Бизнес: SWOT -анализ Applicate | Бесплатный пример эссе

Управляющее резюме

Хотя Applicate находится на ранних стадиях разработки программного обеспечения в качестве медицинского устройства (SAMD), этот продукт, по прогнозам, предоставит лабораториям, страховым плательщикам и фармацевтическим компаниям, основанные на фактических данных решения для управления или предотвращения диабета. Основываясь на SWOT -анализе, сильные стороны компании исходят из использования инструментов искусственного интеллекта (ИИ) для разработки прогнозирующих моделей и предоставления системы поддержки клинических решений (CDS), чтобы помочь целевому рынку решить осложнения здоровья. Тем не менее, в отчете предлагаются рекомендации, основанные на предполагаемых слабостях и угрозах компании, распространенных на рынке цифровых решений. В этом случае для запуска программного обеспечения и будущего роста программного обеспечения необходимо для получения одобрения регулирующих органов. Кроме того, для компании, которая достигла своего целевого рынка, надежное присутствие в Интернете важно, чтобы позволить потенциальным предприятиям узнать о приложениях и его продукте. Кроме того, необходима клиническая оценка, чтобы предоставить доказательства того, что SAMD будет функционировать должным образом или улучшить результаты здоровья. Тем не менее, анализ рынка также подчеркивает непосредственные области возможностей, которые приложения могут использовать или сосредоточиться на повышении своей конкурентоспособности.

Искусственный интеллект (ИИ) имеет различные последствия для предоставления медицинских услуг. Сбор и анализ данных, поддержка клинических решений, мониторинг пациентов, вмешательство в здравоохранение и прогнозирование случаев инфекций, являются основными областями, где может быть применен ИИ. Предсказательное моделирование — это упреждающий подход, который может помочь идентифицировать людей с риском заболевания или неблагоприятных результатов в отношении здоровья. Поскольку Applicate AI предполагает эффективно обслуживать своих клиентов, предлагая основанные на фактических данных решения, основанные на программном обеспечении для управления, предотвращения или лечения хронических заболеваний, анализ рынка может предоставить понимание и помочь компании принимать лучшие решения. В отчете используется структура SWOT для понимания внутренних сильных сторон, ограничений, ограничений, внешних перспектив и угроз Application. Модель SWOT компании включает в себя следующее.

Сильные стороны

Applicare обладает возможностями, которые являются неотъемлемой частью конкуренции на рынке программного обеспечения. Программное обеспечение компании может использовать знания на основе опыта в области искусственного интеллекта (ИИ) и экспертизы в подходах к исследованиям в области машинного обучения (ML) для данных временных рядов (Abid, 2022). Инструменты Applicate’s II могут извлекать и анализировать информацию, чтобы получить информацию для расширения сложных процессов принятия решений поставщиками медицинских услуг. Например, с помощью компьютерных программ ожидается, что система поддержки клинических решений (CDS) повысит эффективность больниц, отправив действенные идеи в реальном времени (ABID, ND). Кроме того, ценностное предложение Applicare основано на технологическом подходе (Abid, 2022). Таким образом, проект программного обеспечения компании предназначен для совместимости для наиболее распространенных систем, таких как запатентованные носимые и генерируемые пациентами данные о здоровье (PGHD) (Velmovitsky et al., 2021). В этом случае AI включает в себя несколько интеллектуальных технологий для изучения сложных данных о пациентах (Cappiello et al., 2020). Таким образом, такие системы помогут применять на переднем крае в раскрытии паттернов, облегчения анализа данных и формирования новых гипотез для улучшения принятия решений для управления опасными для жизни осложнениями здоровья (CAO, 2018). Продукт Applicare улучшит эффективное управление пациентами, индивидуальные планы медицины и обнаружение лекарств.

