Vat dit blogbericht samen met:
Farmaceutische analyses versnellen de ontwikkeling van geneesmiddelen, klinische proeven, optimalisatie van de toeleveringsketen, gepersonaliseerde behandelingen en datagestuurde besluitvorming.
Noot van de redactie: In dit digitale tijdperk speelt data-analyse een cruciale rol in de transformatie van industrieën, en de farmaceutische sector vormt daarop geen uitzondering. In dit blogbericht onderzoeken we de diepgaande impact van analytics en data science op de farmaceutische industrie, met aandacht voor diverse aspecten zoals geneesmiddelenontwikkeling, klinische studies, supply chain management en commerciële strategieën.
De farmaceutische industrie bevindt zich momenteel in een "drievoudige crisis": een opeenstapeling van economische uitdagingen als gevolg van aanhoudend hoge inflatie, een krappe arbeidsmarkt en verstoringen in de wereldwijde toeleveringsketen. Daarbij komen nog de bestaande marktomstandigheden, zoals ontwerp- en productieprocessen die meerdere jaren in beslag nemen, een langdurig klinisch proces en een kortere tijd om het rendement op de investering te realiseren. Dit alles creëert de behoefte aan waardecreatie zonder de totale operationele kosten te verhogen.
Om dit te bereiken, hebben farmaceutische bedrijven een hoge mate van digitale vaardigheid nodig, dat wil zeggen dat ze innovatieve technologieën zoals kunstmatige intelligentie, robotgestuurde procesautomatisering en big data-analyse moeten toepassen om snel te innoveren en marktkansen te benutten om een concurrentievoordeel te behalen.
De wereldwijde omzet van de farmaceutische industrie zal naar verwachting $1233 biljoen bereiken in 2025, met een samengestelde jaarlijkse groei van 5,8%. Deze trends gelden voor de meeste regio's, zoals EMEA, APAC, LATAM en andere regio's (de regio Azië-Pacific laat een sterke groei zien, met een omzetgroei van 8,4% in 2021, waarbij India en China naar verwachting een groei van 10% zullen laten zien).
Wat betekent dit voor farmaceutische bedrijven? Dit betekent dat de groei in de farmaceutische industrie blijvend is en dat de bedrijven die vooruitgang boeken, hun data optimaal benutten. Hier is het bewijs:
De operationele efficiëntie die kan worden bereikt door de impact van geavanceerde analyses in de farmaceutische industrie op te schalen, kan oplopen tot 15 tot 30 procent van de EBITDA over een periode van vijf jaar, en zelfs tot 45 tot 70 procent over een decennium. Dit geeft een indicatie van de potentiële impact van voorspellende modellen op het ontdekken en optimaliseren van nieuwe, zeer succesvolle therapieën.
Farmaceutische analyses en de bijbehorende infrastructuren – zoals de vooruitgang in cloud computing en machine learning – beloven diverse baanbrekende innovaties die inzicht bieden in de farmaceutische sector en bijdragen aan de formulering van een op feiten gebaseerde strategie op de wereldmarkt. Hierbij wordt gebruikgemaakt van big data-analyse voor de farmaceutische industrie. Enkele veelvoorkomende toepassingen van analyses en AI in de farmaceutische industrie zijn:
- AI-ondersteund klinisch management
- Beslissingsondersteuning voor verkoop
- Hergebruik van geneesmiddelen
- Materiaalafvalvermindering
- Medische beeldvorming
- Moleculair ontwerp
- Patiëntidentificatie
- Preventief onderhoud
- Procesintelligentie
- Veiligheidssignaaldetectie
- Sociale media-analyse
- Logistiek van de toeleveringsketen
- Toxiciteitsvoorspelling
Dit is slechts het topje van de ijsberg. Als je de impact van data-analyse in de farmaceutische industrie door de hele waardeketen heen bekijkt, is deze voelbaar in alle onderdelen: onderzoek en ontwikkeling, regelgeving en veiligheid, productie en toeleveringsketen, markttoegang en andere functies.
