RPA로 의료 분야 지능형 자동화 구현

의료 분야 디지털 전환과 RPA 시장 성장

디지털 전환이 의료 분야의 최고 트렌드로 인용되었으며, 지능형 자동화가 그 일부가 될 수 있습니다.

로봇 프로세스 자동화(RPA) 시장이 호황을 누리고 있으며, 2023년까지 44억 달러 가치에 도달할 것으로 예측됩니다. 이는 기업에 수동적이고 시간이 많이 걸리며 반복적이고 거래적인 프로세스를 자동화할 엄청난 기회를 제공합니다. RPA는 프로세스 품질, 속도, 생산성을 개선하고 레거시 시스템을 통합하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 조직이 디지털 전환 프로젝트를 가속화하려 함에 따라 현재 기후에서 점점 더 중요해지고 있습니다.

RPA 한계와 AI·ML 융합 필요성

그러나 RPA가 매우 가치 있는 도구가 될 잠재력이 있음에도 불구하고, 그 성공의 일반적인 장애물은 비즈니스 복잡성, 주관적 결정, 비정형 데이터입니다. RPA는 단순한 작업만 자동화할 수 있습니다. 구조화된 데이터로 유한한 사전 정의된 규칙을 따르는 프로세스가 필요합니다.

디지털 최적화 프로젝트를 시작하는 열쇠는 머리(인공지능과 머신러닝)와 손(RPA)을 연결하는 것입니다. RPA를 AI 및 ML과 융합하여 지능형 자동화를 만드는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 이는 이전에 자동화하기 너무 복잡하여 예측을 위해 인간 개입이 필요했던 지식 작업의 범위를 크게 늘릴 잠재력을 가집니다. 지능형 자동화에서 AI와 ML이 의사결정을 자동화하고 RPA가 프로세스 내 수동 다음 단계를 자동화합니다.

머신러닝의 두 구성 요소와 RPA 연계

높은 수준에서 머신러닝은 두 주요 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 첫 번째 부분은 과거 데이터로 모델을 훈련시켜 예측을 만드는 것입니다. 이는 데이터 수집 및 준비(종종 머신러닝에서 가장 시간이 많이 걸리는 단계)를 포함하며 라벨링되어 모델링 준비가 된 훈련 데이터 세트로 마무리됩니다. 다음으로, 다양한 유형의 데이터 문제(분류, 회귀, 이진 등)에 대한 알고리즘을 사용하여 모델을 구축합니다. 모델이 구축되어 프로덕션에 배포되면 머신러닝의 다음 구성 요소가 시작됩니다. 구축된 모델에 대해 보이지 않는 데이터를 채점하는 것입니다. 이 단계에서 RPA가 머신러닝 모델에 다음에 무엇을 할 지 묻고, 모델이 RPA가 인간 개입 없이 계속할 수 있도록 예측 결정을 제공합니다.

생명과학·의료 분야 지능형 자동화 적용 사례

IDC는 디지털 전환을 생명과학 및 의료 산업의 최고 트렌드로 식별했으므로, 이 산업에서 AI 및 ML과 RPA 추가가 전체 생태계 전반에 가치를 더할 수 있는 자동화 사용 사례에 대한 관심이 증가한 것은 놀라운 일이 아닙니다. 목표는 인간 개입이 필요하지 않은 프로세스를 실행할 수 있는 확장 가능한 디지털 인력을 만들고, 12개월 미만의 투자 수익을 제공하는 것입니다.

이 경우 지능형 자동화를 사용하여 단조로운 작업에서 인간 노동을 제거함으로써 얻는 주요 조직적 이점은 자연스럽게 의료 전문가들이 더 높은 가치의 인간 주도 의사결정, 진단, 치료에 집중할 수 있게 하는 것입니다. 환자 참여 최적화, 임상의에게 더 빠른 정보 접근 제공으로 표적화되고 맞춤화된 치료를 가능하게 함으로써 더 나은 환자 경험 제공과 결과 개선을 달성할 수 있습니다.