Поскольку Application предоставляет услуги бизнес-бизнес (B2B), прогнозирующая аналитика позволяет им использовать существующие данные для формулирования закономерности и прогнозирования будущих тенденций в диабете, что поможет поставщикам медицинских услуг обеспечивать качественную помощь. В связи с этим модель прогнозной аналитики может иметь решающее значение для повышения эффективности бизнеса (Martin et al., 2019). Независимо от того, помогает ли это больницам в предоставлении персонализированных методов лечения или выявления людей, подвергающихся риску госпитализации, чтобы избежать обострения и осложнений существующих состояний, прогнозирующие модели помогают понять данные пациентов с диабетом (Nibareke & Laassiri, 2020). Благодаря своей программе, компания сможет определить количество диабета, контролировать текущие тенденции инфекции и обнаружить закономерности или то, что произойдет в будущем (Abid, ND). Applicare признает, что теперь, как никогда, поставщики здравоохранения должны полагаться на научные данные, чтобы стратегически конкурировать в быстро развивающейся среде здравоохранения, переходя от ухода на основе объема к системе, основанной на стоимости (Dagliati et al., 2018). Таким образом, инструменты искусственного интеллекта в сочетании с ML могут дать применение конкурентное преимущество, предоставляя высококачественные услуги для поставщиков медицинских услуг для предотвращения заболевания, что является более экономически эффективным, чем лечение, снижение эксплуатационных расходов.

Слабые стороны

Слабые стороны — это внутренние факторы в применении, и их оценка может помочь выявить области улучшения. Следовательно, он должен рассмотреть некоторые факторы, которые могут препятствовать его операциям. Согласно подробностям компании, одной из ее целей является получение разрешения Управления по контролю за продуктами питания и лекарств (FDA) (ABID, ND). Отсутствие разрешения регулирующих органов может ограничить возможность Applicare адаптировать и предоставлять программное обеспечение в качестве медицинского устройства (SAMD) своим потенциальным клиентам. FDA является международным органом, уполномоченным пересмотреть и разрешать многие медицинские устройства (Mittelstadt, 2017). Организация имеет различные руководящие принципы для юридического размещения медицинского программного обеспечения на рынке. Утверждение может быть предоставлено, когда программа создает решение для поставщиков медицинских услуг и не представляет риска для потребителей или если продукт проходит строгие клинические испытания для эффективности. Поэтому, чтобы предоставить систему, которая поможет предотвратить диабет и другие связанные с этим осложнения в отношении здоровья, применение придется получить разрешение от регулирующих органов.

Ограниченное присутствие в Интернете или поиск в Google может негативно повлиять на его бренд. Неадекватная информация о компании может заставить ее проиграть конкурентам, предоставляющим CDS и услуги по прогнозной аналитике. В связи с этим видное присутствие в Интернете может помочь лабораториям, страховым плательщикам и фармацевтическим компаниям ознакомиться с приложением Digital Solutions, намерена предложить до массового внедрения. Таким образом, данные, представленные на различных цифровых платформах, могут помочь проспективным предприятиям в рассмотрении результатов клинических испытаний, прежде чем рекомендовать продукт своим клиентам (Sazu & Jahan, 2022). Следовательно, повышенная цифровая видимость может позволить бренду повысить свой доверие, поддерживать свою репутацию и повысить его взаимодействие с целевым рынком. Таким образом, отсутствие осведомленности о компании может сделать приложение не привлечь огромную долю рынка для предоставления цифровых решений. Компания может не предоставить клиентам быструю информацию, даже если она имеет то, что им нужно. Это подразумевает, что если поставщики медицинских услуг не могут легко найти заявки в Интернете, они, вероятно, будут использовать услуги, предоставляемые другими компаниями с более сильным присутствием бренда.

Еще одним препятствием, которое может препятствовать работе Application, является отсутствие клинической проверки. Несмотря на то, что это входит в число его целей, процесс проверки направлен на то, чтобы SAMD удовлетворял потребности пользователей. В этом случае приложение может достичь этого с помощью реальных данных (RWD), что имеет важное значение для демонстрации регуляторам, что его устройства или система будут работать в соответствии с целевыми поставщиками медицинских услуг. Программное обеспечение компании, которая находится на доказательстве концепции и этапа разработки прототипа, должна пройти процесс проверки (Abid, 2022). Это может предоставить доказательства того, будет ли SAMD функционировать должным образом или анализировать данные, связанные с пациентами с диабетом из различных источников, использующих ИИ, и сможет разработать надежные прогностические модели для лучших клинических результатов («Применение решений AI», ND). Таким образом, клиническая валидация может определить, может ли RWD, который может исходить из нескольких источников, может помочь лучше понять неблагоприятные воздействия диабета и предотвратить другие состояния и сопутствующие заболевания, связанные с заболеванием.

