Использование искусственного интеллекта в управлении цепями поставок в здравоохранении.

Нет недостатка в энтузиазме или прогнозах в отношении потенциального использования искусственного интеллекта (ИИ). Однако при этом недостаточное внимание уделяется вопросам, связанным с возможностью повышения эффективности цепочек поставок в здравоохранении.

Прогнозная аналитика. 

Одним из наиболее интересных применений ИИ является использование генетики в сочетании с другими клиническими, социальными и поведенческими факторами пациента для прогнозирования будущих болезненных состояний и методов лечения.  Например, для оценки того может ли пациент иметь сердечно-сосудистое заболевание или ему нужна будет замена коленного сустава.  При использовании на больших группах пациентов это может помочь предсказать типы, объемы и сроки поставок продуктов, которые будут необходимы для лечения.

Сопоставление спроса. 

В настоящее время возрастает потребность в подборе правильного продукта для соответствующего пациента.  ИИ может сыграть важную роль в понимании того, что лучше всего подходит для каких типов пациентов, и использовать эти данные для анализа стоимости и поиска местонахождения этой продукции.

Оптимизация логистики. 

Компании, ориентированные на обслуживание потока пациентов, используют поставщиков, таких как компания UPS, для определения наиболее быстрых маршрутов скорой помощи для транспортировки пациентов в больницу или другие места оказания медицинской помощи.  ИИ может помочь определить лучшие методы транспортировки, частоту и маршруты для перемещения как продуктов, так и лиц, осуществляющих уход, в места, где они будут необходимы.

Непрерывность поставок. 

Факторы риска, которые стали играть существенную роль в повседневной жизни - от стихийных бедствий до вспышек инфекционных заболеваний - привели к усилению внимания к проблемам, возникающим в связи с перебоями в непрерывности поставок. ИИ поможет производителям собирать данные по их очень сложным цепочкам поставок, чтобы лучше прогнозировать сбои поставок и дефицит продукции, предпринимать корректирующие действия и помогать своим клиентам определять альтернативы.

Автоматизация задач. 

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) - это форма искусственного интеллекта, которая все чаще используется в здравоохранении.  RPA использует программных роботов для автоматизации и стандартизации повторяющихся задач, освобождая персонал для более эффективной работы.  Для цепочки поставок RPA используется для автоматизации задач управления контрактами, таких как проверка цен и заполнение систем закупок условиями контракта.

Точность данных для работы с ИИ.

 Прелесть ИИ в том, что он может анализировать большие объемы данных, чтобы идентифицировать закономерности и скрытые взаимозависимости. Но при этом важнейшей часть работы с инструментами ИИ становится качество данных и их соответствие четко определенным политикам, стандартам, определениям и процессам данных. Особое значение это приобретает при использовании ИИ в области здравоохранения.

В статье использовались материалы из статьи - https://www.supplychainbrain.com/blogs/1-think-tank/post/30899-realizing-the-potential-of-ai-in-the-healthcare-supply-chain

Insight Projects Group является партнером ISCEA и предлагает корпоративные программы обучения по тематикам, связанным с управлением цепями поставок в зравоохранении.