Relever le principal défi dans le secteur des dispositifs médicaux grâce à des solutions d’IA générative

Révolutionner la gestion de la chaîne logistique des soins de santé grâce à des solutions de nomenclature et de classification pilotées par l’IA

Dans le domaine des soins de santé, le spectre des fournitures médicales est vaste, englobant tout, des instruments chirurgicaux aux bandages, et jouant un rôle crucial dans le fonctionnement des établissements de santé. La classification, la dénomination et le codage précis de ces fournitures sont essentiels pour diverses fonctions, notamment l’approvisionnement, le suivi, la facturation, la commande, la gestion des stocks et, surtout, la garantie de la sécurité des patients.

Cependant, la chaîne d’approvisionnement médicale est confrontée à des défis importants, tels que des coûts de transaction exorbitants (jusqu’à 4 fois plus élevés que dans d’autres secteurs), un gaspillage considérable (par exemple, 5 milliards de dollars d’EPI COVID-19 jugés « inutilisables ») et des dépenses mondiales excessives pour des soins inappropriés (allant de 10 % à 34 % des dépenses de santé dans les pays de l’OCDE2).

La complexité de la nomenclature et de la classification est due à différents facteurs :

1. Complexité, diversité et problèmes de normalisation : La diversité des fournitures médicales, associée à des spécifications uniques, complique la classification. L’absence de conventions de dénomination et de catégorisation normalisées entre les fabricants ou les pays ajoute encore à la difficulté.

2. Évolution continue des produits : Les progrès de la technologie médicale entraînent l’apparition régulière de nouveaux produits, ce qui nécessite des mises à jour constantes des systèmes de classification.

3. Catégories qui se chevauchent : Certaines fournitures peuvent être classées dans plusieurs catégories, ce qui entraîne une confusion dans la classification.

4. Erreurs humaines, échelle et compétences : Les erreurs manuelles de saisie et de catégorisation, ainsi que la nécessité d’une formation continue du personnel, contribuent à des classifications erronées.

5. Exigences en matière de réglementation et de conformité : Des réglementations différentes d’une région ou d’un pays à l’autre ont un impact sur la classification, nécessitant une compatibilité avec différents systèmes.

6. Interopérabilité et intégration : La communication transparente entre les systèmes des établissements de soins de santé nécessite des systèmes de classification compatibles, en particulier en présence de systèmes existants.

Pour relever ces défis, il faut combiner la technologie, la formation et une planification méticuleuse. Les solutions consistent notamment à investir dans des systèmes modernes de gestion des stocks, à former le personnel en continu, à collaborer avec les fournisseurs pour la normalisation, et à examiner et mettre à jour régulièrement les systèmes de classification. L’automatisation de ce processus à l’échelle mondiale est essentielle, et les technologies émergentes telles que le big data, l’IA générative et l’analyse graphique offrent des solutions viables.

Si ChatGPT-4 peut exceller dans le domaine du résumé de texte, son application à la mise en correspondance de code à code s’est avérée inefficace, conduisant à l’attribution de codes de classification incorrects – ce que l’on appelle l’hallucination3. Vamstar présente toutefois une solution qui combine l’IA générative, le traitement du langage naturel et les graphes de connaissances pour relever efficacement ces défis.

Les plateformes innovantes de Vamstar utilisent la science des données profondes et l’IA dans les secteurs de la santé et des technologies médicales. Grâce à son expertise, ses financements et ses collaborations, Vamstar a développé des solutions pour normaliser et automatiser les catalogues de produits de santé, en exploitant des informations provenant de diverses sources pour améliorer la prise de décision en matière de contrats, d’appels d’offres et d’achats.

Le cœur de la solution de Vamstar réside dans la création de la plus grande base de connaissances au monde en matière de soins de santé et de sciences de la vie. En interconnectant les acheteurs, les fournisseurs, les produits, les services et les dispositifs médicaux à l’échelle mondiale, la plateforme de Vamstar facilite la mise en correspondance automatique des affectations et des classifications de codes et de produits avec une précision et une évolutivité sans précédent.

Les avantages de l’approche de Vamstar comprennent une correspondance code à code, une affectation code à produit, une comparaison produit à produit, une synthèse produit à preuve et une correspondance produit à opportunité très évolutive et précise. En intégrant de manière transparente l’IA générative, le NLP et les graphes de connaissances, Vamstar permet aux acteurs du secteur des soins de santé de prendre des décisions éclairées et de rationaliser les processus de la chaîne d’approvisionnement.

En conclusion, Vamstar se présente comme une solution B2B de premier plan alimentée par l’IA pour les soins de santé et les sciences de la vie, qui révolutionne la gestion de la chaîne d’approvisionnement des soins de santé. Grâce au big data et à l’apprentissage automatique, Vamstar facilite le sourcing intelligent, accélère les appels d’offres, simplifie les contrats, offre des opportunités en temps réel et intègre l’intelligence, ce qui permet en fin de compte d’améliorer l’efficacité et de réduire les coûts dans l’ensemble de l’écosystème des soins de santé.

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