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5 Änderungen, die Life-Science-Unternehmen in ihrer digitalen Strategie vornehmen

February 24, 2021

Experten zufolge haben Life-Science-Unternehmen die digitale Transformation bereits hinter sich und sind dabei, ihre neuen Systeme zu adaptieren [1]. Allerdings stellen diese Unternehmen fest, dass Selbstzufriedenheit keine Option ist, während sie sich in ihrer neuen Dynamik einrichten. Da die Unternehmen der Branche mit neuen Herausforderungen und vielen Veränderungen konfrontiert sind, haben sich wettbewerbsfähige Unternehmen den folgenden technologischen Innovationen zugewandt, da sie die betriebliche Produktivität steigern, das Wachstum beschleunigen und die Kundenerfahrung revolutionieren.

In diesem Artikel erfahren Sie:

  • Welche zeitgemäßen Strategieanpassungen Life-Science-Unternehmen bei ihrer digitalen Transformation vornehmen
  • Welche neuen Einsatzmöglichkeiten bestehender Technologien die Branche nutzt
  • Welche Auswirkungen diese Veränderungen auf die Stakeholder der Branche haben

Künstliche Intelligenz: mehr als nur eine vorgefertigte Antwort

Obwohl Chatbots, Natural Language Processing (NLP) und die breitere Conversational Business Intelligence kundenzentrierte Abläufe revolutionieren und das Kundenerlebnis insgesamt verändert haben, gibt es weitaus größere Aufgaben und Verantwortlichkeiten, die Künstliche Intelligenz (KI) abdecken und erobern könnte, wenn sie richtig eingesetzt wird – etwas, das die Branchenführer der Life Science bereits erkannt haben.

 

Top-IT-Anwendungsfälle:

  1. Datenverwaltung
  2. Wissen, Content Management & Informationsportal
  3. Datenvisualisierung & -demokratisierung

 

Laut dem neuesten Bericht über die Top-Technologie-Anwendungsfälle hat die Mehrheit der Akteure in den Biowissenschaften bereits KI bei der direkten Arbeit mit ihrem größten Kapital – den Daten – eingesetzt [2]. Unternehmen ersetzen veraltete Datenerfassungsmethoden, automatisieren regelbasierte Prozesse und treffen sogar Entscheidungen im Datenmanagement.  Mit 27% der Unternehmen, die in einer globalen Umfrage eine Senkung der Arbeitskosten um mehr als 10% meldeten, 23% bzw. 19%, die die gleichen Einsparungen im operativen Bereich bzw. im Bereich Marketing und Vertrieb meldeten, ernten Unternehmen die Früchte der KI bei ihrer Digitalisierung [3].

Skalierte Cloud-Integrationen

Eine Vielzahl von Life-Science-Firmen hat die Cloud bereits in ihr Geschäft integriert. Viele ihrer anfänglichen Bemühungen haben sich jedoch als nicht nachhaltig erwiesen, da sie die Datenmenge und -qualität ungenau gemessen haben und die internen Ressourcen unvorbereitet und überfordert waren.

Es wird berichtet, dass Unternehmen in diesem Sektor auf die Expertise von Drittanbietern zurückgreifen, um den Erfolg der Datenverwaltung im großen Stil zu sichern. Wie von derselben Gruppe quantifiziert, messen 53% den Erfolg des Datenmanagements mit Agilität und Marketinggeschwindigkeit, 26% mit verbesserter Kundenzufriedenheit und 26% mit erhöhten Adoptionsraten – ein Hinweis auf ihre positiven Erfahrungen mit diesen Ergebnissen [4].

Neuartige kundenspezifische Softwareentwicklung

Da die Softwareentwicklung seit ihrem Boom durch die Transformationspartner als grundlegender Wegbereiter der digitalen Transformation gilt [5], klingt die Entwicklung von Individualsoftware als Teil von Transformationsstrategien nicht mehr spannend. Die jüngsten Innovationen im Bereich der Life-Science-Softwares werden Ihnen jedoch zeigen, dass dies nicht zutrifft.

Mit der diesjährigen Flut an neuartiger und zweckbestimmter Software, wie z. B. interaktive Anwendungen für die Patientenbetreuung, Software für die Präzisionsforschung, Nano- bis Makro-Modellierungs- und Interpretationswerkzeuge und kollaborative Anwendungen für therapeutische oder medizinische Verfahren, erkennt die Öffentlichkeit mehr von der Logik hinter dem Anspruch der kundenspezifischen Softwareentwicklung. Zusammen mit den Verbrauchern genießen und nutzen auch Unternehmen diese Neuerung, um sowohl das Kundenerlebnis als auch die betriebliche Effizienz zu verbessern, und ebnen damit den Weg für andere Unternehmen, um zu folgen.

