MedTech AI, donanım ve klinik uygulama programları
Özet
Modern sağlık hizmetleri, yapay zeka gibi teknolojilerle dönüştürülmektedir. Üretken yapay zeka (GenAI), R&D, ticari operasyonlar ve tedarik zinciri yönetimi gibi alanlarda uygulanarak verimlilik artışı sağlamaktadır. Medtech şirketleri, GenAI'yi benimseyerek önemli kazançlar elde etmeyi hedeflemektedir. Ancak, veri entegrasyonu, merkezi olmayan stratejiler ve beceri eksikliği gibi zorluklar, GenAI'nin daha etkili bir şekilde uygulanmasının önündeki engellerdir. Özellikle R&D departmanları, GenAI'yi benimseyerek iş süreçlerini iyileştirmektedir.
Modern sağlık hizmetleri yenilikleri, yapay zeka, cihazlar, yazılımlar, görüntüler ve düzenleyici çerçeveleri kapsar ve bunların tümü sıkı bir koordinasyon gerektirir. Üretken yapay zeka (GenAI) muhtemelen sağlık teknolojisi programlarında en güçlü dönüştürücü potansiyele sahiptir ve R&D, ticari operasyonlar ve tedarik zinciri yönetimi gibi çeşitli alanlarda zaten uygulanmaktadır.
Yüz yüze randevular ve kağıt tabanlı süreçler gibi geleneksel tıbbi randevu modelleri, günümüzün hızlı tempolu, veri odaklı tıp ortamını karşılamak için yeterli olmayabilir. Bu nedenle, sağlık profesyonelleri ve hastalar, modern tıp biliminin karmaşık standartlarını karşılayarak, bilgiye erişmek ve paylaşmak için daha uygun ve verimli yollar aramaktadır.
McKinsey'e göre, Medtech şirketleri sağlık hizmetlerinde inovasyonun ön saflarında yer alıyor ve yılda 14 milyar ila 55 milyar dolar arasında verimlilik kazancı elde edebileceklerini tahmin ediyor. GenAI'nin benimsenmesiyle, ürün ve hizmet inovasyonlarından ek olarak 50 milyar dolardan fazla gelir elde edilmesi bekleniyor.
McKinsey'in 2024 anketine göre, Medtech yöneticilerinin yaklaşık üçte ikisi zaten Gen AI'yi uygulamış durumda ve yaklaşık %20'si çözümlerini ölçeklendirerek üretkenlikte önemli faydalar bildiriyor.
Tıbbi endüstride gelişmiş teknoloji uygulaması artarken, zorluklar devam ediyor. Kuruluşlar, veri entegrasyonu sorunları, merkezi olmayan stratejiler ve beceri eksiklikleri gibi engellerle karşılaşıyor. Bunlar birlikte, Gen AI'nin daha düzgün bir şekilde uygulanmasına yönelik bir ihtiyacı vurgulamaktadır.
Tüm Medtech alanları arasında, R&D, Gen AI'nin benimsenmesinde öncülük ediyor. Yeni teknolojilere en aşina olan R&D departmanları, araştırma makalelerini veya bilimsel makaleleri özetlemek gibi iş süreçlerini düzene koymak için Gen AI araçlarını kullanıyor ve tabandan gelen bir benimseme eğilimini vurguluyor. Bireysel araştırmacılar, resmi şirket çapında stratejiler olmasa bile, üretkenliği artırmak için yapay zeka kullanıyor.
AI araçları R&D görevlerini otomatikleştirip hızlandırırken, son gönderimlerin doğru ve tatmin edici olduğundan emin olmak için hala insan incelemesi gereklidir. Gen AI, ekipler için idari görevlerde harcanan zamanı azaltmayı ve araştırma doğruluğunu ve derinliğini artırmayı kanıtlıyor, bazı şirketler araştırma üretkenliğinde %20 ila %30 arasında kazanç elde ediyor.
Sağlık ürün programlarında başarı için KPI'lar
Sağlık sektöründe iş performansını ölçmek esastır. Bir numaralı hedef, elbette, yüksek kaliteli bakım sağlamak, ancak aynı zamanda verimli operasyonları sürdürmektir.
KPI'ları ölçüp analiz ederek, sağlık hizmeti sağlayıcıları, veri tabanlı değerlendirmeleri aracılığıyla hasta sonuçlarını iyileştirmek için daha iyi bir konumdadır. KPI'lar ayrıca kaynak tahsisini iyileştirebilir ve bakımın tüm alanlarında sürekli iyileştirmeyi teşvik edebilir.
Sağlık ürün programları açısından, bu yapılandırılmış girişimler, tıbbi ürünlerin geliştirilmesine, teslimine ve sürekli optimizasyonuna öncelik verir. Ancak başarılı olmak için, klinik, teknik,