Vat dit blogbericht samen met:
✔ Hoe Agentic AI en Generative AI het farmaceutische landschap veranderen!
✔ Bespreek de architectuur en het raamwerk van de top 3 AI-toepassingen voor agenten in de farmaceutische industrie : een agent voor de identificatie van zeldzame ziekten en het in kaart brengen van de verkoop, een agent voor gepersonaliseerde patiëntenzorg en een agent voor anomaliedetectie.
✔ Voorwaarden om aan de slag te gaan met Agentic AI voor de farmaceutische industrie
Van het 3D-printen van medicijnen tot het ontwikkelen van medicijnen met behulp van generatieve AI : de farmaceutische en biowetenschappelijke industrie heeft een lange weg afgelegd.
Naar schatting zal er in 2025 wereldwijd meer dan 180 zettabytes aan data worden gegenereerd, waarvan meer dan een derde afkomstig is uit de gezondheidszorg. De focus is verschoven van big data in de farmaceutische industrie naar het ontwikkelen van AI-toepassingen, wat nu belangrijker is dan ooit. De mogelijkheden zijn immers onbeperkt, vooral als het gaat om het verkennen van toepassingen van AI in de farmaceutische sector, van geneesmiddelenontwikkeling tot patiëntenbetrokkenheid.
Van generatieve AI alleen al werd verwacht dat het jaarlijks 60 tot 110 miljard dollar aan waarde zou genereren binnen de farmaceutische waardeketen. Bedenk nu eens de waarde die de combinatie van agents, generatieve AI en statistische modelleringstechnieken kan opleveren!
Weet je dat?
47% van de data wordt onvoldoende benut bij zakelijke beslissingen voor de farmaceutische industrie.
Met AI in de farmaceutische en biowetenschappelijke sector kan die onbenutte data eindelijk worden geanalyseerd. Intelligente systemen die kunnen redeneren, plannen en uitvoeren, terwijl de mens betrokken blijft!
Voordat farmaceutische organisaties zich verdiepen in toepassingen van AI voor agentia, moeten ze drie cruciale fundamenten leggen:
1. Kwalitatieve data – Is uw data-infrastructuur klaar voor agentische AI?
Hoewel het belang van goede data altijd al groot is geweest, is het nu de hoogste tijd om meer aandacht te besteden aan datarepresentatie en -opslag. Cloudinfrastructuur is niet alleen een 'wens', maar een 'noodzaak', en het is nodig om een stap verder te gaan door de juiste opslagvorm te kiezen, zoals Lakehouse , One Lake , enzovoort.
Laat de cijfers je wat meer overtuigen.
AI in de farmaceutische industrie zou jaarlijks 60 tot 110 miljard dollar aan economische waarde kunnen genereren voor de farmaceutische en medische productenindustrie, wat de impact op productiviteit, kosten en omzet weerspiegelt!
Moderne data-architectuur voor agentische AI vereist:
- Cloud-native opslagoplossingen zoals Databricks Lakehouse of Microsoft OneLake maken realtime toegang tot gegevens mogelijk, ongeacht de locatie van de systemen.
- Geïntegreerde datamodellen die klinische onderzoeken, productiesensoren, verkoopgegevens en patiëntresultaten met elkaar verbinden.
- API-first infrastructuur waarmee AI-systemen autonoom meerdere gegevensbronnen kunnen bevragen.
2. Integratie met tools - Waarom is dit belangrijk voor AI-toepassingen in de farmaceutische industrie?
Neem bijvoorbeeld een vraag over data, zoals de jaarlijkse omzet. In plaats van dat hetzelfde model elke taak uitvoert, van het opvragen van data en het formatteren van resultaten tot het genereren van antwoorden, kunt u met Agentic AI het volgende bereiken:
- Een gespecialiseerde SQL-agent voert query's uit op gestructureerde verkoopdatabases met behulp van bronspecifieke syntaxis.
- Een door LLM aangedreven natuurlijke taalagent interpreteert aantekeningen van artsen en voorschrijfpatronen uit ongestructureerde CRM-gegevens.
- Een op regels gebaseerd berekeningssysteem past regionale prijsaanpassingen en formulebeperkingen toe.
- Een orchestrator-agent synthetiseert resultaten en genereert inzichten in natuurlijke taal.
3. Verandermanagement en governance: Wat kunnen leiders in de farmaceutische industrie verwachten?
Kunstmatige intelligentie in de farmaceutische industrie is niet statisch; het moet regelmatig worden gemonitord om de resultaten te valideren naarmate de omstandigheden veranderen. Dit vergt niet alleen veel tijd en technische inspanning, maar ook aanzienlijke scholing en tijd vanuit een veranderingsperspectief. Het is belangrijk om leidinggevenden en gebruikers te informeren over modeldrift, latentie en andere uitdagingen/voordelen van AI-agenten.
