อนาคตชีววิทยาศาสตร์เน้นการเชื่อมโยง ขับเคลื่อนด้วย AI และยึดผู้ป่วยเป็นศูนย์กลาง

อนาคตของชีววิทยาศาสตร์มีแนวโน้มที่จะปรับรูปแบบโดยการเชื่อมโยงกับเทคโนโลยี การใช้ AI เชิงกลยุทธ์และห่วงโซ่อุปทานที่ยึดผู้ป่วยเป็นศูนย์กลางความคาดหวังในปัจจุบันสำหรับบริษัทด้านชีววิทยาศาสตร์ รวมถึงนวัตกรรมที่เร็วขึ้น การกำหนดราคายาที่มีความโปร่งใส และวัตถุประสงค์ใหญ่ที่นอกเหนือจากผลกำไร บางธุรกิจกำลังดิ้นรนเพื่อฝ่าฟันเอาตัวรอดในเศรษฐกิจปัจจุบัน ในทางกลับกันผู้นำองค์กรต่างกำลังทบทวนโมเดลธุรกิจของตนใหม่เพื่อให้เป็นไปตามความคาดหวังของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย คาดการณ์ภัยคุกคาม และใช้ประโยชน์จากการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมุ่งสู่ชัยชนะในตลาดในรายงานล่าสุดเรื่อง อนาคตของชีววิทยาศาสตร์ (The Future of Life Sciences) ผู้เชี่ยวชาญของเคพีเอ็มจีได้พิจารณาสัญญาณแห่งการเปลี่ยนแปลง 4 ประการและกลยุทธ์ที่สำคัญ 4 ประการที่บ่งบอกถึงอนาคตของชีววิทยาศาสตร์สัญญาณแห่งการเปลี่ยนแปลงการแพทย์แม่นยำ (Precision medicine) จะสร้างการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมชีววิทยาศาสตร์ได้สร้างความก้าวหน้าที่สำคัญด้วยการแพทย์แม่นยำ ซึ่งประกอบด้วยการรักษาที่ปรับให้เหมาะสมกับลักษณะทางพันธุกรรมเฉพาะของแต่ละบุคคล และในบางกรณีคือการสร้างการบำบัดจากเซลล์ของตัวผู้ป่วยเอง ปัจจัยขับเคลื่อนหลักคือเทคโนโลยีมัลติโอมิกส์ (Multiomic) เป็นการรวมการวินิจฉัยทางจีโนมิกส์ (Genomics) โปรตีโอมิกส์ (Proteomics) และเมตาโบโลมิกส์ (Metabolomics) เข้าด้วยกัน ให้เกิดภาพองค์รวมและข้อมูลของผู้ป่วยทั้งร่างกาย แม้ว่าห้องปฏิบัติการบางแห่งจะไม่มีแพลตฟอร์มสำหรับเทคโนโลยีนี้ แต่ธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างก็มุ่งมั่นที่จะเอาชนะความท้าทายที่จะเข้าถึงการเชื่อมโยงที่สำคัญระหว่างบริษัทด้านการวินิจฉัยและเครื่องมือด้านชีววิทยาศาสตร์ ศูนย์ทดสอบ และห้องปฏิบัติการอ้างอิง การแพทย์แม่นยำนั้นต้องการมากกว่าแค่การเพิ่มกำลังการผลิตและการพัฒนาห้องปฏิบัติการทางคลินิกด้วยเทคโนโลยีใหม่ๆ แต่ยังต้องมีการเชื่อมต่อและการประสานงานในฟังก์ชั่นต่างๆ อีกด้วย ในขณะที่การแพทย์แม่นยำมีความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง ผู้ผลิตจะได้รับการประเมินประสิทธิภาพทั้งในด้านการรักษาและความสามารถในการเชื่อมต่อกับผู้ให้บริการสุขภาพได้อย่างราบรื่น ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญที่นำไปสู่การบูรณาการการดูแลผู้ป่วยอย่างต่อเนื่องสุขภาพดิจิทัล (Digital health) เข้ามาเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์แม้ว่าสุขภาพดิจิทัลจะเป็นสิ่งที่พูดถึงมานานเกือบทศวรรษ แต่ปัจจุบันบริษัทด้านชีววิทยาศาสตร์ได้ฟื้นคืนชีวิตใหม่ให้กับเทคโนโลยีที่มีอยู่และนำเสนอนวัตกรรมใหม่ๆ อย่างรวดเร็วจนน่าทึ่ง ปริมาณการรับส่งข้อมูลจำนวนมหาศาล การใช้สมาร์ทโฟนอย่างแพร่หลาย และความคล่องแคล่วทางดิจิทัลที่เพิ่มขึ้นกำลังผลักดันการเติบโตอย่างรวดเร็วในการนำเสนอสุขภาพดิจิทัล