Ezt a bejegyzést már 751 alkalommal olvasták!
Hogyan kerülhetjük el a mesterséges intelligencia bevezetésének leggyakoribb buktatóit, és hogyan biztosíthatjuk, hogy kezdeményezése gyorsan valódi és jelentős értéket adjon
Mesterséges intelligencia (AI), minden változatában nyilvánvalóan óriási potenciális értéket kínál az egészségügyi és gyógyszeripari cégeknek ellátási láncaik átalakításában. Ám robusztus stratégia, megfelelő megvalósítás és a termelésben a nagy értékű felhasználási esetek szigorú rangsorolása nélkül ennek az értéknek a nagy része elvész.
Túl gyakran előfordul, hogy az AI-megvalósítások kimerülnek, és az üzleti értékben keveset mutatnak. Vagy ha értéket adnak valamely szűk területen, akkor nehéz átméretezni őket a vállalaton és a kereskedelmi partnereken keresztül, hogy valóban átalakítsák az ellátási láncot.
A 4 legnagyobb kihívás a mesterséges intelligencia bevezetésével kapcsolatban az egészségügyi és gyógyszerészeti ellátási láncokban Kattintson csipog
Ez a cikk azokat a gyakorlati kihívásokat tárja fel, amelyekkel tisztában kell lenni a mesterséges intelligencia gyógyszerellátási láncokban való alkalmazásakor. A cikk végén hivatkozott jelentésben részletesen megosztok egy olyan stratégiát, amely gyorsan magas megtérülést generál, miközben minimalizálja a megvalósítási költségeket és kockázatokat.
A gyógyszerészeti és egészségügyi ellátási láncok szorosan összekapcsolt jellege miatt a siker kritikusan függ egy mögöttes hálózati platform meglététől, amely figyelembe veszi az ilyen ellátási láncok összetettségét és többszintű jellegét.
Az AI gyakori kihívásai és buktatói a gyógyszerellátási láncokban
Hol hibázik a legtöbb egészségügyi és élettudományi vállalat, amikor megpróbálja bevezetni az AI-t az ellátási láncába? Számos megvalósításban részt vett
1. Összetett adatkörnyezet és tanulás a múlt és az új adatokból
Ez egy nagy probléma: a probléma egyetlen integrált modell nélkül való megbirkózása, ezért nem lehet összekapcsolni a pontokat. Más szóval, nincs közösségi törzsadat és menedzsment rendszer.
Az ellátási lánc a partnerek heterogén keveréke, számtalan adatmodellel, amelyek legtöbbször nem beszélnek egymással. Ezt tetézik az összetett integrációs szövetek, amelyek nagyon megnehezítik a tranzakciók nyomon követését az életciklusa során. A vállalkozáson kívüli adatokhoz való hozzáférés lehetőségét, vagy ami még fontosabb, engedélyt kapni az Ön kereskedési közössége számára releváns adatok megtekintéséhez, elérhetővé kell tenni bármely típusú mesterséges intelligencia számára, például mélytanulási vagy gépi tanulási algoritmusok számára.
A nagy teljesítményű mesterséges intelligencia rendszereknek képesnek kell lenniük a múltbeli trendek asszimilálására, és folyamatosan tanulni az új adatokból, és fokozatosan módosítani a kimenetet. Az AI-rendszerek az ellátási láncban nem alkalmazhatnak kötegelt modellt, ahol minden új változóval vagy adatponttal a teljes algoritmusnak alapvető változtatásra van szüksége ahhoz, hogy rugalmas ellátási láncot érjen el.
A mesterséges intelligencia működése az ellátási láncokban: A nagy teljesítményű AI-rendszereknek képesnek kell lenniük a múltbeli trendek asszimilálására, és folyamatosan tanulni az új adatokból, valamint fokozatosan módosítani a kimenetet. Kattintson csipog
2. Folyamatosan változó GxP-megfelelőségi irányelvek és szabályozási környezet
Az élettudományi ipar, és különösen a gyógyszeripar erősen szabályozott, és szigorú megfelelési követelményekkel rendelkezik, mint pl GCP (jó Klinikai Gyakorlat) és a GMP (Good Manufacturing Practice). Ezek kifejezetten a készítményekre, a terápiás területekre és földrajzi specifikusak a vizsgálati szabályok és az FDA irányelvei tekintetében. A helyzetet rontja, hogy ezek a szabályok folyamatosan fejlődnek. Ehhez összetett szövegbányászati algoritmusokra van szükség ahhoz, hogy kitaláljuk ezeknek a folyamatosan változó szabályozásoknak a folyamati következményeit.
