Pharma 2023: Die Zukunft steht in den Daten

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KI Machine Learning
Mit den Algorithmen von KI und ML soll die Patientenversorgung verbessert werden. © photon_photo/ Adobe Stock
Welche Themen beschäftigen Pharma 2023, welche sind zentral? Laut IQVIA verändert sich die Rolle von Pharmaunternehmen zunehmend, die Relevanz von KI und Machine Learning wächst. Die Zukunft steht nicht in den Sternen – sie steht in den Daten. Und manches lässt sich bereits jetzt vorausschauen.

In diesem Beitrag lesen Sie:

  • Was sich hinter der prädiktiven Analytik genau verbirgt und was der Benefit für Pharma ist
  • Welche Punkte für Versorgende wichtig sind, damit diese Digital Health und digitale Technologien überhaupt anwenden
  • Wie Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) nicht nur Therapieentscheidungen, sondern auch das Produktmanagement bei Markteinführung verbessern können
  • Woraus sich die Pharmabranche 2023 und darüber hinaus vorbereiten muss

Was erwartet Pharma 2023? Effizienz wird ein zentrales Thema sein, sagt Temedica-CEO Gloria Seubert in einem Interview. Digital Health-Expertin und Podcasterin Inga Bergen erwartet, dass das Thema Real World Data weiter an Fahrt zunimmt. Beides könnte stimmen, beide Themen setzen datengetriebene Technologien und eine wachsende Relevanz von KI (Künstliche Intelligenz) und ML (Maschinelles Lernen) voraus. In den kommenden Jahren wird sich die Rolle der Pharmabranche laut IQVIA zunehmend verändern. Pharmaunternehmen werden digitale Gesundheitsanbieter sein und Patient:innen maßgeschneiderte Programme anbieten können, u.a. im Disease Management. Geschäftsmodelle werden sich erweitern und verändern. KI und ML sind nicht nur die Basis dafür, sie machen Zukunft ein Stück planbarer. Das jedenfalls postulieren Dr. Agnieszka Wolk und Dr. Matthäus Rimpler von IQVIA in einem Expertenbeitrag.

Je mehr Daten, desto mehr Planbarkeit

Wolk und Rimpler sehen in der prädiktiven Analytik einen Weg, mit den Algorithmen von KI und ML die Patientenversorgung zu verbessern. Sie sollen in routinemäßig in der Patientenversorgung erhobenen Daten einzelne Muster erkennen und auf dieser Basis Vorhersagen erarbeiten. Je mehr Daten vorhanden sind, desto besser können die Algorithmen ihren Job machen. Im ersten Schritt werden Real-World-Daten generiert, aus Verschreibungsdatensätzen oder in elektronischen Patientenakten. Die Daten werden anonymisiert extrahiert. Stichwort Datenschutz. Weitere Datenquellen können Laborsysteme oder medical wearables sein. Die identifizierten Muster von bestimmten Populationen können dazu beitragen, die richtige Therapieentscheidung für einen Patienten oder eine Patientin zu treffen, indem deren Daten mit den Mustern abgeglichen werden. Krankheitsverläufe können so vorhergesagt, die Therapie entsprechend angeglichen werden.

Patient:innen und Ärzt:innen profitieren gleichermaßen von den innovativen, intelligenten Technologien. Das geschieht jedoch nur, wenn der Versorgende die Technologie überhaupt anwendet. Wie kann Pharma digitale Produkte für HCPs attraktiv machen und die Akzeptanz steigern? Laut „Chartbook 2022“ von BMC Managed Care ist Usability, also die Benutzerfreundlichkeit, einer der wichtigsten Punkte, der erfüllt sein muss, damit Versorgende Digital Health anwenden.

Die digitale Umfrage wurde von BMC zwischen im Juni/Juli 2022 durchgeführt. Die Befragten waren im Schnitt 49,5 Jahre alt. Mitgemacht haben Expert:innen von gesetzlichen und privaten Krankenversicherungen, aus der ambulanten und stationären Versorgung, Politik, Selbstverwaltung, von Digitalunternehmen, Pharma- und Medizintechnikunternehmen.

Effizientes Produktmanagement für Pharma mit KI

Die Hausaufgaben für die Pharmabranche in 2023 und darüber hinaus stehen also. Mehr Usability, mehr Interoperabilität bei den Produkten, über allem schwebt das Gebot der Effizienz. Das gilt auch in der Kommunikation und im Produktmanagement. Prozesse müssen schneller, personalisierter, zielorientierter sein. KI und ML können laut IQVIA auch hier greifen.

Ein Beispiel? In der Regel untersucht das Produktmanagement bei der Einführung neuer Therapien zum Beispiel Daten wie das historische Verschreibungsverhalten von Ärzt:innen in für sie relevanten Therapieklassen. Intelligente Technologien hingegen ermöglichen ein patientenzentriertes Arzt-Targeting. Die Frage lautet in diesem Fall nicht mehr: „Welcher Arzt verschreibt häufig Medikament XYZ?“, sondern „Welcher Arzt hat viele Patienten, die von einer neu eingeführten Therapie profitieren werden?“  Agnieszka Wolk und Matthäus Rimpler verweisen auf einen Case mit Fokus auf Lungenerkrankungen. Patientendaten von an Asthma oder an COPD-Erkrankten sollten separiert werden, weil sich ein Produkt nur für eine enge Patientenpopulation mit Fokus auf Asthma eignete. Verordnungsdaten allein hätten das nicht möglich gemacht. Der erweiterte patientenzentrierten Ansatz hätte gezeigt, welche Verordner vor allem Patienten mit Asthma – und nicht mit COPD – behandeln. Ihnen kann man so perspektivisch die neu eingeführte Therapien zur Verfügung stellen.

Fazit Pharma 2023: viele Hausaufgaben, viel Potenzial

Mit Datenantrieb in die Zukunft: 2023 wird vermutlich nicht das Jahr sein, in dem KI, ML und andere digitale Technologien ihren endgültigen Durchbruch im Gesundheitswesen feiern. Erste Potenziale lassen sich jedoch bereits jetzt erkennen und ausschöpfen, wie der obige Case zeigt. In 2023 haben Pharmaunternehmen einige Themen auf dem Tisch liegen. Die Branche muss weiter an der Akzeptanz von datengetriebener Technologie schrauben, Stichwort Usability. Die Interoperabilität muss gewährleistet sein, um Kosten kontrollierbar zu halten, nutzerzentrierte Settings müssen geschaffen, Kooperationen geschmiedet werden. Es bleibt ein Hürdenlauf.

Was ist IQVIA?
IQVIA ist ein globaler Anbieter von zukunftsweisender Analytik, Technologielösungen und klinischer Auftragsforschung. Er unterstützt Life Science Unternehmen, Verbände, Institutionen, Kostenträger und weitere Akteure im Gesundheitswesen in ihrer Arbeit.

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Journalistin und Online-Redakteurin. Schreibt über Marken und Markenmacher in Healthcare, über Pharma- und Social-Media-Kommunikation.

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