นำไปสู่การเพิ่มขึ้นของความคาดหวังของผู้บริโภคต่อประสบการณ์ด้านการดูแลสุขภาพ ซึ่งภาพรวมของบุคลากรกำลังเปลี่ยนแปลงไป โดยเจนเนอเรชั่น X, Y และ Z ถูกคิดเป็นร้อยละ 75 และเจนเนอเรชั่น Y และ Z ที่เป็นกลุ่มคนที่เกิดหรือเติบโตในยุคเทคโนโลยีดิจิทัลได้แสดงออกถึงความชื่นชอบต่อประสบการณ์การเชื่อมต่อที่ได้รับการปรับปรุงขึ้นมาโดยเฉพาะ เนื่องจากภาระต้นทุนการรักษาที่ค่อนข้างสูงผู้ป่วยจึงมีบทบาทมากขึ้นในการดูแลตนเองด้วยอุปกรณ์ออกกำลังกาย แอปเพื่อสุขภาพ และข้อมูลที่เข้าถึงได้ง่ายทางออนไลน์ การเข้าใจถึงศักยภาพของสุขภาพดิจิทัลจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพขั้นตอนการทำงานและขยายขอบเขตทางภูมิศาสตร์ในการเข้าถึง ผู้ให้บริการสุขภาพในปัจจุบันกำลังมองหาการเข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือที่ง่ายและสะดวกเพื่อเชื่อมต่อกับผู้ป่วยและปรับปรุงผลลัพธ์ทางการรักษาให้ดียิ่งขึ้น บริษัทสตาร์ทอัพและบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำคือผู้เชี่ยวชาญที่มีส่วนร่วมในโครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อมต่อกัน การวิเคราะห์ขั้นสูง และประสบการณ์ของผู้ใช้งาน บริษัทเครื่องมือการแพทย์กำลังปรับภาพลักษณ์องค์กรเป็น 'MedTech' และบริษัทยาก็กำลังลงทุนและมุ่งเน้นการสร้างความร่วมมือด้านสุขภาพดิจิทัล เพื่อเสริมและสร้างความแตกต่างให้กับการบำบัดหลัก โดยเกณฑ์ทั่วไปสำหรับโซลูชั่นเชิงนวัตกรรม ได้แก่ การยกระดับประสบการณ์ของผู้ใช้งาน การบูรณาการอย่างไรร้อยต่อ การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล และการเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์ปัญญาประดิษฐ์และ Machine Learning มีอยู่ทุกที่ทุกแห่งปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Machine Learning (ML) ได้เปลี่ยนจากการเป็นเพียงแค่การทดลองสิ่งใหม่ๆ มาสู่การเป็นวาระที่อยู่ในความสนใจระดับสูงสุดของผู้บริหารในอุตสาหกรรม ชีววิทยาศาสตร์ได้นำหน้าด้วยการใช้ AI ในการวิจัย พัฒนาและสนับสนุนการตัดสินใจก่อนที่จะกลายเป็นความนิยมในปัจจุบัน โดยในภาคเทคโนโลยีทางการแพทย์ ML ช่วยให้องค์กรได้รับรู้ถึงการเร่งระยะเวลาของวงจรที่เร็วขึ้น ลดต้นทุน และปรับปรุงคุณภาพในการพัฒนาอุปกรณ์และกระบวนการวินิจฉัยโรค ส่งผลให้เกิดศักยภาพการเติบโตในอนาคตของสุขภาพดิจิทัลที่เชื่อมต่อกัน นอกจากนี้บทบาทของ AI ในกระบวนการวิจัยยาคือการช่วยให้บริษัทยาสามารถยกระดับการค้นพบและนวัตกรรม พร้อมเชื่อมต่อกับผู้เข้าร่วมการทดลองในคลินิกที่มีศักยภาพทั่วโลก เผยแพร่วิธีการรักษาโรคสู่ตลาดได้เร็วขึ้น และลดระยะเวลาการรับรู้ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ในยาชนิดใหม่ อย่างไรก็ตามการได้ประโยชน์จากเครื่องมือ AI จำเป็นต้องมีการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ รวมถึงวิวัฒนาการการขยายขอบเขตของรูปแบบการทำงาน อาจกล่าวได้ว่า "การเป็นดิจิทัล" จำเป็นต้องมีการเปลี่ยนแปลงที่นอกเหนือไปจากแค่ระบบอัลกอริทึม เพื่อรวมกระบวนการปฏิบัติงานและทักษะที่สามารถเปลี่ยน "วิธีการทำงานให้สำเร็จ" ได้ แม้ว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี เช่น AI และ ML รวมถึงอุปกรณ์อัจฉริยะและการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลของห่วงโซ่อุปทานจะมีความสำคัญต่อการเติบโตและความยืดหยุ่นของอุตสาหกรรม แต่การเชื่อมต่อระดับนี้ยังทำให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยใหม่ๆ ได้เช่นกัน ดังนั้นจึงมีความพยายามจากทั้งภาครัฐและอุตสาหกรรมที่จะสนับสนุนให้มีการกำกับดูแลเพิ่มขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่าอัลกอริทึม AI นั้นเป็นกลาง มีการดูแลข้อมูลผู้ป่วยอย่างปลอดภัยและโซลูชั่นจะไม่สร้างช่องโหว่ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ความเสี่ยงยังคงมีอยู่จากการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน การละเมิดทางไซเบอร์ และการปลอมแปลงการแพร่ของโรคระบาดที่ผ่านมาเผยให้เห็นถึงความเปราะบางของห่วงโซ่อุปทานด้านชีววิทยาศาสตร์ ซึ่งทำให้เกิดการขาดแคลนของยา อย่างไรก็ตามการขาดแคลนยานั้นเกิดขึ้นมานานก่อนหน้านั้น ในปี 2019 จากงานวิจัยโดยวุฒิสภาสหรัฐอเมริกาได้ระบุถึงช่องว่างในข้อมูลเชิงลึกด้านห่วงโซ่อุปทานและการไม่สามารถติดตามแหล่งที่มาของอุปทานได้ ความสามารถในการคาดการณ์และการแก้ปัญหาการขาดแคลนยาขึ้นอยู่กับข้อมูลที่มีความแม่นยำ ซัพพลายเออร์จำเป็นต้องมีความโปร่งใสมากขึ้นในการปฏิบัติงานรวมถึงควรมีการลงทุนในการบูรณาการข้อมูลและการป้องกันข้อมูลไปพร้อมกัน ห่วงโซ่อุปทานด้านชีววิทยาศาสตร์ยังมีความเสี่ยงต่อทั้งภัยคุกคามทางไซเบอร์และผลิตภัณฑ์ที่ลอกเลียนแบบ ข้อมูลผู้ป่วยที่บริษัทด้านชีววิทยาศาสตร์ถือครองนั้นมีความอ่อนไหวเป็นพิเศษต่อการโจรกรรมทางไซเบอร์ เนื่องจากข้อมูลนี้ถูกอ้างว่าสามารถนำไปขายในตลาดมืดได้มากกว่าข้อมูลทางการเงิน แต่ปัญหาก็คือการพึ่งพาซัพพลายเออร์มีมากขึ้น โดยแต่ละรายมีระดับความพร้อมในด้านความปลอดภัยด้านไซเบอร์ (Cyber maturity) ที่แตกต่างกัน อีกทั้งปัญหาการปลอมแปลงสินค้าเพิ่มสูงขึ้นในช่วงที่เกิดโรคระบาดเนื่องจากผู้ไม่หวังดีได้มองเห็นโอกาสจากความต้องการยาและอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่พุ่งสูงขึ้นอย่างมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเทศตลาดเกิดใหม่กลยุทธ์ที่สำคัญ 4 ประการการออกแบบโดยใช้เทคโนโลยีเป็นปัจจัยเอื้อ และยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลางอุตสาหกรรมชีววิทยาศาสตร์ได้นำเทคโนโลยีการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) มาใช้เป็นกลุ่มแรกๆ แต่ถือว่ายัง เคลื่อนตัวได้ล่าช้ากรณีให้ลูกค้าเป็นจุดศูนย์กลางในการตัดสินใจ จึงมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องส่งต่อความตั้งใจและปฏิสัมพันธ์ที่เชื่อมโยงกันเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลักๆ 3 ราย ได้แก่ ผู้ชำระเงิน ผู้ให้บริการ และผู้ป่วย โดยมุ่งเน้นที่จะมอบประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมให้กับผู้ใช้งาน มีผลิตภัณฑ์ บริการ และข้อมูลที่ถูกปรับแต่งให้เป็นโซลูชั่นที่เข้าถึงง่ายและยั่งยืน ตรงกับตวามต้องการของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียแต่ละรายการสื่อสารกับผู้ชำระเงินจะต้องมุ่งเน้นไปที่ประโยชน์ที่จะได้รับไม่ใช่เฉพาะสำหรับผู้ชำระเงินเท่านั้น แต่สำหรับผู้ป่วยและสังคมในวงกว้างด้วย การนำเสนอผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ รวมถึงโซลูชั่นด้านสุขภาพดิจิทัลควรได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจผู้ให้บริการสุขภาพกำลังเผชิญกับวิกฤตหลังการแพร่ระบาด การขาดแคลนบุคลากร การหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน และความต้องการที่เพิ่มขึ้นจากผู้ป่วยและระบบบริการสุขภาพ บริษัทด้านชีววิทยาศาสตร์ควรคำนึงถึงปัจจัยหลักที่ก่อให้เกิดปัญหาเหล่านี้และมั่นใจว่าผลิตภัณฑ์และบริการที่นำเสนอนั้นจะไม่ซ้ำเติม แต่จะช่วยลดภาระของผู้ให้บริการสุขภาพผู้ป่วยต้องเป็นศูนย์กลางของการตัดสินใจด้านชีววิทยาศาสตร์ การพัฒนาประวัติ การใช้บริการและการรักษาของผู้ป่วย (Patient journey map) เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการทำความเข้าใจประสบการณ์ของผู้ป่วย และบริษัทด้านชีววิทยาศาสตร์ควรเป็นสื่อกลางระหว่างผู้ให้บริการสุขภาพและผู้ป่วย เพื่อช่วยให้ผู้ป่วยดูแลสุขภาพและให้แน่ใจว่าจะได้รับประสบการณ์การดูแลที่ดีเยี่ยม อุปกรณ์อัจฉริยะที่มีความซับซ้อนจะช่วยให้ผู้ป่วยและผู้ดูแลสามารถเชื่อมต่อซึ่งกันและกันได้ นำไปสู่เทรนด์การใช้ "Platform-based ecosystems (PBE)" ที่จะมอบประสบการณ์การรวมช่องทางการติดต่อ (Omni-channel experiences) ช่วยให้สามารถแก้ไขปัญหาได้แบบเรียลไทม์ ให้ข้อมูล รวมถึงผลิตภัณฑ์และบริการที่เหมาะสำหรับแต่ละบุคคล บริการสาธารณสุขทางไกล และการช่วยเหลือผู้ป่วย ประสบการณ์การรวมช่องทางการติดต่อได้ถูกขยายขอบเขตออกไป ลูกค้าคาดหวังถึง touchpoint ผ่านช่องทางต่างๆ รวมถึงช่องทางจากการเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยี เช่น แชทบอท AI ที่ช่วยในการคัดกรองผู้ป่วย การตอบคำถามที่พบบ่อย และการรักษาอย่างต่อเนื่องตามแผนการดูแลผู้ป่วยการพัฒนาความร่วมมือด้าน AI เพื่อให้เข้าสู่ตลาดได้เร็วขึ้นระยะเวลาในการเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนในผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ได้ลดลงอย่างมาก บริษัทด้านชีววิทยาศาสตร์ที่มุ่งเน้นความได้เปรียบทางการแข่งขันจำเป็นต้องมีความเด็ดขาดและคล่องตัวมากกว่าคู่แข่งอื่นๆ ตั้งแต่การพัฒนายาไปจนถึงการเข้าสู่ตลาดท่ามกลางสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว บริษัทด้านชีววิทยาศาสตร์กำลังร่วมมือกับบริษัท AI หลายแห่ง ตั้งแต่ในระดับบริษัทสตาร์ทอัพไปจนถึงบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ บริษัทเหล่านี้สามารถคาดการณ์การตอบสนองของยาที่เหมาะสมที่สุด ระบุตัวเลือกผู้เข้าร่วมและขนาดยาที่เหมาะสมสำหรับการทดลองทางคลินิก เปิดเผยจีโนมิกส์ของไวรัส เร่งการวิเคราะห์ข้อมูลการทดลองทางคลินิก