Integración del aprendizaje automático en las ciencias de la vida

 

Integración del aprendizaje automático en las ciencias de la vida

La IA se ha convertido en uno de los temas de discusión más debatidos en los servicios de salud en los últimos años. A diferencia de los numerosos avances que parecen viajar de forma espontánea, el aprendizaje automático ofrece una seguridad genuina y beneficios inequívocos para ayudar a una amplia gama de empresas a explotar sus enormes reservas de datos mediante la obtención de conocimientos que no habrían surgido de otra forma.

Estas experiencias ayudan a todos los interesados en la atención de la salud a tomar mejores decisiones más rápidamente, ya sea para explotar oportunidades ocultas o para evitar pasos en falso exorbitantes. El aprendizaje automático es, además, una de las partes clave del campo más amplio de la inteligencia digital, que une los datos y el conocimiento del dominio para crear un contexto que permita a las empresas superar al mercado y a sus rivales.

Con enormes mejoras en el hardware y Big Data, las máquinas pueden detectar, comprender, interactuar, anticipar y responder para ocuparse de los asuntos comerciales de la industria. Las marcas biofarmacéuticas son propiedad intelectual crucial para las organizaciones de ciencias de la vida, y la inteligencia y los conocimientos de marketing son enfoques sorprendentes para mejorar el reconocimiento de la marca y el rendimiento de la inversión en marketing. Así también, la inteligencia de ticket de servicio puede automatizar la agrupación de errores y problemas y la respuesta de ticket de soporte al cliente, mejorando los niveles de servicio para los dispositivos médicos.

En el antiguo modelo de pago por servicios, la realización de ensayos clínicos controlados que precedían a la aprobación de la FDA era suficiente para que un pagador legitimara la adición de un medicamento a un modelo o el apoyo a un dispositivo. A medida que los servicios de atención de la salud proceden a su cambio a una consideración basada en valores y orientada a los resultados, en cualquier caso, eso ya no es cierto.

Hoy en día, los pagadores progresivamente necesitan ver el valor en un escenario del mundo real. Machine Learning da esas respuestas uniendo información médica y farmacéutica. En ese momento demuestra cómo los resultados, por ejemplo, el gasto total de la atención, la tasa de afirmaciones de pacientes hospitalizados y las visitas al departamento de crisis varían entre el medicamento A de este productor y el medicamento B de un contendiente durante un período de varios años.

Los equipos de habilitación de ventas podrían entonces llevar esa información tanto a los pagadores como a los proveedores para indicar la forma en que se demuestra que esa droga mejora los resultados y disminuye las posibilidades para diversas poblaciones, lo que simplifica mucho el trato.

Las organizaciones de ciencias de la vida gastan enormes sumas en materiales y servicios directos e indirectos con empresas contratadas. Los servicios de aprendizaje automático ayudan a los supervisores de productos básicos a optimizar el gasto en todo el mundo. Entre los usos habituales del aprendizaje automático en la contratación y adquisición clave se incluyen: la evaluación de la conducta en la negociación de contratos, la optimización de las concesiones de acuerdos a los candidatos apropiados, la identificación de amenazas de una sola fuente y la garantía de los segmentos que se van a subcontratar a los fabricantes por contrato. Las metodologías empresariales inteligentes pueden sugerir sustitutos para los proveedores con un rendimiento ineficaz; suplir a un proveedor que represente un riesgo de cumplimiento; seleccionar proveedores adicionales para que den su consentimiento a las políticas de compra, una extensión a otro dominio o la inclusión de una categoría de gastos; o encontrar opciones menos costosas para los materiales o servicios.

Dos de los períodos más importantes del ciclo de vida de la droga son los que siguen directamente al lanzamiento de la misma y el aproximadamente medio año que transcurre entre el momento en que deja de estar patentada y el momento en que los genéricos llegan al mercado. Las empresas de ciencias de la vida necesitan maximizar los negocios en ambos.

El aprendizaje automático puede ayudar a revelar los mercados objetivo ideales, por ejemplo, territorios o barrios con una alta probabilidad de convergencia de diabéticos no descubiertos cuando la empresa está preparando un medicamento relacionado con la diabetes. Las empresas de ciencias de la vida podrían entonces centrar sus esfuerzos de venta y comercialización en los proveedores de esas regiones para empezar rápidamente.

Lo mismo ocurre cuando un medicamento se cae de la patente. Las empresas de ciencias biológicas pueden utilizar la IA para aumentar las ventas, así como para asegurar la marca de manera más rentable, al comprender qué proveedores o pacientes son los menos propensos a cambiar a un genérico basado en patrones pasados, de manera que puedan concentrar sus esfuerzos en otras personas que necesitan más inducción.

Las ventas y el marketing pueden utilizar el aprendizaje automático en medio de los tratos de ventas con mayoristas, clínicas médicas, hospitales y farmacias al por menor, captando palabras clave, sentimientos, contendientes y nuevos contactos para alimentar la puntuación de los tratos, mejorando eventualmente la tasa de éxito. Los representantes de ventas de biofarmacia pueden compartir material de marketing de interés para los médicos y los pioneros de opinión clave. Los datos de prescripciones de terceros pueden hacer que los grupos destinatarios de los esfuerzos de publicidad basados en conductas para impulsar las ventas. De esta manera, el aprendizaje de la máquina puede ayudar a crear la lealtad del cliente con sistemas de mantenimiento proactivos en la industria de las ciencias de la vida.

Sin duda, el aprendizaje de las máquinas tiene una enorme importancia para las empresas de ciencias de la vida. La clave está en garantizar que tengan los componentes establecidos para utilizar la mayoría de esos datos en sus modelos y la capacidad humana de comprender qué descubrimientos requieren consideración y cuáles pueden ser ignorados en gran medida. Si bien es concebible ensamblar esos marcos y esa capacidad en la propia empresa, es muy posible que sea costoso y tedioso. Trabajando con un socio que ya tiene las capacidades establecidas, las empresas de ciencias de la vida pueden explotar el aprendizaje automático más rápidamente y reducir su tiempo de valor. En cualquier caso, acabamos de tocar la capa más superficial de lo que el aprendizaje automático puede lograr para las empresas de ciencias de la vida. Será abrumador ver a dónde va a continuación.

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