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如何避免实施人工智能的最常见陷阱以及如何确保您的计划快速提供真正且重要的价值
人工智能(AI)其各种形式显然为医疗保健和制药公司在供应链转型方面提供了巨大的潜在价值。但是,如果没有稳健的策略、正确的实施以及生产中高价值用例的严格优先级,那么大部分价值都会丢失。
人工智能的实施常常会失败,几乎没有什么商业价值可以展示。或者,即使它们确实在某些利基领域创造了价值,也很难在整个企业和贸易伙伴中扩展,从而真正改变供应链。
在医疗保健和药品供应链中部署人工智能的 4 大挑战 点击鸣叫
本文探讨了在药品供应链中实施人工智能时需要注意的实际挑战。在本文末尾链接的报告中,我详细分享了一种快速产生高回报、同时最大限度地减少实施开销和风险的策略。
由于制药和医疗保健供应链高度互联的性质,成功很大程度上依赖于拥有一个考虑到此类供应链的复杂性和多层性质的底层网络平台。
人工智能在制药供应链中的常见挑战和陷阱
大多数健康和生命科学公司在尝试在供应链中部署人工智能时会在哪里出错?参与过多次实施
1. 复杂的数据环境以及从过去和新数据中学习
这是一个主要问题:试图在没有单一集成模型的情况下解决问题,因此无法将各个点连接起来。或者说,没有社区主数据和管理系统。
供应链是具有大量数据模型的合作伙伴的异构组合,这些模型通常不会相互通信。复杂的集成结构使情况变得更加复杂,使得在整个生命周期中跟踪事务变得非常困难。任何类型的人工智能(例如深度学习或机器学习算法)都必须能够访问企业外部的数据,或者更重要的是,获得查看与您的交易社区相关的数据的许可。
高性能人工智能系统应该能够吸收过去的趋势,不断从新数据中学习并逐步调整输出。供应链中的人工智能系统不应该采用批处理模型,在这种模型中,随着每个新变量或数据点,整个算法都需要进行根本性转变才能实现弹性供应链。
让人工智能在供应链中发挥作用:高性能人工智能系统应该能够吸收过去的趋势,不断从新数据中学习并逐步调整输出。 点击鸣叫
2. 不断变化的 GxP 合规准则和监管环境
生命科学行业,特别是制药行业,受到严格监管并具有严格的合规要求,例如 GCP(良好 临床资料 实践) 和 GMP(良好生产规范)。这些是特定于配方、治疗领域和地理特定的检测规则和 FDA 指南。更糟糕的是,这些规则不断演变。这需要复杂的文本挖掘算法来找出这些不断变化的法规的流程影响。
3. 超越后台的人工智能用例和对效率的高度关注
虽然许多生命科学公司尝试在后台运营中实施人工智能和 RPA(机器人流程自动化),但人工智能的真正价值体现在前端用户的参与。例如,利用人工智能算法来预测治疗、疾病发生预测和自主患者调度,而不是将人工智能限制在客户服务和与生产力相关的用例中。
许多制药公司未能或无法瞄准其他领域,例如收入增长、患者依从性、风险等,并且通常难以为这些领域建立业务案例。
4. 专注于点结果,而不考虑人工智能主导决策的传播影响
大多数主要制药公司充其量只是在需求规划、货运优化、供应商筛选等特定领域进行孤立的人工智能试点。这导致了供应链各个方面的一系列概念验证。这些项目难以扩大规模,无法实现供应链的圣杯:弹性。这一挑战对于制药行业来说尤其困难,因为其供应链从端到端和跨层高度互连,具有复杂的制造指南,并且专注于一组网络范围的目标函数对于实施至关重要成功。
应该关注哪些领域才能获得更好的人工智能回报
这是一个广泛而复杂的主题,我只能在这里触及,但我会在文章末尾列出的报告中提供详细信息。现在,我想留给你们一个我们发现非常有用的难题的关键部分。
在供应链中围绕人工智能应用的所有讨论和炒作中,生命科学品牌需要谨慎确定正确用例的优先级,并以适合目的的数据和技术堆栈为后盾,以便他们能够看到真实且显着的结果迅速地。
在 One Network Enterprises (ONE),我们与众多生命科学公司进行互动,每家公司的成熟度都不同。然而,他们都想要同样的东西:一组能够提供最大投资回报的用例。
为了实现这一目标,我们发现最好的方法是建立一个“价值办公室”,一个专注于价值的专门团队(客户成功和价值工程的交叉职能)。这之所以如此重要,是因为大多数用例并不局限于供应链中的特定孤岛。通常,用例是相互关联的,并且对成本、库存和服务水平产生多级影响。 Value Office 团队可以跨职能进行监控,并以本地化团队认为困难甚至不可能的方式连接各个点。
如果您意识到其中的陷阱并采用经过验证的策略来接近人工智能,那么人工智能可能会产生巨大的影响
总之,人工智能在制药供应链中的实施带来了无数的挑战,例如管理复杂的数据环境、应对不断变化的监管环境、将人工智能应用扩展到后台操作之外,以及考虑人工智能的更广泛影响。主导决策。然而,这些挑战可以通过优先考虑正确的用例并得到适合目的的数据和技术的支持来解决。公司的目标应该是人工智能系统能够集成新数据和历史数据并从中学习,适应不断变化的法规,并在不同领域提供价值。专门的“价值办公室”可能是监督这些复杂性的关键,因为它可以确保人工智能的实施考虑到供应链的相互关联性及其对成本、库存和服务水平的影响。尽管存在潜在的陷阱,但只要采取正确的策略和重点,生命科学公司就可以在人工智能投资上获得可观的回报。
我提到的那个报告,你可以 在这里下载。
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