3. A háttérirodán túlmutató mesterséges intelligencia felhasználási esetek és a hatékonyságra való fokozott összpontosítás
Míg sok élettudományi vállalat megpróbálta bevezetni az AI-t és az RPA-t (robotikus folyamatautomatizálást) a back-office-műveleteiben, az AI valódi értéke abban nyilvánul meg, hogy bevonja a felhasználókat a front end-en. Például mesterséges intelligencia-algoritmusok felhasználása a terápiák előrejelzésére, a betegségek előfordulásának előrejelzésére és az autonóm betegütemezésre, szemben azzal, hogy az AI-t az ügyfélszolgálatra és a termelékenységgel kapcsolatos használati esetekre korlátozzák.
Sok gyógyszergyártó cég nem képes vagy nem képes más területeket megcélozni, mint például a bevételnövekedés, a betegek együttműködése, a kockázat stb., és gyakran nehézséget okoz az ilyen területek üzleti alapjainak megállapítása.
4. A ponteredményekre való összpontosítás anélkül, hogy figyelembe venné az AI-vezérelt döntéshozatal terjedési hatását
A legtöbb nagy gyógyszergyártó cég legjobb esetben is izolált mesterséges intelligencia-pilótakat bizonyos területeken, mint például a kereslettervezés, a fuvaroptimalizálás, a szállítók átvizsgálása. Ez a koncepciók számos bizonyításához vezetett az ellátási lánc különböző oldalain. Ezek a projektek nehezen méretezhetők, és nem képesek elérni az ellátási lánc szent grálját: a rugalmasságot. Ez a kihívás különösen nehéz a gyógyszeripar számára, mivel ellátási láncai a végpontoktól a végekig és a szinteken keresztül szorosan összekapcsolódnak, összetett gyártási irányelvekkel, és a hálózatszintű célfunkciók nullázása kulcsfontosságú a megvalósításhoz. siker.
Hol érdemes összpontosítani a mesterséges intelligencia jobb megtérülése érdekében
Ez egy tág és összetett téma, amelyet itt csak érinteni tudok, de a cikk végén felsorolt jelentésben részletezem. Egyelőre a rejtvény egyik kulcsfontosságú darabját szeretném meghagyni, amelyet rendkívül hasznosnak találtunk.
Az ellátási láncban az AI-alkalmazások körüli fecsegés és hírverés közepette az élettudományi márkáknak óvatosnak kell lenniük a megfelelő felhasználási esetek fontossági sorrendjének meghatározásában, valamint a célnak megfelelő adatokkal és technológiai halmokkal, hogy valódi és jelentős eredményeket lássanak. gyorsan.
A One Network Enterprises (ONE) élettudományi társaságok széles skálájával lépünk kapcsolatba, mindegyik más-más érettségi szinten. Mindazonáltal mindannyian ugyanazt akarják: olyan használati eseteket, amelyek a legnagyobb megtérülést kínálják.
Ennek elérése érdekében azt találtuk, hogy ennek legjobb módja egy „Értékiroda” létrehozása, egy értékre összpontosító elkötelezett csapat (az ügyfél sikerének és az értéktervezésnek a metszéspontjában álló funkció). Ez azért kritikus, mert a legtöbb felhasználási eset nem az ellátási lánc egy adott silójára van lokalizálva. Általában a használati esetek összekapcsolódnak, és többlépcsős hatást gyakorolnak a költségekre, a készletekre és a szolgáltatási szintekre. A Value Office csapata több funkciót is felügyelhet, és összekapcsolhatja a pontokat oly módon, amit a lokalizált csapatok nehéznek, ha nem lehetetlennek találnak.
