智能自动化将成为医疗保健行业数字化转型的部分
数字化转型被认为是医疗保健领域的主要趋势，而智能自动化可以成为其中的一部分。
机器人流程自动化（rpa）市场正在蓬勃发展。它为企业提供了巨大的机会来自动执行人工、耗时、重复和事务性的流程。rpa可以帮助提高流程质量、速度和生产率、并集成原有系统，这在当前环境下随着组织寻求加速数字化转型项目而变得越来越重要。
但是很明显，尽管rpa有潜力成为非常有价值的工具，但其成功的常见障碍是业务复杂性、主观决策和非结构化数据。rpa只能自动化简单的任务。它需要流程遵循结构化数据的有限预定义规则。
启动数字优化项目的关键是将头（人工智能和机器学习）与手（rpa）连接起来。这里说的是rpa与人工智能和机器学习的融合，以创建智能自动化，这可能会大大增加以前认为过于复杂而无法自动化的知识工作的范围，并且需要人工干预才能做出预测。通过智能自动化，人工智能和机器学习可以使决策自动化，而rpa可以使流程中的手动后续步骤自动化。
那么怎么样实施？在较高的层次上，机器学习可以分为两个主要部分。第一部分涉及对历史数据的训练模型以进行预测。这涉及到收集和准备数据（这通常是机器学习中最耗时的步骤），最后需要添加经过标记并准备好进行建模的训练数据集。接下来，使用针对不同类型的数据问题（即分类，回归，二进制）的算法构建模型。一旦模型被构建并部署到生产中，机器学习的下一个组成部分便开始了，根据构建的模型对看不见的数据进行评分。这是rpa可以询问机器学习模型下一步做什么的步骤，该模型为rpa提供了无需人工干预即可继续进行的预测决策。
有趣的是，idc认为数字化转型是今年生命科学和医疗保健行业的主要趋势，因此毫不奇怪，该行业现在对自动化用例的兴趣日益增加，在该案例中，将人工智能和机器学习与rpa结合使用可以在整个行业增加价值整个生态系统。目的是创建可扩展的数字化员工队伍，使其能够执行不需要人工干预的流程，并在不到12个月的时间内实现投资回报。
在这种情况下，使用智能自动化从繁琐的工作中消除人力的关键组织优势自然是使医疗保健专业人员能够专注于以人为主导的高价值决策，诊断和治疗。通过优化患者参与度，为临床医生提供更快的访问更多信息的机会，可以提供更好的患者体验并改善结果，从而使他们能够提供有针对性的量身定制的护理。
制药公司和医疗设备制造商也正在使用实时提供更大数据可视性的方法，例如，通过减少欺诈和错误率来消除潜在的合规性问题，并提高准确性、安全性和安全性。在生命科学行业中尤其如此。
通过自动化与文档编制和法规监控有关的流程，智能自动化已被用于快速跟踪药物发现，疫苗开发和临床试验。事实证明，消除瓶颈是应对疫情所带来的一些挑战的关键，特别是在提供测试套件和快速通道分析方面。
标准化数据使用更大的数据集、消除偏差以及更有效地训练算法以识别（例如，哪些化合物可能更有效或值得更快地通过药物发现过程进行）的能力，提供更快的结果并几乎使其成为可能提前做好工作。这本身表明，可以在药物开发阶段以及临床开发、监管和文件处理过程中进行评估，因此，批准的可能性和功效，从而有可能导致虚拟临床试验。
在实验室中引入更多的自动化也将使数据能够链接回制造业和其他数据湖，以提供趋势的可见性，更快的规模交付制造以及更敏捷的供应链，这是主要的要求。
例如，生产需求预测是一个核心用例，根据流感的流行或冠状病毒病例的增加或人口的潜在变化等外部因素，预测需求可能激增的地方，可能会增加需求。同样，能够监视和跟踪药物警戒和投诉处理的质量问题，看到有关法规提交或投诉的趋势，尽快监测趋势，更新现场团队，以便他们可以在内部主动管理问题（例如样品和装运）几天而不是几周的时间，可以促进销售增长。