Toepassingen van farmaceutische data-analyse in onderzoek en ontwikkeling, productie, markttoegang en andere onderdelen van de waardeketen. Data-analyse in de farmaceutische industrie biedt farmaceutische bedrijven diverse voordelen, zoals de mogelijkheid om interne processen te verbeteren met behulp van data-gestuurde inzichten en om diepgaande concurrentieanalyses uit te voeren. We zullen zo dadelijk dieper ingaan op 8 veelvoorkomende toepassingen van data-analyse in de farmaceutische industrie, maar laten we eerst de belangrijkste uitdagingen bekijken die bedrijven ervan weerhouden dit voordeel te benutten.
Om data-analyse in de farmaceutische sector succesvol te laten zijn, moeten farmaceutische bedrijven innovatief zijn en technologie vroegtijdig omarmen om de voordelen ervan te benutten. CIO's ondervinden echter dat deze digitale transformatie met data-analyse in de farmaceutische sector bepaalde uitdagingen met zich meebrengt.
Bevindingen uit het Gartner-onderzoek uit 2023 onder CIO's en technologie-executives over de uitdagingen waar leiders mee te maken krijgen tijdens digitale transformatie. De meeste uitdagingen ontstaan wanneer bedrijven bedrijfsfuncties hun eigen digitale agenda's zien nastreven in plaats van te kijken hoe ze op elkaar aansluiten. Succesvolle CIO's stellen een meetbare, tijdgebonden visie op om fragmentatie te voorkomen en helpen bij het selecteren van de juiste onderdelen om een visie te realiseren die aansluit bij de algehele bedrijfsstrategie. Hoe kunnen ze dat doen?
- Het doorbreken van procesbarrières en het integreren van gegevens uit afzonderlijke afdelingen om inzichten te verkrijgen die verschillende disciplines overstijgen.
- De infrastructuur opzetten om big data om te zetten in slimme data.
- Het vastleggen en benutten van ongestructureerde klinische gegevens en gegevens over de distributie van geneesmiddelen.
- Inzichten afleiden uit de gegevens van klinische onderzoeken om prognoses en rapporten op te stellen die voldoen aan de eisen van investeerders voor financiering.
- Het definiëren van regels voor gegevensprivacy en -betrokkenheid met betrekking tot klantgegevens.
Hoewel het aantonen van de ROI van de initiatieven voor veel bedrijven een aanzienlijke uitdaging kan zijn, staan de meeste managers achter het idee, de reikwijdte en de voordelen van business intelligence (BI) en analyses in de farmaceutische sector . Maar niet iedereen heeft een duidelijk plan om dat te bereiken.
Wij helpen u graag!
Als je op zoek bent naar een manier om dashboards en belangrijke KPI's in de farmaceutische sector te begrijpen, dan is dit iets voor jou.
1. Versnel de ontwikkeling van nieuwe geneesmiddelen
Het lange en kostbare proces van geneesmiddelenontwerp kan worden versneld door datawetenschappelijke methoden in te zetten voor doelwitidentificatie, de novo moleculair ontwerp, hergebruik van geneesmiddelen, retrosynthese, voorspelling van reactiviteit en bioactiviteit, en post-marketinganalyse. Grafische neurale netwerken (GNN's) kunnen ook worden gebruikt voor het genereren van moleculen in de geneesmiddelenontwikkeling.
Deze trend zet zich door met de toename van AI-startups voor de ontwikkeling van nieuwe geneesmiddelen.
Trend die een toename laat zien van AI-startups voor geneesmiddelenontwikkeling. Bron: NCBI Bedrijven zoals Novartis benutten hun data voor onderzoek en ontwikkeling van nieuwe therapieën, nadat ze een sterke datafundament hebben opgebouwd met een data lake met domeinspecifieke toegang. Met behulp van data-analyse kunnen farmaceutische bedrijven grote datasets van wetenschappelijke publicaties, onderzoeksrapporten en controlegroepgegevens analyseren en voorspellende algoritmen gebruiken om beter onderbouwde beslissingen te nemen.
