生成式AI正在改变医疗技术的游戏规则吗

德勤研究显示，尽管通用人工智能已开始创造价值，但其潜力远大得多 内容 执行摘要 3 人工智能和生成式人工智能已开始在医疗科技公司各职能领域创造价值4 GenAI可以帮助医疗器械公司实现高达其收入12%的成本效益6 8从人工智能和生成式人工智能中获取最大价值的构建模块 10结论 执行摘要 然而，孤立地使用人工智能和生成式人工智能可能无法驱动这种变革价值。采用珍珠串方法——将多个生成式人工智能用例与其他人工智能技术、数据和数字工具相结合——对于实现成本效益和其他好处至关重要。这需要适当的“构建模块”来扩展人工智能和生成式人工智能，包括为人工智能使用创建企业雄心以及运营结构（如卓越中心）。这些还应伴随着新的工作方式、负责任和符合道德的人工智能使用治理以及积极主动地传播人工智能价值叙事。 跨行业，人工智能（AI）和生成式人工智能（GenAI）的讨论正从潜力转向价值实现。1对于医疗器械公司而言，这种价值可以表现为成本降低、成本规避和新的收入产生。 为了评估医疗器械公司在哪些方面实现了价值2从人工智能和生成式人工智能以及未来可能的发展来看，德勤健康解决方 案中心在2024年夏天对来自医疗技术组织的85位领导者进行了调查，并进行了后续访谈。我们发现： •人工智能和生成式人工智能已开始在各个领域创造价值，42%的受访高管报告在产品开发方面获得收益，35%报告在IT和网络安全职能方面获得收益。 •生成式人工智能将在未来两到三年内帮助医疗科技公司实现总收入的6%至12%的成本效率。这可以表现为成本降低、成本避免以及其他收益。对于年收入在200亿至260亿美元之间的医疗科技公司来说，这意味着预计可以节省12亿至32亿美元。 人工智能和通用人工智能已经开始为医疗技术公司的各个职能部门创造价值 我们的策略是在产品和所有职能中尽可能多地利用人工智能和生成式人工智能。 利用人工智能来改造流程对医疗器械组织来说并非新鲜事（参见边栏，“人工智能在医疗器械公司中的应用”）。但除此之外，除了组织层面的这种个案证据之外，人工智能和生成式人工智能在整个行业中的影响尚不清楚。我们的调查结果旨在通过说明这些技术如何以及在哪里影响了医疗器械公司来弥补这一差距。 —医疗科技公司，大型 我们的研究表明，总体而言，医疗技术公司迅速利用了生成式人工智能的能力。57%的受访领导者报告称，他们的组织正在实施或扩展生成式人工智能用例或“快速获胜”，这些用例已在各职能领域提供了效益。生成式人工智能的采用速度似乎也加速了其他人工智能的使用，正如我们的调查数据所表明的那样。 医疗科技公司中的AI应用 医疗技术公司利用人工智能来节省时间、降低成本、避免额外支出和创造收入。以下是一些例子： 数字资产采购优化：西门子医疗开发了一个人工智能驱动的数字资产管理仓库，使其60,000名员工能够搜索、使用和复用数字资产，例如股票图片，用于营销。这项举措通过减少购买新数字资产的需求，为公司节省了大约350万欧元。3 个性化技术：meticuly利用人工智能和3d打印技术，在两到七天内向患者提供定制医疗植入物。meticuly的机器学习算法分析患者天然骨骼结构，包括任何缺陷或不规则性以及受影响区域，以设计定制植入物。此类植入物可以降低手术中挑战的可能性。5 人员分析和劳动力发展:约翰逊与约翰逊利用人工智能来转变和现代化其人力资源运营。人工智能驱动的模型根据行业趋势、绩效和职业发展预测员工流失。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开发计划和课程。4 Q. 哪里帮助了您的组织利用 GenAI 实现收益？您的组织是否正在为这个目的扩展 GenAI 的使用？请选择所有适用的选项。受访者根据我们的筛查问题评估的功能领域内 GenAI 使用可见性回答了这个问题。该图显示了在功能领域中被扩展的前 3 种 GenAI 使用案例。 