هوش مصنوعی صنعت بینش مراقبت های بهداشتی را با کاهش وظایف تکراری و ساده کردن تحقیقات بهبود بخشیده است. در حالی که صنعت باید به رعایت قوانین حفظ حریم خصوصی و مقررات امنیتی در کشورهای مختلف ادامه دهد، پیاده سازی هوش مصنوعی در حال حاضر شروع به تغییر بینش مراقبت های بهداشتی کرده است.

هوش مصنوعی در صنعت تحقیقات مراقبت‌های بهداشتی

صنعت بینش علوم زیستی و مراقبت‌های بهداشتی با ارزش 6.6 میلیارد دلار، به لطف هوش مصنوعی دستخوش تحول قابل توجهی شده است. از نظر تاریخی، این بازار به دلیل حفظ حریم خصوصی، انطباق و الزامات قانونی، از بینش بازار مصرف‌کننده در پذیرش فناوری‌های جدید عقب مانده است. مقررات منحصربه‌فرد هر کشور، فرآیند منبع‌یابی داده‌های بازار اولیه را به طور کارآمد و در مقیاس پیچیده‌تر می‌کند.

با این حال، نیاز روزافزون به تسریع در معرفی درمان‌های جدید و به حداکثر رساندن درآمد، به‌ویژه در حوزه‌های درمانی رقابتی، تمایل به مدرن‌سازی فرآیندهای قدیمی را برانگیخته است. هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار قدرتمند برای اتوماسیون و کارایی عمل می‌کند و تامین کنندگان را قادر می‌سازد تا زمان‌بندی پروژه را به میزان قابل توجهی کاهش دهند.

هوش مصنوعی یک مقوله گسترده و در حال تکامل با پیاده‌سازی‌های اولیه با استفاده از هوش مصنوعی تحلیلی است که در آن الگوریتم‌ها داده‌ها را به طور موثرتری طبقه‌بندی، پیش‌بینی، خوشه‌بندی یا بخش‌بندی می‌کنند. هیاهوی فعلی حول محور هوش مصنوعی مولد است، جایی که استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (نوعی برنامه هوش مصنوعی) می‌تواند مشارکت شرکت‌کنندگان، مدیریت نظرسنجی، برنامه‌نویسی نظرسنجی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و گزارش‌دهی را ساده‌تر کند. آموزش این مدل‌ها به مراقبت دقیق نیاز دارد تا از صحت داده‌های پزشکان مراقبت‌های بهداشتی و همچنین رعایت و حفظ حریم خصوصی اطمینان حاصل شود. با نرده‌های محافظ مناسب، هر نوع هوش مصنوعی می‌تواند کارهای روزمره را حذف کرده و تحقیقات سنتی بازار را ساده‌تر کند.

5 روشی که هوش مصنوعی صنعت بینش علم زندگی و مراقبت‌های بهداشتی را بهبود بخشیده است

1. هدف‌گیری پاسخگو

الگوریتم‌های یادگیری ماشین اختصاصی می‌توانند بهترین پاسخ‌دهندگان را با مطالعات تحقیقاتی مطابقت دهند و نرخ پاسخ‌دهی را برای دعوت به تعداد بهینه شرکت‌کنندگان پیش‌بینی کنند. یک پیاده‌سازی پس از اجرای این قابلیت در مقایسه با تکنیک‌های نمونه‌برداری بدون هوش مصنوعی، 25 درصد سرعت بینش سریع‌تری ارائه کرد. هر چه مدل بیشتر مورد استفاده قرار گیرد و آموزش داده شود، کارآمدتر شده و سرعت بینش را حتی بیشتر می‌کند.

