Как ИИ и развитие менеджмента качества трансформируют фармацию

Бизнес все чаще обращается к внедрению систем ИИ. В фармотрасли интеллектуальная цифровизация бизнес-процессов сопряжена с развитием системы менеджмента качества.

Одна из основных тенденций цифровизации бизнес-процессов — применение искусственного интеллекта ИИ в системе менеджмента качества (СМК) представителей фармацевтического сектора, формирующая системный подход к решению задач предприятия, конечной целью которого является улучшение качества выпускаемой продукции и предоставляемых услуг.

Причины внедрения технологий ИИ в СМК обусловлены нарастающим объемом данных от всех структур предприятия, требующих оперативной аналитической обработки и поиска эффективных решений в условиях риска. Большие данные невозможно обработать традиционным программным обеспечением, базирующимся на системах управления базами данными (СУБД). Big Data требуют внедрения ИИ.

СМК — это выработка в рамках предприятия согласованных процедур и правил, получение достоверной информации на всем протяжении производства продукции или выполнения услуг для определения и достижения целей. Это не разовая функция, а постоянно продолжающийся процесс, который предполагает поиск научных стратегий, выявление системных рисков и сбоев, потенциальных причин организационных, финансовых, материальных и производственных проблем, скрытых угроз.

Продуктивность СМК в первую очередь определяется сбором достоверной информации на всех рабочих этапах, ее аналитической обработкой, эффективным контролем процессов, ретроспективным анализом предыдущих данных, прогнозированием возможных событий (рисков), разработкой корректирующих и предупреждающих действий и т.д.

Эффективность применения ИИ в СМК зависит от руководителя и его команды, в результатах проведенного «мозгового штурма», как говорили раньше, или современного хакатона — конкурса идей длительностью нескольких дней, в течение которых из набросков вариантов складывается общее решение, в дальнейшем преобразованное в алгоритм для разработки ПО ИИ.

Генеративный ИИ меняет стиль руководства и принятие решений

И методы работы руководителей высшего звена в фармотрасли, мотивируя их концентрировать компетенции на стратегических приоритетах — их выборе, утверждении, развитии, добавлении ценности создаваемому продукту, где последний может быть продуктом — лекарственным препаратом или услугой, фармацевтической помощью. Термина «услуга» бояться не следует: в капиталистическом обществе это имманентно присущая ему данность, создающая и приносящая прибыль, на налоги из которой существует государство. 

Сегодня же лидерство руководства сводится в основном к добавлению ценности тому, что уже известно, и лишь в редких случаях — рождению новаций. Результат — постепенный упадок компетентности и мотивированности, транслирующиеся на менеджмент более низкого уровня.

Большинство традиционных возможностей разработки, доставки и применения лекарств практически исчерпаны, дальнейшие исследования и формирование стабильных денежных потоков требуют значительно бóльших инвестиций. Современные фармацевтические компании преимущественно используют устаревающие бизнес-модели, с трудом генерирующие добавление стоимости.

ИИ коренным образом способен изменить сложившиеся стереотипы, освобождая руководство от рутины, миновать которую удается немногим, формирует иную исследовательско-внедренческую экосистему, где поиск создания/добавления ценности берет на себя надлежащим образом «заточенный» ИИ.

Руководителю остается мотивированно встроиться в эту систему, собрать профессиональную команду, компетенции которой позволят создать массив данных для выстраивания ИИ, система которого в будущем выступит экспертом в принятии решений. 

Стоимость формирования ИИ может варьироваться от 35 до 50 тыс. долл. под конкретную задачу организации в зависимости от размеров и позиционирования бизнеса. Это примерные месячные затраты на оплату труда коллектива малого предприятия, которые потребовались бы для «ручного» выполнения задачи.

Эксперты по внедрению ИИ замечают: «Считайте, не сколько пришлось затратить, а сколько удалось выручить, опираясь на наши технологии, и скольких конкурентов получилось обойти». 

Дальнейшая работа коренным образом меняет концепцию лидерства — от авторитарного начальника к компетентному бизнес-наставнику, поддерживающему сотрудников в их личностном развитии с целью полного раскрытия потенциала. Создание творческой экосистемы бизнеса, освобожденного от рутинной работы, уважение и объективная оценка труда, создание «зеленых» навыков оказывает существенное влияние на инновационное трудовое поведение сотрудников. 

Сам бизнес становится социально ориентированным, подвергается ESG-трансформации, направленной на его понимание влияния на общество и окружающую среду, что крайне важно и ценно для фармацевтической отрасли и всего здравоохранения в целом.

При этом необходимо помнить: лидерство руководства — это всегда стратегия «сверху вниз», иначе ничего не получится.

 ИИ улучшает бизнес-процессы всех участников фармотрасли

Улучшение процессов СМК с помощью ИИ выражается в уточнении или переформатировании моделей целеполагания, выборе эффективного плана осуществления процессов с заявленным результатом на выходе, оптимизации процессной конфигурации в составе СМК в интересах организации, ее пациентов, клиентов, контрагентов, аудиторов, регуляторов и пр. 

Изучая огромные объемы биомедицинских данных в формате big data, находя возможные терапевтические мишени и прогнозируя эффективность лекарств-кандидатов, алгоритмы ИИ постоянно улучшают процесс разработки ЛП, что позволяет не только выводить на рынок новые препараты, но и предлагать технологии персонализированного лечения для конкретных групп или индивидуальных пациентов (персонализированная фармация, компаунд-фармация).

ИИ оптимизирует процессы построения цепочек поставок, пути снижения затрат на этапах, повышая эффективность бизнеса. С его помощью можно составлять интеллектуальные прогнозы спроса, оптимизировать логистику, выявлять тенденции в реализации новых продуктов, позволяющие увязывать локации продаж ЛП с предпочтениями потребителей (пациентов). 

Используя ИИ, компании логистического сектора приобретают способность анализировать большие объемы информации из множества каналов связи, что позволяет им принимать более обоснованные решения, понимать потребности в поставках, предвидеть рыночные тенденции и повышать точность прогнозов текущих и будущих заказов. Так, например, фармдистрибуторы, по несколько раз в день обрабатывающие заказы из сети аптек, с помощью ИИ могут прогнозировать примерные объемы ежедневных заказов на длительное время и заранее готовить корзины по точечным заказам для отправки в аптеки, оптимизируя не только время доставки, но и повышая удовлетворенность потребителей качеством услуг, сказывающейся на продажах.

Особую ценность представляют новации, «видимые» пациентам. Это прежде всего реинжиниринг процессов аптечной практики, поименованных в Приказе Минздрава России от 31.08.2016 №647н «Об утверждении Правил надлежащей аптечной практики лекарственных препаратов для медицинского применения».

Здесь ИИ может помочь в прогнозировании и исчислении потребности в ЛП, БАД и изделиях медназначения на локальном уровне, минимизации дефектуры, управлении запасами, оптимизации внутриаптечной логистики (фасовка, изготовление, контроль, отпуск, фармконсультирование), сочетании интересов коллектива и его отдельных членов в достижении заявленных бизнес-показателей, повышении и укреплении лояльности сотрудников и пациентов и т.д. 

Персонализированное ПО регулирует отправку электронных писем по программам лояльности, информирует врачей, коморбидных и полипрагмазийных пациентов о так называемых потенциально неподходящих лекарствах, риск применения которых превышает пользу при назначении.

Тем не менее, несмотря на свой потенциал, внедрение ИИ в аптечную практику сталкивается с рядом проблем. Некоторым аптекам, особенно индивидуальным и небольшим организациям с ограниченными финансами и ресурсами, первоначальные затраты и усилия на интеграцию ИИ могут показаться сложными. Для создания доверия к системам ИИ необходимы «руководящее начало» и пояснения пользы, комплексное образование и обучение фармработников, поскольку сопротивление внедрению инноваций — довольно стойкое явление в фармрознице.

Сотрудничество между аптечными работниками, разработчиками ИИ и поставщиками медицинских и фармацевтических услуг призвано стимулировать инновации, совершенствовать инструменты ИИ для удовлетворения конкретных потребностей аптек.