Robotik Prozessautomatisierung

Robotic Process Automation oder RPA ist ebenfalls eine bemerkenswerte und zunehmend sichtbare Lösung, die von fortschrittlichen Unternehmen nachgefragt wird. Aus Sicht der Biowissenschaften kann RPA in der gesamten GxP-Landschaft helfen, einschließlich Good Manufacturing Practices, Good Clinical Practices und Good Laboratory Practices, indem Prozesse durch regelbasierte Systeme automatisiert werden, so ein Bericht von 2019 über Biowissenschaften [6].

Einige der manuellen Prozesse, auf die RPA angewendet werden kann, sind

  • Rationalisierung des Produktkennzeichnungsprozesses in der Fertigung
  • Führen von amtlichen Aufzeichnungen, die durch Prädikatsregeln vorgeschrieben sind und einer Inspektion gemäß den FDA-Anforderungen unterliegen
  • Identifizierung von risikoreichen Anomalien in Bildern durch umfangreiche Interpretation und Verarbeitung von Daten aus klinischen Studien, wie z. B. Radiologieberichte

Während die Einsätze für die Integration von RPA oft gering, nicht-invasiv und schnell in der Anpassung an bestehende Systeme sind, kann die Belohnung hoch sein, wenn Life-Science-Unternehmen den Wert hinter der Technologie erschließen. Tatsächlich hat eine kürzlich durchgeführte kleine Stichprobe ergeben, dass die Implementierung von RPA für Datenvalidierungsprozesse manuelle Fehler um 80 bis 99% eliminieren und Datenkonsistenz und Genauigkeit in der Berichterstattung sicherstellen kann [7].

Blockchain in der Lieferkette

Der rasante Fortschritt in der therapeutischen und medizinischen Technologie stellt die Life-Science-Lieferketten vor fast tägliche Herausforderungen. Von der Verabreichung von Medikamenten bis hin zur Rückverfolgung verkaufter diverser Produkte steigt mit solchen Entwicklungen auch der Bedarf an einer sicheren, schnellen und präzisen Verteilung von Seiten der Hersteller. Mit dem Einsatz der Blockchain-Technologie holt die Branche schnell auf.

Allein im Bereich der Biowissenschaften könnte Blockchain bis zum Jahr 2025 ein prognostiziertes Potenzial von 3 Mrd. US-Dollar bieten, da diese Technologie in der Lage ist, die Provenienz der Lieferkette, die serialisierte Rückverfolgung und die Speziallogistik mit minimalem Aufwand zu verwalten. Diese kalkulierte, schnelle und unkomplizierte Herangehensweise an die Lieferkette erfreut sich großer Beliebtheit und genießt hohes Vertrauen bei den transformierenden Unternehmen [8].

Obwohl diese Trends und Veränderungen ihre Runden bei der Verbesserung und Innovation des Geschäfts in den Biowissenschaften gemacht haben, bleibt der wahre Schlüssel zum Erfolg bei der Digitalisierung, wie diese Technologien genutzt und maximiert werden.

Die wichtigsten Erkenntnisse

  • Biowissenschaftliche Unternehmen, die in die digitale Geschäftswelt hineinwachsen, müssen ihre Ziele über ihre ursprüngliche Strategie hinaus und im Einklang mit der aktuellen technologischen Lage festlegen und danach handeln.
  • Die massiven Mengen an wertvollen Daten, die von Unternehmen in diesem Sektor aufgenommen und erstellt werden, lassen sich am besten mit einem Minimum an menschlichen Eingriffen und adaptiven Technologien angehen, die die Verarbeitung von “end-to-end” koordinieren: KI (sammelt und interpretiert Daten), Cloud (speichert und verteilt Daten), RPA (automatisiert folgende Prozesse) und Blockchain (verschlüsselt Transaktionsdaten und zeichnet diese kontinuierlich auf und verfolgt sie).
  • Dieser adaptive und koordinierte digitale Ansatz erhöht die Transaktions- und Betriebsgeschwindigkeiten, reduziert manuelle Fehler erheblich und erhöht die Produktivität von Unternehmen auf verschiedenen Ebenen.

Fußnoten:

[1] AIT News Desk, “Axtria CEO Talks Life Sciences Commercial Excellence In Ask Jassi Video Series”, 2020
[2] Axtria, “Emerging Technology Trends In the Life Sciences Industry”, 2020
[3] Statista, “Cost decreases from adopting artificial intelligence (AI) in organizations worldwide as of 2019, by function”, 2019
[4] Accenture, “Life Sciences Companies See the Cloud as a Path to Product Innovation”, 2018
[5] Intland Software, “How Digital Transformation Impacts Software Development”, 2019
[6] Deloitte, “Life sciences IT quality Validating cognitive solutions”, 2019
[7] Deloitte, “RPA and CA in medtech Increasing efficiency, reducing costs”, 2018
[8] Accenture, “Transforming life sciences with blockchain”, 2018

Weitere Referenzen:

AI Multiple, “15 RPA Benefits Compiled from Top Sources”, 2020
Deloitte, “2020 Global Life Sciences Outlook”, 2020

 

 

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