数字化转型被认为是医疗保健的主要趋势，智能自动化可以成为其中的一部分。机器人过程自动化(RPA)市场正在蓬勃发展。它为企业提供了一个巨大的机会来自动化手动、耗时、重复和事务性的流程。RPA可以帮助提高流程质量、速度和生产力，并集成遗留系统，随着组织寻求加速数字化转型项目，这在当前环境中变得越来越重要。但很明显，尽管RPA有可能成为一种非常有价值的工具，但其成功的常见障碍是业务复杂性、主观决策制定和非结构化数据。RPA只能自动化简单的任务。它要求流程遵循结构化数据的有限预定义规则。启动数字优化项目的关键是将头脑（人工智能和机器学习）与手(RPA)连接起来。这里所说的是RPA与人工智能和机器学习的融合，以创建智能自动化，这有可能大大增加以前被认为过于复杂而无法自动化、需要人工干预才能做出预测的知识工作的范围。通过智能自动化，人工智能和机器学习可以使决策制定自动化，而RPA可以使流程中的后续手动步骤自动化。那么如何实施呢？在较高的层次上，机器学习可以分为两个主要部分。第一部分涉及在历史数据上训练模型以进行预测。这涉及收集和准备数据（通常是机器学习中最耗时的步骤），最后添加一个已标记并准备好建模的训练数据集。接下来，使用针对不同类型数据问题（即分类、回归、二进制）的算法构建模型。一旦模型构建并部署到生产环境中，机器学习的下一个组成部分就会开始，根据构建的模型对看不见的数据进行评分。这是RPA可以询问机器学习模型下一步要做什么的步骤，这为RPA提供了一个预测性决策，可以在没有人为干预的情况下继续进行。有趣的是，IDC将数字化转型视为今年生命科学和医疗保健行业的主要趋势，因此该行业现在对自动化用例表现出越来越大的兴趣也就不足为奇了，其中AI和机器学习与RPA结合使用整个生态系统可以增加整个行业的价值。目标是创建一个可扩展的数字劳动力队伍，可以执行不需要人工干预的流程，并在不到12个月的时间内实现投资回报。在这种情况下，使用智能自动化将人工从繁琐的任务中解放出来的关键组织优势自然是使医疗保健专业人员能够专注于以人为驱动的高价值决策、诊断和治疗。让临床医生更快地访问更多信息可以提供更好的患者体验并通过优化患者参与度改善结果，从而使他们能够提供有针对性的、量身定制的护理。制药公司和医疗设备制造商也在使用实时提供更高数据可见性的方法，例如，通过降低欺诈和错误率来消除潜在的合规性问题并提高准确性、安全性和保障性。在生命科学行业尤其如此。通过自动化与文档和监管监控相关的流程，智能自动化已被用于快速跟踪药物发现、疫苗开发和临床试验。事实证明，消除瓶颈是解决大流行病带来的一些挑战的关键，特别是测试套件的交付和快速分析。使用更大的数据集对数据进行标准化、消除偏差和更有效地训练算法以识别（例如，哪些化合物可能更有效或值得更快地通过药物发现过程）的能力，提供更快的结果并几乎使它可以提前做好工作。这本身表明，可以在药物开发阶段以及临床开发、监管和文件处理期间进行评估，从而评估批准的可能性和有效性，从而可能导致虚拟临床试验。在实验室中引入更多自动化还将使数据能够链接回制造和其他数据湖，以提供对趋势的可见性、更快的大规模制造交付以及更敏捷的供应链，这些都是主要要求。例如，生产需求预测是一个核心用例，根据流感的流行或冠状病毒病例的增加或人口的潜在变化等外部因素预测需求可能激增的地方，这可能会增加需求。同样，能够通过药物警戒和投诉处理来监控和跟踪质量问题，查看有关监管提交或投诉的趋势，尽快监控趋势，更新现场团队，以便他们可以在几天内主动管理内部问题（例如样品和运输）比不上几周，可以促进销售增长。幸运的是，智能自动化使生命科学和医疗保健行业能够管理和集成遗留系统并实现数字化转型的好处。数据可以从多个来源收集，并且必须在建模开始之前进行清理和准备。AI和RPA并未锁在象牙塔中，而是通过智能自动化实现民主化。人们可以直接访问数据科学并自己利用信息，而不是等待从其他地方的孤岛中获取相同的信息。使生命科学和医疗保健行业能够利用这些AI和机器学习以及RPA工具和技术来支持AI驱动的决策制定并在短时间内实现投资回报率正日益成为现实。RPA与人工智能和机器学习的融合是智能自动化之旅的下一步。组织正在解决数据驱动的机器学习用例，例如患者再入院、员工预测、药物依从性和减少患者住院时间，而且他们不会就此止步。相反，他们使用这些预测来添加以前无法解决更关键用例的新RPA自动化功能，而不是一起使用多个智能自动化组件。毋庸置疑，这是进入该行业并在未来几年推动真正变革的激动人心的时刻。
