Toepassingsvoorbeelden van AI voor agentia in de farmaceutische en biowetenschappelijke sector.

Belangrijkste inzichten:

✔ HoeAgentic AI en Generative AIhet farmaceutische landschap veranderen!

✔ Bespreek de architectuur en het raamwerk vande 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 metAgentic AI voor de farmaceutische industrie

Kunnen farmaceutische bedrijven het zich veroorloven om het probleem van data-overload te negeren?

Van het 3D-printen van medicijnen tothet 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 dan180 zettabytes aan dataworden gegenereerd, waarvan meer dan een derde afkomstig is uit de gezondheidszorg. De focus is verschoven vanbig data in de farmaceutische industrienaar 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 AIalleen al werd verwacht dat het jaarlijks60 tot 110 miljard dollaraan waarde zou genereren binnen de farmaceutische waardeketen. Bedenk nu eens de waarde die decombinatie van agents, generatieve AI en statistische modelleringstechniekenkan opleveren!

Wat zijn de voorwaarden om aan de slag te gaan met Agentic AI in de farmaceutische industrie?

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.Cloudinfrastructuuris niet alleen een 'wens', maar een 'noodzaak', en het is nodig om een stap verder te gaan door de juiste opslagvorm te kiezen, zoalsMeerhuis, Een meer, 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 opslagoplossingenzoals Databricks Lakehouse of Microsoft OneLake maken realtime toegang tot gegevens mogelijk, ongeacht de locatie van de systemen.
• Geïntegreerde datamodellendie klinische onderzoeken, productiesensoren, verkoopgegevens en patiëntresultaten met elkaar verbinden.
• API-first infrastructuurwaarmee 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 industrieis 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.

Maak kennis met Agentic AI voor de farmaceutische en biowetenschappelijke sector: de 3 belangrijkste toepassingsvoorbeelden

Er zijn veel mogelijketoepassingen van AI in de biowetenschappen, met name in defarmaceutische 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.

Maar voor een beter begrip zullen we er drie bespreken.

Gebruiksscenario 1: Identificatie van zeldzame ziekten en verkoopbevordering!

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.

• De patiëntidentificatieagentanalyseert 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 Agentanalyseert 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.


• Vertegenwoordiger kaartagentcontroleert de beschikbare vertegenwoordiger voor Dr. Daniel op basis van expertise, locatie en andere parameters (zoals gedefinieerd).


• De plannergebruikt 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 planningsmedewerkervalideert de voorgestelde strategie voor klantcontact en stelt de planning op voor e-mails, chats, telefoongesprekken en vergaderingen.


• De activiteitsregistratieagentzorgt 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.

Gebruiksscenario 2: Verbetering van de patiëntenzorg met gerichte medicatie

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.

In de kern maakt het raamwerk gebruik van drie belangrijke AI-componenten:voorspellende AI voor het voorspellen van behandelingen, generatieve AI-modellenvoor 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:

Gebruiksscenario 3: Agent voor anomaliedetectie

Een ander type agent waaraan we werken, is deanomaliedetectieagent. Deze agentmonitort 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 omprioriteitsgerichte 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.

Laat FOMO achter je: begin gewoon met AI.

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.

Loop je ergens vast tijdens het implementeren vanAgentic 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.

Veelgestelde vragen over AI in de farmaceutische industrie