商业[N=58], 供应链和制造业[N=63], 研发[N=69], 财务[N=54], 人力资源及其他内部服务[N=55]和信息技术与网络安全[N=68] 受访者报告称，他们的组织在产品开发（42%）和IT与网络安全（35%）职能中从人工智能和生成式人工智能中获得了最大价值（见图1）。对于产品开发，医疗技术公司已使用人工智能进行概念设计和原型设计。6超越设备设计，通用人工智能使一些组织受益于总结科学文献和起草试验文件，例如供应商合同和现场检查清单。 利用聊天机器人自动处理订单并解决客户查询。鉴于其情境化能力，通用人工智能可以进一步为医疗技术客户提升数字渠道上的自助服务能力。9 作为数字化供应链的一部分，人工智能可以自动化供应商审核和质量管理事件等活动，同时优化库存管理、分销和仓储。为了更快地实现净零排放，人工智能可以提供洞察力来优化资本投资和能源使用，并经济高效地减少排放。10 对于信息和网络安全，组织已使用通用人工智能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，以增强安全性和可用性。7 人工智能也可以作为企业领导者的自助服务伙伴，支持敏捷的财务决策。例如，人工智能可以提供快速访问预算规划的场景分析等复杂的财务洞察。使用人工智能和高级分析进行持续财务数据监控，也有助于发现有价值投资和储蓄机会，从而提高利润率。11 虽然大约三分之一的受访领导者表示他们已经在各个职能领域从人工智能（AI）和通用人工智能（GenAI）中实现了价值，而另外三分之一则预计在未来的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，为销售团队提供最佳的互动建议，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，以削减营销支出。8一名受访者报告说，他的组织正在使用人工智能 GenAI可以帮助医疗器械公司实现高达其收入12%的成本效益 总的来说，我们的调查受访者预计人工智能和通用人工智能将在未来两到三年内将sg&a成本降低7%至19%，这将惠及包括人力资源、财务和信息技术在内的商业和共享服务职能。对于一家大型医疗器械公司来说，这可能意味着通过提高效率和供应商成本优化，预计可节省高达15亿美元。同样地，一家大型医疗器械公司可以通过将人工智能应用于供应链和制造中的预测性维护、合同创建和供应商管理等活动，在采购成本（cogs）方面节省高达14亿美元（5%至12%）。 通过有效部署生成式人工智能和其他人工智能技术，医疗器械公司可以实现成本效益，包括成本降低、成本避免和其他好处，范围从收入的6%到12%。例如，一家收入为200亿至260亿美元的医疗器械公司，可以通过在未来两到三年内在公司各职能领域实施人工智能，实现12亿至32亿美元的成本效益（图2）。实际获得的效率可能会因组织内部人工智能的规模和集成而有所不同。 为了得出这些估算值，我们分析了被调查的医疗技术领导者报告的从人工智能（AI）和生成式人工智能（GenAI）应用中预期的成本节约百分比，这些应用涵盖了各个类别——销售、一般和行政成本（SG&A）；研发费用；以及已售商品成本（COGS）。我们将这些百分比应用于2023年按收入排名前10名的医疗技术公司的公开财务数据。12 正如之前讨论的，更多的受访领导者表示在产品研发中从人工智能和生成式人工智能中获得了价值，其他职能则不然。根据受访者的调查，应用人工智能和生成式人工智能可以节省高达20%的研发成本，对于一个大型医疗器械公司来说，这意味着在未来两到三年内可以节省30亿美元。 相互驱动效率并复合价值（参见边栏，字符串连接-增强医疗保健从业者的参与珍珠（方法）。这种方法可以应用于跨职能流程，从研发到商业和共享服务。 然而，孤立地使用人工智能和生成式人工智能可能无法带来变革性的益处。医疗器械公司可能需要承担珍珠串a方法。通过利用 GenAI 和其他人工智能、数据及数字技术将多个 工作流程串联起来，公司能够转变整个流程。