Tegen 2027 zullen niet-technologiegerelateerde redenen, zoals hoge kosten, gebrekkige culturele integratie, een gebrek aan goed bestuur en slecht afgestemde processen, 40% van de mislukkingen van GenAI-projecten in de biowetenschappen veroorzaken.
Gartner
Er zijn veel mogelijke toepassingen van AI in de biowetenschappen , met name in de farmaceutische industrie – variërend van geneesmiddelenontwikkeling, klinische studies, productie, commerciële verkoop, marketing en compliance. Deze intelligente systemen herdefiniëren de manier waarop organisaties in de biowetenschappen innoveren, opereren en schalen.
| Gebruiksvoorbeeld | Generatieve AI | Agentische AI |
|---|
| Ontdekking en ontwikkeling van geneesmiddelen | In silico screening van verbindingen
Ontwerp van grote moleculen
Kennisextractie | Autonome onderzoeksagenten
Ontwerp van gepersonaliseerde medicijnen |
| Klinische proeven | Synthetische datageneratie
Patiëntenwerving | Proefoptimalisatie
Analyse van praktijkgegevens |
| Productie en toeleveringsketen | Procesoptimalisatie
Voorspellend onderhoud | Autonoom supply chain management
Automatisering van kwaliteitscontrole |
| Commercie & Marketing | Gepersonaliseerde contentcreatie
Chatbots en virtuele assistenten | Verkoopautomatisering
Marktanalyse en -prognoses |
| Regelgeving en naleving | Documentgeneratie
Nalevingsmonitoring | Geautomatiseerde indiening van regelgevingsdocumenten
Auditing en risicomanagement |
Maar voor een beter begrip zullen we er drie bespreken.
Niet elke arts is Dr. House. Het zal praktisch onmogelijk zijn om zeldzame ziekten te identificeren op basis van de testgegevens van de patiënt.
Wat als een AI-systeem in realtime zeldzame ziektepatronen zou kunnen herkennen en patiënten automatisch in contact zou kunnen brengen met de juiste zorgverlener?
Laten we het voorbeeld nemen van dokter Daniel en patiënte Erika, die lijdt aan de zeldzame ziekte 'ABC'. We proberen haar kwaliteit van leven te verbeteren door snel de patronen in de test te herkennen en dokter Daniel te wijzen op de juiste behandeling.
Voorbeeld van een agentisch raamwerk voor een agent voor de identificatie van zeldzame ziekten en de verbetering van de verkoop.- De patiëntidentificatieagent analyseert de testgegevens van de patiënten om patronen te herkennen op basis van het aantal, de soorten en de frequentie van de uitgevoerde tests.
- De Pattern Match Agent analyseert bestaande patiëntgegevens om overeenkomsten te vinden met de geïdentificeerde patronen. Bijvoorbeeld: Erika wordt herkend als patiënt met 'ABC' en de arts wordt geïdentificeerd als Dr. Daniel.
- Rep Mapping Agent controleert de beschikbare vertegenwoordiger voor Dr. Daniel op basis van expertise, locatie en andere parameters (zoals gedefinieerd).
- De planner gebruikt Dr. Daniels eerdere communicatiegeschiedenis, waarbij hij zich herinnert dat hij waarde hecht aan duidelijke, op feiten gebaseerde gesprekken en geïnteresseerd is in het volgen van de voortgang van de patiënt – en stelt een communicatiestrategie voor.
- De planningsmedewerker valideert de voorgestelde strategie voor klantcontact en stelt de planning op voor e-mails, chats, telefoongesprekken en vergaderingen.
- De activiteitsregistratieagent zorgt ervoor dat alle systemen/communicatie synchroon lopen met de tijdlijn en biedt een volledig overzicht van elke interactie.
Met een orchestrator-agent die alle subagenten aanstuurt, kunt u niet alleen vervolgactiviteiten met uw verkoopteam plannen en follow-ups bijhouden, maar ook de beste analyseplatforms voor farmaceutische verkoop gebruiken om slimmere, realtime beslissingen te nemen binnen de commerciële afdeling.
Wil je je Agentic AI-traject voor de farmaceutische industrie een vliegende start geven? Vraag een gratis demo aan van onze Agentic AI-bots!
Praat met AI-experts Wearables leveren ons nu zorggegevens die de patiëntgegevens als nooit tevoren kunnen verbeteren. Het onderstaande Agentic Framework voor patiëntenzorg vertegenwoordigt een volgende generatie benadering van gepersonaliseerde zorgverlening, waarbij meerdere datastromen worden geïntegreerd via een realtime hub.
