Lösungen für die Life-Sciences-Branche
Beschleunigung der pharmazeutischen Wertschöpfungskette durch Daten und KI
Bereitstellung KI-gestützter Erkenntnisse in der Life-Sciences-Branche
Life-Sciences-Unternehmen sind auf eine einheitliche Sicht auf all ihre Daten in Echtzeit und im Petabyte-Maßstab angewiesen:
Hybrider Echtzeitzugriff auf Daten über funktionale und technische Silos hinweg – vor Ort und in beliebigen Clouds
Einheitliche, konsistente Funktionen für Sicherheit und Governance mit vollständiger Nachverfolgbarkeit der Datenherkunft und Beobachtbarkeit
Eine kollaborative KI-Entwicklungsplattform mit Low-Code-Ansatz, die Modell-Governance, Beobachtbarkeit und Erklärbarkeit ermöglicht
Primäre Anwendungsfälle
- Optimierung klinischer Studien
- Vorausschauende Arzneimittelentwicklung
- Fernüberwachung von Patienten
Optimierung klinischer Studien
Da klinische Studien zunehmend komplexer und dezentral durchgeführt werden, entwickeln sie sich zu einem kosten- und zeitintensiven Engpass in der Wertschöpfungskette der Pharmaindustrie. Manuelle Prozesse bei der Rekrutierung von Patienten, der Auswahl von Standorten und der Echtzeit-Überwachung führen häufig zu Verzögerungen, Budgetüberschreitungen und verpassten Interventionsmöglichkeiten.
Durch die Nutzung von KI und realen Daten aus elektronischen Patientenakten, Abrechnungsdaten, Wearables und durch Patienten generierten Erkenntnissen können Pharmaunternehmen auf intelligente Weise ideale Patientenkohorten ermitteln, die Leistung von Studienzentren optimieren und den Fortschritt von Studien proaktiv überwachen. Dies beschleunigt die Aufnahme von Patienten, senkt die Abbruchquoten und ermöglicht Anpassungen in Echtzeit, wodurch Patienten lebensrettende Behandlungen letztendlich schneller und effizienter zur Verfügung stehen.
Vorausschauende Arzneimittelentwicklung
Pharmaunternehmen können mehrere Therapieansätze verfolgen, sie müssen aber je nach Budget, Ressourcenverfügbarkeit und den Anforderungen des Marktes eine Auswahl treffen. Ohne Daten und KI kann es mehrere Monate dauern, bis eine solche Entscheidung getroffen wird. Dies mindert den Wert von Forschung und Entwicklung und hat potenzielle Umsatzeinbußen zur Folge.
Durch die Nutzung von Daten aus verschiedenen F&E-Quellen – darunter präklinische Daten, Genomik, Proteomik und historische Daten aus dem Wirkstoffscreening – und deren Kombination mit Evidenz aus der realen Praxis (Real-World Evidence) und Patientendaten können Pharmaunternehmen den Marktbedarf vorhersagen und ihre Wirkstoff-Entwicklungspipeline nahezu in Echtzeit beurteilen.
Fernüberwachung von Patienten
Die Sicherstellung der Therapietreue von Patienten ist eine entscheidende Herausforderung, die sich unmittelbar auf die Wirksamkeit von Behandlungen, die konkreten Ergebnisse und den Gesamtwert eines Medikaments auswirkt. Ohne zuverlässige Erkenntnisse darüber, wie und wann Patienten ihre Medikamente einnehmen, fehlen Pharmaunternehmen wichtige Daten für die Sicherheitsüberwachung, die Generierung von Real-World Evidence und die Optimierung der Patientenbetreuung.
Durch die Bereitstellung von intelligenten Geräten und die Nutzung robuster Datenplattformen können Pharmaunternehmen die Verabreichung von Medikamenten, deren Dosierung und die Patientenbeteiligung in Echtzeit aus der Ferne verfolgen. So erhalten sie wertvolle Einblicke in die Therapietreue, können proaktiv intervenieren und umfangreiche Daten aus der realen Praxis (RWD) generieren, wodurch letztlich die Behandlungsergebnisse, die Überwachung nach der Markteinführung und der therapeutische Nutzen neuer Behandlungen verbessert werden.
KUNDEN
Schnellere Einführung von Therapien dank Daten und KI.
Indem Unternehmen frühzeitig die richtigen Personen identifizieren, können sie sowohl Arzneimittelkosten als auch die Markteinführungszeit reduzieren und so lebensrettende Medikamente schneller und kostengünstiger auf den Markt bringen.
Gesundheit
MDClone
Gesundheit
Shionogi
Gesundheit
Merck KGaA Darmstadt, Germany