Сегодня биофармацевтические компании имеют доступ к данным из множества внутренних и внешних источников. ИИ может позволить компаниям осознать силу этих данных, особенно данных реального мира (RWD), для повышения эффективности запуска и коммерческой деятельности, управляя индивидуальными взаимодействиями с различными заинтересованными сторонами и предоставляя дополнительную ценность, которая более эффективно отвечает их потребностям. Эффективно внедряя правильные технологии искусственного интеллекта, компании могут получить доступ к комплексным результатам из реальной жизни и получить ценную стратегическую информацию для поддержки принятия ключевых решений. Таким образом, внедрение технологий искусственного интеллекта становится критически важным коммерческим императивом, особенно в следующих пяти областях.
Максимальное использование RWD для коммерческого успеха: RWD предоставляет более репрезентативную информацию о воздействии терапии на более широкую популяцию пациентов, более точное представление о развивающемся стандарте лечения и более полно отражает рутинную клиническую помощь. Имеющиеся данные свидетельствуют о том, что, эффективно используя RWD и фактические данные (RWE), компании могут понимать и активно реагировать в режиме реального времени на меняющиеся потребности заинтересованных сторон как до, так и после запуска. Компании могут полностью реализовать потенциал RWE, только используя передовые технологии, которые позволяют собирать, очищать, агрегировать и анализировать непрерывный поток RWD в непрерывном и динамичном процессе. Такие возможности будут иметь решающее значение для компаний, чтобы понять ценность и эффективность своей продукции, а также оправдать затраты в конкурентной среде.
Предиктивное ценообразование : инструменты расширенной аналитики помогут компаниям реагировать на растущее внимание со стороны плательщиков и других заинтересованных сторон при обосновании новых цен на лекарства. Уверенность в этих подходах, основанных на данных, необходима биофармацевтике для разработки более обоснованных стратегий ценообразования. Инновационные аналитические модели могут повысить доверие и будут иметь решающее значение для выявления более эффективных возможностей ценообразования, которые в конечном итоге принесут прибыль и доход. 4
Многоканальный маркетинг с использованием искусственного интеллекта . Поскольку компании придерживаются принципов ориентированности на пациента, эффективный подход к продажам и маркетингу требует от компаний демонстрации того, что они глубоко понимают состояние пациента, что люди ценят и в чем нуждаются, и что, скорее всего, приведет к положительный результат лечения. Многоканальные маркетинговые решения с поддержкой ИИ могут помочь, предсказав поведение и предоставив рекомендации маркетологам биофармацевтических препаратов о следующих лучших действиях, каналах для использования и о том, как оптимизировать взаимодействие с заинтересованными сторонами посредством персонализированного обмена сообщениями. 5
Сегментация рынка, управляемая ИИ . Понимание неудовлетворенных потребностей и выявление различных сегментов медицинских работников/пациентов — еще одна область, в которой ИИ может помочь. Вычислительные алгоритмы искусственного интеллекта, включая машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL), могут постоянно обновляться, чтобы фиксировать изменения в поведении и отношении, обеспечивая надежность принятия стратегических решений и тактики продаж. 6 Решения для сегментации рынка на основе искусственного интеллекта могут определить методы повышения коммерческой эффективности и оптимизации ценностных предложений продуктов, характерных для разных регионов и систем здравоохранения.
Планирование сценариев и интеллектуальное прогнозирование . Биофармацевтические компании также все чаще используют данные для построения точных прогнозов и разработки эффективного планирования и долгосрочных стратегий, которые позволяют им реагировать на растущую сложность и быстрые изменения на рынке. Подробное и всестороннее планирование сценариев может стать важным элементом для принятия основанных на фактических данных решений о будущих маркетинговых стратегиях. Инструменты искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, можно использовать для эффективного планирования сценариев, чтобы помочь уточнить переменные, которые дают представление о существующих и будущих рыночных ландшафтах. 7Это может быть жизненно важным инструментом для реализации в рамках дальновидной концепции «что, если», чтобы понять потенциальные действия и поведение заинтересованных сторон и конкурентов и то, как они должны реагировать, позволяя компаниям оптимизировать распределение ресурсов и понимать ключевые показатели эффективности.
Будущее с искусственным интеллектом для запуска и коммерческого использования
В то время как биофармацевтические компании уже внедряют приложения ИИ в ряде областей, таких как открытие лекарств и клиническая разработка, маркетинг и продажи, как правило, отстают от других звеньев фармацевтической цепочки создания стоимости в оцифровке систем и процессов и использовании ИИ. Однако в последнее время компании ускорили цифровую трансформацию запуска и коммерческой деятельности, в основном из-за пандемии COVID-19. Лидеры биофармацевтики должны создать культуру, которая продвигает коммерческие инновации с упором на операционное превосходство; имея четкое представление о том, чего они могут ожидать от инвестиций в данные, искусственный интеллект и другие передовые технологии.

Команды по маркетингу и коммерции должны согласовать свои взгляды на превосходный запуск и его выполнение, а также на то, как интегрировать передовые цифровые технологии, чтобы способствовать межфункциональному сотрудничеству, чтобы повысить вовлеченность и максимизировать ценность своих продуктов. Разрушая разрозненные хранилища данных и объединяя нужные технологии на протяжении всего жизненного цикла продукта, производительность можно отслеживать от начала до конца с использованием ключевых показателей, чтобы гарантировать, что бизнес-операции поддерживают ценность продукта и ведут к коммерческому успеху. Поэтому биофармацевтические компании должны создать надежную комплексную стратегию доступа к рынку, чтобы понять, что важнее всего для заинтересованных сторон доступа к рынку, и разработать продукты и подходы, отвечающие их приоритетам. 8

Эта сквозная видимость при коммерциализации обеспечит значительные преимущества. Используя технологии искусственного интеллекта, биофармацевтические компании могут лучше координировать запуск продуктов, подтверждать ценность для поддержки моделей возмещения расходов на новые лечебные методы лечения и услуги и повышать вовлеченность пациентов. Однако, прежде чем внедрять и масштабировать решения ИИ в своих коммерческих операциях, компаниям необходимо ответить на ряд вопросов.