Oportunidade generativa da IA ​​da Medtech

dentro de dois meses após o lançamento, o ChatGPT já havia registrado 100 milhões de usuários-definindo um recorde para a base de usuários que mais cresce. A adoção tão forte ressalta o potencial que as pessoas em muitas indústrias vêem em AI generativa . Para MedTech Companies , a tecnologia pode tornar os processos mais eficientes, ajudar as empresas a personalizar as interações dos clientes, desbloquear a inovação por meio de criatividade não convencional e acessam melhor dados e conhecimentos corporativos para criar valor de novas maneiras.

O principal desafio é saber como e por onde começar. Como a IA generativa possui um conjunto tão amplo de aplicativos em potencial e como a MedTech é um setor altamente regulamentado, onde a vida das pessoas está em jogo, algumas empresas podem adotar uma abordagem de espera e ver. Acreditamos que essa inação correria o risco de colocar as empresas em desvantagem de longo prazo. AI generativa Prevê -se que cresça mais rapidamente nos cuidados de saúde do que qualquer outro setor, com uma taxa de crescimento anual composta de 85% a 2027, para atingir um tamanho total do mercado de US $ 22 bilhões. (Consulte o Anexo 1.)

Por esse motivo, as empresas da Medtech devem começar a implementar a tecnologia em várias partes de seus negócios. Identificamos mais de 60 casos de uso para IA generativa em toda a cadeia de valor da Medtech e os classificamos com base em seu impacto e velocidade de implementação para identificar as maiores oportunidades de curto prazo. O tema comum? Todos têm um forte potencial para ajudar as empresas da Medtech a trabalhar mais inteligentes e mais rápidas - e, finalmente, criar valor para as empresas ambiciosas o suficiente para aplicá -las.

Como a IA generativa cria valor

AI tradicional analisa dados históricos para identificar padrões e insights. A IA generativa vai além disso. Ele ainda envolve modelos criados com vastas quantidades de dados, mas usa essas informações para gerar novos conteúdos, como texto, mídia (vídeo, imagens, fala), design auxiliado por computador e código de software. Para as empresas MedTech, as principais vantagens da IA ​​generativa são as seguintes:

• Maior eficiência por meio de trabalho manual reduzido ou processos de alta velocidade
• Personalização sem precedentes das interações do cliente
• Improved creativity to develop novel designs and products
• More comprehensive use of enterprise data and knowledge

In the short term, companies can adopt commercially available generative AI offerings (such as GitHub Copilot X or Jasper), or fine-tune existing generative AI models. Over the long term, companies can unlock greater value by developing more advanced use cases that entail more comprehensive changes to internal processes along the value chain—and ultimately develop novel products and services that are built on generative AI technologies.

Use Cases Along the Entire Value Chain

We have developed a repository of more than 60 use cases across the entire value chain as a starting point for exploration. (See Exhibit 2.) Critically, we also ranked these in terms of their impact for medtech firms and speed of implementation, enabling companies to focus on those that could deliver quick wins and thus build up organizational capabilities and confidence. Exhibit 3 shows the 15 use cases with particularly high value based on this prioritization.

R&D and Software Development

Generative AI models can support software development, an area where medtech companies often struggle with high costs (in some product segments, more than 50% of total product development costs) and insufficient talent. Generative AI solutions can address both challenges. For example, GitHub Copilot X is a generative model trained on billions of lines of code that can transform natural language input into code suggestions, saving programmers substantial time. Initial pilots suggest that tasks can be completed up to 55% faster. In addition, generative AI solutions can create test cases, document code, and automate code reviews (offered by companies such as Mintlify and Amazon CodeWhisperer).

Beyond software, generative AI can apply unconventional creativity to help companies discover new product designs (using generative design tools offered by companies like PTC, nTop, or Autodesk). Further value can come through streamlining the time-consuming process of converting internal documents into regulatory submissions—often hundreds of pages long—or clinical trial reports. Several startups are working on regulatory solutions, though none are commercially available yet.

