Las innovaciones de la salud modernas abarcan IA, dispositivos, software, imágenes y marcos regulatorios, todos que requieren una estricta coordinación. La IA generativa posiblemente tenga el potencial transformador más fuerte en los programas de tecnología de salud, y ya se aplica en varios dominios, como I + D, operaciones comerciales y gestión de la cadena de suministro.
Los modelos tradicionales para citas médicas, como las citas cara a cara, y los procesos en papel pueden no ser suficientes para cumplir con el panorama médico acelerado y basado en datos de hoy. Por lo tanto, los profesionales de la salud y los pacientes buscan formas más convenientes y eficientes de acceder y compartir información, cumpliendo con los complejos estándares de la ciencia médica moderna.
Según McKinsey, las empresas MedTech están a la vanguardia de la innovación de la salud, estimando que podrían capturar entre $ 14 mil millones y $ 55 mil millones anuales en ganancias de productividad. A través de la adopción de Genai, se estima más de $ 50 mil millones en ingresos a partir de innovaciones de productos e servicios.
Una encuesta de McKinsey 2024 reveló que alrededor de dos tercios de los ejecutivos de MedTech ya han implementado Gen AI, con aproximadamente el 20% ampliando sus soluciones e informando beneficios sustanciales para la productividad.
Si bien la implementación de tecnología avanzada está creciendo en toda la industria médica, los desafíos persisten. Las organizaciones enfrentan obstáculos como problemas de integración de datos, estrategias descentralizadas y brechas de habilidades. Juntos, esto resalta la necesidad de un enfoque más simplificado para la implementación de la Generación AI.
De todos los dominios MedTech, I + D está liderando el camino en la adopción de la Generación AI. Al ser los más cómodos con las nuevas tecnologías, los departamentos de I + D utilizan herramientas de Gen AI para racionalizar los procesos de trabajo, como resumir trabajos de investigación o artículos científicos, destacando una tendencia de adopción de base. Los investigadores individuales están utilizando AI para mejorar la productividad, incluso cuando no existen estrategias formales en toda la empresa.
Mientras que las herramientas de IA automatizan y aceleran las tareas de I + D, la revisión humana aún se requiere para garantizar que los envíos finales sean correctos y satisfactorios. Gen AI está demostrando reducir el tiempo dedicado a las tareas administrativas para los equipos y mejorar la precisión y profundidad de la investigación, y algunas compañías experimentan ganancias del 20% al 30% en la productividad de la investigación.
KPI para el éxito en los programas de productos de atención médica
La medición del rendimiento del negocio es esencial en el sector de la salud. El objetivo número uno es, por supuesto, brindar atención de alta calidad, pero simultáneamente mantener operaciones eficientes.
Al medir y analizar KPI, los proveedores de atención médica están en una mejor posición para mejorar los resultados de los pacientes a través de sus consideraciones basadas en datos. Los KPI también pueden mejorar la asignación de recursos y fomentar la mejora continua en todas las áreas de atención.
En términos de programas de productos de atención médica, estas iniciativas estructuradas priorizan el desarrollo, la entrega y la optimización continua de los productos médicos. Pero para ser un éxito, requieren una coordinación interfuncional de los equipos clínicos, técnicos, regulatorios y comerciales.
El tiempo de mercado es fundamental, asegurando que un producto se mueva desde la etapa conceptual para lanzarse lo más rápido posible.
De particular, es el énfasis que necesita ser puesto en el etiquetado y la documentación. McKinsey señala que el etiquetado asistido por AI-AI ha resultado en una mejora del 20% -30% en la eficiencia operativa. Las tasas de utilización de recursos también son importantes, que muestran cuán eficientemente el tiempo, el presupuesto y/o el personal se usan durante la etapa de desarrollo de los productos.
En el sector de la salud, los KPI deberían centrarse en varios factores, incluida la eficiencia operativa, los resultados del paciente, la salud financiera del negocio y la satisfacción del paciente. Para lograr una visión integral del desempeño, se pueden clasificar en la experiencia financiera, operativa, clínica y del paciente.
Puir la experiencia del usuario con precisión técnica: premios de diseño
La innovación ya no se juzga únicamente por el rendimiento técnico con la experiencia del usuario (UX) que es igualmente importante.
Algunas de las últimas innovaciones en la atención médica se reconocen en los UX Design Awards, productos que ejemplifican lo mejor en la experiencia del usuario y la precisión técnica. Los principales productos priorizan las necesidades y experiencias de los pacientes y los profesionales de la salud, lo que también garantiza que cada producto cumpla con los rigurosos estándares clínicos y regulatorios del sector.
Un ejemplo es el movimiento ciartic de Siemens Healthineers, un sistema de imágenes C-Arm 3D autónomo que permite que los cirujanos funcionen, controlando el dispositivo de forma inalámbrica en un campo estéril.
La compañía de hardware informático ASUS también ha recibido elogios por su aplicación HealthConnect y la serie Vivowatch, que muestra la fusión de soluciones de salud inteligentes basadas en AIOT con interfaces fáciles de usar, a veces en lo que son esencialmente dispositivos de consumo. Esto demuestra cómo se hace accesible la innovación técnica y se vuelve cada vez más intuitiva a medida que los pacientes obtienen fluidez técnica.
Navegación de vías regulatorias y de desarrollo de productos simultáneamente
El establecimiento de la clínica y Las rutas regulatorias son importantes, ya que esto permite a los equipos de salud alimentar un flujo gemelo de hallazgos en el desarrollo. La adopción de Gen AI se ha convertido en un enfoque transformador, automatizando la producción y refinación de documentos complejos, conjuntos de datos mixtos y datos estructurados y no estructurados.
Al integrar las consideraciones regulatorias temprano y la adopción de tecnologías como la generación AI como parte de las prácticas ágiles, los programas de productos de salud ayudan a los equipos a navegar por un panorama regulatorio que a menudo puede cambiar. Hacer una mentalidad regulatoria en un equipo temprano ayuda a garantizar el cumplimiento y la innovación continua.
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