RPA 和医疗保健智能自动化的兴起

数字化转型被认为是医疗保健的主要趋势，智能自动化可以成为其中的一部分。

机器人流程自动化 (RPA) 市场正在蓬勃发展，预计到 2023 年价值将达到 44 亿美元。它为企业提供了一个巨大的机会来自动化手动、耗时、重复和事务性流程。 RPA 可以帮助提高流程质量、速度和生产力，并集成遗留系统，这在当前环境下变得越来越重要，因为组织正在寻求加速数字化转型项目。

然而很明显，虽然 RPA 有可能成为一个非常有价值的工具，但其成功的常见障碍是业务复杂性、主观决策和非结构化数据。 RPA 只能自动化简单的任务。它需要流程遵循结构化数据的有限预定义规则。

启动数字优化项目的关键是将头部（人工智能和机器学习）与手（RPA）连接起来。我说的是 RPA 与 AI 和 ML 的融合以创建智能自动化，这有可能大大增加以前被认为过于复杂而无法自动化并且需要人工干预才能进行预测的知识工作的范围。借助智能自动化，AI 和 ML 可以自动执行决策，而 RPA 可以自动执行流程中的手动后续步骤。

如何？在高层次上，机器学习可以分为两个主要部分。第一部分涉及根据历史数据训练模型以进行预测。这涉及收集和准备数据——这通常是机器学习中最耗时的步骤——并以一个经过标记并准备好建模的训练数据集结束。接下来，使用针对不同类型数据问题（即分类、回归、二元）的算法构建模型。一旦模型被构建并部署到生产中，机器学习的下一个组件就开始了——根据构建的模型对看不见的数据进行评分。这是 RPA 可以询问机器学习模型下一步要做什么的步骤，模型为 RPA 提供预测决策以在无需人工干预的情况下继续进行。

IDC 已将数字化转型确定为生命科学和医疗保健行业的主要趋势，因此毫不奇怪，该行业现在对自动化用例越来越感兴趣，在这些用例中，通过 RPA 添加 AI 和 ML 可以为整个生态系统增加价值.目标是创建可扩展的数字化劳动力，能够执行不需要人工干预的流程，并在不到 12 个月的时间内实现投资回报。

在这种情况下，使用智能自动化将人力从日常任务中移除的关键组织优势自然是使医疗保健专业人员能够专注于更高价值、以人为主导的决策、诊断和治疗。通过优化患者参与度，让临床医生能够更快地获取更多信息，从而提供有针对性和量身定制的护理，可以提供更好的患者体验和改善结果。

制药公司和医疗设备制造商也正在使用实时提供更高的数据可见性，例如，通过降低欺诈和错误率来消除潜在的合规问题，并提高准确性、安全性和保障性。在生命科学行业尤其如此。

通过自动化与文档和监管监控相关的流程，智能自动化被用于快速跟踪药物发现、疫苗开发和临床试验。事实证明，消除瓶颈是解决大流行带来的一些挑战的关键，尤其是在提供检测试剂盒和快速通道分析方面。

标准化数据、使用更大的数据集、消除偏差和更有效地训练算法以识别例如哪些化合物可能更有效或值得更快地通过药物发现过程的能力，正在更快地提供结果并且几乎使之成为可能提前做好工作。这本身表明，评估、结果、批准的可能性和有效性可以在药物发现阶段进行，同时进行临床开发、监管和文件处理，可能会导致虚拟临床试验。

在实验室中引入更多自动化还将使数据能够链接回制造和其他数据湖，以提供更大的趋势可见性，更快地交付规模制造，以及更灵活的供应链，这些是主要要求，尤其是在这个时候。

例如，生产需求预测是一个核心用例——根据外部因素（例如流感的增加或 COVID-19 的增加，或人口的潜在变化）预测哪里可能会出现需求激增，这可能会增加需求。同样，能够监控和跟踪药物警戒和投诉处理的质量问题——看到有关监管提交或投诉的趋势，更快地监控趋势，更新现场团队，以便他们能够主动管理问题（例如关于样品和运输）几天而不是几周——有助于增加销售额。

幸运的是，智能自动化使生命科学和医疗保健行业能够在几周内而不是几个月甚至几年内管理和​​集成遗留系统并实现数字化转型的好处，而无需更新软件、开发 API 或构建新系统。

数据可以从多个来源收集，并且必须在开始建模之前进行清理和准备。 AI 和 RPA 并没有被锁在象牙塔里，而是通过智能自动化实现了民主化。人们可以直接访问数据科学并自己利用这些信息，而不必等待从孤立的其他地方的团队那里获取相同的信息。

使生命科学和医疗保健行业能够利用这些 AI、ML 和 RPA 工具和技术来支持 AI 驱动的决策并在短时间内实现投资回报率正日益成为现实。

RPA 与 AI 和 ML 的融合是智能自动化之旅的下一步。组织正在解决数据驱动的机器学习用例，例如患者再入院、员工预测、药物依从性和患者住院时间减少，而且他们并没有就此止步。相反，他们正在使用预测来添加以前不可行的新 RPA 自动化来解决更关键的用例，同时使用多个智能自动化组件。毋庸置疑，进入这个行业并在未来几年推动真正的变革是一个激动人心的时刻。