Künstliche Intelligenz in der Pharmaindustrie
Bleiben Sie wettbewerbsfähig mit dem Einsatz von Data Science und KI in Ihrem Unternehmen. Sie wissen bereits, welches Projekt Sie umsetzen möchten oder wollen erfahren, welche Möglichkeiten es gibt? Unsere Experten helfen Ihnen von der Ideengenerierung bis hin zur Implementierung im Betrieb.
DATA & KI PROJEKTE FÜR Pharmaunternehmen
Unsere Erfahrung aus über 1.000 Projekten in den letzten 8 Jahren haben wir genutzt, um ein ganzheitliches System für Data & KI Projekte zu entwickeln – unsere [at] Data Journey. Eine durchgängige Datenstrategie (Data Strategy) bildet die Basis und den Rahmen, um Daten effizient in Ihrem Unternehme einzusetzen. Ziel ist es, möglichst schnell Use Cases zu testen, um zeitnah aus dem Konzept einen Prototyp mit Echtdaten zu entwickeln. In der Data Factory werden Use Cases zum fertigen Produkt industrialisiert. Absoluter Fokus ist die Skalierung und nachhaltige Generierung von Mehrwerten – daher steht auch hier der Nutzer im Fokus. In unserer DataOps betreiben und warten wir Ihre Plattformen und Machine Learning Algorithmen.
Seit unserer Gründung 2012 haben wir uns zu einem führenden Anbieter für Künstliche Intelligenz, Data Science und Big Data im deutschsprachigen Raum entwickelt. Gemeinsam mit unseren Kunden generieren wir aus Daten echte Mehrwerte. Dazu entwickeln und implementieren wir datengetriebene Innovationen sowie neue Geschäftsmodelle. Wir befähigen unsere Kunden, ihre eigenen Stärken zu entwickeln und begleiten sie auf ihrem Weg mit unserer [at] Data Journey – von der Datenstrategie über die Entwicklung von Algorithmen und den Aufbau von IT-Architekturen bis hin zu Wartung und Betrieb.
Möglichkeiten von KI für die Pharmaindustrie
Entwicklungszeit senken
Entwicklungszeit neuer Arzneimittel kann verkürzt werden
Datenzugriff
Zugriff auf alle relevanten Daten mit einem Data Warehouse
Entscheidungen ableiten
Fällen Sie effektivere und intelligentere Entscheidungen
Schnelle Identifikation
KI unterstützt bei der Findung einer geeigneten Wirkstoffdosis
Customer Experience
Messen Sie Patientenzufriedenheit und die Therapietreue
Kosten senken
Durch Prozessautomatisierungen Ressourcen reduzieren
Projekte unserer Kunden
Wir haben unsere Data Science und KI-Expertise im Bereich Pharma für verschiedene Projekte unter Beweis gestellt. Lesen Sie hier einige Referenzen zu KI in der Pharmaindustrie. Wenn Sie Fragen haben, können Sie sich gerne an uns wenden.
KI-basierte Sichtbarkeit der Medikamentenposition in der gesamten "Kühlkette"
NLP-basierte Textanalyse zur Reduzierung des Zeitaufwands für die Wirkstofffindung und -entwicklung
Rechtzeitige Vorhersage von inakzeptablen Qualitätsabweichungen
Intelligentes System zur automatischen Anpassung der Parameter für die Materialdisposition
Medikamenten-Zulassungsverzögerung basierend auf zentraler Zulassungsverwaltung
Biopharmazeutische Leistungsoptimierung
Industry Exchange #KIpharma
Im Vergleich zu anderen Branchen hat die Pharmaindustrie Künstliche Intelligenz bislang vernachlässigt. Dabei bieten sich gerade hier vielfältige Chancen: KI kann Reaktionen vorhersagen – und sogar Reaktionen vorschlagen, die bestimmte Wirkstoffe erzeugen. In unserem Industry Exchange sind Experten aus dem Pharma Bereich zusammenkommen und haben über die Möglichkeiten, Herausforderungen und auch die Gründe für den bislang vergleichsweise zögerlichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz gesprochen. Dabei ging es in der Betrachtung auch um regulatorische und ethische Anforderungen. Und letztlich auch um verkrustete Führungskulturen in einer etablierten Branche. Schauen Sie sich jederzeit und kostenlos unseren Industry Exchange #KIPharma an.
ENTWICKLUNG & BEISPIELE VON KI PHARMA
Die IQVIA-Forschung beleuchtet zehn potenzielle Bereiche, darunter den Einsatz digitaler Anwendungen im Gesundheitswesen, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), Biotherapeutika der nächsten Generation und Erkenntnisse aus der Gesundheitspraxis.
Nach diesen Untersuchungen wird der Einsatz künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens bald zur Norm für Life-Science-Unternehmen. Derzeit besteht die fortschrittlichste Methode darin, intelligente Algorithmen zur Analyse großer und komplexer Datenmengen zu verwenden, insbesondere in der klinischen und vorklinischen Forschung. Der Algorithmus wird verwendet, um präklinische Arzneimittelkandidaten auf neue Arzneimittel zu testen und potenzielle Zielmoleküle basierend auf Versorgungsdaten zu bestimmen. Insgesamt haben sie den Forschungsergebnissen zufolge die Effizienz der klinischen Entwicklung verbessert. Um jedoch Patientengruppen besser zu unterteilen oder nicht diagnostizierte Patienten besser zu identifizieren, kann eine von ML unterstützte prädiktive Analyse verwendet werden.
Laut IQVIA erhält die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA) immer mehr Anfragen, mobile Anwendungen für therapeutische Zwecke zu genehmigen. Diese digitalen Therapien (DTx) erfordern Rezepte und den Einsatz digitaler Technologie zur Behandlung. Es wird erwartet, dass sie erhebliche Fortschritte machen, insbesondere in den Bereichen Gesundheitsverhalten und Kognition. Andererseits ist die Bewertung neuer Behandlungen durch andere Interessengruppen strenger, da ihre Vorteile in der Praxis nicht nachgewiesen wurden.
Weitere Beispiele
• Informationen über Wettbewerber können schneller gesammelt, analysiert und priorisiert werden
• Chatbots geben automatisiertes Feedback an Patienten und Gesundheitsversorger
• Patientenkohorten können identifiziert und so für Forschungsstudien gewonnen werden
• Advanced Analytics hilft geeignete Medikamente schneller für alternative Anwendungen zu identifizieren
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– Künstliche Intelligenz in der Medizin –
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Simon Decker
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