智能体时代：重塑企业未来 医疗保健和生命科学行业

医疗保健和生命科学行业 简介 随着智能体的兴起，医疗保健和生命科学 (HCLS) 领域正在发生翻天覆地的变化。我们正在进入一个智能体时代。在这个时代，多模态AI赋能的助理不仅可以自动执行任务，而且从根本上改变了HCLS组织提供护理、加速研究、简化运营以及与患者和从业人员互动的方式。这些智能体变得越来越先进，可以帮助我们理解复杂的研究数据、临床信息和监管要求。它们还能预测需求并代您采取行动，而这一切都在您的监督下进行。这本电子书探讨了医疗保健和生命科学组织如何利用智能体的力量，在新形势下蓬勃发展。 要么大胆创新，要么落后于人：医疗保健和生命科学组织一直都面临着这样的压力 技术系统碎片化的问题已经存在数十年了。企业内部技术系统的分散化是长久以来都存在的一个问 连通数据源：在多数企业中，数据如同一盘散沙，散落在不同的系统中，相互孤立，而且格式也各不相同。只有连通这些孤立的数据源，才能真正释放数据的潜力。LLM和智能体要如何扮演桥梁的角色，打破壁垒，最终形成统一的数据全景视图？化洞察为行动：如果不能转化为行动，洞见本身毫无意 智能体、生成式AI、自动化工作流和企业级搜索工具。这些新技术都蕴藏着巨大的潜力。然而，技术的飞速发展固然激动人心，但也进一步加剧了复杂性。 题。如今，有很多技术都非常出色，但要实现无缝集成以充分发挥其潜力，往往很不容易。 我们应该如何看待这些新工具？ 义。企业要如何将这些技术融入日常工作流程，让它们从分析和预测的工具，转变为能够辅助决策、自动执行任务、强力驱动业务成果的助手？ 如何将它们融入到我们现有的基础设施中？最重要的是，我们应该怎样有效地利用它们来解决实际业务问题并创造价值？问题的关键不在于孤立地去理解每一项技术，而在于如何将这些技术凝聚成一股力量，带来切实可见的业务成果。 更快地采用更多技术。企业正面临前所未有的压力，需要以极快的速度适应和 组织需要能够： 创新。重点不只是避免落伍，而是在这个日新月异的格局中，始终保持竞争力和话语权。 驭这个全新的 复杂技术环境可能面临严峻的挑战。我们的目标，就是化繁为简，为您扫清底层的技术障碍。我们看到，一条清晰的路径正帮助众多企业走向成功：系统性地驾驭AI的力量，精准发现关键信息，深刻洞察其意义，并最终赋能决策、驱动行动。 快速获取信息：将适当的信息在适当的时间提供给适当的人（员工或患者）至关重要。这些新的AI工具要如何 从浩如烟海的结构化与非结构化数据中，为我们即时筛选出最有价值的信息？ 大量令人惊叹的新兴技术正在迅速涌现，例如大语言模型(LLM)、 解锁智能体时代：发现、理解、行动 在智能体时代的浪潮中，企业需要发现一条顺畅无阻的路径，以发现信息并理解数据，并据之采取行动。 找到信息对于组织而言，发现相关、实用且个性化的信息，本身就是一 理解数据在今天，仅仅发现信息已不再是制胜关键。真正的优势，是能够迅速穿 项艰巨的挑战，特别是在企业数据量迅猛增长，数据格式五花八门，系统之间又壁垒林立的情况下。把时间浪费在搜索信息和分析数据上，会严重影响团队的生产力。与此同时，搜索行为也正经历变革，文本、图片、音频和视频等多模态搜索已成常态，这使得理解用户查询的意图变得空前复杂。能够快速发现信息并采取行动是智能体时代的关键推动因素，也是执行下游智能体任务的前提。想象一下，当您的团队拥有了信息“超能力”，能在需要时精准获取相关信息，那每一次行动都能释放价值、点燃创新。 透复杂的结构化与非结构化数据迷雾，精准捕获其中的核心洞见。想象一下，您将能够即刻将海量信息浓缩为精炼摘要，把原始数据转化为清晰洞见，让每一次决策都赢得先机。 示如何落地实践“发现、理解、行动”这一 最关键的一步，是让洞见落到实处，变为看得见的行动。 转化为由工作流驱动的任务。如此，才能让整个企业的发展驶入快车道。 