Affrontare la sfida principale nel settore dei dispositivi medici attraverso soluzioni di IA generativa

Rivoluzionare la gestione della catena di fornitura sanitaria con soluzioni di nomenclatura e classificazione basate sull’AI

Nel settore sanitario, lo spettro delle forniture mediche è vasto e comprende tutto, dagli strumenti chirurgici alle bende, svolgendo un ruolo cruciale nelle operazioni delle strutture sanitarie. La classificazione, la denominazione e la codifica accurate di queste forniture sono fondamentali per diverse funzioni, tra cui l’approvvigionamento, la tracciabilità, la fatturazione, l’ordinazione, la gestione delle scorte e, soprattutto, la garanzia della sicurezza dei pazienti.

Tuttavia, la catena di fornitura medica si trova ad affrontare sfide significative, come gli esorbitanti costi di transazione (fino a 4 volte superiori a quelli di altri settori), i notevoli sprechi (ad esempio, 5 miliardi di dollari di DPI COVID-19 ritenuti “inutilizzabili”) e l’eccesso di spesa globale per cure inappropriate (dal 10% al 34% della spesa sanitaria nei Paesi OCED2).

Le complessità di nomenclatura e classificazione derivano da vari fattori:

1. Complessità, diversità e problemi di standardizzazione: La natura diversificata delle forniture mediche, unita a specifiche uniche, complica la classificazione. La mancanza di convenzioni di denominazione e di categorizzazione standardizzate tra i produttori o i paesi aggiunge ulteriore difficoltà.

2. Evoluzione continua dei prodotti: I progressi della tecnologia medica introducono regolarmente nuovi prodotti, richiedendo un costante aggiornamento dei sistemi di classificazione.

3. Sovrapposizione di categorie: Alcune forniture possono rientrare in più categorie, generando confusione nella corretta classificazione.

4. Errori umani, scala e abilità: Gli errori manuali nell’inserimento e nella categorizzazione, insieme alla necessità di una formazione continua del personale, contribuiscono a creare classificazioni errate.

5. Requisiti normativi e di conformità: La diversità delle normative a livello regionale o nazionale influisce sulla classificazione, richiedendo la compatibilità con i diversi sistemi.

6. Interoperabilità e integrazione: Una comunicazione perfetta tra i sistemi delle strutture sanitarie richiede sistemi di classificazione compatibili, soprattutto in presenza di sistemi preesistenti.

Per affrontare queste sfide è necessaria una combinazione di tecnologia, formazione e pianificazione meticolosa. Le soluzioni comprendono l’investimento in moderni sistemi di gestione dell’inventario, la formazione continua del personale, la collaborazione con i fornitori per la standardizzazione e la revisione e l’aggiornamento regolari dei sistemi di classificazione. L’automazione di questo processo su scala globale è essenziale e le tecnologie emergenti come i big data, l’IA generativa e l’analisi dei grafi offrono soluzioni praticabili.

Mentre ChatGPT-4 può eccellere nella sintesi del testo, la sua applicazione per la corrispondenza tra codici si è dimostrata inefficace, portando all’assegnazione di codici di classificazione errati, definiti allucinazioni3. Vamstar, tuttavia, presenta una soluzione che combina l’IA generativa, l’elaborazione del linguaggio naturale e i grafi di conoscenza per affrontare efficacemente queste sfide.

Le piattaforme innovative di Vamstar utilizzano la scienza dei dati e l’intelligenza artificiale nei settori della sanità e delle tecnologie mediche. Grazie a competenze, finanziamenti e collaborazioni, Vamstar ha sviluppato soluzioni per la standardizzazione e l’automazione dei cataloghi di prodotti sanitari, sfruttando informazioni provenienti da fonti diverse per migliorare il processo decisionale in materia di contratti, gare e appalti.

Il cuore della soluzione di Vamstar risiede nella creazione della più grande base di conoscenze del settore sanitario e delle scienze della vita al mondo. Collegando acquirenti, fornitori, prodotti, servizi e dispositivi medici a livello globale, la piattaforma di Vamstar facilita la corrispondenza automatica delle assegnazioni e delle classificazioni di codici e prodotti con una precisione e una scalabilità senza precedenti.

I vantaggi dell’approccio di Vamstar comprendono la corrispondenza altamente scalabile e accurata tra codice e codice, l’assegnazione del codice al prodotto, il confronto tra prodotti, la sintesi tra prodotti e prove e la corrispondenza tra prodotti e opportunità. Integrando perfettamente AI generativa, NLP e grafi di conoscenza, Vamstar consente agli stakeholder del settore sanitario di prendere decisioni informate e di ottimizzare i processi della supply chain.

In conclusione, Vamstar si pone come soluzione leader per la sanità e le scienze della vita B2B alimentata dall’intelligenza artificiale, rivoluzionando la gestione della catena di fornitura sanitaria. Grazie ai big data e all’apprendimento automatico, Vamstar facilita l’approvvigionamento intelligente, la velocizzazione delle gare d’appalto, la semplificazione della contrattazione, le opportunità in tempo reale e l’intelligenza incorporata, favorendo in ultima analisi l’efficienza e il risparmio dei costi in tutto l’ecosistema sanitario.

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