2. Versnel de ontwikkeling en productie van geneesmiddelen
Met miljoenen euro's die afhangen van elke productie, kan het optimaliseren van productieprocessen en het minimaliseren van fouten leiden tot aanzienlijke kostenbesparingen. Door continue monitoring en sensoranalyse kunt u processen optimaliseren en zelfs de kleinste afwijkingen tijdens de productie detecteren. Farmaceutische bedrijven kunnen analyseren hoe machine-instellingen, het opleidingsniveau van operators of de gebruikte grondstoffen de kwaliteit van het eindproduct beïnvloeden. Dankzij technologieën zoals generatieve AI wordt het proces van ontdekking tot klinische proef steeds korter: Insilico Medicine kon dankzij generatieve AI in slechts 18 maanden van de ontdekking van een nieuw doelwit naar een preklinische kandidaat gaan, met een investering van slechts $ 2,6 miljoen.
Pfizer werkt bijvoorbeeld samen met AWS aan een prototype-oplossing voor het detecteren van afwijkende gegevenspunten in hun platform voor continue klinische productie van geneesmiddelen in vaste vorm voor oraal gebruik. De oplossing is gebouwd op Amazon SageMaker en maakt gebruik van AI- en machine learning-modellen om afwijkingen te detecteren en de onderliggende oorzaken te achterhalen.
3. Optimalisatie van de toeleveringsketen
De farmaceutische industrie, die van nature prijsinelastisch is, heeft een uniek voordeel dat alleen kan worden behaald door middel van data. Met de juiste vraagvoorspelling en voorraadbeheer kunnen farmaceutische merken inspelen op vraagschommelingen, in combinatie met seizoensgebonden data, om hun voorraadniveaus te optimaliseren en tijdige levering van medicijnen te plannen. Dit kan verspilling en voorraadtekorten verminderen. Bedrijven zoals Merck zijn begonnen hun supply chain te verbeteren met behulp van analytics (95% OTIF) en zich aan te passen aan toekomstige verstoringen. Met geavanceerde data-analyse in de farmaceutische sector kunt u end-to-end inzicht krijgen in alle activiteiten binnen de supply chain, zoals: verbeterde connectiviteit met leveranciers, realtime traceerbaarheid in productie-, magazijn- en distributiecentra, en het identificeren van kwetsbaarheden voor de toekomst.
Het optimaliseren van productie- en toeleveringsketenprocessen in de farmaceutische industrie kan leiden tot 5-10% lagere inkoopkosten, 10-20% lagere omzettingskosten en 10-15% lagere kosten per eenheid product.
~ McKinsey
4. Personaliseer en creëer medicijnen op maat
Het personaliseren van de geneeskunde kan met name effectief zijn bij behandelingen zoals kanker, hepatitis, enz., waarbij gepersonaliseerde behandelingen kunnen worden aangeboden op basis van specifieke mutaties en profielen. Farmacogenomica/farmacogenetica, dat de interactie tussen genoom en geneesmiddelrespons bestudeert, kan gebruikmaken van voorspellende analyses om het type interacties te voorspellen op basis van data. Big data-analyse in de farmaceutische industrie kan dit probleem oplossen door data van genoomsequencing, medische sensorgegevens van patiënten (apparaten die kunnen worden gedragen om fysieke veranderingen bij een individu tijdens de behandeling te volgen) en elektronische patiëntendossiers te combineren. Een goed voorbeeld van dit initiatief is GSK, dat AI-systemen gebruikt om tools te ontwikkelen die de klinische besluitvorming in de gepersonaliseerde geneeskunde voor kankerpatiënten ondersteunen.
5. Verkoop en marketing
Door belangrijke data te verzamelen, kunnen business intelligence en analytics in de farmaceutische sector helpen bij het identificeren van nieuwe markten – zowel voor micromarkten als voor geografische expansie. Het zal de effectiviteit van het verkoopteam verbeteren door de inzet van verkoopvertegenwoordigers te begrijpen en te optimaliseren, en betere routes te creëren die ervoor zorgen dat ze de juiste zorgprofessionals bereiken, waardoor ze betere en snellere beslissingen kunnen nemen. Pfizer heeft bijvoorbeeld een digitale adviseur voor vertegenwoordigers ingezet, aangedreven door AI en machine learning, om verkoopteams gerichte ondersteuning te bieden bij het nemen van beslissingen tijdens interacties met artsen.
