“`html
Modern sağlık hizmetlerindeki yenilikler, yapay zeka, cihazlar, yazılımlar ve düzenleyici çerçeveleri kapsamaktadır. Bu unsurların hepsi dikkatli bir koordinasyon gerektirir. Generatif yapay zeka, sağlık teknolojisi programlarında en güçlü dönüşüm potansiyeline sahiptir. Şimdiden Ar-Ge, ticari operasyonlar ve tedarik zinciri yönetiminde uygulanmaktadır.
Yüz yüze randevu ve kağıt tabanlı süreçler eksik kalabilir. Hızla değişen veri odaklı sağlık ortamına uyum sağlamada yetersizdir. Bu nedenle, sağlık profesyonelleri ve hastalar, bilgileri daha kolay erişebileceği ve paylaşabileceği yollar aramaktadır.
McKinsey’in verilerine göre, Medtech şirketleri sağlık inovasyonlarının öncüsüdür. Yıllık 14 milyar ile 55 milyar dolar arasında verimlilik artışı sağlayabileceği tahmin edilmektedir. GenAI benimsemesi ile 50 milyar dolardan fazla ek gelir elde edileceği öngörülmektedir.
Bir McKinsey 2024 araştırması, Medtech yöneticilerinin yaklaşık üçte ikisinin GenAI uyguladığını göstermiştir. Yaklaşık %20’si, çözümlerini büyütmekte ve yüksek verimlilik bildirmektedir.
İleri teknolojilerin uygulanmasındaki artışa rağmen zorluklar devam etmektedir. Veri entegrasyonu, merkezsizlik stratejileri ve yeterlilik eksiklikleri gibi engeller mevcuttur. Bu durum, GenAI uygulamasında daha akıcı bir yaklaşım gerekliliğini vurgulamaktadır.
Gen AI’nin Ar-Ge’deki Yeri
Medtech alanında, Ar-Ge bölümü GenAI uygulamalarında öndedir. Ar-Ge ekipleri, yeni teknolojilere en aşina olanlardır. GenAI araçlarını kullanarak, araştırma makalelerini özetlemek gibi işlemleri hızlandırmaktadırlar.
AI araçları, Ar-Ge görevlerini otomatikleştirirken, insan incelemesi yine de önemlidir. GenAI, takımların idari işler üzerinde harcadığı zamanı azaltmakta ve araştırma doğruluğunu artırmaktadır. Bazı şirketler, araştırma verimliliğinde %20 ile %30 arasında artış yaşadıklarını bildirmektedir.
Sağlık Ürün Programları için Başarı KPIs
Sağlık sektöründe iş performansını ölçmek önemlidir. Birinci hedef, yüksek kaliteli bakım sağlamaktır. Bunun yanında, etkin operasyonlar sürdürülmelidir.
KPIs’ın ölçülmesi ve analiz edilmesi, sağlık hizmeti sağlayıcılarının hasta sonuçlarını iyileştirmesine olanak tanımaktadır. Bu göstergeler, kaynak tahsisini artırarak bakımda sürekli iyileşmeyi teşvik etmektedir.
Sağlık ürün programları, tıbbi ürünlerin geliştirilmesi ve optimizasyonuna önem vermektedir. Başarılı olmaları için klinik, teknik, düzenleyici ve ticari ekiplerin koordinasyonu gerekmektedir.
Pazara çıkış süresi kritik bir faktördür. Ürün konsept aşamasından hızlıca hayata geçirilmelidir.
Etiketleme ve belgeler üzerinde de durulmalıdır. McKinsey, AI destekli etiketlemenin %20-30 oranında operasyonel verimlilik sağladığını belirtmektedir. Kaynak kullanım oranları da önemlidir.
Sağlık sektöründe KPI’lar, operasyonel verimlilik, hasta sonuçları ve hasta memnuniyeti gibi faktörlere odaklanmalıdır. Bunun yanı sıra, finansal sağlık da göz önünde bulundurulmalıdır.
Kullanıcı Deneyimi ve Teknik Kesinlik Arasında Bağlantı
Yenilik, sadece teknik performansa değil, aynı zamanda kullanıcı deneyimine (UX) de bağlıdır.
Sağlık alanındaki yeni yenilikler UX Design Awards‘ta tanınmaktadır. Bu ödüller, kullanıcı deneyimini en iyi şekilde yansıtan ürünleri ödüllendirir. Üst düzey ürünler, hem hastaların hem de sağlık profesyonellerinin ihtiyaçlarını öncelikli olarak dikkate alır.
Örnek olarak, CIARTIC Move by Siemens Healthineers, cerrahların steril bir alan içinde kablosuz olarak cihazı kontrol etmesine olanak tanıyan bir 3D C-arm görüntüleme sistemidir.
Bilgisayar donanım firması ASUS, HealthConnect Uygulaması ve VivoWatch Serisi ile ödüller kazanmıştır. Bu ürünler, AIoT destekli akıllı sağlık çözümleriyle kullanıcı dostu arayüzleri birleştirmektedir.
Düzenleyici ve Ürün Geliştirme Yollarını Birlikte Yönetmek
Klinik ve düzenleyici yolların belirlenmesi önemlidir. Bu durum, sağlık ekiplerinin bulgularını geliştirmeye entegre etmesine olanak sağlar. GenAI, karmaşık belgelerin üretilmesi ve düzenlenmesi için devrim niteliğinde bir yaklaşım sunmaktadır.
Düzenleyici unsurların erken aşamada entegrasyonu ve GenAI gibi teknolojilerin benimsenmesi, duyarlı bir düzenleyici ortamda ekiplerin yönlendirilmesine yardımcı olur.
(Görsel kaynağı: “IBM Yeni Derin Öğrenme Atılımı Sağladı” – IBM Research, CC BY-ND 2.0 lisansı altında.)
Ayrıca: Magistral: Mistral AI, büyük teknolojik firmalarla akıl yürütme modelinde yarışmaktadır.
Haberin orijinalini okumak isterseniz tıklayın.
“`