Die Markteinführung von neuen Medikamenten kann bis zu 2 Milliarden Dollar kosten und bis zu 10 Jahre dauern. Datengesteuerte Optimierungen entlang der Wertschöpfungskette können Biotech- und Pharma-Unternehmen dabei helfen, sich Herausforderungen zu stellen, Entscheidungen über ihr Geschäftsmodell zu treffen und die Markteinführungszeit zu verkürzen. Das Whitepaper von Dr. Magdalena Strzelecka (Principal Data Scientist, ONE LOGIC) bietet 13 Lösungen und empfiehlt Fokusbereiche. Diese wurden speziell aufgrund ihres Wertschöpfungspotentials und ihrer Fähigkeit ausgewählt, schnell messbare Auswirkungen auf das Biotech- und Pharmageschäft zu erzielen. Jede dieser Lösungen kann eigenständig als gezielte Verbesserung oder in einem ehrgeizigeren Portfolio-Ansatz von Unternehmen umgesetzt werden. In beiden Szenarien können sie dazu beitragen, die Effizienz zu steigern und den Prozess der Markteinführung neuer Medikamente zu beschleunigen. Erfahren Sie mehr darüber, wie operationalisierte Data Science für Wettbewerbsvorteile in Biotechnologie und Pharma eingesetzt werden kann.

In dem Whitepaper "Advanced Analytics Opportunities for Biotech and Pharma" wird erläutert, wie daten-getriebene, digitale Lösungen von Akteuren im Bereich Biotech und Pharma für Wettbewerbsvorteile genutzt werden können. Die Implementierung und Umsetzung einer umfassenden Vision und Datenstrategie wird Biotech- und Pharmaunternehmen unterstützen, die ständig wachsenden Herausforderungen ihres Geschäftsmodells zu bewältigen. Dazu sollte die Vision eine Automatisierung der Datenverarbeitung ermöglichen, F.A.I.R.-unterstützende Datahubs etablieren und den Einsatz fortschrittlicher Analysen und Modelle sowie neuartiger Algorithmen befähigen.

Die Zeit für digitale Transformation ist jetzt

4 empfohlene Schwerpunktbereiche für unmittelbare Wirkung:

  • Data Hubs, mit Datenherkunft (Data Provenance) für alle Bereiche der Wertschöpfungskette
  • Automatisierung der Datenaufnahme, -integration, -verarbeitung, -analyse und -reporting
  • Neuartige Algorithmen, insbesondere zur Wirkstoffforschung und Beschleunigung von Laborprozessen
  • Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing – NLP)

Die jüngsten Fortschritte in den Bereichen Big Data Analytics, Maschinelles Lernen und Deep Learning können von Biotech- und Pharmakunden genutzt werden, um

  • die Entdeckung, Konzeption und Entwicklung von Arzneimitteln zu beschleunigen
  • Prozesse entlang der Wertschöpfungskette effizienter zu gestalten
  • eine kürzere Time-to-Market und ein kostengünstigere Markteinführung zu erreichen
  • Experten zu bestärken und unterstützen, neue und komplexere wissenschaftliche und wirtschaftliche Herausforderungen zu lösen

"Big Data" + "Machine Learning"
= mehr Gestaltungsrahmen und Produktinnovation

Für mehr Informationen zu Data Analytics-Lösungen und Data Science-Modellen steht ihnen hier das komplette Whitepaper zum Download zur Verfügung.