Fernüberwachung von Patienten, personalisierte Medikamente oder Präzisionsmedizin sind nur einige Beispiele für das Potenzial, das Data-Analytics- und Künstliche-Intelligenz-Lösungen für den Gesundheitssektor haben. Disruptive Technologien haben sich als hervorragende Verbündete erwiesen, indem sie entscheidende Insights für die Rationalisierung von Prozessen und die Beschleunigung von Entscheidungen in allen Sektoren liefern, wobei der Gesundheitssektor und die Pharmaindustrie keine Ausnahme bilden. In diesen Sektoren werden riesige Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen verarbeitet, die zuverlässig und konsistent sein müssen, um wertvolle Informationen für die gesamte Organisation zu liefern.

In der sogenannten Industrie 4.0, die durch Konnektivität, Datenanalyse und Robotik gekennzeichnet ist, profitiert der Gesundheitssektor und insbesondere die Pharmaindustrie zunehmend von Automatisierungstechnologien und digitalen Prozessen.

Im Fall der pharmazeutischen Laboratorien haben sie es mit einer riesigen Datenmenge zu tun, die mit Hilfe von Lösungen zentralisiert werden muss, die ihnen einen globalen Überblick über das Unternehmen geben und die wichtigsten strategischen Indikatoren darstellen.

Insbesondere in der Pharmaindustrie, die umfangreiche Sicherheits- und Berichterstattungsanforderungen hat, haben neue Gesetze und Vorschriften zur Entstehung heterogener Systeme geführt. Durch Data-Analytics- und KI-Lösungen ergeben sich unzählige Vorteile für den Sektor, die von der Verringerung der Risiken und Kosten für die Einhaltung der Vorschriften des Landes, in dem die Organisation tätig ist, über die Fähigkeit der Organisation, sensible Daten (der Organisation und seiner Kunden) zu schützen, bis hin zur Agilität bei der Validierung von Prozessen im Rahmen der Produktzulassung reichen.

Im Bereich des Gesundheitswesens bedeutet der Nutzen der Künstlichen Intelligenz die Möglichkeit, Patientendaten zu verwalten, Ergebnisse zu überwachen, individuelle, auf das jeweilige Profil zugeschnittene Behandlungen zu entwickeln oder das Ergebnis eines bestimmten Tests vorherzusagen. Auch Geräte mit Internet-of-Things-Technologie (IoT) sind in diesem Sektor zunehmend präsent. Produkte wie Smart Clothing oder Smartbands sind in der Lage, den Gesundheitszustand der Nutzer/Patienten zu überwachen.

Die Analyse aller Informationen, die von dieser neuen Generation von Geräten stammen, ist eine Herausforderung, die jedoch durch Analytics-Lösungen agiler gestaltet werden kann, da sie die Überwachung von Gesundheitsdaten der Bevölkerung (Vorhersage von Krankheitsausbrüchen oder medizinischen Zuständen), eine stärkere Interaktion mit dem Patienten durch IoT-Geräte (die es ermöglichen, zu analysieren, ob Behandlungen die gewünschten Ergebnisse erzielen, welche Nebenwirkungen sie haben, und in Echtzeit Ratschläge zu erteilen) sowie die Analyse klinischer Daten von mehreren Bevölkerungsgruppen gleichzeitig und in Echtzeit ermöglichen.

Im Bereich der Diagnose kann die KI zweifellos einen hervorragenden Beitrag leisten, indem sie schnellere und genauere Ergebnisse liefert. In einer Zeit, in der die Gesundheitsfachkräfte überlastet sind, erweisen sich KI-Lösungen als effiziente Hilfsmittel, die es beispielsweise ermöglichen, die Frühdiagnose zu beschleunigen oder Tests zu interpretieren.

Neben der Schnelligkeit, mit der sie diagnostische Ergebnisse für Patienten generieren können, senkt der Einsatz technologischer Lösungen in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz die Kosten für Gesundheitsdienstleistungen, was zu optimierten Ergebnissen in der gesamten Wertschöpfungskette führt. So werden zum Beispiel Gentests immer billiger und helfen den Forschern, die Ursachen einer bestimmten Krankheit zu ermitteln, um massgeschneiderte und wirksamere Behandlungen zu entwickeln.

Im Fall der Entwicklung von Medikamenten kann die KI den Prozess beschleunigen, indem sie den Wissenschaftlern leistungsstarke Insights aus strukturierten und unstrukturierten Daten liefert, die das Erreichen der Ziele beschleunigen.

So können Unternehmen, die KI-basierte technologische Lösungen integrieren, auch auf der Managementebene über effektivere und wettbewerbsfähigere Geschäftsmodelle verfügen, die es ihnen ermöglichen, neue Chancen zu erkennen, Kosten zu senken und intelligentere Entscheidungen zu treffen.