GenAI 正在变革医疗技术术的游戏规则吗

德勤的研究表明 ， 虽然 GenAI 已经开始提供价值 ， 但其潜力要大得多 Contents 执行摘要 AI 和 GenAI 已开始为医疗技术公司提供跨职能的价值 4 GenAI 可以帮助医疗技术公司实现高达 12 ％ 的收入成本效益 6 构建模块 ， 实现 AI 和 GenAI 8 的价值最大化 10Conclusion Authors 执行摘要 在各个行业中，关于人工智能（AI）和生成式人工智能（GenAI）的讨论正从潜在价值转向实际价值实现。1对于医疗技术公司来说 ， 这种价值可以是降低成本、避免成本和创造新收入的形式。 However, use AI and GenAI in isolation may not drive this transformative value. Adopting a珍珠串方法——将多种生成型人工智能（GenAI）应用场景与其他人工智能技术、数据和数字工具整合起来，对于实现成本效益和其他益处至关重要。这需要适当的“构建模块”来扩展人工智能和生成型人工智能的应用，包括为企业用途设定人工智能目标以及卓越中心等运营结构。这些措施应伴随着新的工作方式、负责任和伦理的人工智能治理机制，以及积极传达人工智能价值主张的新方法。 评估医疗技术公司在哪里实现了价值2从AI和生成型AI（GenAI）以及可能的下一步发展来看，德勤健康解决方案中心在2024年夏季对85位医疗科技组织的领导人进行了调查，并进行了跟进访谈。我们发现： •人工智能和生成型人工智能（GenAI）已经开始在各个功能领域交付价值，42%的受访高管报告了在产品开发方面的益处，而35%的受访高管则在IT和网络安全功能方面看到了积极影响。 •生成人工智能（GenAI）有望使医疗科技公司在未来两到三年内实现其总收入6%至12%的成本效率。这可能表现为成本削减、成本避免以及其他益处。对于一家年收入在200亿至260亿美元之间的医疗科技公司而言，这相当于大约120亿至320亿美元。 AI 和 GenAI 已开始为医疗技术公司提供跨职能的价值 “我们的战略是在我们的产品和所有功能中尽可能多地利用 AI 和 GenAI 。 使用AI转型流程对于医疗科技组织来说并非新鲜事（参见侧栏“医疗科技公司中的AI应用”）。然而，在组织层面的这一经验性证据之外，人工智能和生成型人工智能（GenAI）在整个行业的具体影响尚不为人所熟知。我们的调查结果旨在通过展示这些技术如何以及在何处影响医疗科技公司来填补这一空白。 - 副总裁 ， 大型医疗技术公司 我们的研究显示，总体而言，医疗科技公司迅速利用了生成式人工智能（GenAI）的能力。调查中的57%的领导者表示，他们的组织正在实施或扩大使用GenAI的应用案例或“快速见效”的项目，这些项目已经在各个功能领域提供了益处。此外，我们的调查数据还表明，GenAI的采用速度似乎也加速了其他人工智能技术的使用。 AI 在医疗技术公司的行动 医疗科技公司利用AI技术节省时间、降低成本、避免额外开支并创造收入。例如： 数字资产采购优化 ：西门子健康推出了一个基于人工智能的数字资产管理系统，使公司60,000名员工能够搜索、使用和重复使用数字资产（如库存图像），以用于营销目的。这一举措通过减少购买新数字资产的需求，为公司节省了约350万欧元。 个性化技术 ：meticulously 利用人工智能和3D打印技术在2至7天内交付定制医疗植入物。meticuly 的机器学习算法分析患者的自然骨结构，包括任何缺陷或不规则以及受影响区域，以设计个性化的植入物。这样的植入物可以降低术中出现挑战的可能性。5 人员分析和劳动力发展 ：强生公司利用人工智能转型并现代化其人力资源运营。基于行业趋势、绩效和职业发展的AI驱动模型预测员工流失率。机器学习（ML）被应用于人力资本数据以评估劳动力技能状况，并帮助为员工创建个性化的发展计划和学习课程。