OPERAÇÕES

Um dos aspectos mais notáveis ​​da IA ​​generativa é que ela pode permitir aplicativos de IA, mesmo com dados de treinamento insuficientes. Por exemplo, em um novo processo que não possui dados significativos, a ferramenta pode extrapolar de informações limitadas, criando dados sintéticos que podem ser usados ​​para treinar modelos de aprendizado de máquina. Nas operações da MedTech, essa abordagem pode melhorar a qualidade nos processos de produção, identificando produtos defeituosos muito mais rápidos, em vez de esperar que os erros ocorram em situações do mundo real. Os sistemas de qualidade treinados com dados sintéticos podem detectar falhas do produto desde o primeiro dia, usando visão computacional ou outros sensores e removendo automaticamente produtos defeituosos da linha de produção (por exemplo, via robótica que pode melhorar o bin).

Generative AI can further enhance Aquisição Processos simplificando o acesso à ampla base de dados de fornecedores, desde contratos ou propostas existentes até informações públicas sobre o fornecedor ou setor (por exemplo, dados financeiros, notícias e tendências). Através da compreensão avançada da linguagem natural, os algoritmos podem resumir informações e identificar riscos potenciais, permitindo assim que as equipes de compras tomem decisões informadas.

Marketing e vendas

Nos últimos anos, as equipes de vendas da Medtech enfrentaram restrições cada vez mais rigorosas em visitas pessoais a seus clientes. Como resultado, muitos investiram em Recursos de vendas digitais . A IA generativa pode compartilhar esses esforços, permitindo que a personalização em massa e adapte as mensagens de marketing ressoam com mais eficácia com diferentes segmentos de clientes-e assim aumentam as taxas de conversão. Ele pode orientar os representantes de vendas para a próxima melhor ação para um determinado cliente e preparar conteúdo sob medida para apoiar essa ação. Durante e após uma interação de vendas, as soluções generativas de IA podem documentar automaticamente a visita, capturando e analisando as informações do cliente para gerar informações que suportam a próxima interação. Os principais fornecedores de CRM estão começando a oferecer versões iniciais desse tipo de funcionalidade, incluindo o Einstein GPT da Salesforce, o Chatspot.ai do Hubspot e o copiloto de vendas da Microsoft Viva. A IA generativa pode reduzir substancialmente o esforço manual necessário em áreas como gerenciamento de pedidos e outras solicitações administrativas. Como pode interagir com os clientes e possui todas as informações necessárias em questão, pode oferecer um melhor atendimento ao cliente sem o envolvimento da equipe, fornecendo detalhes em tempo real sobre a disponibilidade do produto, o tempo de entrega e outras informações.

Specifically, generative AI can consolidate information from a wide array of sources, both internal (client visit reports using customer relationship management programs) and external (media coverage, company website) to generate account-specific insights. It can guide sales reps to the next-best action for a given customer and prepare bespoke content to support that action. During and after a sales interaction, Generative AI solutions can automatically document the visit, capturing and analyzing customer information to generate insights that support the next interaction. Key CRM vendors are starting to offer initial versions of this kind of functionality, including Salesforce’s Einstein GPT, HubSpot’s Chatspot.ai, and Microsoft’s Viva Sales Copilot.

Postsales Customer Support

Across medtech companies, customer support is a highly manual and time-consuming task. Generative AI can substantially reduce the manual effort required in areas like order management and other administrative requests. Because it can interact with customers and has all the necessary information at hand, it can offer better customer service without staff involvement, providing real-time details on product availability, delivery timing, and other information.

Observando o suporte específico para produtos ou serviços individuais, a voz ajustada ou os chatbots pode incorporar informações como tickets de serviço e manuais de produtos anteriores para fornecer sugestões de reflexão aos clientes, determinar a documentação de suporte correta ou ativos de uma biblioteca e escalar solicitações mais complexas a agentes humanos-tudo com maior softicização e serviços de serviço em comparação com os níveis atuais de serviços de serviço. Os potenciais fornecedores nessa área incluem premeditação e Zendesk. A IA generativa também pode usar a compreensão avançada de linguagem para se envolver com os clientes em uma conversa para melhorar o sucesso do cliente. Essas soluções também podem se integrar às funções de vendas para identificar oportunidades de venda cruzada e de venda. Isso se aplica a aplicativos de escritório prontos para uso (como o Microsoft 365 Copilot ou o Google Workspace) e a aplicativos personalizados-como o uso de um modelo generativo de IA para responder a perguntas internas específicas da empresa. Por exemplo, o Morgan Stanley está testando um chatbot movido a OpenAI treinado em uma grande quantidade de relatórios internos e externos para apoiar seus consultores financeiros. Isso tornaria os dados mais facilmente acessíveis e gerariam insights acionáveis ​​para os líderes de negócios quase em tempo real.

