Giải mã AI và tự động hóa trong khoa học đời sống: Bốn kịch bản tác động

Giải mã AI và tự động hóa trong khoa học đời sống: Bốn kịch bản tác động

2024-02-15 11:53:40 80

Năm 1628, Thụy Điển tràn ngập sự mong đợi về việc hạ thủy tàu chiến mới nhất của họ, Vasa . Họ đã đầu tư trọn ba năm vào việc tạo ra nó, hy vọng nó sẽ tạo dựng được ưu thế vượt trội của họ trên biển. Nhưng chỉ vài phút sau khi tàu Vasa bắt đầu chuyến hành trình đầu tiên, con tàu bị chìm một cách bi thảm ở Cảng Stockholm.

Chuyện gì đã xảy ra thế? Có hai yếu tố chính góp phần: sự hiểu lầm về công nghệ mới và một loạt lỗi thiết kế dẫn đến việc con tàu bị mất cân bằng nghiêm trọng và không được gia cố đầy đủ ở thân tàu và sống tàu. Kết quả là một thảm họa gần như được đảm bảo.

Công nghệ AI hiện đại mang lại “kho hàng” chứa đầy lợi ích mang tính chuyển đổi cho các tổ chức khoa học đời sống ngày nay—nhưng nó cũng tiềm ẩn rủi ro đáng kể. Trừ khi các tổ chức cẩn thận, họ có thể làm quá tải “con tàu” với những khả năng phức tạp mà bỏ qua việc quản trị phù hợp. Trong khi AI là “bộ não” cho doanh nghiệp của bạn thì công nghệ này cần có “cơ bắp” tự động hóa. Thất bại ở cấp độ Vasa không còn là mối lo ngại với sự kết hợp phù hợp giữa AI và tự động hóa nhằm thúc đẩy các biện pháp bảo vệ cấp doanh nghiệp bao gồm quản trị, kiểm soát và quy trình làm việc.

Đó là lúc cần có một nền tảng tự động hóa thông minh kết hợp tự động hóa với các mô hình AI sáng tạo và AI chuyên dụng. Việc sử dụng các công nghệ này cùng nhau thường được gọi là tự động hóa do AI cung cấp.

Tự động hóa là con đường hiện thực hóa giá trị thực sự của AI ngày nay (không phải ba năm nữa).

Bốn cách để đưa AI vào hoạt động trong khoa học đời sống

Chúng ta hãy xem bốn trường hợp sử dụng khoa học đời sống mà AI và tự động hóa có thể cùng hỗ trợ.

1. Quy trình cảnh giác dược (PV)

PV là một quy trình có hệ thống được sử dụng để thu thập, giám sát và phân tích dữ liệu—thường thông qua khiếu nại—về tính an toàn của thuốc. Khiếu nại có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau và tính năng tự động hóa được hỗ trợ bởi AI có thể phân tích dữ liệu để xác định xem có cần gửi hay không. Sau đó, tính năng tự động hóa được hỗ trợ bởi AI có thể cập nhật tài liệu quy định và gửi biểu mẫu cho cơ quan quản lý phù hợp trực tiếp hoặc sau khi nhân viên xem xét. Sự kết hợp giữa tự động hóa với khả năng AI tạo ra trải nghiệm trực quan và hiệu quả hơn cho người dùng.

Do đó, việc tự động hóa PV theo cách này có giá trị hơn và thân thiện với người dùng hơn.

2. Đăng ký bệnh nhân

Nhiều liệu pháp mới hơn được cá nhân hóa dựa trên đặc điểm di truyền của từng cá nhân và yêu cầu xét nghiệm sàng lọc và/hoặc chẩn đoán để đảm bảo bệnh nhân đủ điều kiện tham gia điều trị. Tự động hóa có thể điều phối cuộc hẹn cho bệnh nhân, đảm bảo máy móc cần thiết cho chẩn đoán luôn sẵn sàng vào một thời điểm cụ thể và hướng dẫn bệnh nhân và/hoặc nhân viên thực hiện bảng câu hỏi dựa trên cách tiếp cận dạng cây quyết định đối với các câu hỏi.

