Branchen · Pharma
theBlue.ai entwickelt maßgeschneiderte KI-Systeme, die medizinische Texte lesen, Bilder und Sensordaten auswerten und Fragen aus Ihren eigenen Dokumenten beantworten. Sie markieren Verdachtsfälle unerwünschter Ereignisse, entwerfen Antworten auf Anfragen an die Medizinische Information, erkennen Anomalien an Produktionsanlagen und übernehmen Bestellungen aus E-Mails. Jedes System läuft in Ihrer vorhandenen Infrastruktur, im eigenen Rechenzentrum, in einer privaten Cloud oder hybrid.
KI in der Pharmaindustrie durchsucht große Mengen an Texten: Berichte von Patienten und Fachkreisen, Fachliteratur und Anfragen. Sie erkennt Hinweise auf unerwünschte Ereignisse, ordnet Anfragen ein und fasst Fundstellen zusammen.
In der Pharmakovigilanz und in Medical Affairs unterstützt das die Sichtung eingehender Meldungen, die Vorbereitung von Antworten und die Literaturrecherche. Die Ergebnisse gehen an die Sicherheitsdatenbank, das CRM oder das interne Wissenssystem.
Der Vorteil: nichts bleibt im Posteingang liegen, Meldungen sind schneller vorsortiert und Antworten schneller entworfen. Bewertung, Meldung und Freigabe bleiben bei den verantwortlichen Fachleuten.
Projektbeispiel · Globales Pharmaunternehmen
Patientenrückmeldungen, Berichte aus den Fachkreisen, Social-Media-Beiträge und regulatorische Dokumente kamen in mehreren Sprachen herein. Die Teams des Kunden mussten all das von Hand prüfen und einordnen, und das hielt mit der wachsenden Datenmenge nicht mehr Schritt. Heute übernimmt eine NLP-Pipeline das Lesen und Einordnen, und die Teams arbeiten mit ihren Ergebnissen.
Einige der Organisationen, für die wir Systeme gebaut haben
Was die KI übernimmt
Pharmaunternehmen prüfen Texte, Bilder und Daten in einer Menge, die kein Team vollständig abdeckt. KI übernimmt in der Arzneimittelsicherheit, in Medical Affairs, Forschung, Produktion und Lieferkette und rund um eine Markteinführung.
Arzneimittelsicherheit
Online-Beiträge, Patientenrückmeldungen und Notizen aus den Fachkreisen werden auf Verdachtsfälle unerwünschter Ereignisse geprüft. Arzneimittelnamen und Wirkstoffe erkennt das System in mehreren Sprachen.
Medical Affairs
Fragen von Fachkreisen und Patienten bekommen einen Antwortentwurf aus Ihrer freigegebenen Produktdokumentation, mit Quelle. Ihr Team der Medizinischen Information prüft ihn und versendet die Antwort.
Medical Affairs
Neue Veröffentlichungen werden nach Erwähnungen Ihrer Produkte und möglichen Sicherheitssignalen durchsucht, und die relevanten Artikel werden zur Prüfung zusammengefasst.
Klinische Forschung
Anatomische Strukturen werden automatisch umrandet, und schwer erkennbare Befunde werden für die Fachärzte zur Beurteilung hervorgehoben.
Produktion
Sensordaten von Anlagen, Reinräumen und Kühllagern werden auf Anomalien und defekte Sensoren überwacht, und die Wartung richtet sich nach dem tatsächlichen Zustand jeder Maschine.
Lieferkette
Bestellungen von Apotheken und Großhändlern gelangen aus E-Mails direkt in Ihr ERP, und die Planung fragt Bestände und Planzahlen in normaler Sprache ab, per Text oder Sprache.
Kongresse
Ein KI-Avatar oder Sprachassistent beantwortet Besucherfragen zu Sessions, Programmänderungen und Ausstellung sofort und in mehreren Sprachen.
Markteinführung
Launch-Teams sehen, wie Patienten, Angehörige und Fachkreise in sozialen Medien über ein Arzneimittel sprechen, vor und während der Markteinführung.
Wissen
Mitarbeitende fragen in normaler Sprache und bekommen eine Antwort aus Standardarbeitsanweisungen (SOPs), Arbeitsanweisungen und internen Richtlinien, mit Link auf die Stelle, aus der sie stammt.
So funktioniert es
Habe letzte Woche mit Produkt A 20 mg angefangen, verschrieben von Dr. Keller in Zürich.
Seit Dienstag habe ich jeden Nachmittag starke Kopfschmerzen und mir ist total schwindelig. Geht das noch jemandem so?
