Le moderne innovazioni sanitarie abbracciano AI, dispositivi, software, immagini e quadri normativi, tutti che richiedono un rigoroso coordinamento. L'intelligenza artificiale generativa ha probabilmente il potenziale trasformativo più forte nei programmi di tecnologia sanitaria, con essa già applicata in vari settori, come R&S, operazioni commerciali e gestione della catena di approvvigionamento.
Modelli tradizionali per gli appuntamenti medici, come gli appuntamenti faccia a faccia, e i processi cartacei potrebbero non essere sufficienti per soddisfare il panorama medico frenetico e guidato dai dati di oggi. Pertanto, gli operatori sanitari e i pazienti sono alla ricerca di modi più convenienti ed efficienti per accedere e condividere informazioni, soddisfando i complessi standard della moderna scienza medica.
Secondo McKinseyLe aziende MedTech sono in prima linea nell'innovazione sanitaria, stimando che potrebbero catturare tra $ 14 miliardi e $ 55 miliardi all'anno in guadagni di produttività. Attraverso l'adozione di Genai, ulteriori $ 50 miliardi di entrate sono stimati da prodotti e innovazioni di servizio.
Un sondaggio McKinsey 2024 ha rivelato circa i due terzi dei dirigenti di MedTech hanno già implementato Gen AI, con circa il 20% di ridimensionamento delle loro soluzioni e riportando sostanziali benefici alla produttività.
Mentre l'implementazione della tecnologia avanzata sta crescendo nel settore medico, le sfide persistono. Le organizzazioni affrontano ostacoli come problemi di integrazione dei dati, strategie decentralizzate e lacune delle competenze. Insieme, questi evidenziano la necessità di un approccio più semplificato alla distribuzione della Gen AI.
Di tutti i domini MedTech, la R&S sta aprendo la strada all'adozione di Gen AI. Essendo i più comodi con le nuove tecnologie, i dipartimenti di ricerca e sviluppo utilizzano strumenti Gen AI per semplificare i processi di lavoro, come riassumere documenti di ricerca o articoli scientifici, evidenziando una tendenza di adozione di base. I singoli ricercatori stanno utilizzando l'IA per migliorare la produttività, anche quando non sono in atto strategie formali a livello aziendale.
Mentre gli strumenti di intelligenza artificiale automatizzano e accelerano le attività di ricerca e sviluppo, è ancora necessaria la revisione umana per garantire che le comunicazioni finali siano corrette e soddisfacenti. Gen Ai sta dimostrando di ridurre il tempo trascorso in compiti amministrativi per i team e migliorare l'accuratezza e la profondità della ricerca, con alcune aziende che hanno registrato guadagni dal 20% al 30% nella produttività della ricerca.
KPI per il successo nei programmi di prodotti sanitari
La misurazione delle prestazioni aziendali è essenziale nel settore sanitario. L'obiettivo numero uno è, ovviamente, di fornire cure di alta qualità, ma contemporaneamente mantenere operazioni efficienti.
Misurando e analizzando i KPI, gli operatori sanitari sono in una posizione migliore per migliorare i risultati dei pazienti attraverso le loro considerazioni basate sui dati. I KPI possono anche migliorare l'allocazione delle risorse e incoraggiare il miglioramento continuo in tutte le aree di cura.
In termini di programmi di prodotti sanitari, queste iniziative strutturate danno la priorità allo sviluppo, alla consegna e all'ottimizzazione continua dei prodotti medici. Ma per avere successo, richiedono un coordinamento interfunzionale di team clinici, tecnici, normativi e aziendali.
Time to Market è fondamentale, garantendo che un prodotto si sposta dalla fase del concetto per lanciare il più rapidamente possibile.
Di particolare nota è l'enfasi che deve essere posta sull'etichettatura e sulla documentazione. McKinsey osserva che l'etichettatura assistita dall'IA ha comportato un miglioramento del 20% -30% nell'efficienza operativa. Anche i tassi di utilizzo delle risorse sono importanti, mostrando il tempo in modo efficiente, il budget e/o il numero di capitali durante la fase di sviluppo dei prodotti.
Nel settore sanitario, i KPI dovrebbero concentrarsi su diversi fattori, tra cui l'efficienza operativa, i risultati dei pazienti, la salute finanziaria dell'azienda e la soddisfazione dei pazienti. Per ottenere una visione completa delle prestazioni, questi possono essere classificati in esperienza finanziaria, operativa, di qualità clinica e del paziente.
Colmare l'esperienza dell'utente con precisione tecnica – Design Awards
L'innovazione non è più giudicata esclusivamente dalle prestazioni tecniche con l'esperienza utente (UX) ugualmente importante.
Alcune delle ultime innovazioni nell'assistenza sanitaria sono riconosciute al Premi di design UXProdotti che esemplificano il meglio dell'esperienza utente e di precisione tecnica. I migliori prodotti danno la priorità alle esigenze e alle esperienze sia dei pazienti che degli operatori sanitari, garantendo inoltre che ogni prodotto soddisfi i rigorosi standard clinici e regolamentari del settore.
Un esempio è il Mossa ciartica di Siemens HealthineersUn sistema di imaging a C-Centro 3D a guida autonoma che consente ai chirurghi di funzionare, controllando il dispositivo in modalità wireless in un campo sterile.
Azienda hardware per computer Asus ha anche ricevuto riconoscimenti per il suo Serie di app e vivowatch HealthConnectmostra la fusione di soluzioni sanitarie intelligenti guidate da AIOT con interfacce intuitive, a volte in quelli essenzialmente di dispositivi di consumo. Ciò dimostra come l'innovazione tecnica viene resa accessibile e diventa sempre più intuitiva man mano che i pazienti ottengono fluidità tecnica.
Navigazione percorsi regolamentari e di sviluppo del prodotto contemporaneamente
La creazione di clinici E I percorsi normativi sono importanti, in quanto ciò consente ai team sanitari di alimentare un flusso gemello di risultati in fase di sviluppo. L'adozione di Gen AI è diventata un approccio trasformativo, automatizzando la produzione e la raffinazione di documenti complessi, set di dati misti e dati strutturati e non strutturati.
Integrando le considerazioni normative precoce e adottando tecnologie come Gen AI come parte di pratiche agili, i programmi di prodotti sanitari aiutano i team a navigare in un panorama normativo che spesso può spostare. Cuocere una mentalità normativa in una squadra in anticipo aiuta a garantire la conformità e l'innovazione continua.
(Fonte dell'immagine: “IBM raggiunge una nuova svolta di deep learning” di IBM Research è autorizzata a CC BY-ND 2.0.)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
