Connected Intelligence: Lösungen auf Basis von Expertenwissen und Technologie

Grafik: IQVIADie Konsequenzen aus den Entwicklungen um COVID-19, wie höherer Kostendruck, verstärkte Nutzung von digitalen Kanälen zur Kommunikation und für den Einkauf, rückläufige Arztbesuche, Wechsel von der stationären zur Online-Apotheke, sind mehr Möglichkeiten als je zuvor, eine explosionsartige Zunahme von Datenquellen, Erkenntnisse aus einer Vielzahl von immer wichtigeren Interessengruppen, sowie eine Fülle von Technologien und Dienstleistern, die ihre Kompetenzen ausbauen könnten, kennzeichnet IQVIA* die Situation. Die Gefahr sei dabei, dass Unternehmen die „richtigen" Elemente übersähen. Die Vielzahl von Daten, Erkenntnissen, Technologien und Dienstleistungen zu sichten und sich genau auf die Ressourcen und Fähigkeiten zu konzentrieren, wird als „Connected Intelligence" beschrieben.

Dr. Frank Wartenberg, President Central Europe von IQVIA, benannte mehrere Bereiche für die Anwendung von Connected Intelligence:
• Virtuelle klinische Studien, die eine dezentrale Teilnahme ermöglichten und so für Patienten einen leichteren Zugang schafften.
• Die Orchestrierung der Aktivitäten eines Pharmaunternehmens vom Molekül bis zum Markt.
• „Advanced Analytics" für ein besseres Identifizieren von Erkrankungen bei Patienten durch Ärzte und die Vorhersage von Krankheitsverläufen.
• Sales Effectiveness: Der Erfolg des „Go-to-Market" in der Zeit der Pandemie erfordere eine individuellere und kanalübergreifende Kundenerfahrung. Dafür notwendige Einsichten erhalte man durch digitales Targeting, um sicherzustellen, dass Ärzte über die richtige Balance von Remote- und Face-to-Face-Kanälen eine auf sie zugeschnitten qualitativ hochwertige Ansprache erhielten.
• Launch Excellence: Der Launch Erfolg bestimme sich nach dem „unmet need" und betreffe in neuerer Zeit vor allem Arzneien zur Behandlung seltener Erkrankungen sowie COVID-19. Zur Stärkung der Launch Excellence habe IQVIA ein Konzept entwickelt, das auf einer mittels Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen erzeugten Mustererkennung beruhe, fußend auf Real World-Daten.
Quelle: IQVIA Jahrestagung 2021; Grafik: IQVIA; PM 18-2021-4


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