Daarnaast kan de effectiviteit van de verschillende marketingkanalen worden geanalyseerd om prioriteiten te stellen en een concurrentievoordeel te behalen. Dit helpt u bij het nemen van effectieve beslissingen over de toewijzing van kapitaal en middelen, het implementeren van innovatieve technologie en het verhogen van de algehele operationele efficiëntie van farmaceutische bedrijven.
6. Kwaliteitscontrole en naleving
Met de steeds strengere overheidsvoorschriften kan het niet naleven ervan leiden tot civiele en strafrechtelijke rechtszaken. Dit kan niet alleen de reputatie van de farmaceutische fabrikant schaden, maar ook enorme schadevergoedingen met zich meebrengen. Daarom kunnen deze voorschriften worden geïntegreerd met kwaliteitscontroles om te allen tijde naleving binnen de farmaceutische industrie te garanderen. Sanofi gebruikt bijvoorbeeld natuurlijke taalgeneratie (NLG) om hun datatabellen om te zetten in geschreven content die kan worden ingediend bij de Amerikaanse Food and Drug Administration (FDA) en andere regelgevende instanties. Dit zorgt voor een snellere afhandeling van taken: wat voorheen weken duurde voor een team van klinisch schrijvers, kan nu in minuten worden voltooid.
7. Verbeterde effectiviteit van klinische onderzoeken
Big data-analyse in de farmaceutische industrie kan farmaceutische bedrijven helpen door middel van voorspellende modellen de kosten te verlagen en klinische onderzoeken te versnellen. Dit kan door het optimaliseren van onderzoeksopzetten, patiëntstratificatie, locatiekeuze en het identificeren en analyseren van diverse datapunten, zoals demografische en historische gegevens van deelnemers, gegevens over monitoring op afstand en gegevens over eerdere klinische onderzoeken. Ook de ontwikkeling van digitale modellen voor klinische onderzoeken, inclusief synthetische controlegroepgegevens, wordt momenteel gevalideerd. Door dit hele proces te optimaliseren en testlocaties met een hoge patiëntbeschikbaarheid te identificeren, kunnen farmaceutische bedrijven farmaceutische analyses gebruiken om de diagnose van ziekten te versnellen en efficiëntere controlegroepen en klinische onderzoeken te ontwerpen. Analyses kunnen ook helpen om onderzoeksopzetten in realtime aan te passen op basis van binnenkomende gegevens, waardoor de onderzoeksresultaten worden geoptimaliseerd.
8. Postmarket surveillance en monitoring van sociale media
Naast het benutten van data om de gehele keten van toeleveringsketen tot consument te optimaliseren, kunnen de veiligheid en werkzaamheid van geneesmiddelen en medische producten in de farmaceutische industrie na goedkeuring worden gemonitord met behulp van datawetenschap . Van vroegtijdige detectie van potentiële veiligheidsrisico's tot crisismanagement: analyses kunnen farmaceutische bedrijven helpen feedback te verzamelen van consumenten en zorgprofessionals via verschillende kanalen, waaronder sociale media.
Door internetdata te verzamelen, kunnen bedrijven inzicht krijgen in de online gesprekken die mensen voeren over bijvoorbeeld hun productlancering en over hun concurrenten. Natuurlijke taalverwerking (NLP) en sentimentanalyse kunnen worden ingezet om rapporten te categoriseren en te prioriteren.
Bonusinhoud: Hoe generatieve AI farmaceutische analyses en besluitvorming transformeert
Nu generatieve AI een integraal onderdeel is van de analyses voor farmaceutische bedrijven, is het belangrijker dan ooit om na te denken over de juiste toepassingsmogelijkheden, aangezien het de potentie heeft om alle datastrategieën fundamenteel te herzien.
Van contentondersteuning tot verkoopondersteuning, generatieve AI kent talloze toepassingsmogelijkheden in de farmaceutische industrie. Enkele voorbeelden worden hieronder genoemd:
Toepassingen van generatieve AI in de farmaceutische en biowetenschappelijke sector, inclusief de bijbehorende kansen en risico's.