这种方法创建了一系列基于 通过串联珠串方法增强医疗保健从业者参与度 A珍珠串以 GenAI 为核心的方法可以使公司能够在适当的时间，通过适当的渠道，向医疗保健实践者（HCP）提供适当的内容。 作为这种方法的一部分，GenAI和ML可以分析处方、销售数据和数字化互动数据，以对HCP进行微观细分和目标定位，促使其参与互动。基于这种细分以及关于内容消费模式的AI驱动洞察，GenAI可以对内容进行分类、组织和创建新内容。然后，ML算法可以确定跨渠道的内容传递顺序和频率，并衡量这些策略的有效性，以优化全渠道互动（图A）。 从人工智能和生成式人工智能中获取最大价值的构建模块 受访者强调，尽管许多医疗科技组织已经启动了他们的AI和GenAI之旅，但他们可能只是触及了表面。正如一位受访者评论的那样，“我觉得我们 利用不到10%的人工智能潜力。”我们为医疗器械公司概述了六个关键组成部分，以更广泛地利用人工智能和生成式人工智能（图3）。 1. 制定战略蓝图 2. 建立运营架构 企业在整个企业中扩展人工智能可能不再是一个“何时”的问题，而是一个“程度”的问题。医疗技术公司应该将人工智能和生成式人工智能投资视为其企业战略的核心使能者，而不是作为实验性项目。虽然执行多种用例可以创造价值，但专注于深度而不是广度可能更有利。 构建独特的运营结构，例如建立人工智能卓越中心（COE），可以帮助医疗器械公司跨领域利用人才和资源，将人工智能和通用人工智能融入其业务。此类COE，虽然不一定成功的关键要素，但应能够优先处理和管理人工智能和通用人工智能投资，并且应包含明确的实现价值的能力。 行动步骤： 行动步骤： • 制定战略蓝图:定义人工智能使用的业务雄心，并将投资锚定以满足短期和长期业务目标。 • 源和优先使用用例：识别并优先排序与已识别机会领域相关的AI和GenAI用例组合。 • 确定粗体表演：确定三到五个高价值机会领域，其中人工智能和通用人工智能的使用可以提供最大价值，并专注于规模化以产生重大影响。 • 制定路线图：制定一个计划，以协调投资和资源，支持用例开发和扩展。 • 设定可衡量的AI目标：建立可通过用例实现的明确的价值指标。为人工智能领导者分配可衡量的目标是进一步促进人工智能倡导并确保问责制。 5. 建立新的工作方式 3. 聚焦价值实现 虽然初步实验可能已经取得进展，但大规模人工智能部署需要更加强调弥合与人工智能的信任鸿沟，而通用人工智能可能会加剧这一问题。正如一位受访者指出的，“我们希望人工智能成为我们文化的一部分，成为我们未来行事方式中不可或缺的一部分。” 这需要通过明确展示价值、提供充分的培训以及为人工智能和通用人工智能工具的负责任使用创建护栏来培养业务用户的意愿。 维持扩展人工智能的热情和势头需要一个纪律性的方法来评估和进行适当的投资，并沟通其价值。人工智能似乎是公司数字化转型道路上的又一个步骤。通过专注于建立和沟通人工智能使用的持续价值叙事，公司可以防止幻灭，尤其是在新的数字技术成为下一个“闪亮事物”的时候。 行动步骤： 行动步骤： • 追踪并实现价值：创建机制来衡量成果和优化投资，同时评估实现人工智能目标的进展。 • 专注于人类增强以鼓励采用：在部署过程中，展示人工智能如何增强人类能力，而不仅仅是自动化任务。 • 阐述企业价值故事：为已识别的机遇领域创建和推广人工智能影响的故事，向相关利益相关者——从董事会和首席执行官到商业领袖。 • 建设人工智能熟练度：开发培训计划以提升人工智能素养，涵盖人工智能概念、应用和局限性。优化工作流程，确保人工智能的无缝集成和用户熟练度。 4. 建立技术和扩展能力 构建企业架构，整合快速创建和部署人工智能（AI）和生成式人工智能（GenAI）应用、工具和功能所需的关键组件。此类架构应包括对开源和专有平台能力的访问，以利用大型语言模型、沙盒环境和常见解决方案原型。 六。促进负责任的人工智能使用 医疗器械公司应建立明确的规定