A mesterséges intelligencia nagy hatású lehet, ha tisztában van a buktatókkal, és bevált stratégiával közelíti meg az AI-t
Összefoglalva, a mesterséges intelligencia alkalmazása a gyógyszerellátási láncokban számtalan kihívást jelent, mint például az összetett adatkörnyezet kezelése, az állandóan változó szabályozási környezetekben való navigálás, a mesterséges intelligencia alkalmazások kiterjesztése a háttérirodai műveleteken túl, valamint az AI szélesebb körű vonatkozásainak figyelembevétele. vezette a döntéshozatalt. Ezek a kihívások azonban kezelhetők a megfelelő felhasználási esetek előtérbe helyezésével, amelyeket a célnak megfelelő adatok és technológia támogat. A vállalatoknak törekedniük kell olyan mesterséges intelligencia-rendszerekre, amelyek képesek integrálni az új és korábbi adatokat, tanulni azokból, alkalmazkodni a változó szabályozásokhoz, és értéket biztosítani a különböző területeken. Egy dedikált „Értékiroda” kulcsfontosságú lehet ezeknek a bonyolultságoknak a felügyeletében, mivel biztosíthatja, hogy a mesterséges intelligencia megvalósítása figyelembe vegye az ellátási lánc összekapcsolt jellegét és annak a költségekre, a készletekre és a szolgáltatási szintekre gyakorolt hatását. A potenciális buktatók ellenére a megfelelő stratégiákkal és összpontosítással az élettudományi vállalatok jelentős megtérülést érhetnek el mesterségesintelligencia-befektetéseikből.
És azt a jelentést, amit említettem, megteheti töltse le itt.
ajánlott hozzászólás
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://supplychainbeyond.com/4-pitfalls-of-a8-in-healthcare-and-pharmaceutical-supply-chains/
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- 250
- a
- képesség
- Képes
- hozzáférés
- Fiók
- Elérése
- át
- alkalmazkodni
- címzett
- állítsa
- elfogadja
- AI
- AI megvalósítás
- AI az egészségügyben
- ai befektetések
- AI rendszerek
- ai használati esetek
- cél
- algoritmus
- algoritmusok
- Minden termék
- már
- an
- és a
- bármilyen
- alkalmazások
- megközelítés
- VANNAK
- TERÜLET
- területek
- körül
- Sor
- cikkben
- AS
- At
- megkísérlése
- szerző
- Automatizálás
- autonóm
- elérhető
- elkerülése érdekében
- tudatában van
- háttal ellátott
- BE
- mert
- óta
- hogy
- BEST
- Jobb
- Túl
- Legnagyobb
- mindkét
- márka
- széles
- üzleti
- üzlet fejlesztés
- de
- by
- TUD
- óvatos
- eset
- esetek
- Vizsgázott
- lánc
- láncok
- kihívás
- kihívások
- változó
- COM
- Közös
- közösség
- Companies
- bonyolult
- bonyodalmak
- bonyolultság
- teljesítés
- súlyosbítja
- fogalmak
- következtetés
- Csatlakozás
- figyelembe véve
- folyamatosan
- Költség
- tudott
- kritikai
- kritikus
- vevő
- Vevőszolgálat
- Ügyfél sikere
- ciklus
- dátum
- döntés
- Döntéshozatal
- elszánt
- mély
- mély tanulás
- szállít
- szállít
- Kereslet
- függő
- telepíteni
- bevezetéséhez
- leírás
- Ellenére
- részlet
- részletek
- Fejlesztés
- különböző
- nehéz
- Nehézség
- digitális
- digitális átalakítás
- betegség
- számos
- do
- ne
- e
- minden
- hatás
- hatások
- végén
- végtől végig
- vonzó
- Mérnöki
- hatalmas
- biztosítására
- Vállalkozás
- Vállalatok
- Egész
- különösen
- létrehozó
- stb.
