RPA: Menggerakkan Otomatisasi Cerdas di Bidang Kesehatan

Transformasi digital disebut sebagai tren teratas di bidang kesehatan, dan otomatisasi cerdas dapat menjadi bagian dari itu.

Pasar Otomatisasi Proses Robotik (RPA) sedang melonjak, diprediksi mencapai nilai 4,4 miliar dolar pada 2023. Ini memberikan bisnis peluang besar untuk mengotomatisasi proses manual, memakan waktu, berulang dan transaksional. RPA dapat membantu meningkatkan kualitas proses, kecepatan dan produktivitas serta mengintegrasikan sistem lama yang semakin penting dalam iklim saat ini saat organisasi mencoba mempercepat proyek transformasi digital.

Jelas namun bahwa sementara RPA memiliki potensi untuk menjadi alat yang sangat berharga, hambatan umum terhadap kesuksesannya adalah kompleksitas bisnis, keputusan subjektif dan data tidak terstruktur. RPA hanya dapat mengotomatisasi tugas sederhana. Ini membutuhkan proses untuk mengikuti aturan yang telah ditentukan sebelumnya yang terbatas dengan data terstruktur.

Kunci untuk memulai proyek optimasi digital adalah menghubungkan kepala (kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin) dengan tangan (RPA). Saya berbicara tentang konvergensi RPA dengan AI dan ML untuk menciptakan otomatisasi cerdas, yang memiliki potensi untuk secara masiva meningkatkan rentang pekerjaan pengetahuan yang sebelumnya dianggap terlalu kompleks untuk dioisasi dan membutuhkan intervensi manusia untuk membuat prediksi. Dengan otomatisasi cerdas, AI dan ML mengotomatisasi pengambilan keputusan dan RPA mengotomatisasi langkah manual berikutnya dalam proses.

Bagaimana? Pada tingkat tinggi, pembelajaran mesin dapat dibagi menjadi dua komponen utama. Bagian pertama melibatkan pelatihan model pada data historis untuk membuat prediksi. Ini melibatkan pengumpulan dan persiapan data — seringkali langkah yang paling memakan waktu dalam pembelajaran mesin — dan diakhiri dengan set data pelatihan yang diberi label dan siap untuk pemodelan. Berikutnya, model dibangun menggunakan algoritma untuk berbagai jenis masalah data, misalnya klasifikasi, regresi, biner. Setelah model dibangun dan diterapkan ke produksi, komponen berikutnya dari pembelajaran mesin dimulai — memberikan skor pada data yang belum terlihat terhadap model yang dibangun. Ini adalah langkah di mana RPA dapat menanyakan kepada model pembelajaran mesin apa yang harus dilakukan selanjutnya, dengan model memberikan keputusan prediksi bagi RPA untuk melanjutkan tanpa intervensi manusia.

IDC telah mengidentifikasi transformasi digital sebagai tren teratas di industri ilmu kehidupan dan kesehatan, jadi tidak mengherankan bahwa kini ada minat yang meningkat dari industri ini dalam kasus penggunaan otomatisasi di mana penambahan AI dan ML dengan RPA dapat menambahkan nilai di seluruh ekosistem. Tujuannya adalah untuk menciptakan tenaga kerja digital yang dapat diskalakan yang memiliki kapasitas untuk mengeksekusi proses yang tidak memerlukan intervensi manusia, dan memberikan return on investment dalam kurang dari 12 bulan.

Manfaat organisasi kunci dari menggunakan otomatisasi cerdas untuk menghapus tenaga kerja manusia dari tugas yang membosankan dalam hal ini tentu saja memungkinkan profesional kesehatan untuk fokus pada pengambilan keputusan yang lebih bernilai, diagnosis dan pengobatan yang dipimpin manusia. Memberikan pengalaman pasien yang lebih baik dan meningkatkan hasil dapat dicapai dengan mengoptimalkan keterlibatan pasien, memberikan klinis akses yang lebih cepat ke lebih banyak informasi, yang pada gilirannya memungkinkan mereka untuk memberikan perawatan yang terpadu dan disesuaikan.

Memberikan visibilitas data yang lebih besar secara real-time juga digunakan oleh perusahaan farmasi dan produsen peralatan medis, misalnya, untuk menghilangkan potensi masalah kepatuhan dengan mengurangi tingkat penipuan dan kesalahan dan untuk meningkatkan akurasi, keamanan dan keamanan. Ini terutama terjadi di industri ilmu kehidupan.

Otomatisasi cerdas dimanfaatkan untuk mempercepat penemuan obat, pengembangan vaksin, dan uji klinis, dengan mengotomatisasi proses yang terkait dengan dokumentasi dan pemantauan regulasi. Menghilangkan bottleneck terbukti menjadi kunci untuk mengatasi beberapa tantangan yang ditimbulkan oleh pandemi, terutama mengenai penyediaan kit tes dan analisis Fast Track.

Kemampuan untuk menstandarisasi data, menggunakan set data yang lebih besar, menghilangkan bias, dan melatih algoritma secara lebih efisien untuk mengidentifikasi, misalnya, mana yang mungkin lebih efektif atau layak untuk melalui proses penemuan obat lebih cepat, memberikan hasil lebih cepat dan hampir membuatnya memungkinkan untuk melakukan pekerjaan di masa depan. Ini sendiri menunjukkan bahwa penilaian, hasil, kemungkinan persetujuan dan efektivitas dapat dilakukan pada tahap penemuan obat, bersama dengan pengembangan klinis, regulasi dan pemrosesan dokumen, potensial mengarah ke uji klinis virtual.

Memperkenalkan lebih banyak otomatisasi di laboratorium juga akan memungkinkan data untuk ditautkan kembali ke manufaktur, dan data lake lainnya, untuk memberikan visibilitas yang lebih besar terhadap tren, lebih cepat dan memberikan skala manufaktur, dan rantai pasokan yang lebih cepat yang merupakan persyaratan utama, terutama saat ini.

Peringkat permintaan produksi adalah kasus penggunaan inti misalnya — memprediksi di mana mungkin ada lonjakan permintaan berdasarkan eksternalitas seperti kenaikan flu atau peningkatan COVID-19, atau perubahan potensial dalam populasi, dapat meningkatkan permintaan. Demikian pula, dapat memantau dan melacak masalah kualitas farmakovigilansi dan penanganan keluhan — melihat tren mengenai pengajuan regulasi atau keluhan saat mereka masuk, memantau tren lebih awal, memperbarui tim lapangan sehingga mereka dapat mengelola masalah (mengenai sampel dan pengiriman misalnya) dalam waktu hari bukan minggu — dapat berkontribusi pada peningkatan penjualan.