AI chuyên dụng làm nền tảng cho quy trình này, với các mô hình giao tiếp và hiểu tài liệu để xử lý các yêu cầu của bệnh nhân và trích xuất dữ liệu cần thiết cho quá trình tự động hóa. Khi kết hợp với tự động hóa, các khả năng của Generative AI sau đó có thể được sử dụng để tạo ra bất kỳ số lượng tài liệu tiếp theo nào tóm tắt kết quả xét nghiệm, xác nhận các cuộc hẹn và cung cấp bất kỳ thông tin liên quan nào khác cho bệnh nhân.

3. Đệ trình quy định (bao gồm NDA và BLA)

Trước đó, chúng tôi đã khám phá tiềm năng của AI trong việc cập nhật thông tin cần thiết cho báo cáo theo quy định trong nhiều trường hợp sử dụng lâm sàng và hoạt động khác nhau. Như đã thảo luận trong một sách trắng gần đây , một trong những lĩnh vực hiện đang được phân tích là tiềm năng đưa mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) AI vào dữ liệu thử nghiệm lâm sàng. AI có thể vượt qua bước đầu tiên trong việc tạo bản tường thuật cho đơn đăng ký thuốc mới (NDA) hoặc Đơn đăng ký cấp phép sinh học (BLA) để gửi sản phẩm tới Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA). Vẫn còn giai đoạn đầu trong quá trình phát triển của công nghệ này, nhưng khả năng LLM phù hợp với việc cập nhật các biểu mẫu gửi thuốc mới.

Để tăng cường hơn nữa các biện pháp bảo vệ xung quanh AI, Nền tảng UiPath bao gồm Lớp tin cậy AI của UiPath . Lớp tin cậy AI cho phép tính minh bạch, tin cậy và kiểm soát các tương tác giữa các tính năng Generative AI trên Nền tảng UiPath, dữ liệu tổ chức của bạn và LLM của bên thứ ba. Điều này bao gồm khả năng tận dụng kiểm tra việc sử dụng và kiểm soát chi phí, quản trị Gen AI, lọc nội dung có hại, thông tin nhận dạng cá nhân (PII) và che giấu dữ liệu nhạy cảm cũng như giám sát cổng LLM.

Thông thường, quy trình cần thiết để phân tích, biên soạn và ghi lại dữ liệu cần thiết cho bất kỳ sản phẩm mới nào được gửi có thể mất nhiều tháng để hoàn thành. Dữ liệu phải được tổ chức và tập hợp một cách rõ ràng và toàn diện để xem xét theo quy định. Gen AI có thể tạo dữ liệu trong vài giờ và tự động hóa có thể cho phép các nhà nghiên cứu biết khi nào dữ liệu sẵn sàng được xem xét và chỉnh sửa để đảm bảo tính chính xác và đầy đủ thay vì phải soạn thảo báo cáo từ một tờ giấy trắng.

Ước tính ban đầu cho thấy các tổ chức có thể tiết kiệm từ 10 đến 20 tuần bằng cách tận dụng AI và tự động hóa để chuẩn bị các hồ sơ gửi cần thiết. Với doanh thu ước tính từ 1 triệu đến 3 triệu USD mỗi ngày cho một loại thuốc mới, điều này có thể mang lại lợi ích đáng kể từ 70 triệu đến 420 triệu USD trong doanh thu tăng tốc cho ngành dược phẩm toàn cầu.

4. Truy vấn tài liệu quy trình vận hành tiêu chuẩn (SOP)

Một trong những khía cạnh đáng chú ý nhất của AI là khả năng xem xét lượng dữ liệu khổng lồ. Nhiều tổ chức khoa học đời sống có thư viện SOP phong phú xác định các bước cần thiết để thực hiện thành công một quy trình.

