Connecting...

W1siziisijiwmtgvmdgvmdkvmdkvmjivmjyvmtg1l2nvdw50aw5nlwrydwdzlwvxdwlwbwvudc0xmty0ntm2lmpwzyjdlfsiccisinrodw1iiiwiotawedmwmfx1mdazyyjdxq

Terwijl het bedrijfsleven Business Intelligence en Data Science al jarenlang omarmd heeft, is de Life Sciences-sector, en meer specifiek de farmaceutische industrie, nog aan haar proefstuk toe. Ook binnen de biowetenschap wordt er steeds meer gezocht naar data-inzichten –en systemen die het hoofd kunnen bieden aan uitdagingen binnen geneesmiddelenontwikkeling en patiëntenzorg.

Het is nog een schoorvoetend proces, maar als je het ons vraagt is Life Sciences een van de sectoren die het meest hunkert naar zo’n ‘datatransformatie’. Denk maar aan de rijkdom aan onderzoekinzichten die hieruit voort kan stromen, of de verhoogde efficiëntie van geneesmiddelenontwikkeling –en productie. Evolueren we mogelijk naar een toekomst waar kanker wordt genezen door robots?!

Ervan uitgaan dat dit ‘versneld leren’ zal toegepast worden met louter het doel een nobele maatschappelijke impact te maken, zou natuurlijk een beetje eigen zinsbedrog zijn – de wereld bestaat uit meer dan regenbogen en lolly’s. Het is niet ondenkbaar dat Life Sciences-firma’s de mogelijkheden gaan inzetten om hogere opbrengsten te halen.

     

Samengevat kan het dus alle kanten op. We bespreken hieronder 5 mogelijke manieren waarop we denken dat Business Intelligence en Data Science de Life Sciences-sector zal beïnvloeden:

1. Verantwoordelijkheid afleggen met Business Intelligence

In landen met geprivatiseerde gezondheidszorg groeit er langzaamaan een grotere ontevredenheid tegenover hoge medicijnprijzen (denk maar even aan Trump zijn regime). Life Sciences-bedrijven kunnen met Business Intelligence-rapportering de kwaliteit van hun producten aantonen om zo hun onderzoeksbudgetten en winstmarges te verdedigen. De mogelijkheid om externe gegevens te integreren (denk maar aan medische verzekeringsclaims) in combinatie met genomisch onderzoek en klinische proeven, stelt de Life Sciences-industrie in staat om een antwoord te bieden op complexe en waardevolle vragen. De werkelijke effectiviteit van een medicijnenkuur kan dan worden gebruikt om prijszettingsposities te verantwoorden.

2. Traditionele geneeskunde krijgt een pimpbeurt

Het proces optimaliseren dat komt kijken bij het zoeken en ontwikkelen van nieuwe geneesmiddelen is een missie die al enkele jaren centraal staat in de farmaceutische industrie. Echter werd dit proces belemmerd door slechte of zwakke datatoegang en gegevenskwaliteit die te wensen overlaat. Gelukkig zijn op dit ogenblik best practices in datastrategie langzaamaan furore aan het maken binnen de Life Sciences-industrie, wat belooft voor een rooskleurige toekomst. Traditionele geneeskunde is levelin’ up!

3. Verhoogde efficiëntie met Data Science

Het supply chain-proces van vele farmaceutische bedrijven wordt nog gehinderd door allerlei risico’s en inefficiënte processen. Het introduceren van nieuwe technologieën zoals blockchain kan het controle- en quality measurement- en managementprocessen drastisch verbeteren. Als klap op de vuurpijl worden je infrastructuurkosten op die manier ook nog eens ingeperkt.  

      

    

4. Meer en betere inzichten

Data science, en dan meer bepaald artificial intelligence, hebben het vermogen om onderzoeksinzichten te penetreren die eerder ondoordringbaar leken. Het is misschien wat voorbarig om met een cancer ribbon op de borst ‘eureka’ te gaan roepen door de straten, maar eerste resultaten suggereren alvast dat de implementatie van artificial intelligence voor grote vooruitgang zal zorgen binnen onderzoeksgebieden zoals oncologie.

5. Duurzame meerwaarde bieden

Met al die nieuwe onderzoekstechnieken –en inzichten binnen Life Sciences die de genomie en epigenomie voorbijstreven, is het belangrijk onszelf te herinneren aan de wijze uitspraak van professor Quackenbush (niet te verwarren met het franse nagerecht croquembouche) van het Dana-Farber kankerinstituut: “uiteindelijk is de belangrijkste –omie, economie”. De uitdaging zit ‘m erin om de juiste data te analyseren om op die manier duurzame organisatiemeerwaarde te kunnen bieden.

Eindstand: zijn Business Intelligence en Data Science 'gifts that keep on giving' binnen Life Sciences?

Onderzoekers krijgen dankzij de nieuwe analyse- en rapportagetechnieken een vollediger beeld van patiënten. Hoe patiënten reageren op verschillende medische therapieën en kuren kan nu op een meer gedetailleerde manier geobserveerd en vastgelegd worden. Die ontwikkeling is erg belangrijk voor de Life Sciences-industrie omdat hun prijszetting erg afhankelijk is van patiëntenbehoeftes en bedrijfsresultaten. We kunnen alvast voorspellen dat het proces van ‘winstgevend leren’ in de toekomst alleen maar zal versnellen. Die evolutie hebben we te danken aan het feit dat de nieuwe analyse- en rapportagetechnieken alsook klinische proeftechnologieën steeds meer en beter geïntegreerd raken.

Robots die kanker genezen, eerlijkere prijszetting in de farmaceutische industrie en verhoogde performance binnen Life Sciences… Een romanschrijver van het genre Nicholas Sparks had het zo idyllisch niet kunnen bedenken. Wat er ook van aan mag zijn, één ding staat buiten kijf: het wemelt van de nieuwe manieren om waarde te creëren binnen medische disciplines. Nu nog even wachten op bedrijven om die kansen ook naar lieve lust te exploiteren.