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Gesundheitswesen: ein strategischer Sektor für Artefact.

Justine Nerce ist eine der Pioniere von Artefact, dem sie 2016 beigetreten ist. Sie war maßgeblich an der Gründung des Bereichs Gesundheitswesen beteiligt, angetrieben von ihrer Leidenschaft für diesen bedeutenden und innovationsreichen Sektor. Die Anfänge wurden durch die Zusammenarbeit mit einem Kunden initiiert, der entschlossen war, seine data in der gesamten Wertschöpfungskette des Unternehmens zu nutzen.

Heute beschäftigt Artefact im Bereich Gesundheitswesen weltweit über 100 Experten, mit einem jährlichen Wachstum von über 50%, und arbeitet mit mehr als 30 Kunden in diesem Sektor zusammen, die ein breites Spektrum an Themen abdecken, von der Optimierung der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung über die Verbesserung der Versorgungswege bis hin zur Verbesserung der Lieferketten und mehr.

IA-Anwendungsfälle als Beschleunigung der Unternehmenstransformation

CPU #1 - Beschleunigen Sie die Entwicklung neuer Behandlungsmethoden

Therapeutische Innovation ist ein komplexer und kostspieliger Prozess. Er erstreckt sich über durchschnittlich 12 Jahre, von der Erforschung des Krankheitsverständnisses über klinische Studien bis hin zur Marktzulassung. Da Patente nur 20 Jahre lang gültig sind, ist die Zeit bis zur Markteinführung entscheidend für die Rentabilität eines Medikaments.

Die Forschungskosten sind sehr hoch: Von 10.000 untersuchten Molekülen werden im Durchschnitt nur 100 getestet, und nur eines erreicht den Markt.

Es gibt viele KI-Lösungen zur Optimierung des therapeutischen Innovationsprozesses, darunter:

  • Zielqualifikation: Zentralisierung und Nutzung von Informationen in speziellen Tools, hochentwickelte Echtzeit-Dashboards für präzise entscheidungsunterstützende Analysen.
  • Präklinische Tests: automatische, ultraschnelle Erstellung von Dokumenten wie Broschüren für Ärzte oder die Erstellung von klinischen Protokollen.
  • Erleichterter Marktzugang: KI-Tools generieren und synthetisieren wichtige Dokumente für Anträge auf Marktzulassung.

UC#2 Verringerung der Arzneimittelknappheit mit data und AI

Die pharmazeutische Versorgungskette, von der Produktion bis zur Auslieferung, muss die Verfügbarkeit und Sicherheit von Medikamenten gewährleisten. Im Jahr 2023 gaben 37% der Franzosen an, dass sie einen Engpass erlebt haben. Dank der KI sind zahlreiche Optimierungen denkbar:

  • Data bietet eine bessere Sichtbarkeit der Bestände und Rückverfolgbarkeit in jeder Phase.
  • KI optimiert die Bedarfsprognose und verbessert die Entscheidungsfindung in Echtzeit, wodurch Kosten und Vorlaufzeiten reduziert werden.
  • Die vorausschauende Wartung kann dank des IoT-Sensors data verbessert werden.
  • Szenarien zur Begrenzung von Unterbrechungen reduzieren Risiken und Verschwendung.

UC#3 - Demokratisierung des Zugangs zur Gesundheitsversorgung dank data

Der fehlende Zugang zu medizinischer data untergräbt die Zuverlässigkeit der Diagnose und Behandlung bestimmter Krankheiten wie CKD (chronische Niereninsuffizienz), von der 10% der französischen Bevölkerung betroffen sind und die jährlich 13,76 Milliarden Euro kostet (Prognose für 2027: rund 16,99 Milliarden Euro).

Konkrete Lösungen von Artefact für Kunden in diesem Sektor, die den Zugang zur Pflege verbessern:

  • Identifizierung von Problembereichen durch reale data und Partnerschaften (z.B. INSEE). Erwartete Ergebnisse: geringere Ungleichheiten, bessere Informationen für Ärzte und optimierte Umverteilung von Ressourcen.
  • Einsatz von maschinellem Lernen, um den Vertriebsteams einen persönlichen Assistenten an die Hand zu geben, der in der Lage ist, große Mengen an umfangreichen und komplexen Informationen zu verwalten. Auf diese Weise können sie ihre Entscheidungen dank Systemen optimieren, die die Interaktionen mit medizinischen Fachkräften (HCPs) personalisieren.

Justine gibt ihre Einschätzung zu den vielversprechendsten data- und KI-Innovationen im Gesundheitswesen.

Justine spricht über die 4 Säulen der pharmazeutischen Innovation, die Werte schaffen und die Qualität der Patientenversorgung verbessern.

  • Mix Channel Modelling: Verbesserung des Omnichannel-Erlebnisses von Gesundheitsdienstleistern oder Patienten durch Investitionen in die Kommunikationskanäle (Konferenzen, Newsletter, E-Mails usw.), die diese Bevölkerungsgruppen je nach Thema am meisten ansprechen, wodurch eine Optimierung des Marketing-ROI gewährleistet wird.
  • Prognosen über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg: von der Nachfrageprognose, Produktionsplanung, Vertriebs- und Marketingprognose bis hin zu F&E mit frühzeitiger Zielbestimmung.
  • Generative KI in F&E: Generative KI kann bestimmte zeitaufwändige und schwierige F&E-Prozesse verbessern, wie z.B. die Erstellung von Zulassungsdokumenten, wobei der Zeitaufwand um 30% reduziert wird. Generative KI beschleunigt auch den Zugang zu Informationen über frühere klinische Studien (die insbesondere auf clinicaltrials.org verfügbar sind) und die Möglichkeit, Protokolle für zukünftige Studien zu definieren.

Das Ergebnis: eine agilere, effizientere und innovativere Branche, die sich auf eine bessere Patientenversorgung konzentriert.

Aber am besten hören Sie sich dieses Video in seiner Gesamtheit an, in dem Justine Nerce ganz konkret das gesamte Potenzial für die KI-Transformation im Gesundheitswesen und in der Pharmazie erläutert, und zwar innerhalb eines ethischen, regulatorischen und sicheren Rahmens, der in diesem Sektor entscheidend ist.

Artefact Studie - “Die Entwicklung von Medikamenten revolutionieren: Die Entfesselung der KI in klinischen Studien”.

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In diesem umfassenden Leitfaden erfahren Sie, wie KI die Landschaft der klinischen Studien verändert und Studien schneller, effizienter und umfassender macht.

Was steht drin? Das Buch besteht aus 4 Hauptkapiteln:

  • [Vorwort] KI in klinischen Studien - Eine laufende Revolution
  • Auswirkungen in der realen Welt - Sehen Sie sich transformative KI-Anwendungsfälle in der Wertschöpfungskette klinischer Studien genauer an
  • Innovation vorantreiben: Das wachsende Ökosystem der KI-gesteuerten Studien erforschen
  • Vor uns liegende Herausforderungen: Barrieren überwinden, um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen