RPA e a ascensão da automação inteligente na área da saúde

A transformação digital tem sido citada como uma das principais tendências na área da saúde, e a automação inteligente pode fazer parte disso.
O mercado Robotic Process Automation (RPA) está crescendo, com previsão de atingir US$ 4,4 bilhões em valor até 2023. Ele oferece às empresas uma grande oportunidade de automatizar processos manuais, demorados, repetitivos e transacionais. A RPA pode ajudar a melhorar a qualidade, velocidade e produtividade dos processos e integrar sistemas legados, algo cada vez mais importante no clima atual, à medida que as organizações buscam acelerar projetos de transformação digital.

No entanto, está claro que, embora o RPA tenha o potencial de ser uma ferramenta muito valiosa, os obstáculos comuns ao seu sucesso são complexidades de negócios, decisões subjetivas e dados não estruturados. O RPA só pode automatizar tarefas simples. Ele precisa de processos para seguir regras predefinidas finitas com dados estruturados.

A chave para iniciar projetos de otimização digital é conectar a cabeça (inteligência artificial e aprendizado de máquina) com as mãos (RPA). Estou falando sobre a convergência de RPA com IA e ML para criar automação inteligente, que tem o potencial de aumentar massivamente a gama de trabalho de conhecimento que anteriormente era considerado muito complexo para automatizar e exigia intervenção humana para fazer previsões. Com automação inteligente, AI e ML automatizam a tomada de decisões e o RPA automatiza as próximas etapas manuais do processo.

Como? Em alto nível, o aprendizado de máquina pode ser dividido em dois componentes principais. A primeira parte envolve o treinamento de modelos em dados históricos para fazer previsões. Isso envolve coletar e preparar os dados – geralmente a etapa mais demorada do aprendizado de máquina – e concluir com um conjunto de dados de treinamento rotulado e pronto para modelagem. Em seguida, os modelos são construídos usando algoritmos para diferentes tipos de problemas de dados, ou seja, classificação, regressão, binário. Depois que o modelo é criado e implantado em produção, o próximo componente do aprendizado de máquina começa – pontuando dados não vistos em relação aos modelos criados. Esta é a etapa em que o RPA pode perguntar ao modelo de aprendizado de máquina o que fazer a seguir, com o modelo fornecendo uma decisão de previsão para que o RPA continue sem intervenção humana.

A IDC identificou a transformação digital como uma das principais tendências no setor de ciências da vida e saúde, portanto, não é surpresa que agora haja um interesse crescente desse setor em casos de uso de automação em que a adição de IA e ML com RPA pode agregar valor em todo o ecossistema . O objetivo é criar uma força de trabalho digital escalável que tenha a capacidade de executar processos que não requerem intervenção humana e entregar um retorno do investimento em menos de 12 meses.

O principal benefício organizacional de usar a automação inteligente para remover o trabalho humano de tarefas mundanas neste caso é naturalmente permitir que os profissionais de saúde se concentrem na tomada de decisões, no diagnóstico e no tratamento de maior valor e liderados por humanos. Oferecer uma melhor experiência ao paciente e melhorar os resultados pode ser alcançado otimizando o envolvimento do paciente, fornecendo aos médicos acesso mais rápido a mais informações, o que, por sua vez, permite que eles forneçam atendimento direcionado e personalizado.

Fornecer maior visibilidade de dados em tempo real também está sendo usado por empresas farmacêuticas e fabricantes de dispositivos médicos, por exemplo, para eliminar possíveis preocupações de conformidade, reduzindo as taxas de fraude e erro e aumentando a precisão, a segurança e a proteção. Este é especialmente o caso na indústria de ciências da vida.

A automação inteligente está sendo aproveitada para acelerar a descoberta de medicamentos, o desenvolvimento de vacinas e os ensaios clínicos, automatizando os processos relacionados à documentação e ao monitoramento regulatório. A remoção de gargalos está provando ser a chave para enfrentar alguns dos desafios impostos pela pandemia, especialmente no que diz respeito ao fornecimento de kits de teste e análise Fast Track.

A capacidade de padronizar dados, usar conjuntos de dados maiores, remover vieses e treinar algoritmos com mais eficiência para identificar, por exemplo, quais compostos podem ser mais eficazes ou valer a pena passar pelo processo de descoberta de medicamentos mais rapidamente, está fornecendo resultados mais rápidos e quase tornando isso possível para fazer o trabalho com antecedência. Isso por si só sugere que a avaliação, os resultados, a possibilidade de aprovação e a eficácia podem ser feitos na fase de descoberta de medicamentos, juntamente com o desenvolvimento clínico, o processamento regulatório e de documentos, potencialmente levando a ensaios clínicos virtuais.

A introdução de mais automação nos laboratórios também permitirá que os dados sejam vinculados à fabricação e outros data lakes, para fornecer maior visibilidade das tendências, fabricação mais rápida e em escala e cadeias de suprimentos mais ágeis, que são os principais requisitos, especialmente neste momento.

A previsão de demanda de produção é um caso de uso central, por exemplo – prever onde pode haver um aumento de demanda com base em externalidades, como aumento da gripe ou aumento do COVID-19, ou uma possível mudança na população, pode aumentar a demanda. Da mesma forma, ser capaz de monitorar e rastrear problemas de qualidade de farmacovigilância e tratamento de reclamações – ver tendências relacionadas a envios ou reclamações regulatórias à medida que elas chegam, monitorar tendências mais cedo, atualizar equipes de campo para que possam gerenciar problemas de forma proativa (em relação a amostras e remessas, por exemplo) dentro dias em vez de semanas – pode contribuir para o aumento das vendas.

Felizmente, a automação inteligente está permitindo que o setor de ciências da vida e saúde gerencie e integre sistemas legados e obtenha os benefícios da transformação digital sem atualizar software, desenvolver APIs ou construir um novo sistema, em semanas, em vez de meses ou, em alguns casos, anos.

Os dados podem ser coletados de várias fontes e devem ser limpos e preparados antes que a modelagem seja iniciada. Em vez de ficar trancado em uma torre de marfim, a IA e a RPA estão sendo democratizadas por meio da automação inteligente. As pessoas podem obter acesso direto à ciência de dados e fazer uso das próprias informações, em vez de esperar para obter as mesmas informações de um grupo que está isolado em outro lugar.

Permitir que o setor de ciências da vida e saúde aproveite essas ferramentas e técnicas de IA, ML e RPA para apoiar a tomada de decisões orientadas por IA e fornecer ROI em um curto período de tempo está se tornando cada vez mais uma realidade prática.

A convergência de RPA e IA e ML é o próximo passo na jornada de automação inteligente. As organizações estão resolvendo casos de uso de aprendizado de máquina orientado por dados, como readmissão de pacientes, previsão de equipe, adesão a medicamentos e redução de permanência de pacientes, e não param por aí. Em vez disso, eles estão usando as previsões para adicionar novas automações de RPA que não eram viáveis ​​anteriormente para resolver casos de uso mais críticos, usando vários componentes de automação inteligente juntos. Escusado será dizer que é um momento emocionante para estar nesta indústria e conduzir mudanças reais nos próximos anos.