- Eter (ETH)
- EVER
- folyton változó
- Minden
- fejlődik
- példa
- bővülő
- tapasztalat
- szakvélemény
- feltárja
- kiterjedt
- rendkívüli módon
- szövet
- metszettel
- FAIL
- fda
- Ábra
- Találjon
- Összpontosít
- összpontosított
- összpontosítás
- A
- formák
- készítmények
- talált
- Alapítványi
- fuvar
- ból ből
- front
- Front end
- funkció
- funkciók
- generál
- Ad
- Go
- jó
- Grál
- Zöld
- Növekedés
- irányelvek
- Legyen
- tekintettel
- Egészség
- egészségügyi
- súlyosan
- itt
- hi-tech
- Magas
- nagyon
- történeti
- Hogyan
- How To
- azonban
- http
- HTTPS
- hype
- i
- if
- Hatás
- végrehajtás
- megvalósítások
- végrehajtási
- következményei
- ami fontos
- lehetetlen
- in
- Más
- ipar
- Kezdeményezés
- integrálni
- integrált
- integráció
- Intelligencia
- kölcsönhatásba
- összekapcsolt
- útkereszteződés
- bele
- leltár
- beruházás
- Beruházások
- részt
- izolált
- IT
- ITS
- jpg
- Tart
- Kulcs
- táj
- nagy
- vezető
- Vezetés
- TANUL
- tanulás
- Szabadság
- Led
- szint
- szintek
- erőfölény
- élet
- Élettudományi
- mint
- LINK
- Listázott
- kis
- elveszett
- gép
- gépi tanulás
- készült
- fontos
- csinál
- KÉSZÍT
- vezetés
- irányítási rendszer
- kezelése
- gyártási
- sok
- mester
- számít
- érettség
- említett
- minimalizálása
- Bányászati
- keverje
- modell
- modellek
- monitor
- több
- a legtöbb
- kell
- számtalan
- Természet
- navigálás
- Szükség
- igények
- hálózat
- Új
- fülke
- megjegyezni
- Most
- célkitűzés
- esemény
- of
- ajánlat
- Ajánlatok
- Office
- gyakran
- on
- ONE
- csak
- Művelet
- ellentétes
- optimalizálás
- or
- érdekében
- Más
- ki
- eredmények
- teljesítmény
- kívül
- felügyeletét
- különösen
- partnerek
- múlt
- beteg
- Fizet
- előadó
- engedély
- Pharma
- Gyógyszeripar
- Gyógyszeripari
- darab
- pilóták
- tervezés
- emelvény
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- pont
- állás
- Hozzászólások
- potenciális
- Gyakorlati
- gyakorlat
- előre
- előrejelzés
- ajándékot
- fontossági sorrend
- prioritások
- Probléma
- folyamat
- Folyamat automatizálás
- beszerzés
- Termelés
- Programok
- projektek
- bizonyíték
- szaporítás
- megfelelő
- igazolt
- ad
- kirakós játék
- gyorsan
- hatótávolság
- Olvass
- igazi
- valódi érték
- tényleg
- ok
- kap
- szabályozott
- előírások
- szabályozók
- szabályozási táj
- összefüggő
- jelentést
- követelmények
- megköveteli,
- rugalmasság
- rugalmas
- korlátozó
- Eredmények
- visszatérés
- Visszatér
- jövedelem
- bevétel növekedés
- jobb
- szigorú
- Kockázat
- Robotikus folyamat automatizálás
- erős
- Dél-Afrika
- szabályok
- azonos
- Skála
- ütemezés
- Tudomány
- szűrés
- lát
- válasszuk
- idősebb
- szolgáltatás
- készlet
- Megosztás
- váltás
- kellene
- előadás
- Sigma
- jelentős
- egyetlen
- SIX
- So
- néhány
- forrás
- Hely
- különleges
- verem
- stratégiák
- Stratégia
- erős
- Küzdelem
- siker
- ilyen
- kínálat
- ellátási lánc
- Ellátási láncok
- rendszer
- Systems
- felszerelés
- tart
- bevétel
- Beszél
- cél
- csapat
- csapat
- tech
- Technológia
- feltételek
- szöveg
- hogy
- A
- azok
- terápiák
- terápia
- ebből adódóan
- Ezek
- ők
- dolog
- ezt
- nak nek
- felső
- téma
- érintse
- nyom
- Kereskedés
- tranzakció
- Átalakítás
- Átalakítás
- transzformáló
- Trends
- kipróbált
- próbál
- típus
- képtelen
- mögöttes
- URL
- használ
- Felhasználók
- rendszerint
- érték
- változó
- különféle
- eladó
- nagyon
- akar
- Út..
- módon
- we
- amikor
- míg
- széles
- Széleskörű
- szélesebb
- lesz
- val vel
- nélkül
- szavak
- Munka
- művek
- rosszabb
- Rossz
- még
- te
- A te
- zephyrnet