AIを活用して、OCIテクノロジーで医療における在庫管理のPARレベルを向上 (2024/04/19)
AIを活用して、OCIテクノロジーで医療における在庫管理のPARレベルを向上 (2024/04/19)
https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/ai-improve-par-levels-healthcare-oci-technology
投稿者： Vaijayanti Joshi | Master Principal Cloud Architect
Sudipta Kumar Panigrahi | Principal cloud Architect
ヘルスケアでは、在庫の管理は単なるコスト削減の問題ではありません。これは患者ケアの重要な要素です。人工知能は、医療機関が注射器や手袋から救命薬まで、どのように供給を管理するかに革命をもたらします。このブログ投稿では、医療におけるAIを活用した在庫管理の影響について考察し、これらの新しいテクノロジーが医療在庫の使用状況のパターンと傾向の特定にどのように役立つかについて概説しています。
次の各項では、次のステップを使用して、顧客がデジタルでビジネス・インサイトを変換および導出するためにOracleがどのように役立つかの概要を示します。
- PeopleSoftなどのOracleのSoftware-as-a-Service (SaaS)ビジネス・アプリケーション・スイート、またはサードパーティの在庫システム、OracleのCerner、またはサードパーティの電子健康記録(EHR)からデータを抽出します。
- Oracle Cloud Infrastructure(OCI)のサービス・プラットフォームを活用して、AIを使用して在庫を予測および補充するプロセスを自動化します。
ヘルスケアにおける従来の在庫管理の課題
医療施設は、幅広い供給の必要性、多くの製品の重要な性質、需要の変動など、在庫管理におけるユニークな課題に直面しています。さらに、従来の在庫方法は、多くの場合、過剰在庫につながり、資本や過小在庫につながり、患者ケアに悪影響を及ぼす可能性があります。このようなシナリオでは、AIによって提供される精度と効率は有益であるだけでなく、必要でもあります。
在庫ライフサイクル: 定義、棚卸、補充、最適化
医療におけるAIとは?
ヘルスケアにおけるAIは、高度なアルゴリズムと計算技術を使用して複雑な医療データを分析し、診断を改善し、治療計画をパーソナライズし、運用効率を高め、最終的にはより良い患者ケアの提供を可能にすることで、業界に革命をもたらしています。
AIは、次の方法で定期的な自動補充(PAR)レベルの医療在庫管理を強化しています。
- 最適化されたPARレベルの計算:AIアルゴリズムは、履歴消費データ、現在の患者国勢調査、およびその他の関連要因を分析し、在庫アイテムごとにPARレベルを動的に調整します。AIは、需要パターン、季節動向、その他の変数の変化を考慮することで、過剰在庫を最小限に抑えながら、医療施設のニーズを満たすようにPARレベルを正確に設定できます。
- リアルタイムの監視と調整:AI搭載システムは、在庫レベルと使用パターンをリアルタイムで継続的に監視します。在庫レベルが事前定義されたPARレベルから逸脱している場合、AIアルゴリズムは自動的に再オーダー要求をトリガーするか、それに応じてPARレベルを調整します。このプロアクティブなアプローチにより、在庫水準が在庫切れや過剰在庫のない需要を満たすように常に最適化されます。
- 予測分析: AI主導の予測分析は、履歴データと予測モデルに基づいて医療供給の将来の需要を予測できます。AIは、需要の変動を予測することで、医療施設が最適なPARレベルを維持し、不足や過剰在庫を回避するのに役立ちます。予測アナリティクスにより、積極的な計画とリソース割当てが可能になり、将来の患者のニーズを効果的に満たすことができます。
- サプライチェーンの統合:AIは、サプライヤーや流通業者とのシームレスな統合を促進し、補充プロセスを自動化します。サプライヤーのパフォーマンス、リードタイム、および価格設定データを分析することで、AIシステムは注文スケジュールと数量を最適化し、適切なPARレベルで在庫アイテムをタイムリーに補充できるようにします。この統合により、調達プロセスが合理化され、サプライチェーンの効率が向上します。
- 需要予測と在庫の最適化:AIアルゴリズムは、患者の人口統計、治療プロトコル、履歴使用パターンなどの多様なデータ・ソースを分析し、特定の医療用品の需要を正確に予測します。AI主導のPARレベル管理システムは、在庫水準を予測需要に合わせることで、過剰在庫を最小限に抑えながら、必要なときに重要な供給がすぐに利用可能になるようにします。
AIによるデータ導入のためのOCIのソリューション
在庫最適化のためのOCIソリューションは、さまざまなA.Iおよび機械学習サービスを使用して、2つの異なる方法で実現できます。ソリューションの2つの推奨アプローチについては、次の図を参照してください。
1) Autonomous Database内のOCI機械学習プロセス・フロー
Oracle Machine Learningを使用すると、主要なエンタープライズ・ビジネスの問題を解決し、データ・サイエンスおよび機械学習(ML)ベースのソリューションの開発と導入を加速できます。スケーラブルで自動化されたセキュアな機械学習を活用して、データの探索と準備、モデルの構築、評価、導入の課題に対応します。SQL、Python、R、またはRESTのAPIに関心があるか、コードのないユーザー・インタフェースを好むかに関係なく、Oracleはソリューションの開発とデプロイメントをサポートします。
OCI上のソリューションのアーキテクチャ図の例
2) Oracle Accelerated Data Science(ADS)ソフトウェア開発者キット(SDK)を使用したOCI Data Scienceプロセス・フロー
OCI Data Scienceは、データ・サイエンティストのチームがPythonおよびオープン・ソース・ツールを使用してMLモデルを構築、トレーニング、導入、管理するためのフルマネージド・プラットフォームです。データ・サイエンスは、Oracle Functions、データ・フロー、Autonomous Data Warehouse、オブジェクト・ストレージなど、OCIスタックの他の部分と統合されます。Oracle Accelerated Data Science (ADS)ソフトウェア開発者キット(SDK)は、データ・サイエンス・サービスの一部として含まれるPythonライブラリで、データへの接続、データの探索およびビジュアル化、AutoMLを使用したモデルのトレーニング、モデルの評価、モデルの説明など、データ・サイエンス・ワークフローのステップを自動化または簡素化する多くの機能およびオブジェクトがあります。また、ADSは、データ・サイエンス・サービス・モデル・カタログやその他のOCIサービス(オブジェクト・ストレージなど)にアクセスするためのシンプルなインタフェースも提供します。
まとめ
全体的に、AI主導のPARレベルの医療在庫管理システムは、予防的でデータ主導型の意思決定を通じて、医療施設に在庫水準の最適化、サプライチェーンの効率の向上、患者ケアの成果の向上を実現する機能を提供します。AIは、在庫水準の最適化、サプライチェーンの効率の向上、リスクの軽減、リアルタイムのデータと予測分析に基づく積極的な意思決定を可能にすることで、医療におけるPARレベル管理を強化します。
お客様は、Oracle SaaSクラウド・ビジネス・アプリケーション、Cerner EMR、EHR、およびPeopleSoftなどの在庫管理システムをデータソースとして使用することで、データを抽出および集約して最適な在庫レベルを予測し、コストを削減し、患者ケアの成果を改善できます。
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