2. پیش‌بینی پاسخ

پروفایل پویا و اعتبارسنجی، پس‌زمینه‌های جامعی را برای اعضای پانل ایجاد می‌کند و تلاش‌های بعدی را افزایش می‌دهد. الگوریتم‌های AI/ML با بهترین پاسخ دهندگان مطابقت دارند و تعداد مناسب را بر اساس نرخ پاسخ پیش‌بینی شده دعوت می‌کنند. این می‌تواند زمان انجام نظرسنجی را کوتاه کرده و میزان مشارکت پاسخ‌دهندگان و نرخ پاسخ را افزایش دهد.

به عنوان مثال، در یک پروژه، استفاده از هوش مصنوعی باعث بهبود 34 درصدی در پروفایل اعضای پزشک شد. این امر باعث شد تا 50٪ دعوت‌نامه های نظرسنجی کمتری ارسال شوند در حالی که میانگین مدت زمان نظرسنجی را 20٪ کاهش داد.

3. برنامه‌نویسی خودکار

هوش مصنوعی مولد می‌تواند وظایف برنامه‌نویسی نظرسنجی را مدیریت کند و زمان مورد نیاز برای نظرسنجی برنامه‌های سفارشی را به نصف کاهش دهد. این رویکرد نه تنها در زمان صرفه‌جویی می‌کند، بلکه ثبات، افزایش دقت و تکرارپذیری را نیز تضمین می‌کند. این امر به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهد که به جای صرف وقت بر روی کارهای تکراری مانند کپی و چسباندن متن، بر روی زمینه‌های مهم‌تری از تخصص تمرکز کنند.

4. بهینه‌سازی هدف

مسیریابی هوشمند نظرسنجی‌ها برای پاسخ دهندگان بالقوه با هدایت هوش مصنوعی، تکمیل سریع‌تر را با تعداد کمتری از نمایشگرها تضمین می‌کند. الگوریتم‌ها زمان‌بندی و تکمیل نظرسنجی‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند و پیشنهادات نظرسنجی بعدی را بر اساس تعامل قبلی پاسخ‌دهندگان و ترجیحات موضوع بهینه می‌کنند. این بهینه‌سازی همچنین به کاربران اجازه می‌دهد به راحتی پیشنهادها را جستجو کنند تا در نظرسنجی‌های بعدی مورد علاقه شرکت کنند و امکان تکمیل سریع‌تر نظرسنجی‌ها را فراهم کند. با ارائه نظرسنجی‌های مرتبط اضافی به پاسخ دهندگان، هوش مصنوعی به افزایش رضایت جامعه کمک کرده و سرعت بینش را بیشتر می‌کند.

5. بهینه‌سازی پروژه

با تجمیع صدها پروژه در میان محرک‌های ثابت کلیدی، شرکت‌ها می‌توانند کار میدانی جاری را به طور مؤثرتری مدیریت کنند تا از تحویل به موقع برای مشتریان اطمینان حاصل کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی تحلیلی پیشرفت پروژه را نظارت می‌کنند، مواردی را که نیاز به تنظیمات دارند علامت‌گذاری کرده و هشدارهای فعالانه‌ای درباره موانع احتمالی ارائه می‌کنند. این رویکرد همه متغیرهای مبتنی بر تحقیق را حذف می‌کند، بنابراین تیم‌ها می‌توانند روی استانداردهای متریک کار میدانی ثابت و قابل تکرار تمرکز کرده و از تحویل تحقیقات درست، اطمینان حاصل کنند.

 در چشم‌انداز مراقبت‌های بهداشتی پس از کووید-۱۹ که به‌طور فزاینده رقابتی و پیچیده‌تر می‌شود، ذینفعان مشتاق راه‌حل‌هایی هستند که باعث صرفه‌جویی در زمان و کاهش هزینه‌ها شود. استفاده از هوش مصنوعی در جمع‌آوری داده‌های اولیه با تسریع سرعت کار میدانی که در نهایت منجر به نوآوری پزشکی می‌شود، تأثیر قابل‌توجهی بر شرکت‌های تحقیقات بازار، مشاوران و حامیان دارویی آن‌ها دارد.