幸运的是，智能自动化使生命科学和医疗保健行业能够在数周而不是数月甚至是数年的时间内，无需更新软件，开发api或构建新系统，即可管理和集成原有系统并实现数字化转型的好处。
可以从多个来源收集数据，并且必须在开始建模之前对其进行清理和准备。人工智能和rpa并没有被锁在象牙塔中，而是通过智能自动化实现了民主化。人们可以直接访问数据科学并自己利用信息，而不必等待从孤立的其他地方获取相同的信息。
使生命科学和医疗保健行业能够利用这些人工智能和机器学习和rpa工具和技术来支持人工智能驱动的决策并在短时间内提供投资回报率越来越成为现实。
rpa与人工智能和机器学习的融合是智能自动化之旅的下一步。组织正在解决数据驱动的机器学习用例，例如患者再入院、员工预测、用药依从性和减少患者住院时间，并且他们并没有就此停止。取而代之的是，他们使用这些预测来添加新的rpa自动化功能，这些功能以前无法解决更关键的用例，而是将多个智能自动化组件一起使用。毋庸置疑，这是进入这个行业并推动未来几年真正变革的激动人心的时刻。
责编ajx
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但是很明显，尽管rpa有潜力成为非常有价值的工具，但其成功的常见障碍是业务复杂性、主观决策和非结构化数据。rpa只能自动化简单的任务。它需要流程遵循结构化数据的有限预定义规则。
启动数字优化项目的关键是将头（人工智能和机器学习）与手（rpa）连接起来。这里说的是rpa与人工智能和机器学习的融合，以创建智能自动化，这可能会大大增加以前认为过于复杂而无法自动化的知识工作的范围，并且需要人工干预才能做出预测。通过智能自动化，人工智能和机器学习可以使决策自动化，而rpa可以使流程中的手动后续步骤自动化。
那么怎么样实施？在较高的层次上，机器学习可以分为两个主要部分。第一部分涉及对历史数据的训练模型以进行预测。这涉及到收集和准备数据（这通常是机器学习中最耗时的步骤），最后需要添加经过标记并准备好进行建模的训练数据集。接下来，使用针对不同类型的数据问题（即分类，回归，二进制）的算法构建模型。一旦模型被构建并部署到生产中，机器学习的下一个组成部分便开始了，根据构建的模型对看不见的数据进行评分。这是rpa可以询问机器学习模型下一步做什么的步骤，该模型为rpa提供了无需人工干预即可继续进行的预测决策。
有趣的是，idc认为数字化转型是今年生命科学和医疗保健行业的主要趋势，因此毫不奇怪，该行业现在对自动化用例的兴趣日益增加，在该案例中，将人工智能和机器学习与rpa结合使用可以在整个行业增加价值整个生态系统。目的是创建可扩展的数字化员工队伍，使其能够执行不需要人工干预的流程，并在不到12个月的时间内实现投资回报。
在这种情况下，使用智能自动化从繁琐的工作中消除人力的关键组织优势自然是使医疗保健专业人员能够专注于以人为主导的高价值决策，诊断和治疗。通过优化患者参与度，为临床医生提供更快的访问更多信息的机会，可以提供更好的患者体验并改善结果，从而使他们能够提供有针对性的量身定制的护理。
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可以从多个来源收集数据，并且必须在开始建模之前对其进行清理和准备。人工智能和rpa并没有被锁在象牙塔中，而是通过智能自动化实现了民主化。人们可以直接访问数据科学并自己利用信息，而不必等待从孤立的其他地方获取相同的信息。
使生命科学和医疗保健行业能够利用这些人工智能和机器学习和rpa工具和技术来支持人工智能驱动的决策并在短时间内提供投资回报率越来越成为现实。
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