De primaire uitdaging in de sector medische apparatuur aanpakken met behulp van generatieve AI-oplossingen

Zorgketenbeheer revolutioneren met AI-gestuurde nomenclatuur- en classificatieoplossingen

In de gezondheidszorg is het spectrum van medische benodigdheden enorm en omvat alles, van chirurgische instrumenten tot verbandmiddelen, die een cruciale rol spelen in de activiteiten van zorginstellingen. Nauwkeurige classificatie, naamgeving en codering van deze benodigdheden zijn van het grootste belang voor verschillende functies, waaronder inkoop, tracering, facturering, bestelling, voorraadbeheer en, het allerbelangrijkste, het waarborgen van de veiligheid van de patiënt.

De medische toeleveringsketen staat echter voor grote uitdagingen, zoals exorbitante transactiekosten (tot 4 keer hoger dan in andere sectoren), aanzienlijke verspilling (bijv. 5 miljard dollar aan onbruikbaar geachte COVID-19 PBM) en wereldwijde overbesteding aan ongeschikte zorg (variërend van 10% tot 34% van de uitgaven voor gezondheidszorg in OCED-landen2).

De complexiteit van de nomenclatuur en classificatie is het gevolg van verschillende factoren:

1. Complexiteit, diversiteit en standaardisatieproblemen: De uiteenlopende aard van medische benodigdheden, gekoppeld aan unieke specificaties, bemoeilijkt de classificatie. Het gebrek aan gestandaardiseerde naamgevingsconventies en categoriseringen tussen fabrikanten of landen maakt de uitdaging nog groter.

2. Voortdurende evolutie van producten: Vooruitgang in de medische technologie introduceert regelmatig nieuwe producten, waardoor constante updates van classificatiesystemen nodig zijn.

3. Overlappende categorieën: Sommige benodigdheden kunnen in meerdere categorieën passen, waardoor verwarring ontstaat over de juiste classificatie.

4. Menselijke fouten, schaal en vaardigheid: Handmatige fouten bij het invoeren en categoriseren, samen met de behoefte aan voortdurende training van het personeel, dragen bij aan verkeerde classificaties.

5. Regelgeving en nalevingsvereisten: Uiteenlopende regelgeving in regio’s of landen heeft invloed op classificatie en vereist compatibiliteit met verschillende systemen.

6. Interoperabiliteit en integratie: Naadloze communicatie tussen systemen van zorginstellingen vereist compatibele classificatiesystemen, vooral met de aanwezigheid van oudere systemen.

Om deze uitdagingen het hoofd te bieden is een combinatie van technologie, training en zorgvuldige planning nodig. De oplossingen omvatten investeringen in moderne voorraadbeheersystemen, voortdurende training van personeel, samenwerking met leveranciers voor standaardisatie en regelmatige herziening en bijwerking van classificatiesystemen. Het automatiseren van dit proces op wereldwijde schaal is essentieel en opkomende technologieën zoals big data, generatieve AI en graph analytics bieden haalbare oplossingen.

ChatGPT-4 mag dan wel uitblinken in tekstsamenvattingen, maar de toepassing ervan voor het matchen van codes op codes is ineffectief gebleken, wat leidt tot de toewijzing van onjuiste classificatiecodes, ook wel hallucinatie genoemd3. Vamstar presenteert echter een oplossing die generatieve AI, natuurlijke taalverwerking en kennisgrafieken combineert om deze uitdagingen effectief aan te pakken.

De innovatieve platforms van Vamstar maken gebruik van diepgaande datawetenschap en AI in de sectoren gezondheidszorg en medische technologie. Met expertise, financiering en samenwerkingsverbanden heeft Vamstar oplossingen ontwikkeld voor het standaardiseren en automatiseren van productcatalogi in de gezondheidszorg, waarbij informatie uit verschillende bronnen wordt gebruikt om de besluitvorming rond contracten, aanbestedingen en inkoop te verbeteren.

Het hart van Vamstar’s oplossing ligt in het creëren van ‘s werelds grootste kennisbank voor gezondheidszorg en biowetenschappen. Door kopers, leveranciers, producten, diensten en medische hulpmiddelen wereldwijd met elkaar te verbinden, vergemakkelijkt het platform van Vamstar auto-matching van code- en producttoewijzingen en classificaties met ongekende nauwkeurigheid en schaalbaarheid.

De voordelen van de aanpak van Vamstar zijn onder andere zeer schaalbare en nauwkeurige code-to-code matching, code-to-product toewijzing, product-to-product vergelijking, product-to-evidence samenvatting en product-to-opportunity matching. Door de naadloze integratie van generatieve AI, NLP en kennisgrafieken stelt Vamstar belanghebbenden in de gezondheidszorg in staat om weloverwogen beslissingen te nemen en supply chain-processen te stroomlijnen.

Concluderend kan worden gesteld dat Vamstar een toonaangevende AI-aangedreven B2B-oplossing voor de gezondheidszorg en levenswetenschappen is, die een revolutie teweegbrengt in het beheer van de toeleveringsketen in de gezondheidszorg. Door middel van big data en machine learning faciliteert Vamstar intelligente sourcing, snellere aanbestedingen, vereenvoudigde contractering, real-time kansen en ingebedde intelligentie, wat uiteindelijk efficiëntie en kostenbesparingen in het hele ecosysteem van de gezondheidszorg oplevert.