Automatización del trabajo en las ciencias de la salud

Automatización del trabajo en las ciencias de la salud

HIXSA

18 junio, 2024

La automatización del trabajo basado en el conocimiento es el núcleo de la transformación digital y redefine la forma en que se ejecutan las tareas en distintos sectores. Es esencial para las empresas modernas, ya que permite optimizar los procesos rutinarios e impulsar una mayor productividad.

El poder transformador de la tecnología está entrelazado con la eficiencia y el progreso. A pesar de los desafíos emergentes, la automatización ofrece eficiencias y beneficios prácticos que el sector de las ciencias biológicas está comenzando a considerar en la planificación del crecimiento futuro y en el mapeo de los requisitos del flujo de trabajo.

Transformación digital en la ciencias biológicas

Las ciencias biológicas, que abarcan la biotecnología, los productos farmacéuticos y la atención sanitaria, es el que más se beneficia de la automatización de procesos. El sector se ha transformado significativamente gracias a la tecnología de flujos de trabajo y los laboratorios. Más del 70% de las organizaciones de ciencias biológicas utilizan la automatización para los procesos de investigación y desarrollo.

Esta estadística ilustra en qué medida las organizaciones de ciencias biológicas han adoptado el desarrollo de software de automatización y análisis de datos avanzados. Por ejemplo, están destinando recursos significativos para respaldar cada paso del desarrollo de medicamentos.

La intersección de la automatización y las ciencias biológicas es más que un simple encuentro tecnológico. Representa un momento crucial en la búsqueda de innovaciones que puedan transformar la industria. Esto incluye tanto el descubrimiento de fármacos como la investigación médica.

La evolución de la automatización del trabajo intelectual

El concepto de automatización de las tareas empresariales ha evolucionado. Los cambios comenzaron con la automatización del trabajo durante la Revolución Industrial y continuaron con la aparición de los primeros sistemas informáticos.

La automatización del trabajo del conocimiento ha avanzado mucho gracias a las tecnologías emergentes. Los avances en inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y potencia informática han impulsado la automatización más allá de las tareas rutinarias y el trabajo manual.

Las tecnologías avanzadas han permitido que los sistemas gestionen la toma de decisiones de alto nivel, el análisis de datos y la resolución de problemas complejos. Las empresas, tanto grandes como pequeñas, utilizan la automatización del flujo de trabajo, desde la fabricación hasta los servicios financieros y la atención médica, para trabajar de manera más inteligente. No se trata solo de reducir los errores, sino de obtener una ventaja competitiva.

Aplicaciones de la automatización del trabajo del conocimiento

La detección de alto rendimiento: implica técnicas automatizadas que analizan rápidamente muestras grandes, lo que permite a los investigadores identificar de manera eficiente posibles fármacos candidatos y realizar experimentos sólidos.

Análisis e interpretación de datos: la automatización con IA puede procesar grandes conjuntos de datos de forma rápida y precisa, lo que ayuda a los científicos a descubrir patrones e información significativa.

Automatización robótica de procesos (RPA): la RPA es cada vez más crucial en la Investigación y Desarrollo (I+D) de las ciencias biológicas. La automatización de procesos de laboratorio aprovecha la robótica para procesar y gestionar muestras. También agiliza las tareas repetitivas, lo que aumenta la productividad además de mejorar la flexibilidad y la agilidad. Por otra parte, los procesos manuales se reducen, hay mayor precisión, flujos de trabajo estandarizados y ahorro de costos.

La robótica en el manejo de muestras reduce el riesgo de error humano y aumenta el rendimiento y la precisión de los flujos de trabajo de laboratorio.

Los sistemas automatizados de manipulación de líquidos realizan transferencias precisas y repetitivas. Esto garantiza la precisión en experimentos que requieren una medición y una mezcla cuidadosas. Al automatizar estas tareas, los laboratorios pueden lograr mayores niveles de consistencia.

Beneficios de la automatización del trabajo del conocimiento

La automatización de la información aumenta la eficiencia y mejora la productividad. ¿Cómo? Liberando a los profesionales de tareas rutinarias y que consumen mucho tiempo, lo que permite a los investigadores dedicar más tiempo a actividades de alto valor. La automatización del trabajo del conocimiento facilita la velocidad de la innovación y el descubrimiento, ya que contribuye no solo a la optimización de los procesos, sino también al crecimiento y la eficacia profesional de los trabajadores.

La automatización del trabajo del conocimiento también mejora la precisión de los datos. Los sistemas automatizados minimizan el riesgo de error humano, lo que garantiza la confiabilidad los análisis y la interpretación de los datos. Esto mejora la eficacia de los resultados y eleva la calidad general de la I+D.

