Le moderne innovazioni nel campo dell’assistenza sanitaria abbracciano l’IA, i dispositivi, il software, le immagini e i quadri normativi, tutti elementi che richiedono un rigoroso coordinamento. L’IA generativa ha probabilmente il più alto potenziale di trasformazione nei programmi tecnologici sanitari, essendo già applicata in vari settori, come la ricerca e sviluppo, le operazioni commerciali e la gestione della catena di approvvigionamento.
I modelli tradizionali per le visite mediche, come gli appuntamenti faccia a faccia e i processi basati sulla carta, potrebbero non essere sufficienti a soddisfare il panorama medico odierno, caratterizzato da ritmi frenetici e guidato dai dati. Pertanto, gli operatori sanitari e i pazienti sono alla ricerca di modi più comodi ed efficienti per accedere alle informazioni e condividerle, rispettando i complessi standard della scienza medica moderna.
Secondo McKinsey, le aziende del settore Medtech sono all’avanguardia nell’innovazione sanitaria e stimano di poter ottenere un guadagno di produttività compreso tra i 14 e i 55 miliardi di dollari all’anno. Grazie all’adozione della GenAI, si stima un ulteriore guadagno di oltre 50 miliardi di dollari grazie alle innovazioni di prodotti e servizi.
Un’indagine di McKinsey 2024 ha rivelato che circa due terzi dei dirigenti del settore Medtech hanno già implementato l’IA genetica, mentre circa il 20% ha adottato le proprie soluzioni e ha riportato notevoli vantaggi in termini di produttività.
Sebbene l’implementazione di tecnologie avanzate sia in crescita nel settore medico, le sfide persistono. Le organizzazioni devono affrontare ostacoli come problemi di integrazione dei dati, strategie decentralizzate e carenze di competenze. L’insieme di questi fattori evidenzia la necessità di un approccio più snello all’implementazione dell’intelligenza artificiale.
Tra tutti i settori del Medtech, la R&S è in testa all’adozione della Gen AI. Essendo i più a proprio agio con le nuove tecnologie, i dipartimenti di R&S utilizzano gli strumenti di Gen AI per semplificare i processi di lavoro, come la sintesi di documenti di ricerca o articoli scientifici, evidenziando una tendenza all’adozione dal basso. I singoli ricercatori utilizzano l’IA per migliorare la produttività, anche quando non esistono strategie formali a livello aziendale.
Sebbene gli strumenti di intelligenza artificiale automatizzino e accelerino le attività di ricerca e sviluppo, la revisione umana è ancora necessaria per garantire che le proposte finali siano corrette e soddisfacenti. L’intelligenza artificiale si sta dimostrando in grado di ridurre il tempo dedicato alle attività amministrative per i team e di migliorare l’accuratezza e la profondità della ricerca: alcune aziende hanno registrato un aumento della produttività della ricerca compreso tra il 20% e il 30%.
KPI per il successo dei programmi di prodotti sanitari
La misurazione delle prestazioni aziendali è essenziale nel settore sanitario. L’obiettivo principale è ovviamente quello di fornire un’assistenza di alta qualità, mantenendo allo stesso tempo un’operatività efficiente.
Misurando e analizzando i KPI, i fornitori di servizi sanitari sono in una posizione migliore per migliorare i risultati dei pazienti grazie alle loro considerazioni basate sui dati. I KPI possono anche migliorare l’allocazione delle risorse e incoraggiare il miglioramento continuo in tutte le aree dell’assistenza.
In termini di programmi di prodotti sanitari, queste iniziative strutturate danno priorità allo sviluppo, alla fornitura e alla continua ottimizzazione dei prodotti medici. Ma per avere successo, richiedono un coordinamento interfunzionale dei team clinici, tecnici, normativi e commerciali.
Il time to market è fondamentale per garantire che un prodotto passi dalla fase concettuale al lancio il più rapidamente possibile.
Particolarmente importante è l’enfasi che deve essere posta sull’etichettatura e sulla documentazione. McKinsey osserva che l’etichettatura assistita dall’AI ha portato a un miglioramento del 20%-30% dell’efficienza operativa. Anche i tassi di utilizzo delle risorse sono importanti, in quanto indicano l’efficienza con cui vengono utilizzati tempo, budget e/o personale durante la fase di sviluppo dei prodotti.
Nel settore sanitario, i KPI dovrebbero concentrarsi su diversi fattori, tra cui l’efficienza operativa, i risultati dei pazienti, la salute finanziaria dell’azienda e la soddisfazione dei pazienti. Per ottenere una visione completa delle prestazioni, i KPI possono essere suddivisi in finanziari, operativi, di qualità clinica e di esperienza del paziente.
Unire l’esperienza dell’utente alla precisione tecnica – premi di design
L’innovazione non viene più giudicata solo in base alle prestazioni tecniche e l’esperienza dell’utente (UX) è altrettanto importante.
Alcune delle più recenti innovazioni nel settore sanitario sono state premiate con gli UX Design Awards, prodotti che esemplificano il meglio dell’esperienza utente e della precisione tecnica. I prodotti migliori danno priorità alle esigenze e alle esperienze dei pazienti e degli operatori sanitari, garantendo inoltre che ogni prodotto soddisfi i rigorosi standard clinici e normativi del settore.
Un esempio è il CIARTIC Move di Siemens Healthineers, un sistema di imaging 3D a guida autonoma con braccio a C che consente ai chirurghi di operare controllando il dispositivo in modalità wireless in un campo sterile.
Anche l’azienda di hardware ASUS ha ricevuto riconoscimenti per la sua app HealthConnect e per la serie VivoWatch, dimostrando la fusione di soluzioni sanitarie intelligenti guidate dall’AIoT con interfacce di facile utilizzo, a volte in dispositivi essenzialmente consumer. Questo dimostra come l’innovazione tecnica venga resa accessibile e diventi sempre più intuitiva man mano che i pazienti acquisiscono dimestichezza con la tecnica.
Navigare contemporaneamente nei percorsi normativi e di sviluppo del prodotto
La definizione di percorsi clinici e normativi è importante, in quanto consente ai team sanitari di alimentare un doppio flusso di risultati nello sviluppo. L’adozione dell’intelligenza artificiale è diventata un approccio trasformativo, che automatizza la produzione e il perfezionamento di documenti complessi, set di dati misti e dati strutturati e non strutturati.
Integrando precocemente le considerazioni di carattere normativo e adottando tecnologie come la Gen AI nell’ambito di pratiche agili, i programmi di prodotto per il settore sanitario aiutano i team a navigare in un panorama normativo che può cambiare spesso. L’integrazione precoce di una mentalità normativa in un team aiuta a garantire la conformità e l’innovazione continua.
(Fonte immagine: “IBM Achieves New Deep Learning Breakthrough” di IBM Research è concessa in licenza CC BY-ND 2.0.)