4 在以下哪些领域贵组织通过使用包括生成式人工智能（GenAI）在内的AI技术实现了价值？在未来2到3年内，贵组织预计在哪些领域将实现价值？请从以下选项中选 Q. 生成式人工智能（GenAI）如何帮助贵组织实现收益？贵组织是否为了这一目的扩大了对生成式人工智能的使用？请勾选所有适用项。受访者根据我们筛选问题评估的各功能领域内生成式人工智能（GenAI）的应用情况作出了回答。图表展示了前三项主要结果。GenAI 用例正在跨功能区域扩展。 商业 [N = 58] ， 供应链和制造 [N = 63] ， 研发 [N = 69] ， 金融 [N = 54] ， 人力资源和其他内部服务 [N = 55] 以及 IT 和网络安全 [N = 68] 受访者报告称，他们的组织在产品开发（42%）和信息技术与网络安全（35%）功能中产生了最大的人工智能和生成式人工智能的价值（见图1）。在产品开发方面，医疗科技公司已使用人工智能进行概念设计和原型制作。6超越设备设计领域，生成式人工智能（GenAI）已在总结科学文献和起草试验文件（如供应商合同和现场检查清单）方面为某些组织带来了益处。 聊天机器人用于自动化订单接收并解决客户查询问题。借助其语境化能力，生成式人工智能（GenAI）可以进一步提升医疗科技客户在数字渠道上的自助服务功能。9 作为数字化供应链的一部分，AI 可以自动化供应商检查和质量事件管理等活动，同时优化库存管理、分销和仓储。为了更快地实现净零排放，AI 可以为优化资本投资和能源使用提供洞察，并以成本效益的方式减少排放。10 在IT和网络安全领域，组织利用生成式人工智能（GenAI）生成高质量代码并改进数据管理流程。这包括创建元标签、清理数据和匿名化数据以增强安全性和易用性。7 AI 也可以作为自助服务伙伴支持业务领导者进行灵活的财务决策。例如，AI 可以快速提供复杂的财务见解，如预算规划的场景分析。利用 AI 和高级分析进行持续的财务数据监控，还可以帮助发现有价值的投资和节约机会，从而提高利润率。11 尽管接近三分之一的受访领导者表示他们已在各个职能领域实现了人工智能和生成式人工智能的价值，另一三分之一的领导者预计在未来两到三年内将在大多数职能领域实现价值。在商业运营方面，人工智能可以帮助分析销售和客户数据，为销售团队提供下最佳互动建议，并提高转化率。利用人工智能驱动的平台可以加速营销和销售内容的创建、审核和部署，从而削减营销支出。8一位受访者报告说 ， 他的组织正在使用 AI GenAI 可以帮助医疗技术公司实现高达 12 ％ 的收入成本效益 总体而言，我们的调查受访者预计，在未来两到三年内，人工智能和生成式人工智能（GenAI）将降低销售、一般管理和行政（SG&A）成本7%至19%，这可能有利于商业和支持服务职能，包括人力资源、财务和技术信息。对于一家大型医疗技术公司而言，这可能意味着通过效率提升和供应商成本优化最多可节省15亿美元。同样，一家大型医疗技术公司可以通过将人工智能应用于供应链和制造中的预测维护、合同创建和供应商管理等活动，节省高达14亿美元（5%至12%）的生产成本。 通过有效部署通用人工智能（GenAI）和其他人工智能技术，医疗科技公司可以实现成本效率提升，包括成本削减、成本避免及其他收益，范围从收入的6%到12%。例如，一家年收入在200亿至260亿美元之间的大型医疗科技公司，在未来两到三年内通过在各个职能领域实施人工智能技术，可以实现120亿至320亿美元的成本效率提升（见图2）。实际获得的成本效益可能会根据组织内部人工智能的应用规模和整合程度而有所不同。 为了得出这些估计值，我们分析了受访医疗科技领导者报告的各种类别中（销售、一般和管理费用；研发支出；以及成本 of 货物销售）预期的AI和GenAI使用节省的成本百分比。然后我们将这些百分比应用于2023年按收入排名的前10家医疗科技公司公开发布的财务数据中。