作为一家租赁、销售和管理可移动医疗设备(包括输液泵、监护仪、呼吸机和保温箱)的医疗设备租赁公司，USME的使命在定义上很简单，但在实践中却极其复杂。
“我们的工作是在正确的时间，将正确的设备送到正确的地点，”CIO Antonio Marin表示，“当你审视我们服务的群体时，供应链的终端是一个有需要的患者，因此，我们需要确保我们所有的技术、流程以及我们所做的一切都以患者为中心，毕竟，他们联系我们是因为他们需要救命的设备，而不是因为那天天气晴朗。”
对Marin及其团队而言，技术的一项特别关键的应用是对公司的库存、设备管理以及现场服务进行重塑。
“我们在后台做了大量的自动化工作，”他说道，“了解库存、明确需要维修哪些零部件以及跟踪库存的生命周期，现在都实现了高度自动化和良好管理，并且在整个组织内完全透明，这是为了让专业人员做关键决策，而不是陷入文书工作中。”
但随着效率的提升，风险也随之而来。在监管严格且关乎生命的领域，引入的技术越多，暴露出的漏洞可能就越多，因此，某些创新可能会对公司或医院的运营造成更大的负面影响。
“在涉及个人身份识别数据时，我们使用加密技术和不同的系统来进行叠加保护，”Marin说道，“当你审视网络安全链条时，人依然是最薄弱的环。”
在谈到安全时，需要特别注意的是确切掌握团队和设备随时随地所处的位置，并跟踪公司员工、医院工作人员以及医院合作伙伴的技术表现。
“作为一名IT人员和公司员工，当我们能够交付救命的设备，帮助医院成功救治患者时，这是非常有成就感的事。”他表示。
关于奠定坚实基础：我们正处于重大转型的过程中。公司起初使用的是一套自主开发的系统，拥有出色的软件，但随着我们的发展，要跟上技术进步的步伐变得越来越复杂，因此，我们决定迁移到SaaS平台，目前已经完成了项目的第一阶段，这一阶段非常成功，现在我们正在完成第二阶段。
我们不仅可以审视并优化业务流程，还思考着嵌入AI以获取更快、更准确的结果，使用AI必须具备扎实的数据和流程。在我之前任职的一家公司中，我们在AI还只是个流行词、尚未真正成熟时就使用了它。那时我学到了非常重要的一课：你可以拟合模型、训练它并提出具体问题，但得出的可能是一个意料之外的答案。于是我们退回旧方法去分析数据，才意识到答案其实是正确的，但问题问错了。
我学到的是，你必须保持开放的心态去评估答案，并理解真实数据的来源，以及数据背后的真实情绪——也就是你所处理的信息的上下文语境。
关于人类参与：流程中必须始终有人类参与，这并不意味着我们不能为人类加速处理流程。我们今天正在做一些了不起的事情，这里的AI并不局限于生成式AI。AI有如此多的变体，以及你可以用它实现的各种版本。例如，我们已经能够将下订单流程自动化——从医院护士站的单次点击，直接联动到我们分支机构的运营端，在那里我们可以获取交付救命设备所需的所有信息。
特别是在一家医院里，我们在不到15分钟内就交付了一整张病床和床垫。作为对比，行业标准通常在12到24小时之间，因此，在距离较近的特定情况下，由于消除了人工交互，我们可以做到极速响应。
关于AI与模型训练：我们创建了一个名为GoUSME Connect的系统，它结合了RPA、AI和机器学习，能够读取电子病历系统(EMR)生成的请求，因此我们兼容任何EMR，它可以直接读取信息。通过机器学习，它能读取转化为订单的请求模式，并最终传输到我们的某个交付地点。
这只是我们交付设备的方式之一，我们正在努力推进预测性分析并继续训练模型，因为作为一家租赁公司，我们拥有大量关于医疗设备真实性能的数据，我们未来几个月的目标是能够根据历史数据预测设备故障。医疗设备就是这样，它们本质上就是一台新型计算机，它们每年必须接受一次预防性维护，并且每次从医院返回时，都要经过审查流程。
因此，我们始终确保设备处于“患者就绪”状态。不过大家都知道，设备总可能会发生故障，但如果我们能收集过去23年中租赁的所有设备数据，并开始用这些数据喂养模型，我们就能具备更强的预测能力。
关于物流：首要任务之一是了解你的库存，清楚你拥有哪些设备，而在医疗设备租赁业务中，季节性可能非常强。有时会遇到呼吸系统疾病高发期，接着又会迎来新生儿季节，这使我们能够查看过去的租赁记录和现有的库存，进而开始帮助设备管理团队规划他们下个月、下一周或下一天的工作计划。与我们过去的做法相比，这是一个巨大的变革。
在过去，从准备设备到达到患者就绪状态，过程可能是接到电话、让技术人员寻找设备，然后办理所有必要的文书手续并进行测试，每一次交互都非常依赖人工。现在，我们知道设备来自哪里并提前做好准备。如果某个设备需要零件，零件调拨申请就已经发出了。我们知道这些零件在全国的哪个位置，也知道需要将它们运往何处，因此，那些浪费时间的传统繁琐流程已经一去不复返了。
