RPA와 의료 분야의 지능형 자동화의 부상

디지털 트랜스포메이션은 의료 분야의 주요 트렌드로 언급되어 왔으며 지능형 자동화도 그 일부가 될 수 있습니다.

로보틱 프로세스 자동화(RPA) 시장은 급성장하고 있으며 2023년까지 가치가 44억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이 시장은 기업에 수동, 시간 소모적, 반복적 및 트랜잭션 프로세스를 자동화할 수 있는 엄청난 기회를 제공합니다. RPA는 조직이 디지털 혁신 프로젝트를 가속화하려는 현재 환경에서 점점 더 중요해지고 있는 프로세스 품질, 속도 및 생산성을 개선하고 레거시 시스템을 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그러나 RPA가 매우 가치 있는 도구가 될 수 있는 잠재력이 있지만 성공을 가로막는 일반적인 장애물은 비즈니스 복잡성, 주관적인 결정 및 구조화되지 않은 데이터입니다. RPA는 간단한 작업만 자동화할 수 있습니다. 구조화된 데이터로 미리 정의된 유한한 규칙을 따르는 프로세스가 필요합니다.

디지털 최적화 프로젝트를 시작하는 핵심은 머리(인공 지능 및 기계 학습)와 손(RPA)을 연결하는 것입니다. 저는 RPA를 AI 및 ML과 융합하여 지능형 자동화를 구현하는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 이는 이전에 자동화하기에는 너무 복잡하고 예측을 하기 위해 사람의 개입이 필요하다고 여겨졌던 지식 작업의 범위를 엄청나게 늘릴 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 지능형 자동화를 통해 AI 및 ML은 의사 결정을 자동화하고 RPA는 프로세스 내 수동 다음 단계를 자동화합니다.

어떻게? 높은 수준에서 기계 학습은 두 가지 주요 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 첫 번째 부분은 예측을 하기 위해 과거 데이터에 대한 훈련 모델을 포함합니다. 여기에는 머신 러닝에서 가장 시간이 많이 소요되는 단계인 데이터를 수집 및 준비하고 레이블이 지정되고 모델링할 준비가 된 훈련 데이터 세트로 마무리하는 작업이 포함됩니다. 다음으로 분류, 회귀, 이진 등 다양한 유형의 데이터 문제에 대한 알고리즘을 사용하여 모델을 구축합니다. 모델이 구축되어 프로덕션 환경에 배포되면 기계 학습의 다음 구성 요소가 시작됩니다. 즉, 구축된 모델에 대해 보이지 않는 데이터의 점수를 매기는 것입니다. 이것은 RPA가 머신 러닝 모델에 다음에 무엇을 해야 하는지 물을 수 있는 단계이며, 모델은 RPA가 사람의 개입 없이 계속될 수 있도록 예측 결정을 제공합니다.

IDC는 디지털 혁신을 생명 과학 및 의료 산업의 최고 추세로 파악했습니다. 따라서 이제 RPA와 함께 AI 및 ML을 추가하면 전체 생태계에 가치를 추가할 수 있는 자동화 사용 사례에 대해 이 산업의 관심이 증가하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. . 목표는 사람의 개입이 필요하지 않은 프로세스를 실행할 수 있는 능력을 갖춘 확장 가능한 디지털 인력을 만들고 12개월 이내에 투자 수익을 제공하는 것입니다.

이 경우 지능형 자동화를 사용하여 일상적인 작업에서 인간의 노동을 제거하는 조직의 주요 이점은 자연스럽게 의료 전문가가 더 높은 가치의 인간 주도 의사 결정, 진단 및 치료에 집중할 수 있도록 한다는 것입니다. 환자 참여를 최적화하고 임상의가 더 많은 정보에 더 빠르게 액세스할 수 있게 함으로써 더 나은 환자 경험을 제공하고 결과를 개선할 수 있습니다.

예를 들어 사기 및 오류율을 줄임으로써 잠재적인 규정 준수 문제를 제거하고 정확성, 안전 및 보안을 향상시키기 위해 제약 회사 및 의료 기기 제조업체에서 실시간으로 더 큰 데이터 가시성을 제공하는 방법을 사용하고 있습니다. 특히 생명과학 산업이 그렇습니다.