Going beyond that, future solutions can use generative AI to analyze customer and product usage data to assess whether customers are capitalizing on the full range of features—or consistently hitting problem spots in a given process. Generative AI can also use advanced language comprehension to engage with customers in a conversation to improve customer success. These solutions can also integrate with sales functions to identify cross-selling and upselling opportunities.

Corporate Functions and Collaboration

Independent of specific steps in the medtech value chain, generative AI can make productivity and collaboration tools more efficient. This applies both to out-of-the-box office applications (such as Microsoft 365 Copilot or Google Workspace) and to customized applications—such as using a generative AI model to respond to company-specific internal questions. For example, Morgan Stanley is testing an OpenAI-powered chatbot trained on a vast amount of internal and external broker reports to support its financial advisors.

Generative AI is also expected to streamline the creation of custom reports and analyses, by converting natural language into machine requests. This would make data more easily accessible and generate actionable insights for business leaders in near real-time.

em HR , a IA generativa pode ajudar as empresas a identificar candidatos adequados a empregos e elaborar mensagens individualizadas para melhorar o engajamento (usando ferramentas como Hireez). Perguntas iniciais de esclarecimento ou mesmo pré -tela podem ser tratadas de forma autônoma, com os candidatos a triagem do sistema e apresentando um subconjunto de finalistas para um gerente de contratação entrevistar. Por exemplo, ele pode:

Generative AI as Part of a Medtech Product or Service

In addition to the benefits along the value chain as cited in the use cases, generative AI can fundamentally shape how medical services are provided. For example, it can:

• Aprimore a qualidade da imagem-como patologia desliza-e melhore a precisão dos diagnósticos (através de ofertas de laboratórios de Paige e Pictor). Apoiando os movimentos dos médicos durante as cirurgias (ativo Laboratório Cirúrgico e Kaliber).
• Automate patient-clinician interactions to free up time for physicians to treat patients generally or via a link to specific devices (Corti and Microsoft + Nuance).
• Provide guidance along medical workflows, such as supporting the movements of physicians during surgeries (Activ Surgical and Kaliber Labs).
• Identify brain health anomalies and develop personalized treatment plans and interventions (DiagnaMed).

A incorporação de IA generativa em produtos e serviços de maneira mais abrangente exigirá a resolução de questões sobre processos regulatórios - particularmente na Europa, que está por trás dos EUA em termos de fornecer clareza regulatória sobre o uso da IA ​​em dispositivos Medtech. No entanto, as empresas podem olhar para o futuro e pensar em como seus produtos podem mudar e usar IA generativa para interagir com os pacientes de novas maneiras. Isso é especialmente verdadeiro para empresas de software médico. Em contraste com outras tecnologias emergentes, os ganhos em eficiência e eficácia podem ocorrer rapidamente. Portanto, recomendamos três etapas.

Three Steps to Get Started with Generative AI

Given the potential impact from generative AI, medtech companies need to act. In contrast to other emerging technologies, gains in efficiency and effectiveness can come quickly. Therefore, we recommend three steps.

1. Identificar, piloto e escala de casos de uso prioritário ao longo da cadeia de valor. Isso implica quantificar seu impacto e velocidade de implementação, fatoração em elementos como a disponibilidade de modelos e dados, tolerância a erros, segurança de dados, acessibilidade e demanda de mercado.

First, companies need to identify the specific use cases of generative AI that hold the most potential for their offerings of products and services. This entails quantifying their impact and speed of implementation, factoring in elements such as the availability of models and data, error tolerance, data security, affordability, and market demand.

