As inovações modernas de assistência médica abrangem a IA, dispositivos, software, imagens e estruturas regulatórias, todas exigindo coordenação rigorosa. A IA generativa, sem dúvida, tem o potencial transformador mais forte em programas de tecnologia de saúde, com ele já sendo aplicado em vários domínios, como P&D, operações comerciais e gerenciamento da cadeia de suprimentos.
Modelos tradicionais para compromissos médicos, como compromissos presenciais e processos baseados em papel podem não ser suficientes para atender ao cenário médico acelerado e orientado a dados de hoje. Portanto, profissionais de saúde e pacientes estão buscando maneiras mais convenientes e eficientes de acessar e compartilhar informações, atendendo aos padrões complexos da ciência médica moderna.
De acordo com McKinseyAs empresas da MedTech estão na vanguarda da inovação em saúde, estimando que podem capturar entre US $ 14 bilhões e US $ 55 bilhões anualmente em ganhos de produtividade. Através da adoção da Genai, mais US $ 50 bilhões em receita são estimados em produtos e inovações de serviços.
Uma pesquisa da McKinsey 2024 revelou que cerca de dois terços dos executivos da MedTech já implementaram a Gen AI, com aproximadamente 20% aumentando suas soluções e relatando benefícios substanciais à produtividade.
Enquanto a implementação avançada de tecnologia está crescendo em toda a indústria médica, os desafios persistem. As organizações enfrentam obstáculos, como problemas de integração de dados, estratégias descentralizadas e lacunas de habilidades. Juntos, eles destacam a necessidade de uma abordagem mais simplificada para a implantação da Gen AI.
De todos os domínios da Medtech, a P&D está liderando o caminho na adoção da Gen AI. Sendo os mais confortáveis com as novas tecnologias, os departamentos de P&D usam as ferramentas da Gen AI para otimizar os processos de trabalho, como resumir trabalhos de pesquisa ou artigos científicos, destacando uma tendência de adoção de base. Pesquisadores individuais estão usando IA para aumentar a produtividade, mesmo quando não há estratégias formais em toda a empresa.
Enquanto as ferramentas de IA automatizam e aceleram as tarefas de P&D, a revisão humana ainda é necessária para garantir que os envios finais estejam corretos e satisfatórios. A Gen AI está provando reduzir o tempo gasto em tarefas administrativas para as equipes e melhorar a precisão e a profundidade da pesquisa, com algumas empresas com ganhos de 20% a 30% na produtividade da pesquisa.
KPIs para o sucesso em programas de produtos de saúde
A medição do desempenho dos negócios é essencial no setor de saúde. O objetivo número um é, obviamente, oferecer cuidados de alta qualidade, mas simultaneamente manter operações eficientes.
Ao medir e analisar os KPIs, os profissionais de saúde estão em uma posição melhor para melhorar os resultados dos pacientes por meio de suas considerações baseadas em dados. Os KPIs também podem melhorar a alocação de recursos e incentivar a melhoria contínua em todas as áreas de atendimento.
Em termos de programas de produtos para a saúde, essas iniciativas estruturadas priorizam o desenvolvimento, a entrega e a otimização contínua de produtos médicos. Mas, para ser um sucesso, eles exigem coordenação multifuncional de equipes clínicas, técnicas, regulatórias e de negócios.
A hora do mercado é fundamental, garantir que um produto mova -se do estágio conceitual para ser lançado o mais rápido possível.
De particularmente é a ênfase que precisa ser colocada na rotulagem e documentação. A McKinsey observa que a rotulagem assistida por IA resultou em uma melhoria de 20% a 30% na eficiência operacional. As taxas de utilização de recursos também são importantes, mostrando com que eficiência o tempo, o orçamento e/ou o número de funcionários são usados durante o estágio de desenvolvimento dos produtos.
No setor de saúde, os KPIs devem se concentrar em vários fatores, incluindo eficiência operacional, resultados dos pacientes, saúde financeira dos negócios e satisfação do paciente. Para obter uma visão abrangente do desempenho, eles podem ser categorizados em qualidade financeira, operacional, clínica e experiência do paciente.
Bridging User Experience com Prêmios Técnicos de Precisão – Design
A inovação não é mais julgada apenas pelo desempenho técnico com a experiência do usuário (UX) sendo igualmente importante.
Algumas das mais recentes inovações em saúde são reconhecidas no UX Design Awardsprodutos que exemplificam o melhor da experiência do usuário e da precisão técnica. Os principais produtos priorizam as necessidades e experiências de pacientes e profissionais de saúde, garantindo também que cada produto atenda aos rigorosos padrões clínicos e regulatórios do setor.
Um exemplo é o Movimento Ciartico por Siemens Healthineersum sistema de imagem C-braço 3D autônomo que permite que os cirurgiões operem, controlando o dispositivo sem fio em um campo estéril.
Empresa de hardware de computador Asus também recebeu elogios por seu HealthConnect App e Vivowatch Seriesmostrando a fusão de soluções de saúde inteligentes orientadas por AIOT com interfaces fáceis de usar-às vezes no que são essencialmente dispositivos de consumo. Isso demonstra como a inovação técnica está sendo acessível e se tornando cada vez mais intuitiva à medida que os pacientes ganham fluência técnica.
Navegando caminhos regulatórios e de produto simultaneamente
O estabelecimento da clínica e Os caminhos regulatórios são importantes, pois isso permite que as equipes de saúde alimentarem um fluxo de descobertas gêmeas de volta ao desenvolvimento. A adoção da Gen AI se tornou uma abordagem transformadora, automatizando a produção e o refino de documentos complexos, conjuntos de dados mistos e dados estruturados e não estruturados.
Ao integrar considerações regulatórias antecipadamente e adotar tecnologias como a Gen AI como parte de práticas ágeis, os programas de produtos para a saúde ajudam as equipes a navegar em um cenário regulatório que geralmente pode mudar. Fazer uma mentalidade regulatória em uma equipe mais cedo ajuda a garantir a conformidade e a inovação contínua.
(Fonte da imagem: “A IBM alcança um novo avanço de aprendizado profundo” da IBM Research é licenciado sob o CC BY-ND 2.0.)
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