Om optimale resultaten te behalen, is een bedrijfsbrede strategie nodig om analyses in te zetten. Geavanceerde analyses bieden farmaceutische bedrijven een significant en reëel voordeel bij het verzamelen van data en het bouwen van modellen om inzichten om te zetten in impact op grote schaal. Maar eerst moeten ze bepalen hoe ze hun tijd, geld en inspanningen het beste kunnen investeren en dit prioriteren.
Zoek de juiste toepassingsvoorbeelden, begin klein en betrek mensen bij je proces. Zorg dat een leidinggevende je project steunt. Toon je rendement op investering (ROI) al in een vroeg stadium aan door verstandig de juiste toepassing te kiezen om je in het begin op te richten. Je zult merken dat het na verloop van tijd steeds makkelijker wordt om meer supporters voor je initiatief te vinden en twijfelaars te overtuigen.
Maar waar te beginnen?
Door duidelijke procedures voor gegevensbeheer vast te stellen.
Om dit te begrijpen, kijken we naar data en inzichten aan de hand van het Data and Analytics Infrastructure Model van Gartner. Wanneer we in realtime onbekende inzichten willen genereren, is een data lake essentieel. En wanneer we inzichten willen genereren uit bekende data voor operationele doeleinden, is een datawarehouse onmisbaar.
Gegevens en inzichten voor klinische ontwikkeling in de farmaceutische industrie met behulp van een data-analyse-infrastructuurmodel. Bron: Gartner Zodra je een solide basis hebt gelegd, is het belangrijk om data- en processilo's te doorbreken. Deze silo's kunnen namelijk fataal zijn voor business intelligence en big data-analyse in de farmaceutische industrie. Het implementeren van agile use-case sprints met gestroomlijnde governance en het implementeren van verandermanagementinitiatieven is de sleutel tot succes. Actie vanuit het leiderschap zal helpen om vooroordelen en vastgeroeste ideeën over de reikwijdte en rol van analyses effectief te doorbreken en sceptici te overtuigen.
Polestar Analytics kan u helpen bij het implementeren van de juiste oplossingen om succesvol te zijn met data-analyse. Onze data science-experts begrijpen de typische problemen waarmee farmaceutische bedrijven te maken hebben en hebben geschikte analysesystemen geïmplementeerd waarmee u impact kunt genereren met uw data en succes kunt behalen met data-analyse in de farmaceutische sector.
Leiders moeten prioriteit geven aan use cases die direct van invloed zijn op de omzet, kostenoptimalisatie of time-to-market. Beginnen met waardevolle, meetbare resultaten – zoals optimalisatie van klinische studies of efficiëntie in de toeleveringsketen – helpt om al vroeg een positief rendement op investering (ROI) aan te tonen. Dit creëert interne momentum, zorgt voor draagvlak op directieniveau en garandeert dat investeringen in analyses aansluiten bij strategische bedrijfsdoelen in plaats van geïsoleerde experimenten.
De sleutel is het integreren van analyses in besluitvormingsprocessen, niet alleen in dashboards. Leiders moeten ervoor zorgen dat inzichten direct op het moment van de beslissing beschikbaar zijn, in een bruikbare vorm. Dit omvat het integreren van analyses in operationele systemen, het mogelijk maken van realtime waarschuwingen en het creëren van verantwoordingsstructuren, zodat beslissingen worden gevolgd, gemeten en continu verbeterd.
Een gecentraliseerd maar flexibel governance-model werkt het beste: een combinatie van bedrijfsbrede datastandaarden met domeinspecifiek eigenaarschap. Leiders moeten zich richten op datakwaliteit, herkomst en compliance, terwijl ze business teams in staat stellen te innoveren. Sterke governance zorgt voor vertrouwen in data, vermindert duplicatie en maakt schaalbare implementatie van analyses mogelijk binnen R&D, productie en commerciële functies.
Leiders vinden hierin een evenwicht door een 'testen en opschalen'-aanpak te hanteren: gecontroleerde experimenten uitvoeren, resultaten valideren en alleen bewezen toepassingen opschalen. Cloudgebaseerde infrastructuur, herbruikbare data en modulaire analyseplatformen helpen de kosten te beheersen en tegelijkertijd innovatie mogelijk te maken. De focus moet blijven liggen op waardecreatie in plaats van alleen op de adoptie van technologie.