Mit generativen KI-Lösungen die primäre Herausforderung im Medizinproduktesektor angehen

Revolutionierung des Lieferkettenmanagements im Gesundheitswesen mit KI-gesteuerten Nomenklatur- und Klassifizierungslösungen

Im Bereich des Gesundheitswesens gibt es ein breites Spektrum an medizinischem Verbrauchsmaterial, das von chirurgischen Instrumenten bis hin zu Verbandsmaterial reicht und eine entscheidende Rolle bei den Abläufen in den Gesundheitseinrichtungen spielt. Die genaue Klassifizierung, Benennung und Kodierung dieser Materialien ist für verschiedene Funktionen wie Beschaffung, Nachverfolgung, Abrechnung, Bestellung, Bestandsverwaltung und vor allem für die Gewährleistung der Patientensicherheit von größter Bedeutung.

Die medizinische Versorgungskette ist jedoch mit erheblichen Herausforderungen konfrontiert, wie z. B. exorbitanten Transaktionskosten (bis zu viermal höher als in anderen Branchen), erheblicher Verschwendung (z. B. PSA im Wert von 5 Mrd. USD, die als „unbrauchbar“ eingestuft werden) und weltweiten Mehrausgaben für unangemessene Pflege (zwischen 10 % und 34 % der Gesundheitsausgaben in den ÜLG-Ländern2).

Die Komplexität der Nomenklatur und Klassifizierung ist auf verschiedene Faktoren zurückzuführen:

1. Komplexität, Vielfalt und Standardisierungsprobleme: Die Vielfalt medizinischer Hilfsmittel in Verbindung mit einzigartigen Spezifikationen erschwert die Klassifizierung. Das Fehlen standardisierter Benennungskonventionen und Kategorisierungen zwischen Herstellern oder Ländern macht die Herausforderung noch größer.

2. Kontinuierliche Weiterentwicklung der Produkte: Durch den Fortschritt in der Medizintechnik werden regelmäßig neue Produkte eingeführt, was eine ständige Aktualisierung der Klassifikationssysteme erfordert.

3. Sich überschneidende Kategorien: Einige Waren können in mehrere Kategorien passen, was zu Verwirrung bei der richtigen Klassifizierung führt.

4. Menschliche Fehler, Skala und Geschicklichkeit: Manuelle Fehler bei der Eingabe und Kategorisierung sowie die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Schulung des Personals tragen zu Fehlklassifizierungen bei.

5. Regulatorische und Compliance-Anforderungen: Unterschiedliche Vorschriften in verschiedenen Regionen oder Ländern wirken sich auf die Klassifizierung aus und erfordern Kompatibilität mit verschiedenen Systemen.

6. Interoperabilität und Integration: Die nahtlose Kommunikation zwischen den Systemen von Gesundheitseinrichtungen erfordert kompatible Klassifizierungssysteme, insbesondere bei Vorhandensein von Altsystemen.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert eine Kombination aus Technologie, Schulung und sorgfältiger Planung. Zu den Lösungen gehören Investitionen in moderne Bestandsverwaltungssysteme, laufende Mitarbeiterschulungen, die Zusammenarbeit mit Anbietern zur Standardisierung sowie die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung von Klassifizierungssystemen. Die Automatisierung dieses Prozesses auf globaler Ebene ist von entscheidender Bedeutung, und neue Technologien wie Big Data, generative KI und Graphenanalyse bieten praktikable Lösungen.

ChatGPT-4 mag sich zwar bei der Textzusammenfassung auszeichnen, aber seine Anwendung für den Code-zu-Code-Abgleich hat sich als ineffektiv erwiesen und zur Zuweisung falscher Klassifizierungscodes geführt, was als Halluzination bezeichnet wird3. Vamstar stellt jedoch eine Lösung vor, die generative KI, natürliche Sprachverarbeitung und Wissensgraphen kombiniert, um diese Herausforderungen effektiv anzugehen.

Die innovativen Plattformen von Vamstar nutzen tiefgreifende Datenwissenschaft und KI in den Bereichen Gesundheitswesen und Medizintechnik. Mit Fachwissen, Finanzierung und Kooperationen hat Vamstar Lösungen für die Standardisierung und Automatisierung von Produktkatalogen im Gesundheitswesen entwickelt, die Informationen aus verschiedenen Quellen nutzen, um die Entscheidungsfindung bei Verträgen, Ausschreibungen und Beschaffung zu verbessern.

Das Herzstück der Vamstar-Lösung liegt in der Schaffung der weltweit größten Wissensdatenbank für das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften. Durch die globale Vernetzung von Käufern, Lieferanten, Produkten, Dienstleistungen und medizinischen Geräten erleichtert die Plattform von Vamstar den automatischen Abgleich von Code- und Produktzuordnungen und Klassifizierungen mit beispielloser Genauigkeit und Skalierbarkeit.

Zu den Vorteilen des Vamstar-Ansatzes gehören ein hochskalierbarer und präziser Code-zu-Code-Abgleich, eine Code-zu-Produkt-Zuordnung, ein Produkt-zu-Produkt-Vergleich, eine Produkt-zu-Evidenz-Zusammenfassung und ein Produkt-zu-Chance-Abgleich. Durch die nahtlose Integration von generativer KI, NLP und Wissensgraphen ermöglicht Vamstar den Akteuren in der Gesundheitsbranche, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Lieferkettenprozesse zu optimieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Vamstar eine führende KI-gestützte B2B-Lösung für das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften ist, die das Lieferkettenmanagement im Gesundheitswesen revolutioniert. Mithilfe von Big Data und maschinellem Lernen ermöglicht Vamstar eine intelligente Beschaffung, schnellere Ausschreibungen, vereinfachte Vertragsabschlüsse, Chancen in Echtzeit und eingebettete Intelligenz, was letztlich zu Effizienz und Kosteneinsparungen im gesamten Gesundheitswesen führt.

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