실시간 데이터 가시성 확보는 제약 회사와 의료 기기 제조업체 등이 사기 및 오류율 감소, 정확성, 안전성, 보안 증대를 통해 잠재적 규정 준수 우려를 제거하는 데에도 사용되고 있습니다. 이는 특히 생명과학 산업에서 그렇습니다.

지능형 자동화는 문서화 및 규제 모니터링 관련 프로세스를 자동화하여 신약 발견, 백신 개발, 임상 시험을 가속화하는 데 활용되고 있습니다. 병목 현상 제거가 팬데믹이 제기한 일부 과제, 특히 테스트 키트 및 패스트트랙 분석 제공과 관련하여 핵심임이 입증되고 있습니다.

데이터 표준화, 더 큰 데이터 세트 사용, 편향 제거, 알고리즘을 더 효율적으로 훈련시켜 예를 들어 어떤 화합물이 더 효과적이거나 약물 발견 과정을 더 빨리 통과할 가치가 있는지 식별하는 능력은 더 빠른 결과를 제공하고 거의 사전에 작업을 수행할 수 있게 만듭니다. 이는 평가, 결과, 승인 가능성 및 효능이 임상 개발, 규제 및 문서 처리와 함께 약물 발견 단계에서 수행될 수 있음을 시사하며, 잠재적으로 가상 임상 시험으로 이어질 수 있습니다.

실험실에 더 많은 자동화를 도입하면 데이터를 제조 및 기타 데이터 레이크로 다시 연결하여 트렌드에 대한 더 큰 가시성, 더 빠른 대규모 제조, 더 민첩한 공급망을 제공할 수 있습니다. 이는 특히 현재 시기에 주요 요구 사항입니다.

생산 수요 예측은 핵심 사용 사례입니다. 독감 증가나 코로나19 증가, 인구 잠재적 변화 같은 외부 요인에 기반한 수요 급증 예측이 가능합니다. 마찬가지로 약물 감시 및 불만 처리 품질 이슈 모니터링 및 추적(규제 제출이나 불만 관련 트렌드 조기 파악, 현장 팀 업데이트로 샘플 및 선적 관련 이슈를 주 단위가 아닌 일 단위로 사전 관리)도 매출 증대에 기여할 수 있습니다.

다행히 지능형 자동화는 생명과학 및 의료 산업이 소프트웨어 업데이트, API 개발, 새 시스템 구축 없이 몇 주 만에 레거시 시스템을 관리 및 통합하고 디지털 전환의 이점을 달성할 수 있게 합니다. 몇 달 또는 몇 년이 걸리던 일을 말입니다.

데이터는 여러 소스에서 수집되어 모델링 시작 전에 정제되고 준비되어야 합니다. 아이보리 타워에 갇혀 있지 않고, AI와 RPA는 지능형 자동화를 통해 민주화되고 있습니다. 사람들이 실로 어딘가에 갇힌 그룹으로부터 같은 정보를 기다리는 대신 데이터 과학에 직접 접근하고 정보를 스스로 활용할 수 있습니다.

생명과학 및 의료 산업이 이러한 AI, ML, RPA 도구와 기술을 활용하여 AI 주도 의사결정을 지원하고 단기간에 ROI를 제공할 수 있게 하는 것이 점점 더 실용적인 현실이 되고 있습니다.

RPA와 AI, ML의 융합은 지능형 자동화 여정의 다음 단계입니다. 조직들은 환자 재입원, 직원 예측, 약물 순응도, 환자 체류 기간 단축 같은 데이터 주도 머신러닝 사용 사례를 해결하고 있으며 거기서 멈추지 않습니다. 대신 예측을 사용하여 이전에 해결할 수 없었던 더 중요한 사용 사례를 해결하기 위해 새로운 RPA 자동화를 추가하고, 여러 지능형 자동화 구성 요소를 함께 사용합니다. 말할 필요도 없이, 이 산업에 있고 수년 동안 실제 변화를 주도하는 것은 흥미로운 시기입니다.