人们明确需要能够扩展、分析和报告质量和成本的新兴技术。
的监控和分析潜力来解决医疗成本上升的问题。
机器人流程自动化机器人可以通过分析临床记录来收集质量指标数据，以了解患者的依从性、管理有序和完整的实验室测试、提取不依从的场景、管理补充频率、跟踪提供商和列表。此外，机器人可以轻松集成以进行合规性跟踪和监管审计。
因此，为了最大限度地降低成本，机器人发挥了神奇的作用，它们将员工从繁琐、重复、速度过快的任务中解放出来，而且更加精确，而且全天候进行。最终，这提高了效率和生产力，并降低了低价值活动的成本。
简而言之，昂贵的人力资源可以重新部署到解决问题、创造力 意大利 WhatsApp 数据 和改善患者护理体验等独特的人类活动上。
挑战：“数据海啸”
可穿戴传感器、电子健康记录 (EHR)、在线活动和环境监测产生了庞大的数据，这些数据有望通过图像识别和光学字符、机器学习和自然语言处理等高级分析提供新的见解和预测能力。
然而，这场数据海啸带来了不同的、有时甚至相互冲突的议程，例如，生物制药公司对访问患者数据存储库进行研究的要求与对严格安全和个人健康信息 (PHI) 的日益严格的监管要求相比。
需要赶上的是处理和分析海量数据的能力，这导致无法充分利用数据来了解内部运营、解决法规问题或制定业务战略。为了解决这一令人担忧的问题，大多数医疗保健组织都在继续增加员工数量——这是执行手动、重复和基于规则的工作的昂贵方式之一。
但是，相关的机会成本是员工需要做对公司更有价值、更能满足个人需求的工作。
解决方案：
IPA，俗称智能过程自动化，通过访问、读取、理解、整理、构建和分析来自内部和外部来源的多渠道数据来解决这一挑战。
众所周知，软件机器人具有速度快、准确性高、潜力大和监控能力强等特点，在需要时可 24*7*365 全天候运行。此外，这还可以释放资源来提供真正的患者护理。从业务角度来看，它允许战略性端到端企业自动化，以提高效率和竞争优势。