Voorbeeld van een agentisch raamwerk voor de personalisatie van patiëntenzorg In de kern maakt het raamwerk gebruik van drie belangrijke AI-componenten: voorspellende AI voor het voorspellen van behandelingen , generatieve AI-modellen voor het plannen van behandelingen en autonome agenten voor continue monitoring en realtime analyse.
Deze gespecialiseerde agent kan:
- Markeer ongebruikelijke voorschrijfpatronen die kunnen wijzen op medicatiefouten.
- Detecteer mogelijke bijwerkingen van geneesmiddelen voordat ze ernstig worden.
- Identificeer onverwachte therapeutische reacties die mogelijk dosisaanpassingen vereisen.
Dit vind je misschien ook interessant:
Een ander type agent waaraan we werken, is de anomaliedetectieagent. Deze agent monitort productieprocessen in realtime en identificeert potentiële problemen voordat ze leiden tot apparatuuruitval of kwaliteitsproblemen. De agent verzamelt gegevens van een netwerk van IoT-sensoren op de productievloer en monitort variabelen zoals:
- Trillingspatronen van apparatuur
- Temperatuurschommelingen
- Stroomverbruik
- Productiesnelheid
- Kwaliteitsindicatoren
- Akoestische kenmerken
De agent verwerkt de data vooraf voor signaalfiltering en monitoring. Door middel van meerdere detectiemethoden, waaronder statistische analyse, machine learning-modellen en patroonherkenningsalgoritmen, identificeert de agent drie soorten afwijkingen: puntafwijkingen, contextuele afwijkingen en collectieve afwijkingen.
Het intelligente beslissingssysteem kan de hoofdoorzaak analyseren om prioriteitsgerichte waarschuwingen te geven en geautomatiseerde reactieprotocollen te genereren.
Dit model benadrukt tevens de noodzaak van continue monitoring en feedbackloops om modelafwijkingen en nauwkeurigheid regelmatig te controleren, met inachtneming van de industriestandaard.
Agentische AI herdefinieert klinische procedures.
Ontdek hoe adaptieve, autonome AI het farmaceutische landschap hervormt op het gebied van klinische data en bedrijfsvoering.
Download het Pharma AI e-book Het tijdperk waarin je je nog afvroeg of je AI nodig had, is allang voorbij.
Je moet er zo snel mogelijk mee aan de slag.
Overzicht van de AI-routekaart Loop je ergens vast tijdens het implementeren van Agentic AI-toepassingen voor de farmaceutische industrie ? Geen zorgen, wij helpen je graag!
Onze farmaceutische en technologische experts begeleiden u graag om uw Agentic AI-traject sneller te realiseren. Stuur ons een bericht en we nemen zo snel mogelijk contact met u op .
Het Agentic AI-framework voor gepersonaliseerde patiëntenzorg vertegenwoordigt een nieuwe generatie benadering voor de farmaceutische en biowetenschappelijke industrie. De kerncomponenten van de architectuur zijn:
- Realtime data-integratie - Invoer van continue datastromen, koppeling met EPD-systemen voor medicatiegeschiedenis en laboratoriumresultaten, enz.
- Voorspellende analyses voorspellen het ziekteverloop op basis van biomarkertrends, identificeren optimale behandelingsperioden, enz.
- Gen AI-behandelplanning: gepersonaliseerde behandelprotocollen, natuurlijke taal voor behandeladviezen, enz.
- Autonome monitoring - afwijkingen in voorschriften, voorlopers van bijwerkingen of variaties in therapeutische respons, enz.
In tegenstelling tot handmatige monitoringsystemen analyseert een multi-agentsysteem de gegevens van patiënten en signaleert het problemen direct.
De meeste farmaceutische bedrijven zetten AI-agenten met succes in de farmaceutische industrie in door middel van hybride benaderingen die samenwerken met bestaande on-premise systemen.
Veelgebruikte startstrategieën zijn:
Begin met gebruiksscenario's met één enkele bron die geen uitgebreide integratie vereisen (zoals sensorbewaking in de productie). Gebruik middleware-lagen om agents te verbinden met bestaande systemen zonder volledige migratie. Implementeer een data lakehouse-architectuur die naast bestaande systemen functioneert. Implementeer agents die gegevens lezen van lokale systemen, maar werken in cloudomgevingen. Praktische aanpak: begin met een beperkt pilotproject en upgrade de infrastructuur parallel. Veel farmaceutische analysebedrijven in de VS zijn gespecialiseerd in het ontwerpen van AI-architecturen die samenwerken met bestaande farmaceutische systemen, waardoor geleidelijke modernisering mogelijk is zonder ingrijpende, grootschalige vervangingen.
De sleutel is het selecteren van initiële AI-toepassingen voor agentsystemen in de farmaceutische industrie die aansluiten bij de huidige volwassenheid van uw infrastructuur, en vervolgens uitbreiden naarmate de systemen zich ontwikkelen!