Com base em nossas discussões com várias empresas da Medtech e especialistas funcionais, acreditamos que os seguintes casos de uso têm potencial significativo de curto prazo ao longo da cadeia de valor:

• Atendimento ao cliente. modelos). Supporting customers who want to place orders or who have other administrative needs, using advanced language comprehension to augment or automate conversations to solve their problems (largely through self-service models).
• Vendas. Preparar automaticamente materiais correspondentes, como mensagens de email ou resumos de vendas. Analyzing past customer interactions and external data to identify personalized next-best actions for individual customers. Automatically preparing corresponding materials such as email messages or sales briefs.
• Desenvolvimento de software. Eficientemente, aprimorando a experiência de trabalho cotidiana dos funcionários, integrando recursos generativos de IA em aplicativos diários (incluindo aplicativos do Microsoft Office). Accelerating software development from code creation to testing in order to address the bottleneck of software development capacities in medtech and help get differentiated offerings to market faster.
• Knowledge Management. Providing access to enterprise knowledge more effectively and efficiently, enhancing employees’ everyday work experience by integrating generative AI capabilities into daily applications (including Microsoft Office applications).
• Operações. Incorpore IA generativa na estratégia corporativa geral para desenvolver uma vantagem competitiva duradoura. Mas eles se tornarão apostas à tabela à medida que mais empresas as adotam. As empresas precisam de uma perspectiva clara para onde podem derivar a maior vantagem competitiva, integrando a IA generativa nos produtos e serviços da Medtech ou atividades da cadeia de valor. Como um passo inicial, as organizações podem revisar o impacto da IA ​​generativa em seu portfólio de produtos e serviços existentes (onde poderia ser melhorado) e revisar seus fluxos de cliente/paciente (onde novas ofertas poderiam ser adicionadas). Observe que as atividades da cadeia de valor e os modelos operacionais podem mudar substancialmente, e as empresas devem ficar claras sobre onde o maior valor potencial está para eles. Increasing automation opportunities in manufacturing and quality through utilizing synthetic data in model training with the potential to accelerate deployment and increase accuracy.

2. Incorporate generative AI into the overall enterprise strategy to develop a lasting competitive advantage.

Generative AI use cases to accelerate software development and improve customer support bots are novel today. But they will become table stakes as more companies adopt them. Companies need a clear perspective for where they can derive the largest competitive advantage by integrating generative AI into medtech products and services or value chain activities. As an initial step, organizations could review the impact of generative AI on their existing product and service portfolio (where it could be improved) and review their client/patient flows (where new offerings could be added). Note that value chain activities and operating models might change substantially, and companies should be clear about where the largest value potential lies for them.

3. Coloque as políticas corretas e as pessoas em vigor.

Once use cases have proven their impact, it’s essential to scale them up across the organization to capture their full value in terms of policies and talent.

• Políticas: Estabeleça mecanismos de IA responsáveis ​​para gerenciar riscos. Os reguladores provavelmente adotarão uma posição clara sobre o uso de IA generativa, mas as empresas também podem tomar medidas internas. Por exemplo, as empresas exigem uma forte governança para navegar Despite its tremendous potential, generative AI also has potential risks, such as perpetuating biases in data, violating intellectual property protection, generating incorrect outputs, or creating new cyber vulnerabilities. Regulators will likely adopt a clear stance on the use of generative AI, but companies can take internal steps as well. For example, companies require strong governance to navigate ethical, legal, and technological considerations—commonly referred to as AI responsável - junto com uma estrutura para apoiar a tomada de decisões organizacionais e um conjunto de ferramentas para monitorar e gerenciar o risco generativo de IA. As empresas também precisarão atualizar sua estratégia de talentos e habilidades para garantir que os funcionários estejam familiarizados com a operação de aplicativos generativos habilitados para IA (como redação imediata) e gerar recursos para implantar casos de uso avançado (como aumento de conhecimentos de aprendizado de máquina). Por esse motivo, os líderes da Medtech devem aproveitar a iniciativa, identificando e pilotando casos de uso de alto valor; considerando implicações estratégicas da tecnologia; e preparando pessoas e políticas para ativar a mudança. Daniel Schroer
• People: empower the organization and individuals to jointly benefit from generative AI. To support new ways of working, many organizations will likely need to adapt their organizational structure and operating model, clarify responsibilities and decision rights, and redesign job profiles. Companies will also need to update their talent and skills strategy to ensure employees are familiar with how to operate generative AI enabled applications (such as prompt writing) and to generate capabilities to deploy advanced use cases (such as increased machine-learning expertise).

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Generative AI provides clear opportunities for medtech companies to optimize internal processes and later disrupt the market through new products and services. For that reason, medtech leaders must seize the initiative by identifying and piloting high-value use cases; considering strategic implications of the technology; and preparing people and policies to enable the change.

The authors would like to thank Dominik Parak and Michael Nuebler who contributed to this article.