RPAと医療におけるインテリジェントオートメーションの台頭

デジタル変革はヘルスケアにおける大きなトレンドと考えられており、インテリジェントな自動化もその一部となり得ます。

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）市場は急成長しています。これにより、企業は、手動で時間のかかる反復的なトランザクション プロセスを自動化する大きな機会が得られます。 RPA は、プロセスの品質、速度、生産性の向上、レガシー システムの統合に役立ちます。これは、組織がデジタル変革プロジェクトの加速を求めている現在の環境ではますます重要になっています。

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しかし、RPA は非常に価値のあるツールになる可能性を秘めている一方で、ビジネスの複雑さ、主観的な意思決定、非構造化データなどが成功の障壁となっていることは明らかです。 RPA は単純なタスクのみを自動化できます。構造化データに関する限定された事前定義されたルールに従うプロセスが必要です。

デジタル最適化プロジェクトを立ち上げる鍵は、頭（AI・機械学習）と手（RPA）を結びつけることです。これは、RPA と人工知能および機械学習を融合してインテリジェントな自動化を実現するもので、これまで自動化するには複雑すぎると考えられ、予測を行うために人間の介入が必要だった知識作業の範囲を大幅に拡大する可能性があります。インテリジェントな自動化により、AI と機械学習は意思決定を自動化でき、RPA はプロセス内の後続の手動ステップを自動化できます。

では、どのように実装するのでしょうか? 大まかに言えば、機械学習は 2 つの主要な部分に分けられます。最初の部分では、履歴データに基づいてモデルをトレーニングし、予測を行います。これには、データの収集と準備（通常、機械学習で最も時間のかかるステップ）と、最後にラベルが付けられてモデリングの準備が整ったトレーニング データセットの追加が含まれます。次に、さまざまな種類のデータの問題 (分類、回帰、バイナリなど) に合わせて調整されたアルゴリズムを使用してモデルが構築されます。モデルが構築され、本番環境にデプロイされると、機械学習の次のコンポーネントが開始され、構築されたモデルに基づいて目に見えないデータがスコア付けされます。これは、RPA が機械学習モデルに次に何をすべきかを尋ね、モデルが RPA に人間の介入なしに続行するための予測決定を提供するステップです。

興味深いことに、IDC は今年、ライフサイエンスおよびヘルスケア業界の主要トレンドとしてデジタル トランスフォーメーションを特定しました。そのため、AI と機械学習を RPA と組み合わせて使用​​することでエコシステム全体に価値を付加できる自動化ユースケースに対する業界の関心が高まっているのも不思議ではありません。目的は、人間の介入を必要とせずプロセスを実行でき、12 か月以内に投資収益を達成できるスケーラブルなデジタル ワークフォースを作成することです。

このような状況において、インテリジェント オートメーションを使用して面倒な作業から人間の労力を排除することによる組織上の主なメリットは、当然のことながら、医療従事者が価値の高い、人間主導の意思決定、診断、治療に集中できるようになることです。臨床医がより多くの情報に迅速にアクセスできるようにすることで、患者エンゲージメントを最適化し、対象を絞ったカスタマイズされたケアを提供できるようになるため、患者エクスペリエンスが向上し、成果が向上します。

製薬会社や医療機器メーカーも、潜在的なコンプライアンスの問題を排除し、不正やエラー率を減らすことで精度、安全性、セキュリティを向上させるなど、リアルタイムでより優れたデータの可視性を提供するアプローチを採用しています。これはライフサイエンス業界では特に当てはまります。

インテリジェント オートメーションは、文書作成や規制監視に関連するプロセスを自動化することで、新薬の発見、ワクチン開発、臨床試験を迅速化するためにすでに使用されています。ボトルネックを解消することが、特に検査キットの提供や迅速な分析において、パンデミックがもたらす課題の一部に対処する鍵であることが証明されている。

標準化されたデータは、より大きなデータセットを使用し、バイアスを排除し、アルゴリズムをより効率的にトレーニングして、たとえば、どの化合物がより効果的であるか、またはどの化合物がより迅速に創薬プロセスを進める価値があるかを特定できるため、より迅速な結果が得られ、ほぼ前もって作業を行うことが可能になります。これ自体が、医薬品開発段階だけでなく、臨床開発、規制、文書化のプロセスでも評価、ひいては承認と有効性の可能性を判断できることを示唆しており、その結果、仮想臨床試験につながる可能性があります。

ラボにさらなる自動化を導入することで、データを製造やその他のデータ レイクにリンクして、傾向の可視性、大規模な製造の迅速な提供、そして主要な要件であるより機敏なサプライ チェーンを実現することもできます。

たとえば、生産需要予測は、需要が増加する可能性のあるインフルエンザの流行やコロナウイルス感染者数の増加、人口の潜在的な変化などの外部要因に基づいて、需要が急増する可能性のある場所を予測する、コアユースケースです。同様に、医薬品安全性監視と苦情処理における品質問題を監視および追跡し、規制当局への提出や苦情に関する傾向を把握し、傾向をできるだけ早く監視し、現場チームに最新情報を提供して、数週間ではなく数日で問題（サンプルや出荷など）を積極的に内部管理できるようにすることで、売上の成長を促進できます。

幸いなことに、インテリジェント オートメーションにより、ライフ サイエンスおよびヘルスケア業界では、ソフトウェアの更新、API の開発、新しいシステムの構築を行うことなく、レガシー システムを管理および統合し、数か月や数年ではなく数週間でデジタル変革のメリットを実現できるようになりました。

データは複数のソースから収集される可能性があり、モデリングを開始する前にデータをクリーンアップして準備する必要があります。 AI と RPA は象牙の塔に閉じ​​込められるのではなく、インテリジェントな自動化を通じて民主化されています。人々は、どこか別の場所から孤立して同じ情報を取得するのを待つのではなく、データ サイエンスに直接アクセスして、自分で情報を活用できます。

ライフサイエンスおよびヘルスケア業界が AI や機械学習、RPA のツールやテクニックを活用して AI 主導の意思決定をサポートし、短期間で ROI を実現できるようにすることが、ますます現実になりつつあります。

RPA と AI および機械学習の融合は、インテリジェントな自動化への道のりの次のステップです。組織は、患者の再入院、労働力予測、服薬遵守、患者の入院期間の短縮など、データ駆動型の機械学習のユースケースに取り組んでいますが、それだけに留まりません。代わりに、これらの予測を使用して、複数のインテリジェントな自動化コンポーネントを組み合わせて、以前はより重要なユースケースに対応できなかった新しい RPA 自動化機能を追加します。言うまでもなく、今はこの業界に身を置き、今後数年間で真の変化を推進するエキサイティングな時期です。