Возможности

Основной возможностью, которую имел Приложение, является создание своего глобального присутствия и операций на развивающихся рынках, что, несомненно, дало бы ему преимущество на рынке. Ожидается значительный рост, в первую очередь из-за высокой частоты сахарного диабета и растущего спроса на модели, основанные на фактических данных, обусловленные высококачественными программами. Это необходимо, чтобы помочь поставщикам медицинских услуг предотвратить, управлять или лечить хронические заболевания (Nibareke & Laassiri, 2020). Эпидемиологическое исследование показывает, что в период с 2010 по 2030 год число пациентов с диабетом в развивающихся странах, по прогнозам, увеличится на 69% (Liu et al., 2022). Это более чем трижды, которое предсказано в развитых странах. В этом случае развивающиеся экономики в Африке, на Ближнем Востоке и Азии представляют возможности для роста для проникновения или расширения своих операций, поскольку эти регионы показывают высокие показатели этого хронического заболевания. Таким образом, реализация прогнозирующих моделей для управления диабетом с использованием высококачественных программных программ поможет медицинским работникам обеспечить персонализированную помощь.

Новые рынки в развитых и развивающихся странах могут создать спрос на продукты Applicare. Хотя разработчики цифровых решений обязаны создавать безопасные и эффективные продукты, не ожидая одобрения правительства, иногда международные нормативные законы значительно влияют на эти компании -разработчики программного обеспечения. Таким образом, получение FDA или другого одобрения регулирующих органов является одной из основных проблем, с которыми может столкнуться применение. Тем не менее, различные развивающиеся рынки в странах, в которых отсутствуют государственные правила для цифровых решений для здоровья, могут предоставить потенциальную возможность для стартапов, которые не могут соответствовать строгим стандартам, установленным FDA (Crisafulli et al., 2022). Таким образом, такой нормативный ландшафт может позволить применению представить свои программы на рынке и обслуживать клиентов, продолжая инновации.

Угрозы

Использование ИИ для разработки прогнозных моделей для осложнений хронических заболеваний, основанных на данных, собранных из технологий биометрического мониторинга (BIOMET), является легко подражающей бизнес -моделью. Следовательно, если бизнес может быть скопирован, это может увеличить количество новых участников с аналогичным цифровым решением на рынке. Таким образом, многие стартапы в отрасли могут изменить конкурентную среду и значительно повлиять на клиентскую базу Applicare, которая включает в себя лаборатории, страховые плательщики и фармацевтические компании (Abid, 2022). По мере того, как больше программ выходит на рынок, их цены могут снизиться, чтобы конкурировать за клиентов. Точно так же, хотя другие компании сосредотачиваются на другой нише (осложнение или болезнь), применение может столкнуться с агрессивной конкуренцией со стороны биофоурми, окситона и биоконсознания (Abid, ND). Эти компании с большей вероятностью расширят свою службу виртуальной помощи на основе искусственного интеллекта для мониторинга других сложных хронических состояний, таких как диабет. Благодаря более сложным программам платформы конкурентов Applicare могут охватывать весь континуум по уходу, сокращая доступную рыночную базу, особенно если спрос ограничен.

Надежная система кибербезопасности программного обеспечения является неотъемлемой частью защиты конфиденциальной информации пользователей и удовлетворения нормативных требований. Таким образом, некоторые угрозы для программного обеспечения приложений могут включать кибер-атаки, способствуя незаконному доступу, краже данных и повреждению в результате вредоносного ПО. Следовательно, несанкционированный доступ может привести к манипуляциям с цифровым решением или его основной информацией и поставить под угрозу уход за пациентами и уверенность в продукте. Наконец, правительственные правила для цифровых решений для здоровья могут служить препятствием для стартапов, которые не могут соответствовать строгим стандартам, установленным FDA и другими регулирующими органами (Mittelstadt, 2017). Это может значительно повлиять на способность Applicare получить необходимое одобрение, необходимое для работы. В этом случае нормативный ландшафт является динамичным, а различные руководящие принципы различаются по стране и являются специфичными для продукта. В результате это может привести к существенным задержкам в представлении программы на рынке.

