les sociétés pharmaceutiques et les fabricants de dispositifs médicaux, par exemple, pour éliminer les problèmes de conformité potentiels en réduisant les taux de fraude et d'erreur et pour augmenter la précision, la sûreté et la sécurité. C'est particulièrement le cas dans l'industrie des sciences de la vie.

L'automatisation intelligente est exploitée pour accélérer la découverte de médicaments, le développement de vaccins et les essais cliniques, en automatisant les processus liés à la documentation et à la surveillance réglementaire. L'élimination des goulots d'étranglement s'avère être la clé pour relever certains des défis posés par la pandémie, en particulier en ce qui concerne la fourniture de kits de test et l'analyse Fast Track.

La possibilité de normaliser les données, d'utiliser des ensembles de données plus volumineux, d'éliminer les biais et de former des algorithmes plus efficacement pour identifier, par exemple, quels composés peuvent être plus efficaces ou mériter d'être parcourus plus rapidement dans le processus de découverte de médicaments, fournit des résultats plus rapidement et le rend presque possible faire le travail à l'avance. Cela en soi suggère que l'évaluation, les résultats, la possibilité d'approbation et l'efficacité pourraient être effectués au stade de la découverte du médicament, parallèlement au développement clinique, à la réglementation et au traitement des documents, menant potentiellement à des essais cliniques virtuels.

L'introduction d'une plus grande automatisation dans les laboratoires permettra également de relier les données à la fabrication et à d'autres lacs de données, afin d'offrir une plus grande visibilité des tendances, une fabrication plus rapide et à grande échelle, et des chaînes d'approvisionnement plus agiles qui sont des exigences majeures, surtout en ce moment.

La prévision de la demande de production est un cas d'utilisation de base, par exemple - prévoir où il peut y avoir une augmentation de la demande basée sur des externalités telles qu'une augmentation de la grippe ou une augmentation du COVID-19, ou un changement potentiel dans la population, peut augmenter la demande. De même, être capable de surveiller et de suivre les problèmes de qualité de la pharmacovigilance et du traitement des plaintes - voir les tendances concernant les soumissions réglementaires ou les plaintes au fur et à mesure qu'elles arrivent, surveiller les tendances plus tôt, mettre à jour les équipes de terrain afin qu'elles puissent gérer de manière proactive les problèmes (concernant les échantillons et les expéditions par exemple) au sein de jours plutôt que des semaines – peuvent contribuer à augmenter les ventes.

Heureusement, l'automatisation intelligente permet au secteur des sciences de la vie et de la santé de gérer et d'intégrer les systèmes hérités et de profiter des avantages de la transformation numérique sans mettre à jour les logiciels, développer des API ou créer un nouveau système, en quelques semaines, plutôt qu'en mois ou, dans certains cas, en années.

Les données peuvent être collectées à partir de plusieurs sources et doivent être nettoyées et préparées avant le début de la modélisation. Au lieu d'être enfermées dans une tour d'ivoire, l'IA et la RPA se démocratisent grâce à une automatisation intelligente. Les gens peuvent accéder directement à la science des données et utiliser les informations eux-mêmes, au lieu d'attendre d'obtenir ces mêmes informations d'un groupe isolé ailleurs.

Permettre au secteur des sciences de la vie et de la santé de tirer parti de ces outils et techniques d'IA, de ML et de RPA pour prendre en charge la prise de décision basée sur l'IA et générer un retour sur investissement dans un court laps de temps devient de plus en plus une réalité pratique.

La convergence de la RPA, de l'IA et du ML est la prochaine étape du parcours de l'automatisation intelligente. Les organisations résolvent des cas d'utilisation de l'apprentissage automatique basés sur les données, tels que la réadmission des patients, les prévisions du personnel, l'observance des médicaments et la réduction du séjour des patients, et elles ne s'arrêtent pas là. Au lieu de cela, ils utilisent les prédictions pour ajouter de nouvelles automatisations RPA qui n'étaient pas viables auparavant pour résoudre des cas d'utilisation plus critiques, en utilisant plusieurs composants d'automatisation intelligents ensemble. Inutile de dire que c'est une période passionnante pour être dans cette industrie et conduire de véritables changements pour les années à venir.