エージェントAIの時代のライフサイエンスのリエンジニアリング
バイオ医薬品企業の66％がAIを実験しています：ライフサイエンス産業のビジネス方法の再編成
ライフサイエンス業界は、前例のない市場の変化に対応しており、革新のために未来を検討し、患者の治療結果を改善しています。 Salesforceの上級副社長であるFrank Defesche氏は、次のように述べています。「ライフサイエンス業界は、患者と医療専門家（HCPS）、新しい産業動向、運用モデルの進化であり、臨床、医療、商業分野でAIが促進する治療の複雑さ、新しいデータセット、技術の増加です。」
予測知能、生成されたAI（Genai）、およびエージェントAIの産業的影響は現在無給であり、ゲームはすでに創薬、臨床試験、製造、在庫、ロジスティクスの分野で変化しています。デロイトヘルスソリューションセンターによる最近の調査によると、バイオ医薬品および医療機器会社の66％がAIを実験してアイデアとユースケースをテストしています。 Deloitteの調査によると、企業はこの技術を使用して、繰り返しのバックオフィス機能を自動化し、サプライチェーンを再構築する、または規制と規制活動をサポートする方法を模索しています。
AIがライフサイエンスに影響を与える主な分野の1つは、マーケティングの卓越性の資金です。顧客の需要が絶えず進化している市場では、AIは、さまざまなチャネルを通じてさまざまなチャネルを介して俊敏性と速度を備えていることにより、ライフサイエンス企業が顧客と顧客と通信するのを支援します。これにより、必要な時点で必要な場所で関連するコンテンツを見ることができます。
データ品質の問題によるAIの導入：専門家の58％が最大の障壁として低品質のデータセットを指摘しています
組織は、AIの実装を成功させるためのデータ準備の重要性を認識していますが、多くの企業はこの分野で依然としてかなりの障害に直面しています。ライフサイエンス企業には膨大な量のデータソースがありますが、多くの企業は顧客データソースを統合し、顧客の旅を通して一貫したパーソナライズされたエクスペリエンスを作成するのに苦労しています。
多くの企業は、閉じ込められている、サイロで構成されている、またはメタデータの基準に従わない分割されたデータ環境に苦労しています。これにより、AIの利益を得る組織の能力が制限されます。 Pistoia Allianceによる最近の調査によると、回答者の58％が低品質で不十分なデータセットをAI実装の成功の最大の障壁と呼び、34％がデータ関連の個人情報保護とセキュリティの懸念も課題に課されたと述べています。
ライフサイエンスの組織には、すべてのデータを接続して、患者と医療専門家の一貫した完全かつ上向きの視点を持つ方法が必要であり、臨床試験、AI作成ビジネスコミュニケーション、患者および医療専門家の自己サービス、およびインテリジェントなオーケストレーションの募集や登録などの分野で利害関係者を変更する必要があります。
生産AIがさまざまなユースケースでライフサイエンス業界で採用されていることは避けられませんが、テクノロジーの信頼性についてはまだ懸念があります。 Pistioの調査によると、回答者の70％がAIの可能性を認めたが、63％がデータの品質が低いと誤った結論や潜在的に有害な臨床決定につながる可能性があるという懸念を表明した。
医薬品幹部の80％対35％の医療スタッフ：顧客参加戦略に対する非常に明確な認識
医療イベントのコストと医療専門家向けの教育プログラムが指数関数的に増加したため、ライフサイエンス企業が医療専門家とどのようにコミュニケーションをとるかを検討することがこれまで以上に重要でした。 「ほとんどのライフサイエンス企業は、今後5年間で顧客参加プラットフォームを更新する必要があります」と、Daloit ConsultingのマネージングディレクターであるDavid Rosner氏は述べています。 「これは、AIを戦略的に使用する方法を決定する多くの活動を促進しています。」
すべての連絡先で、従来のチャネルとデジタルチャネルを組み合わせた顧客参加モデルは、関連するメッセージで医療専門家に急速に近づいています。そして、これは医療専門家にとって好ましいモデルです。彼らは、治療領域、本当の経験、要求と関心に合わせて調整されたよりパーソナライズされたコンテンツを望んでいます。
セールスフォースのKrysten Musich Global Medical and Life Sciences Industry Advisory and Strategic Officerは次のように述べています。「医療専門家がどのようにデジタルチャネルと通信したいかを聞いたことがあります。医療専門家が医薬品会社とする必要があるすべての繰り返しタスクを考慮して、これらの分野でデジタル技術を使用することを検討することができます。
AIは、この分野での人間の仕事を強化することもできます。会社との医療専門活動に関するデータをダウンロードするなどの機能は、チームが医療専門家の質問により効果的に対応できるように、チームが通貨計画を立てるのに役立ちます。医療機器会社の場合、AIは医療専門家がインプラントのためのデバイスを選択したり、手術を計画したりするのを支援します。