Рекомендации

SWOT -анализ демонстрирует текущее положение Applicare; Следовательно, необходимы несколько необходимых улучшений для укрепления его рыночного положения. Во -первых, компания требует сильного присутствия в Интернете, чтобы охватить более широкую аудиторию рынка. Таким образом, более существенное присутствие в Интернете освобождает компанию от пределов физических границ и улучшает вовлечение пользователей. Это также может указывать на то, что применение является надежным, и заслужить доверие к привлечению большего количества деловых партнерств. Точно так же, чтобы создать надежную систему кибербезопасности, Applicare придется обеспечить помощь эксперта по безопасности с послужным списком по направлению к разработке цифровых решений. Популярные компании в отрасли могут иметь инфраструктуру для поддержки конфиденциальности и безопасности данных пациентов, тогда как небольшие стартапы могут потребовать ответственной третьей стороны для выполнения задачи. Кроме того, для небольшой компании с ограниченным бюджетом в сочетании с отсутствием внутренних профессионалов, удовлетворение требований рынка потребует тесного межфункционального сотрудничества в течение всего цикла разработки программного обеспечения. Таким образом, Applicare необходимо сформировать партнерские отношения с программистами, специалистами по проектированию клинических испытаний, учеными данных и регулирующими экспертами. Эти стратегии могут гарантировать, что компания успешно вводит свою программу на рынке.

Ссылки

Абид, М. (2022, 25 ноября). Ответы от доктора Абида (Интервью).

Абид, М. (ND). Applicate AI: Где мы? Куда мы хотим пойти? (PDF документ).

Применить AI Solutions IncПолем (ND). Рийпен. Веб —

Cao, L. (2018). Наука данных. ACM вычислительные исследованияВ 50(3), 1–42. Веб —

Cappiello, C., Meroni, G., Pernici, B., Plebani, P., Salnitri, M., Vitali, M., Trojaniello, D., Catallo, I. & Sanna, A. (2020). Улучшение мониторинга здоровья с помощью адаптивного движения данных в туманных вычислениях. Границы в робототехнике и искусственном интеллектеВ 796. Веб.

Crisafulli, S., Santoro, E., Recchia, G. & Trifirò, G. (2022). Цифровая терапия в перспективе: от регулирующих задач до пост-маркетингового наблюдения. Границы в безопасности и регулировании лекарствВ 2Полем Веб —

Dagliati, A., Tibollo, V., Sacchi, L., Mallovini, A., Limongelli, I., Gabetta, M., Napolitano, C., Mazzanti, A., De Cat, P., Chiovato, L. , Приори С. и Беллацци Р. (2018). Большие данные как драйвер для систем поддержки клинических решений: перспектива систем здоровья Lears. Границы в цифровых гуманитарных наукахВ 5Полем Веб —

Liu, J., Bai, R., Chai, Z., Cooper, ME, Zimmet, PZ, & Zhang, L. (2022). Страны с низким и средним уровнем дохода демонстрируют быстрый рост диабета 2 типа: анализ, основанный на глобальном бремени болезни 1990–2019 гг. ДиабетологияВ 65(8), 1339–1352. Веб —

Martin, CM, Sturmberg, JP, Stockman, K., Hinkley, N. & Campbell, D. (2019). Упреждающий уход в потенциально предотвратимой госпитализации: создание чувства данных сложных путешествий по здоровью. Границы в общественном здравоохраненииВ 6(376), 1-15. Веб —

Mittelstadt, B. (2017). Проектирование связанного со здоровьем Интернета вещей: этические принципы и руководящие принципы. ИнформацияВ 8(3), 77. Веб.

Nibareke, T. & Laassiri, J. (2020). Использование моделей обучения больших данных для прогнозирования диабета и задержки полета задерживает аналитику. Журнал больших данныхВ 7(1), 78. Веб.

Sazu, MH, & Jahan, SA (2022). Аналитика и искусственный интеллект больших данных в управлении здравоохранением: воздействие и текущее состояние. Управление устойчивым развитиемВ 14(1), 36–42. Веб —

Velmovitsky, PE, Bevilacqua, T., Alencar, P., Cowan, D. & Morita, PP (2021). Конвергенция точной медицины и общественного здравоохранения в точность общественного здравоохранения: в отношении больших данных. Границы в общественном здравоохраненииВ 9Полем Веб —

Прокрутить вверх