智能体实战：转变医疗保健和生命科学组织的关键职能 织实现特定职能的转型。首先，我们将探讨智能体在医疗保健领域的应用，例如优化服务提供者的收入周期、改进付款方理赔处理、检测欺诈和优化成本。然后，我们将探讨如何利用智能体赋能生命科学组织，加速发现和研究、临床试验管理、制造质量以及上市后监控等领域的发展。通过无缝集成到现有工作流程并支持智能自动化，智能体可以帮助HCLS的相关团队实现更高的效率、洞察力与影响力。我们希望这些常见的HCLS应用场景能激发您的灵感，让您看到智能体时代将为您的业务带来的深远影响，并鼓励您发掘属于自己企业的独特机会。 运维 采购 医疗保健应用 02.理赔处理自动化03.欺诈检测和风险管理04.预测性理赔结算和成本优化 提升索赔与编码准确性，医院收入周期管理 最大程度上增加收入并确保合规性 提供建议 利用 编码，最大限度地提高收入，并满足合规要求。通过整合访问历史索赔数据和付款方合同、研究监管要求和报销趋势等功能，AI智能体可以帮助总结索赔被拒主题、执行复杂计算以进行差异或现金流分析，并确定流程中需要改进或重新谈判的部分。集成智能自动化功能有机会带来多方面的改进，可提供具体、可行的建议，帮助减少索赔被拒的情况并优化付款方合同，从而提高整体收入周期效率和财务表现。 减少索赔被拒的情况，优化付款方合同，并改进整体收入周期流程 史索赔数据、付款方合同及财务目标，以进行全面分析 拒主题，并对比付款方合同，识别可重新谈判或改进的领域 监管成本要求、保险报销趋势及付款方指南 客户共享分析结果、数据洞见和建议 收入预测等方面的复杂计算 自动处理数据，理赔处理自动化 提高效率和准确性 提取 赔数据，从而提高效率和准确性。AI智能体可将从各种文档（表单、PDF、备注）中提取理赔数据、检索保单条款、理赔历史记录和患者病史等功能结合在一起，帮助评估保单条款和患者病史，以确定理赔的合法性，并执行多步交叉引用，以确保数据准确性。集成智能自动化功能可根据保单因素协助计算理赔金额，并自动做出资格认定，从而减少人工工作量并加快理赔流程，实现潜在的改进。 据，包括结构化表单、保单数据库以及非结构化PDF或手写笔记 记录和患者病史，以确定所提交理赔的合法性 额和其他相关财务因素计算理赔金额 据与政策数据库进行交叉引用，确保准确性和完整性 格并根据保单规则和数据分析的结果来批准或拒绝索赔 记录和患者病史，为当前的理赔提供背景信息 欺诈检测和风险管理 通过识别可疑模式来增强安全性 检索 限度地减少财务损失，从而协助降低风险。AI智能体可收集各种匹配数据（文本、图片、账单信息），检索过去的欺诈案例和既定模式，从而帮助根据历史数据评估当前理赔、识别费用过高等可疑模式，并使用欺诈模型计算风险评分。集成智能自动化功能有望带来改进，帮助识别和标记高风险索赔以供调查，并启动多步验证流程，以加强安全协议并减少欺诈带来的损失。 单中的文本、医学扫描等图片以及账单信息，以便进行全面分析 来评估当前理赔，以识别费用过高或重复索赔等可疑模式 高风险分数的索赔，以便进一步调查和验证 认定的欺诈模式，为检测当前可疑活动提供基准 检测算法来计算风险得分，以量化欺诈活动的概率 索赔，并根据需要请求支持性文档，以确认或排除潜在的欺诈行为 在控制费用的同时预测性理赔结算和成本优化 确保合理赔付 收集 平性，同时更好地控制不可预测的费用。通过整合收集历史理赔数据、患者病历、治疗费用和各种数据类型（图片、诊断、账单信息）等功能，AI智能体 可以帮助评估以往的结果和保险公司风险模型，以确定影响赔付金额的关键因素，并运行预测模型来估算合理的赔付金额。集成智能自动化功能有望带来改进。它可以根据数据驱动的建议帮助提出最佳赔付金额，并预测赔付费用，从而提高公平性、改善费用控制并提高财务可预测性。 