- Como Funciona a Inteligência Artificial?
- O que é Análise Preditiva?
- O que é Big Data?
- O que é o IoT - Internet das Coisas?
- Quais são as Tecnologias por trás da Inteligência Artificial?
- O que é ML - Machine Learning?
- O que é DL - Deep Learning?
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Na grande maioria dos casos que chama de Big Data, resumem-se a data warehouse. Ainda assim, começamos a ver mais organizações recorrendo à análise preditiva para obter previsões e tomar decisões mais informadas.
A IA pode ajudar as empresas farmacêuticas a ganhar vantagens competitivas
Empresas da Indústria Farmacêutica estão especialmente interessadas na rápida adoção de Big Data e Analytics. Tudo isso porque é cada vez mais desafiador levar ao Mercado, tratamentos inovadores, numa taxa consistente.
Olhando para a Oncologia como um case
Em oncologia, por exemplo, essa dinâmica 'genérica' começou a surgir há alguns anos atrás, quando os líderes de mercado de primeira linha, em terapias direcionadas, perderam suas patentes. Atualmente, oncologia é um mercado complexo, com várias linhas de opções de tratamento por condição, e intensa concorrência de preços oriunda de produtos genéricos, com muitas informações sendo apresentadas aos médicos.
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As tradicionais abordagens analíticas baseadas em auditorias, não primárias, compradas pelos fornecedores locais tradicionais, não fornecem um alto nível de sofisticação necessário aos profissionais de marketing que precisam acompanhar as pressões dos preços.
Semelhante à Indústria Farmacêutica, Ciência de Dados e TI também sofreram mudanças significativas graças aos grandes avanços em infraestrutura para nuvem. Como resultado, o Machine Learning passou de P&D para a produção e é usado para aplicações clínicas e comerciais no mundo real.
Agora, empresas de todos os tamanhos podem executar milhares de algoritmos estatísticos em paralelo, fazendo-o de forma repetida, confiável e razoavelmente barata. Sim, Existem muitos problemas que a Inteligência Artificial resolveu para oncologia, mas descreveremos um aspecto que é especialmente importante e ganha cada vez mais força na Indústria Farmacêutica - Como as Equipes de Marketing podem Beneficiar-se ao resolver o problema de prever uma escolha de prescrição médica.
Prevendo a escolha do médico
Os médicos tomam decisões sobre a saúde de seus pacientes diariamente. Em oncologia, essas decisões podem prolongar a longevidade do paciente e melhorar a qualidade de vida ou podem levar a complicações e efeitos colaterais. Essas escolhas devem ser feitas com informações relevantes e completas e devem seguir um protocolo rigoroso. Os médicos estão muito ocupados - não apenas tratam os pacientes e lidam com grandes quantidades de papelada, mas também devem ficar por dentro de novos aprendizados da medicina. Combine isso com as rápidas mudanças no mercado de medicamentos e a sobrecarga de informaçõe se estiver procurando um médico que consome apenas as informações que considera relevantes.
Como profissional de marketing, como sabe o que é mais relevante para o perfil médico que deseja abordar?
Como sabe o que, onde e quando alcançar ou causar o maior impacto na escolha do médico?
É aqui que os recursos industrializados de IA podem fazer alguma diferença. Uma abordagem interessante é a de explorar o seqüenciamento das ações como uma solução potencial para este problema específico de negócios. Modelos assim começaram a surgir no início do século XX e estão associados ao matemático russo Andrei Andreyevich Markov e seu primeiro modelo estocástico Markov Chain.
O Markov Chain nos permite descrever uma sequência de eventos em que a probabilidade de cada evento depende do estado atingido no evento anterior. Isso significa que podemos prever a probabilidade de um médico prescrever com base em suas interações mais recentes com a marca do medicamento. É verdade que o Markov Chain têm algumas limitações e exige quantidades significativas de dados, razão pela qual não foram amplamente adotadas pela Indústria Farmacêutica no passado.
Nos últimos cinco anos, fomos capazes de superar os desafios de lidar com Big Data usando a computação em nuvem distribuída, além de obter acesso a novos algoritmos de IA que melhoraram significativamente desde o século XX. Fico especialmente fascinado pelo trabalho que foi realizado no campo de Machine Learning.
Machine Learning e Marketing Digital
O Machine Learning treina uma máquina para aprender a executar melhor a próxima ação, através da exploração dos dados. A beleza desse método é que ele é livre de modelo. Não precisa ensinar à máquina relações complexas entre uma ação e uma conseqüência. Só precisa fornecer feedback frequente.
Vamos dar um exemplo em que ensinamos um robô a andar. O robô não precisa entender a paisagem, as dimensões do espaço ou quais objetos o impedem de se mover. Tudo o que precisa é de feedback na forma de uma recompensa (capacidade de concluir uma etapa) ou um castigo (incapacidade de avançar mais). Depois de um tempo, começa a identificar padrões de caminhada que levam ao destino no menor período de tempo, evitando impedimentos.O mesmo conceito pode ser aplicado em Marketing Digital. Modelos analíticos preditivos tradicionais que estabelecem relações entre prescrever uma receita e o compromisso de marketing podem ser substituídos pelo Machine Learning.
Sim, os dados obtidos através do Marketing Digital e das atividades de prescrição, permitem que os cientistas de dados criem um algoritmo que aprenda quais padrões de envolvimento digital levam a prescrição de certro perfil médico.
A melhor parte desses modelos analíticos preditivos é que, à medida que os alimentamos com mais dados, estes começam a ficar mais inteligentes e a aprenderem sequências de marketing específicas que resultam em prescrições, evitando sobrecargas informativas desnecessárias.
O Machine Learning é uma tecnologia de ponta que ainda precisa de muita experimentação. As equipes de ciência de dados estão trabalhando ativamente para entender como ele pode ser utilizado com eficiência para ajudar os profissionais de marketing a criarem uma experiência digital verdadeiramente personalizada para os médicos. Mas, assim como no Big Data e no Machine Learning baseado em modelos, é uma questão de tempo, que o Aprendizado por Reforço passe da indústria de jogos, robótica, finanças, e telecomunicações, para a Indústria Farmacêutica.
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