지능형 자동화는 문서화 및 규제 모니터링과 관련된 프로세스를 자동화하여 약물 발견, 백신 개발 및 임상 시험을 빠르게 진행하는 데 활용되고 있습니다. 병목 현상을 제거하는 것은 특히 테스트 키트 및 Fast Track 분석 제공과 관련하여 전염병으로 인해 제기된 몇 가지 문제를 해결하는 열쇠임이 입증되었습니다.

데이터를 표준화하고, 더 큰 데이터 세트를 사용하고, 편향을 제거하고, 알고리즘을 더 효율적으로 훈련하여 예를 들어, 어떤 화합물이 더 효과적이거나 신약 개발 프로세스를 통해 더 빨리 이동할 가치가 있는지 식별하는 기능은 결과를 더 빠르고 거의 가능하게 만듭니다. 작업을 미리 수행합니다. 이는 그 자체로 임상 개발, 규제 및 문서 처리와 함께 약물 발견 단계에서 평가, 결과, 승인 가능성 및 효능이 수행될 수 있으며 잠재적으로 가상 임상 시험으로 이어질 수 있음을 시사합니다.

실험실에 더 많은 자동화를 도입하면 데이터를 제조 및 기타 데이터 레이크에 다시 연결하여 추세에 대한 더 큰 가시성을 제공하고 대규모 제조를 더 빠르게 제공하며 특히 이 시기에 주요 요구 사항인 보다 민첩한 공급망을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 생산 수요 예측은 핵심 사용 사례입니다. 독감 증가 또는 COVID-19 증가 또는 잠재적인 인구 변화와 같은 외부 요인을 기반으로 수요 급증이 있을 수 있는 부분을 예측하면 수요가 증가할 수 있습니다. 유사하게, 약물 감시 및 불만 처리의 품질 문제를 모니터링 및 추적할 수 있습니다. 규제 제출 또는 불만 사항에 대한 추세를 보고, 추세를 더 빨리 모니터링하고, 현장 팀을 업데이트하여 문제(예:샘플 및 배송 관련)를 사전에 관리할 수 있습니다. 몇 주가 아닌 며칠 – 매출 증대에 기여할 수 있습니다.

다행히도 지능형 자동화를 통해 생명 과학 및 의료 산업은 레거시 시스템을 관리 및 통합하고 소프트웨어 업데이트, API 개발 또는 새 시스템 구축 없이 몇 달 또는 몇 년이 아닌 몇 주 내에 디지털 혁신의 이점을 얻을 수 있습니다.

데이터는 여러 소스에서 수집할 수 있으며 모델링을 시작하기 전에 정리하고 준비해야 합니다. 상아탑에 갇히지 않고 지능형 자동화를 통해 AI와 RPA가 민주화되고 있습니다. 사람들은 다른 곳에 격리된 그룹에서 동일한 정보를 얻을 때까지 기다리지 않고 데이터 과학에 직접 액세스하고 정보를 직접 사용할 수 있습니다.

생명 과학 및 의료 산업이 이러한 AI, ML 및 RPA 도구와 기술을 활용하여 AI 기반 의사 결정을 지원하고 단기간에 ROI를 제공할 수 있도록 하는 것이 점점 더 실용적인 현실이 되고 있습니다.

RPA와 AI 및 ML의 융합은 지능형 자동화 여정의 다음 단계입니다. 조직은 환자 재입원, 직원 예측, 복약 준수, 환자 입원 감소와 같은 데이터 기반 기계 학습 사용 사례를 해결하고 있으며 여기서 그치지 않습니다. 대신 여러 지능형 자동화 구성 요소를 함께 사용하여 더 중요한 사용 사례를 해결하기 위해 이전에는 실행 가능하지 않았던 새로운 RPA 자동화를 추가하기 위해 예측을 사용하고 있습니다. 말할 필요도 없이, 지금은 이 산업에 종사하고 앞으로 몇 년 동안 진정한 변화를 주도하는 흥미로운 시기입니다.