Los avances en la tecnología de la información para las ciencias biológicas incluyen el manejo de datos de ensayos clínicos y una mejor gestión de documentos para las organizaciones de investigación por contrato. Entre ellos se incluyen flujos de trabajo optimizados, una mejor colaboración y una reducción de los riesgos. Esto impulsa la excelencia en las operaciones comerciales y fortalece las relaciones con los inversionistas.

La integración de soluciones basadas en tecnología garantiza ventajas que van más allá de las ganancias de eficiencia. Tienen un impacto positivo en la industria de las ciencias biológicas, desde la gestión de proyectos hasta el cumplimiento normativo, y mejoran las experiencias generales de los clientes.

Abordar los desafíos con IA y automatización

¿Cuáles son algunos de los obstáculos con la automatización en los laboratorios de ciencias de la vida?

  • Los desafíos financieros obstaculizan la adopción de sistemas de automatización de procesos.
  • Los obstáculos de larga data en las prácticas de investigación académica crean resistencia a la automatización futura.
  • A pesar del progreso esperado en el diseño futuro de equipos de automatización asequibles y de nivel inferior, el mercado aún necesita un mayor desarrollo.
  • Satisfacer la creciente demanda de automatización amigable con el medio ambiente plantea un desafío para los desarrolladores.
  • Garantizar que los sistemas sigan siendo compatibles con la naturaleza innovadora de los investigadores, preservando la libertad de crear nuevos protocolos.
  • Los investigadores en ciencias de la vida ahora necesitan conocimientos prácticos tanto de las habilidades tradicionales de “wet lab” de biología como de las habilidades emergentes de automatización “dry”.
  • Las limitaciones espaciales dentro de los laboratorios y los desafíos culturales contribuyen a las brechas de conocimiento, lo que genera un retraso en el software de automatización.

Tendencias en el futuro de la automatización

A medida que la automatización siga evolucionando, surgirán herramientas y sistemas de mayor nivel que se utilizarán para mejorar aún más la eficiencia y la productividad de la I+D. El diseño de fármacos impulsado por IA representa una tendencia importante en el futuro de la automatización del trabajo.

El cambio a largo plazo hacia la IA promete transformar la identificación de candidatos potenciales, acelerará los plazos de investigación y mejorará la precisión de las intervenciones terapéuticas.

Otra tendencia emergente es la incorporación sin fisuras de la automatización de decisiones en la medicina personalizada. Se espera que las tecnologías de automatización sean cruciales para personalizar los tratamientos médicos según las características de cada paciente. Esta tendencia abarca la automatización de los procesos relacionados con la evaluación de los datos del paciente, la personalización del tratamiento y la prestación eficiente de soluciones de atención médica personalizadas. La combinación de automatización y medicina personalizada optimizará los resultados de los pacientes.

Preguntas más frecuentes

¿En qué se diferencia la automatización del trabajo del conocimiento en las ciencias de la vida de los sistemas de automatización de oficinas tradicionales?

A diferencia de la automatización de oficinas tradicional, la automatización del trabajo del conocimiento en las ciencias biológicas está adaptada a tareas complejas en los sectores de la biotecnología, la industria farmacéutica y la atención sanitaria. Implica procesos avanzados como el análisis de datos, la toma de decisiones y la resolución de problemas.

¿Por qué las ciencias de la vida deberían adoptar la automatización del trabajo del conocimiento?

La automatización de la gestión del trabajo del conocimiento en las ciencias biológicas optimiza los procesos y ahorra tiempo. Esto permite a los profesionales centrarse en actividades de alto valor y contribuye a maximizar la eficacia. También acelera el desarrollo de fármacos, la atención sanitaria y las innovaciones en investigación médica.

¿Qué hace que la automatización del trabajo del conocimiento sea disruptiva para las ciencias de la vida?

La automatización del trabajo del conocimiento en las ciencias biológicas altera los flujos de trabajo tradicionales al introducir tecnologías avanzadas como la IA. La IA mejora la velocidad, la precisión y la eficacia general. Esta alteración transforma la forma en que se ejecutan las tareas, lo que fomenta avances en la atención sanitaria, el descubrimiento de fármacos y la investigación.

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M-Files Knowledge Work Automation

Las funciones de los trabajadores del conocimiento se centran en pensar, crear y colaborar. Por lo tanto, cualquier cosa que reste valor a ese “estado de flujo”, como encontrar el documento correcto o ejecutar manualmente acciones rutinarias, crea una distracción que no agrega valor al trabajo.

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Consulta la información original en inglés.

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