และช่วยให้เผยแพร่สู่ตลาดได้อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตามสิ่งนี้ไม่ได้หมายความว่าเทคโนโลยีขั้นสูงอื่นๆ จะถูกแซงหน้าโดย AI อย่างสิ้นเชิง กระบวนการทำงานอัตโนมัติด้วยหุ่นยนต์ (Robotic automation) และโมเดล ML จะยังคงถูกนำมาปรับใช้ในแอปต่างๆ และยังคาดการณ์ว่าในอนาคตการทดลองวิทยาศาสตร์ทางห้องปฏิบัติการ (Laboratory-based science) จะยังไม่ถูกแทนที่ไปโดยสิ้นเชิงทบทวนห่วงโซ่อุปทานใหม่ตั้งแต่การเชื่อมโยงต่อกัน ประสบการณ์เฉพาะตัวของลูกค้า ไปจนถึงการรักษาแบบใหม่และการแพทย์แม่นยำ การค้นหาวิธีบริหารความเสี่ยงการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานและการเปลี่ยนแปลงห่วงโซ่อุปทานถือเป็นวาระสำคัญสำหรับธุรกิจชีววิทยาศาสตร์ในปัจจุบันห่วงโซ่อุปทานที่เชื่อมต่อกัน: บริษัทด้านชีววิทยาศาสตร์ที่ลงทุนในการเปลี่ยนแปลงห่วงโซ่อุปทาน ควรสร้างระบบนิเวศการดูแลสุขภาพที่เชื่อมโยงถึงกันแบบไดนามิกเพื่อช่วยให้ผู้ป่วยได้รับประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น โดยในอนาคตเราจินตนาการห่วงโซ่อุปทานแบบอัตโนมัติที่สามารถเรียนรู้ด้วยตนเองได้ พร้อมยังสามารถปรับตัวและมุ่งเน้นไปที่การตอบสนองความต้องการของลูกค้า ผู้ป่วย และผู้ดูแลอย่างต่อเนื่อง ขณะเดียวกันก็ขับเคลื่อนความคุ้มค่าด้านต้นทุนและการเติบโตของรายได้ ข้อมูลจะเป็นศูนย์กลางของห่วงโซ่อุปทานในอนาคตและช่วยให้ผู้นำองค์กรมองเห็นลูกค้าและผู้เกี่ยวข้องในห่วงโซ่คุณค่าได้อย่างรอบด้านการส่งมอบการแพทย์แม่นยำ: แต่เดิมนั้นเครือข่ายห่วงโซ่อุปทานด้านเภสัชกรรมได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อตอบสนองความต้องการของตลาดกลุ่มเป้าหมายที่มีจำนวนมาก (Mass market) ปัจจุบันกำลังถูกพัฒนาให้มีการส่งมอบการแพทย์แม่นยำที่มากขึ้น การแพทย์แม่นยำจำเป็นต้องเปลี่ยนไปสู่ผลิตภัณฑ์ที่มีปริมาณน้อย มีเอกลักษณ์ส่วนตัวเฉพาะบุคคล และมีมูลค่าสูงในรูปแบบ "การผลิตตามสั่ง" (Make-to-order) กลยุทธ์ด้านห่วงโซ่อุปทานจะต้องได้รับการพัฒนาและความสามารถใหม่ๆ ควรได้รับการดำเนินการอย่างรวดเร็วโดยการสร้างโมเดลเชิงดิจิทัล เพื่อจัดการความซับซ้อน การเชื่อมต่อข้ามสายงาน และการทำงานร่วมกัน เพื่อทำให้เกิดความเข้าใจผู้ป่วยและสุขภาพของพวกเขาอย่างลึกซึ้งการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน: บริษัทด้านชีววิทยาศาสตร์ควรพิจารณารูปแบบการดำเนินงานใหม่เพื่อยกระดับความยืดหยุ่นและความต่อเนื่องของห่วงโซ่อุปทาน โดยพิจารณาถึงความหลากหลายที่เพียงพอเพื่อหลีกเลี่ยงการหยุดชะงักหรือสะดุดของห่วงโซ่อุปทาน องค์กรจำเป็นต้องมีความคล่องตัวมากขึ้นเพื่อที่จะสามารถรับมือกับการปรับระดับกระบวนการผลิตอย่างรวดเร็ว การเปลี่ยนซัพพลายเออร์ และเปลี่ยนเส้นทางการจัดส่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการทบทวนกลยุทธ์และการทำงานร่วมกับซัพพลายเออร์มีความสำคัญมากขึ้น รวมถึงการกระจายและแบ่งฐานซัพพลายเออร์ พร้อมกระชับความสัมพันธ์กับซัพพลายเออร์ที่สำคัญ จัดทำแพลตฟอร์มอัจฉริยะเพื่อร่วมงานกับพันธมิตรใหม่ๆ อย่างรวดเร็ว และสำรวจการย้ายฐานการผลิตกลับสู่ประเทศ reshoring และ onshoring4.