12 如前所讨论，更多被调查的领导者表示在产品开发领域实现了从AI和生成式AI（GenAI）中获取的价值，而非其他功能领域。根据调查响应者所述，应用AI和GenAI有望节省高达20%的研发成本，对于一家大型医疗科技公司而言，在接下来的两到三年内这将带来高达0.3亿美元的成本节约。 彼此提高效率和复合价值 (参见侧栏 ，string - of -"加强医护人员的参与珍珠方法 “） 。这种方法可以应用于跨职能的流程 - 从研发到商业和共享服务。 然而，单独使用AI和生成式AI可能无法带来变革性的益处。医疗科技公司可能需要采取珍珠串 a通过将多个工作流程通过生成性人工智能（GenAI）和其他人工智能、数据和数字技术串联起来，公司可以彻底转变整个过程。这种方法创建了一系列业务流程改进，这些改进相互叠加，逐步提升效率和效果。 加强保健医生的参与 A珍珠串以生成式人工智能（GenAI）为核心的方法可能使公司能够在适当的时间通过适当的渠道向医疗保健从业者（HCPs）提供合适的内容。 作为这一方法的一部分，GenAI和ML可以分析处方、销售数据和数字互动数据以进行微观细分并针对HCPs进行 engagement。基于这种细分和由AI驱动的内容消费模式洞察，GenAI可以对内容进行分类、组织和创建新的内容。随后，ML算法可以确定内容在各个渠道中的传递顺序和频率，并衡量这些策略的效果以优化全渠道 engagement（如图A所示）。 构建模块 ， 实现 AI 和 GenAI 的价值最大化 受访者指出，尽管许多医疗科技组织已经启动了人工智能和生成式人工智能（GenAI）的旅程，但他们可能只是触及了表面。正如一位受访者所说：“我觉得我们才刚刚开始。” 利用不到AI潜在能力的10%。“我们概述了医疗科技公司进一步利用AI和生成式AI的六大关键构建块（图3）。" 1. 制定战略蓝图 2. 构建运营结构 在企业层面推广AI可能不再是一个“何时”的问题，而是“多大程度”的问题。医疗科技公司应将AI和生成式AI（GenAI）的投资视为其企业战略的核心使能器，而不仅仅是实验项目。虽然执行多种用例可以创造价值，但注重深度而非广度可能会更加有益。 建立独特的运营结构，例如设立人工智能卓越中心（COE），可以帮助医疗科技公司跨部门利用人才和资源，将人工智能和生成式人工智能（GenAI）融入其业务。虽然设立COE未必是成功所必需的，但应能优先并管理人工智能和生成式人工智能的投资，并且应包括明确的价值实现能力。 行动步骤: 行动步骤: • 构建战略蓝图 ：定义 AI 使用的业务雄心 ， 并锚定投资以实现短期和长期业务目标。 • 来源和优先级用例 ：确定与已确定的机会领域相关的 AI和 GenAI 用例组合并对其进行优先级排序。 • Identify bold plays:确定三到五个高价值的机会领域，在这些领域中，AI和GenAI的使用可以提供最大的价值，并专注于扩大影响范围。 • 创建路线图 ：制定计划 ， 调整投资和资源 ， 以支持用例开发和扩展。 • 设定可衡量的 AI 目标 ：构建明确的价值指标以通过应用场景赋能来实现价值捕获。为AI领导者设定可量化的目标可以进一步促进AI倡导并确保问责制。 5. 建立新的工作方式 3. 注重价值实现 尽管初步实验可能已经取得进展，但大规模部署AI涉及更多地关注弥合与AI之间的信任差距，而通用人工智能（GenAI）可能会加剧这一差距。正如一位受访者所指出的：“我们希望让AI成为我们文化的一部分，并且成为我们未来做事方式的一部分。”这涉及到通过明确展示价值、提供充足的培训以及为负责任使用AI和GenAI工具创建边界来培养业务用户的支持意愿。 维持对AI扩展的热情和动力需要对评估和适当投资进行有纪律的方法，并传达其价值。对于公司而言，人工智能似乎只是数字化转型道路上的又一步。通过专注于构建并传达来自AI使用中的持续价值叙事，公司可以防止失望情绪，尤其是在新的数字技术