专家联盟赢得资助,改革医疗采购流程
诺丁汉大学是一个专家联盟的一部分,他们已经赢得了资金,开发了世界上最大的医疗供应链网络系统。
这些专家将利用人工智能(AI)、大数据、深度学习和自然语言处理(NLP)向用户呈现一个几乎实时的采购画面。
由英国创新署(Innovate UK)资助,诺丁汉大学的学者与谢菲尔德大学合作,由Vamstar领导,Vamstar是一家以数据科学为基础的全球医疗和生命科学商业对商业市场平台。
这个网络将连接医疗和生命科学行业的买家和供应商,让他们看到全球范围内可用的产品、服务和设备。
目前,卫生部门在供应商选择、管理和整个采购流程上的现行方法是一个过时且复杂的手动过程,导致供需匹配不一致和供应链可见度低下。
根据Vamstar的分析和欧盟委员会数据显示,2019年欧盟内44%的医疗合同只有一个申请者,15%根本没有竞标者,这导致纳税人浪费了数十亿的关键医疗资源。
新冠疫情是一个最近的例子,显示了当全球对关键物资需求激增时,当前医疗市场的明显缺陷和低效率会暴露出来,将买家置于重大供应风险之中,例如因需求增加而导致订单未能履行或供应延迟过长。
该系统将允许用户筛选搜索结果以缩小选项范围,并提供有关每个供应商的信息,例如其与其他买家的历史关系、库存水平、与其他组织的关系,比如他们是否是子公司,公司注册处的财务信息,以及他们是否是本地供应商。
诺丁汉大学的Dr Aris Georgopoulos带领一支公共采购专家团队从事这项项目。
Dr Georgopoulos补充道:“透明性一直是现代公共采购法规和政策的主要特征。然而,如我们最近的研究所示,信息的透明性并不总是导致“信息的可见性”。在医疗供应链网络中,这种缺乏可见性更为普遍。
“由于相关数据规模和关系/连接的复杂性,增加可见性的挑战只能通过基于人工智能(AI)、深度学习、自然语言处理(NLP)和大数据分析的技术解决方案,这些技术可作为效率倍增器,帮助公共买家实现更好和更可持续的结果。”
谢菲尔德大学的讲师兼NLP和文本挖掘专家Dr Ziqi Zhang表示:“NLP涉及一系列技术,用于自动分析大量文档,以实现为医疗供应链提取和整合相关数据的高效检索。它将允许提取代表医院、供应商和产品服务的供应链数据点,并基于从各种数据源(例如招标和合同)挖掘的复杂关系连接这些数据点。”
专家们认为,医疗保健领域急需一个专注于以下内容的电子市场:

更多信息请联系诺丁汉大学社会科学研究院的Aris Georgopoulos博士:Aris.Georgopoulos@nottingham.ac.uk 或 联系诺丁汉大学新闻办公室的Katie Andrews:Katie.Andrews@nottingham.ac.uk
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诺丁汉大学在英国的研究实力方面名列前茅,根据2021年REF,英国排名第七。作为MRI和布洛芬等发现的发源地,我们的创新改变生活,解决全球问题,如可持续食品供应、终结现代奴隶制、开发更环保的交通工具,以及减少对化石燃料的依赖。
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