很多医疗大健康企业已经历了数字化转型的启动阶段，并且也已开始适应他们的新系统[1]。不过由于该行业飞速发展，持续不断出现新挑战，大多数企业在适应新变化的同时还需不断接受更多更新的动态变化，那些有竞争力的公司再次转向下一次技术创新，进一步提高运营效率、加速增长和彻底改变客户体验。
在本文中，你将了解到在数字化转型中：
- 医疗大健康企业对战略进行了哪些及时调整
- 医疗大健康企业如何借力现有技术
- 这些变化对医疗大健康行业的影响
人工智能不仅局限于一个“准备好的回复”
尽管聊天机器人、自然语言处理和更广泛的对话式商业智能已经促进了以客户为中心的运营提升，并改变了客户体验，但如果更进一步深入更多角色和责任，予以正确利用，人工智能（AI）可以发挥更大的效用。
典范IT利用案例：
- 数据治理
- 知识、内容管理和信息门户
- 数据可视化和民主化
根据典范IT利用案例最新报告，医疗大健康领域的大多数参与者已经在直接处理他们最大的资产——数据时，采用了人工智能[2]。流程自动化正在取代过时的数据收集方法，甚至做出数据管理决策。 在一项全球调查中，有27%的组织因为流程自动化实现了10%以上劳动力成本降低，23%的组织在运营方面节省了同样的成本，19%的组织在营销和销售方面节省了同样的成本，企业正在收获人工智能在数字化方面应有的回报[3]。
规模化云整合
许多医疗大健康企业已经开始在业务中整合云了，但因为对数据数量和质量评估不足、缺乏内部资源准备和高昂的成本，他们最初的努力大多被证明是不可持续的。
不过，医疗大健康企业也开始与专业第三方合作伙伴一起，尝试合作大规模数据管理。一项调研数据显示，53%的企业用敏捷性和营销速度来衡量数据管理的成功，26%用提高客户满意度来衡量，26%用提高采用率来衡量——这些都是医疗大健康企业在云数据管理方面积极体验的成果[4]。
创新定制软件开发
自数字化转型蓬勃发展以来，软件开发一直被认为是数字化转型的基本推动力[5]，定制软件开发作为数字化转型战略的一部分，让人习以为常。不过，从最近医疗大健康行业创新中可以看出，定制软件开发仍然新鲜并且让人充满期待。
近年有很多新奇和独特用途的软件涌现，如交互式病人护理应用程序、精确研究软件、纳米到宏观建模和分析工具，以及协作治疗或医疗程序应用，我们更多地看到了定制软件开发在该行业的创新发展。与消费者一起，医疗大健康企业也在享受和驾驭这种新事物，用以提高客户体验和运营效率，并为企业的未来发展铺平道路。
机器人流程自动化
机器人流程自动化（RPA）也已成为一个值得关注的解决方案。根据2019年医疗大健康的行业报告[6]，从行业角度来看，基于规则的系统，RPA可以帮助整个GxP领域，包括良好生产规范、良好临床规范和良好实验室规范，实现流程自动化。
RPA可以应用的一些人工流程包括：
- 简化生产过程中的产品标签流程
- 维护上游规则要求的官方记录，根据FDA要求接受检查
- 通过对临床试验数据（如放射学报告）的大规模解释和处理，识别图像中的高风险异常情况
RPA具有非侵入性，能快速适应现有系统的特点使其整合的风险通常都比较低，并且当医疗大健康企业释放该技术背后的价值时，回报一般都很高。最近进行的一个小规模抽样调查发现，在数据验证过程中实施RPA可以消除80%至99%的人工错误，并确保报告中的数据一致性和准确性[7]。
供应链中的区块链技术
日新月异的治疗和医疗技术发展正在挑战医疗大健康的供应链能力。从药物输送到追踪售出的产品，制造端对安全、快速、准确分配的需求随着行业发展不断增加。
仅在医疗大健康领域，预计到2025年区块链将创造30亿美元的市场机会，因为它能够以最小的干预来管理供应链的源头、序列化追踪及专业物流。这种经过计算的、快速的、不复杂的供应链方法在数字化转型企业中广受欢迎，并得到高度信任[8]。
尽管这些趋势和变化表明在改善和创新医疗大健康领域业务方面数字化已经取得了一定成效，但数字化成功的真正关键依旧是如何达到效用最大化。
总结
- 在数字商业生态中成长起来的医疗大健康企业需要不断超越最初的战略计划，根据技术发展现状来确定目标并采取行动。
- 事实证明，医疗大健康企业拥有和创造的大量有价值的数据，最好用最少的人工干预和更多的自适应技术来协调处理（人工智能收集和分析数据，云存储和分发数据，RPA自动化后续流程，区块链加密并持续记录和跟踪交易数据）。
- 自适应和协调的数字方法不仅可以提升交易和操作速度，大大减少人工错误，还能为企业提高不同程度的生产力。
注释:
[1] AIT News Desk, “Axtria CEO Talks Life Sciences Commercial Excellence In Ask Jassi Video Series”, 2020
[2] Axtria, “Emerging Technology Trends In the Life Sciences Industry”, 2020
[3] Statista, “Cost decreases from adopting artificial intelligence (AI) in organizations worldwide as of 2019, by function”, 2019
[4] Accenture, “Life Sciences Companies See the Cloud as a Path to Product Innovation”, 2018
[5] Intland Software, “How Digital Transformation Impacts Software Development”, 2019
[6] Deloitte, “Life sciences IT quality Validating cognitive solutions”, 2019
[7] Deloitte, “RPA and CA in medtech Increasing efficiency, reducing costs”, 2018
[8] Accenture, “Transforming life sciences with blockchain”, 2018