Ví dụ: bất kỳ cơ sở sản xuất được quản lý nào cũng sẽ có hàng nghìn trang tài liệu trình bày chi tiết chính xác các quy trình và thủ tục cụ thể cần thiết để sản xuất một sản phẩm dược phẩm. Tài liệu rất phong phú và các tổ chức sẽ được yêu cầu quản lý tất cả các bản cập nhật của tài liệu đó để đảm bảo các quy trình hiện tại không chỉ được ghi lại mà còn được tích hợp vào quy trình sản xuất.

AI mang lại cơ hội to lớn cho phép người dùng truy vấn cơ sở dữ liệu SOP và xác định quy định cụ thể để xem xét. Điều này mang lại cho công ty dược phẩm khả năng thể hiện sự hiểu biết đầy đủ về quy định đồng thời nêu bật các tài liệu trong thời gian thực nếu chúng từng được cơ quan quản lý kiểm tra. Hơn nữa, người dùng có thể sử dụng yêu cầu dựa trên giọng nói hoặc văn bản để nhận được phản hồi trong thời gian thực.

Cách một công ty dược phẩm toàn cầu sử dụng tính năng tự động hóa hỗ trợ AI

Hãy hình dung thế này: một gã khổng lồ dược phẩm toàn cầu đặt mục tiêu thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của mình bằng cách tích hợp tính năng tự động hóa được hỗ trợ bởi AI. Bàn thắng của họ? Để không chỉ làm trơn tru các quy trình phụ trợ mà còn loại bỏ các công việc thủ công tẻ nhạt khỏi công việc của nhân viên toàn cầu của họ.

Những gì họ cần là một nền tảng toàn diện có thể hỗ trợ chương trình nhà phát triển công dân mạnh mẽ và việc sử dụng trên diện rộng cả robot không có người giám sát và có người giám sát .

Lựa chọn của họ? Nền tảng tự động hóa doanh nghiệp UiPath .

Cùng với việc cung cấp các khả năng cấp doanh nghiệp trên nền tảng tự động hóa được hỗ trợ bởi AI để hợp lý hóa các quy trình hậu trường cốt lõi như lập hóa đơn, UiPath còn cung cấp các chương trình tương tác và đào tạo toàn diện. Nền tảng UiPath cũng cung cấp các công cụ mã ngắn, thân thiện với người dùng, quản trị nhất quán và trải nghiệm tuyệt vời cho người dùng/nhà phát triển giúp nâng cao sáng kiến ​​của nhà phát triển công dân trong toàn tổ chức của họ.

Khám phá nền tảng.

Kết quả của công ty dược phẩm toàn cầu cho đến nay không có gì ấn tượng. Họ đã tiết kiệm được hơn 35 triệu USD tiền tiết kiệm tự động hóa hàng năm cho hơn 350 quy trình, hơn 200 nhà phát triển và hơn 250 robot.

Nhiều cách khác để tự động hóa hỗ trợ AI trong khoa học đời sống

Sự kết hợp giữa tự động hóa và AI sẽ mang lại lợi ích cho tất cả các khía cạnh của doanh nghiệp, bao gồm nghiên cứu và phát triển (R&D), tài chính, sản xuất, chuỗi cung ứng, thương mại hóa và tuân thủ.

Với tính năng tự động hóa được hỗ trợ bởi AI, các tổ chức khoa học đời sống toàn cầu sẽ giảm thời gian chu kỳ, cải thiện thời gian tiếp thị, chấm dứt lỗi của con người và tăng tốc thời gian tạo ra doanh thu.

Xem cách các tổ chức khoa học đời sống khác đang nhận ra nhiều giá trị hơn khi kết hợp AI và tự động hóa. Bạn có quyền truy cập miễn phí vào Hội nghị thượng đỉnh khoa học đời sống và chăm sóc sức khỏe ảo của chúng tôi (hiện có sẵn theo yêu cầu).