历、治疗费用和过去的赔付记录以进行分析 者病史和保险公司风险模型，以确定影响赔付金额的关键因素 数据驱动的理赔解决建议 学影像（X光片）、文本诊断和数字账单信息，全面了解情况 赔付，同时控制不可预测的索赔费用 数据估算公平的赔付金额 生命科学应用 02.临床试验管理和商业化患者参与03.制造质量控制和合规04.医疗器械上市后监管和安全报告 加速研究并实现新的发现和研究 数据利用方式 连接 并开发新的数据利用方式。通过整合连接到不同来源（PubMed、专利）、与多组学数据库集成、分析复杂数据集和总结趋势等多方面能力，AI智能体可以帮助识别生物标志物、药物与疾病之间的关系、潜在的安全信号和竞争格局。集成智能自动化功能有望带来多方面的改进，例如帮助生成文献综述和竞争情报报告、优化临床试验设计，以及发现药物再利用机会，从而加快发现速度并改善研究成果。 物标志物、药物与疾病之间的关系以及潜在的安全信号 报告和风险评估 gov和专利数据库等各种数据来源，以收集广泛的科学和监管数据 数据库和患者注册数据库集成，以访问多组学数据和实际临床信息 和监管变化，确定主要参与者、潜在风险和竞争格局 物再定位机会并提供实时监管提醒 改善临床试验效率、临床试验管理和商业化患者参与 降低成本并提高患者留存率 个性化 集成 提高试验效率、降低成本并提高患者留存率。通过整合电子病历 (EMR)、自动数据录入、KPI跟踪和异常检测等功能，AI智能体能够通过情感分析了解患者体验，发现员工培训需求，并通过复杂的计算揭示入组预测及风险。整合智能自动化技术有望带来以下改进：发送个性化消息、即时访问试验方案、自动化患者随访及预测建模，旨在简化沟通流程，优化试验运营，并提升患者留存率。 案访问简化了沟通，并为调查人员和患者提供培训 助于了解患者体验，而技能差距分析则可确定现场工作人员的培训需求 输入和实时不良事件跟踪有助于揭示关键试验数据 组预测和风险评估，理解关键指标以优化试验执行 性建模，提高患者留存率并优化试验运营 检测功能可主动发现关键试验进展数据洞见和潜在风险 简化制造流程，确保质量、制造质量控制和合规 合规性和效率 自动化 收集 备制造流程，确保质量、合规性和效率。AI智能体集成了从制造流程收集实时数据（通过视觉技术、传感器）、扫描监管指南、促进根本原因分析和跟踪KPI等功能，可以帮助检测偏差/异常、即时访问标准操作程序 (SOP)、执行监管变更的影响分析，以及识别技能差距。集成智能自动化功能可帮助自动执行质量控制检查、偏差报告、审计准备工作，提供实时提醒，并建议进行预测性维护或培训，从而实现主动质量保证和流程优化，带来潜在的改进。 据，包括视觉检查数据和传感器读数，以检测偏差和异常情况 因，并自动分析监管变化对当前流程的影响 差报告和审计准备 时访问相关SOP与合规性变更 训建议有助于采取主动措施，优化质量和流程 并进行技能差距分析 提高患者安全性医疗器械上市后监管和安全报告 和监管合规性 发现 数据的收集和分析工作，从而提高患者安全性和监管合规性。通过整合自动从不同来源收集售后市场数据和自动检测信号等功能，AI智能体可以帮助自动执行实时风险评估计算、分析趋势，并即时访问监管指南和安全数据库。集成智能自动化技术有助于改进监管报告（医疗器械法规 [MDR]、警戒）并提供实时安全提醒和预测建模，从而确保及时合规并推动快速降低风险。 时风险评估和趋势分析，并集成到现有的风险管理系统中 和数据库收集上市后数据 （MDR、Vigilance），确保及时合规 数据库，分析技能差距，为员工推荐针对性的培训 信号，发现潜在的安全问题 推动快速风险缓释 为什么选择GoogleCloud作为您的智能体平台 体发挥更大影响力。GoogleCloud是一个开放、全面的平台，可助您大规模构建和运用智能体。 全面提速。为了助您用智能体成就更多，GoogleCloud提供一系列解决方 案，无论您的业务需求和技术背景如何，都能找到