臨床試験の80％の失敗、1日800万ドル：AIによって解決されたライフサイエンスワークフロー
AIの開発が急速に加速するにつれて、新しいクラウドとAIのテクノロジーがリリースされており、ライフサイエンスと医療技術の組織が管理と運用を処理するのに役立ちます。 Life Sciences Cloudは、薬物開発を加速し、臨床募集を改善し、パーソナライズされた体験を提供するAIの能力を活用できる安全なプラットフォームを提供します。
Life Science Cloudを使用すると、医療機関の企業は、医療機関の企業が商業ライフサイクルを管理するのに役立つ契約、価格設定、在庫レベルに関する洞察を活用できます。医療機器の営業チームは、顧客が新しい提案を特定するのに役立つリベート、バンドル、または割引価格の推奨事項を受け取ることができます。フィールドマネージャーは、genaiで書かれたカスタムメッセージを新しいデバイスに送信したり、病院、診療所、医師、またはその他の利害関係者にフォローアップすることができます。
Life Science Cloudは、自動マッチングおよびカスタマイズされたポータルを通じて、臨床試験のオンボーディングを簡素化できます。これは、改善が必要な重要な領域です。国立衛生研究所（NIH）によると、臨床試験の80％は必要な患者の数を確保できず、スケジュールの延長が必要であり、1日あたり800万ドルの損失につながる可能性があります。
「これは、一般的なAIで革新的な機会を見ることができる分野であり、AIは患者の好みと場所に従って予備的および現在の臨床試験候補に加速して参加するのに役立ちます。
繰り返しタスクの41％を自動化する：エージェントの力を実装するハイブリッドビジネス環境
AgentForceにより、ライフサイエンス企業は、必要に応じて数回クリックすることで人員を増やし、拡大することができます。無制限のデータ分析、意思決定、およびアクション実行能力を備えたエージェントフォースのデジタル労働力は、カスタマーサービスの問い合わせ、販売リード評価、マーケティングキャンペーンの最適化など、より複雑な機能で人間のエージェントがより多くの時間を費やすことを妨げる多くの反復タスクを実行できます。
営業部隊AIとエージェントフォースは、予測AI関数と一般的なAIを提供するソリューションで開発され、現在の繰り返しの成功を促進します。
Einstein Trust Layは、ゼロデータ保存、ハザード検出、安全なデータ検索、動的接地などの強力なセキュリティ機能とガードレールを通じて顧客データを保護し、出力の安全性と精度を改善し、販売力エコシステム全体でAIエージェントの責任ある使用を保証します。
エージェントフォースにより、ユーザーは相互作用してデータとインターフェイスできます。これは、ライフサイエンス企業が、人間の入力とAI主導の行動をスムーズに組み合わせるデジタルマンパワーを雇うことにより、事業を変更できることを意味します。営業部隊は、AIの力を使用して、ライフサイエンス企業が医療専門家との文脈的な相互作用を作成できるAIエージェントに労働力を拡大できるようにします。
「私たちは驚くべき瞬間です。AIと信頼できるデータを組み合わせて、この業界で無限の可能性を生み出す機会があります。」
すべての企業には、利用可能なリソースよりも多くの仕事があります。したがって、あまりにも多くの作業が処理または完了していません。従業員の時間の約41％が繰り返し影響力の低いタスクで消費されることを考慮すると、これらのタスクでAIエージェントのデジタル労働を使用して、より高い接触、より高い価値、より戦略的な結果に焦点を当てることにより、人間の仕事を強化する賢明なソリューションです。
よくある質問
Q：エージェントAIとは何ですか？また、ライフサイエンス業界でどのような役割を果たしていますか？
A：エージェントAIは、データを自律的に分析し、意思決定を行い、単純な情報を超えて作業を完了する人工知能です。ライフサイエンス業界では、臨床試験の採用、医療専門家のカスタマイズ、繰り返しのバックオフィスワークの自動化、および医薬品開発プロセスの加速に使用されます。
Q：AIが直面しているライフサイエンス企業の主な課題は何ですか？
A：主なタスクには、低品質と不十分なデータセット（回答者の58％）、データプライバシーとセキュリティの懸念（34％）、およびAIが間違った結論または潜在的に有害な臨床決定を行う可能性がある信頼性の問題が含まれます。
Q：AIがライフサイエンスの分野にもたらすことができる主な利点は何ですか？
A：AIは、生物の発見や臨床試験の加速、医療専門家とのパーソナライズされたコミュニケーションの拡大、繰り返しの作業自動化による効率の向上、データベースの意思決定の改善、患者の治療結果の改善など、さまざまな利点を提供します。特に、臨床試験では、適切な性格を特定して参加するのに役立ちます。これにより、開発コストと時間を大幅に削減できます。
この記事で引用されたレポート リンクチェックインできます。
画像ソース：営業部隊
この記事は、ClaudeとChat Gptを使用して書かれました。
#バイオファーマシューティカルカンパニー66AI実験生物科学業界のAI創薬からコミュニケーションまで