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Gesundheitswesen: ein strategischer Sektor für Artefact.

Justine Nerce gehört zu den Pionieren von Artefact, wo sie seit 2016 tätig ist. Mit ihrer Leidenschaft für diesen bedeutenden und innovationsreichen Sektor war sie maßgeblich am Aufbau des Geschäftsbereichs Gesundheitswesen beteiligt. Den Anstoß gaben die ersten Schritte einer Zusammenarbeit mit einem Kunden, der entschlossen war, seine data die gesamte Wertschöpfungskette des Unternehmens data zu nutzen.

Heute beschäftigt der Geschäftsbereich Gesundheitswesen Artefactweltweit über 100 Experten, verzeichnet ein jährliches Wachstum von über 50 % und arbeitet mit mehr als 30 Kunden in dieser Branche zusammen. Dabei deckt er ein breites Spektrum an Themen ab, von der Optimierung der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung über die Verbesserung von Versorgungspfaden bis hin zur Optimierung von Lieferketten und vieles mehr.

Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz als Beschleuniger der geschäftlichen Transformation

CPU Nr. 1 – Die Entwicklung neuer Therapien beschleunigen

Die Entwicklung neuer Medikamente ist ein komplexer und kostspieliger Prozess. Er erstreckt sich über durchschnittlich 12 Jahre – von der Grundlagenforschung zum Verständnis von Krankheiten 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: Im Durchschnitt werden von 10.000 untersuchten Molekülen nur 100 getestet, und nur eines davon kommt auf den Markt.

Es gibt zahlreiche AI zur Optimierung des therapeutischen Innovationsprozesses, darunter:

  • Zielsetzung: Zentralisierung und Nutzung von Informationen in speziellen Tools, hochmoderne Echtzeit-Dashboards für präzise Analysen zur Entscheidungsunterstützung.
  • Präklinische Tests: automatische, ultraschnelle Erstellung von Dokumenten wie Broschüren für Ärzte oder die Ausarbeitung klinischer Protokolle.
  • Erleichterter Marktzugang: AI erstellen und fassen wichtige Dokumente für Zulassungsanträge zusammen.

UC#2 Mit data AI dem Medikamentenmangel entgegenwirken

Die pharmazeutische Lieferkette, von der Herstellung bis zur Auslieferung, muss die Verfügbarkeit und Sicherheit von Arzneimitteln gewährleisten. Im Jahr 2023 gaben 37 % der Franzosen an, dass sie bereits einen Engpass erlebt hätten. Dank AI lassen sich zahlreiche Optimierungen ins Auge fassen:

  • Data eine bessere Übersicht über die Lagerbestände und eine lückenlose Rückverfolgbarkeit in jeder Phase.
  • AI die Bedarfsprognose und verbessert die Entscheidungsfindung in Echtzeit, wodurch Kosten und Durchlaufzeiten gesenkt werden.
  • Die vorausschauende Instandhaltung lässt sich dank IoT data verbessern.
  • Szenarien zur Risikominderung verringern Risiken und Verschwendung.

UC#3 – Demokratisierung des Zugangs zur Gesundheitsversorgung dank data

Der mangelnde Zugang zu medizinischen data die Zuverlässigkeit der Diagnose und Behandlung bestimmter Krankheiten, wie beispielsweise der chronischen Nierenerkrankung (CKD), von der 10 % der französischen Bevölkerung betroffen sind und die jährlich Kosten in Höhe von 13,76 Milliarden Euro verursacht (Prognose für 2027: rund 16,99 Milliarden Euro).

Konkrete Lösungen, die Artefact Kunden in dieser Branche bietet und die dazu beitragen, den Zugang zur Gesundheitsversorgung zu verbessern:

  • Ermittlung von Problemgebieten anhand realer data in Zusammenarbeit mit Partnern (z. B. INSEE). Erwartete Ergebnisse: Verringerung der Ungleichheiten, bessere Informationen für Ärzte und optimierte Umverteilung der Ressourcen.
  • Einsatz von maschinellem Lernen, um Vertriebsteams einen persönlichen Assistenten zur Seite zu stellen, der in der Lage ist, große Mengen an umfangreichen und komplexen Informationen zu verarbeiten. Auf diese Weise können sie ihre Entscheidungen dank Systemen optimieren, die die Interaktion mit medizinischen Fachkräften personalisieren.

Justine gibt ihre Einschätzung zu den vielversprechendsten data AI im Gesundheitswesen ab.

Justine spricht über die vier Säulen der pharmazeutischen Innovation, die Mehrwert schaffen und die Qualität der Patientenversorgung verbessern.

  • Mix-Channel-Modellierung: Verbesserung des Omnichannel-Erlebnisses für Gesundheitsdienstleister oder Patienten durch Investitionen in die Kommunikationskanäle (Konferenzen, Newsletter, E-Mails usw.), die je nach Thema bei diesen Zielgruppen am besten ankommen, wodurch eine Optimierung des Marketing-ROI gewährleistet wird.
  • Prognosen entlang der gesamten Wertschöpfungskette: von der Nachfrageprognose über die Produktionsplanung und Vertriebs- und Marketingprognosen bis hin zur Forschung und Entwicklung mit frühzeitiger Zielidentifizierung.
  • Generative AI Forschung und Entwicklung: Generative AI bestimmte zeitaufwändige und schwierige Forschungs- und Entwicklungsprozesse, wie beispielsweise die Erstellung von Zulassungsunterlagen, optimieren und den Zeitaufwand um 30 % reduzieren. Generative AI beschleunigt AI den Zugriff auf Informationen zu früheren klinischen Studien (die insbesondere auf clinicaltrials.org verfügbar sind) sowie die Erstellung von Protokollen für künftige Studien.

Das Ergebnis: eine agilere, effizientere und innovativere Branche, deren Schwerpunkt auf einer besseren Patientenversorgung liegt.

Am besten sehen Sie sich dieses Video jedoch in voller Länge an, in dem Justine Nerce konkret erläutert, welches Potenzial AI im Gesundheitswesen und in der Pharmabranche birgt – und zwar innerhalb eines ethischen, regulatorischen und sicheren Rahmens, der in diesem Sektor von entscheidender Bedeutung ist.

Artefact – „Die Arzneimittelentwicklung revolutionieren: Das Potenzial der AI klinischen Studien ausschöpfen“.

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Dieser umfassende Leitfaden befasst sich eingehend damit, wie AI die Landschaft der klinischen Studien AI – und diese schneller, effizienter und inklusiver macht.

Was erwartet Sie? Das Buch besteht aus 4 Hauptkapiteln:

  • [Vorwort] AI klinischen Studien – Eine fortschreitende Revolution
  • Praktische Auswirkungen – Werfen Sie einen genaueren Blick auf wegweisende AI entlang der gesamten Wertschöpfungskette klinischer Studien
  • Innovation vorantreiben: Ein Blick auf das wachsende Ökosystem AI klinischer Studien
  • Zukünftige Herausforderungen: Hindernisse überwinden, um das Potenzial AIvoll auszuschöpfen