
- Non solo diagnosi ma anche miglioramento nella previsione della vendita, delle scorte e dei comportamenti di acquisto nelle farmacie
- Personalizzazione delle offerte
- Una rivoluzione per il settore automedicazione. Moxoff e il caso della Divisione Consumer Health di Bayer
- Il progetto della divisione Consumer Health di Bayer in Italia
- L’approccio di Moxoff all’analisi dei dati
- Tecniche e modelli utilizzati
- Vantaggi del progetto
Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha rivoluzionato molte industrie, e il settore dell’healthcare non fa eccezione.
Con l’evoluzione delle tecnologie di machine learning, deep learning e altre forme di AI, stiamo assistendo a una trasformazione significativa nel modo in cui i servizi sanitari vengono offerti, migliorando l’efficienza, la diagnosi, il trattamento e, soprattutto, l’esperienza del paziente.
I dati del 2023 evidenziano che il mercato globale dell’AI nel settore sanitario è stato valutato a circa 19,54 miliardi di dollari da Grandview Research, e si prevede che crescerà rapidamente nei prossimi anni, raggiungendo potenzialmente oltre 490 miliardi di dollari entro il 2032. Questo sviluppo è guidato da una maggiore adozione di tecnologie di AI in aree come la chirurgia robotica, la diagnostica per immagini, la scoperta di farmaci e il supporto decisionale clinico. Secondo Grandview Research, le tecnologie basate sull’AI stanno migliorando l’efficienza dei test clinici riducendo i tempi di scoperta dei farmaci da 6 anni a un anno.
Secondo uno studio della American Hospital Association le tecnologie di AI, in particolare gli strumenti di supporto decisionale clinico e diagnostico, stanno migliorando la precisione delle diagnosi e contribuendo alla sicurezza del paziente.
Gli algoritmi di AI possono analizzare grandi quantità di dati dei pazienti per fornire ai medici raccomandazioni basate su risultati quantitativi, superando gli strumenti tradizionali.
Non solo diagnosi ma anche miglioramento nella previsione della vendita, delle scorte e dei comportamenti di acquisto nelle farmacie
Ma c’è ancora di più. L’intelligenza artificiale sta infatti avendo un impatto straordinario in diversi livelli e in varie declinazioni nel settore della salute, dove l’AI viene spesso utilizzata per migliorare le previsioni di vendita e ottimizzare la gestione delle scorte, con vantaggi sostanziali a tutti i livelli. Infatti, l’AI può analizzare grandi quantità di dati, come lo storico di vendita, i modelli stagionali, le tendenze di mercato, i dati demografici e le informazioni sanitarie locali, per prevedere con precisione la domanda futura dei prodotti farmaceutici senza obbligo di prescrizioni. Questo aiuta le farmacie a mantenere livelli d’inventario ottimali e a ridurre le situazioni di carenza o eccesso di scorte.
Ottimizzare la gestione delle scorte è possibile, attraverso l’AI, suggerendo ordini di riapprovvigionamento automatici in base alle previsioni di vendita, minimizzando i costi di stoccaggio e migliorando la disponibilità dei prodotti.
In un recente report McKinsey ha spiegato che l’uso di modelli predittivi basati sull’AI per la gestione dell’inventario nelle farmacie ha portato a una riduzione del 20-30% delle scorte in eccesso e un aumento del 10-15% delle vendite.
Personalizzazione delle offerte
Utilizzando algoritmi di machine learning, le farmacie possono inoltre identificare i comportamenti di acquisto dei clienti e offrire prodotti personalizzati, migliorando così l’efficacia delle campagne di marketing e aumentando le vendite. Il recente rapporto di Pharmatech Insight ha evidenziato che l’implementazione di algoritmi di machine learning ha migliorato l’accuratezza delle previsioni di vendita del 25-35%, riducendo i costi operativi associati all’inventario del 15-20%.
L’AI è inoltre in grado di rilevare nuove tendenze e cambiamenti nel comportamento dei consumatori più velocemente rispetto ai metodi tradizionali, questo consente alle case farmaceutiche di adattare rapidamente le loro strategie di vendita e di inventario.
Una rivoluzione per il settore automedicazione. Moxoff e il caso della Divisione Consumer Health di Bayer
Una rivoluzione profonda, con impatti senza precedenti, di cui Moxoff è stato precursore, avendo intuito, analizzato e guidato attraverso progetti concreti di eccellenza, che oggi sono casi di studio e successo a livello internazionale.
Un progetto, tra questi, è stato la naturale conseguenza di una collaborazione, quella tra Moxoff e Bayer, azienda globale con competenze chiave nelle Life Science, che comincia circa cinque anni fa per il mercato italiano, con il supporto nella modellizzazione della curva influenzale e del Covid-19 e di previsione del mercato.
Una collaborazione che, di fatto, ha visto e vede Moxoff non come un semplice fornitore di risorse ma come un partner al centro di una relazione continua e integrata. Un progetto che basa la sua riuscita proprio sulla fiducia e sulla sinergia tra le competenze matematiche di Moxoff e l’expertise di Bayer nel proprio settore.
Da sempre Moxoff costruisce l’intero processo di gestione dei progetti che è chiamata a sviluppare insieme al cliente, tenendo conto di esigenze, conoscenze, specificità di mercato, clientela, contesto e dati a disposizione, con l’obiettivo di efficientare e ottimizzare i processi aziendali. Il fine non è fornire una soluzione preconfezionata, ma guidare e costruire insieme al cliente la strategia migliore rispetto alle esigenze emerse.
Il progetto della divisione Consumer Health di Bayer in Italia
Venendo al dettaglio del progetto sviluppato in collaborazione con Bayer, si parla, come anticipato, delle previsioni di vendita per farmaci da banco sia a lungo termine (il prossimo anno e i prossimi anni) sia a breve termine (le prossime settimane). Per sviluppare un simile modello i tecnici e gli esperti di Moxoff hanno utilizzato i dati storici delle vendite degli ultimi anni ed esplorato ulteriori dati a disposizione, come informazioni commerciali, strategie di marketing, trend di influenza e dati sulla stagionalità. Il tutto con l’obiettivo di prevedere le vendite suddivise per categoria di mercato e per specifici prodotti.
L’approccio di Moxoff all’analisi dei dati
Una parte significativa del progetto ha riguardato l’analisi e la comprensione dei dati, inclusa l’analisi di informazioni epidemiologiche. L’obiettivo è stato esplorare la rilevanza e l’utilizzabilità di ogni dato, assicurandosi che ci fosse un sufficiente storico per addestrare i modelli di previsione.
Tecniche e modelli utilizzati
Una volta analizzata la base dati, Moxoff ha sviluppato modelli “ensemble”, combinando modelli statistici, di machine learning e deep learning, per adattarsi alle esigenze temporali specifiche e migliorare le performance predittive complessive. I modelli implementati sono stati scelti in collaborazione con il cliente in base a quelli che si sono poi dimostrati più adatti rispetto alla tipologia di dati disponibili e rispetto agli obiettivi prefissati.
Vantaggi del progetto
I principali vantaggi del progetto hanno incluso il miglioramento sostanziale delle previsioni di vendita e la velocizzazione di processi decisionali che tradizionalmente molte aziende eseguono manualmente. Oggi Bayer in Italia sta accelerando notevolmente il processo decisionale e vanta una maggiore comprensione dei fattori che possono costituire i principali driver delle vendite.
Grazie alla comprovata esperienza sul mercato Moxoff garantisce affidabilità ed efficienza nello sviluppo di soluzioni in grado di mettere a disposizione tutti i vantaggi e le possibilità concrete che l’AI è in grado di offrire come appena raccontato per il progetto Bayer.
Da molti anni, Moxoff aiuta le organizzazioni a valorizzare al meglio il patrimonio dati aziendale e a reagire in maniera agile e scalabile a tutte le variazioni di scenario che possono intervenire nel tempo
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