Sicherheitssignal · Entwurf
Beispiel mit erfundenen Daten, angelehnt an die Referenz Pharmakovigilanz.
Anforderungen der Branche
Sensible Gesundheitsdaten, viele verschiedene Datenquellen und Entscheidungen, die bei qualifizierten Fachleuten bleiben.
Wo Patienten- oder Arztdaten im Spiel sind, ist die De-Identifikation die erste Stufe der Pipeline, noch bevor die Analyse beginnt.
Im eigenen Rechenzentrum, in einer privaten Cloud oder hybrid, angebunden an die Systeme, die Sie schon nutzen, etwa SAP oder eigene Anwendungen.
Umgangssprachliche Beiträge, pharmazeutische Fachbegriffe in mehreren Sprachen, uneinheitliche Dokumentformate und verrauschte Sensordaten.
Das System findet und bereitet vor. Die Bewertung und jede Entscheidung bleiben bei Ihren Teams aus Arzneimittelsicherheit, Medical Affairs, Qualität und Produktion.
Referenzen
Unser Pharmaprojekt und zwei Projekte aus verwandten Bereichen, die unsere Arbeit mit medizinischen Bildern und Sensordaten zeigen.
Pharma · unter NDA
Teams lasen Patientenfeedback, medizinische Berichte und Social-Media-Beiträge in fünf Sprachen, um Signale zur Arzneimittelsicherheit zu finden. Sprachmodelle erkennen jetzt medizinische Begriffe, de-identifizieren den Text und melden unerwünschte Ereignisse.
Zur Referenz
Healthcare · Ev. Krankenhaus Alsterdorf
Neurologen suchten Gehirn-MRTs mit bloßem Auge nach Läsionen ab, die Epilepsie auslösen. Das verlangt viel Erfahrung, und subtile Fälle bleiben leicht unentdeckt. Unsere Modelle erkennen sie mit höherer Sensitivität als das menschliche Auge, veröffentlicht in der begutachteten Fachzeitschrift Epilepsy Research.
Zur Referenz
MedTech · apoQlar
Mitarbeitende im Support durchsuchten Hunderte Produktdokumente, um Kunden- und Compliance-Fragen zu beantworten. Heute fragen sie in natürlicher Sprache und bekommen eine Antwort mit der Quelle, aus der sie stammt.
Zur ReferenzDer Einstieg
Ein Postfach für Sicherheitsmeldungen, ein Literatur-Feed oder eine Produktionslinie: die Arbeit, die Ihr Team heute von Hand erledigt, und die Daten dahinter. Wir prüfen früh, ob die Daten den Anwendungsfall tragen und wo sie verarbeitet werden dürfen.
Sagen Sie uns, wo die Handarbeit anfällt und welche Daten dabei im Spiel sind. Wir melden uns innerhalb eines Werktags mit einer ersten Einschätzung und einem Vorschlag für ein 30-minütiges Gespräch.
Prozess beschreibenWir nehmen die Abläufe auf, prüfen Ihre Datenquellen und Anforderungen und schlagen eine Architektur mit Umfang, Zeitplan und Kosten vor. Ein eigenständiges Projekt, ohne Verpflichtung weiterzumachen.
Zum KI Discovery WorkshopFAQ
In der Pharmaindustrie übernimmt KI Arbeit, die Teams aus Arzneimittelsicherheit, Medical Affairs und Produktion sonst von Hand erledigen: Patiententexte und Online-Beiträge in der Pharmakovigilanz, Anfragen an die Medizinische Information und Fachliteratur in Medical Affairs, MRT- und CT-Aufnahmen in der Forschung, Sensordaten in Produktion und Kühllager, Bestellungen und Planzahlen in der Lieferkette sowie SOPs und interne Dokumente im ganzen Unternehmen. Das KI-System bereitet das Ergebnis vor, und qualifizierte Fachleute entscheiden.
Ja. Für ein globales Schweizer Pharmaunternehmen hat theBlue.ai eine Pipeline gebaut, die online veröffentlichte Meinungen und Beiträge analysiert und unerwünschte Ereignisse zu bestimmten Arzneimitteln erkennt, auf Deutsch, Englisch, Französisch, Italienisch und Spanisch. Die Vorverarbeitung berücksichtigt, wie Menschen online tatsächlich schreiben: Abkürzungen, Umgangssprache, medizinischer Jargon und uneinheitliche Formatierung.
Ja. theBlue.ai hat Modelle gebaut, die anatomische Strukturen in MRT- und CT-Aufnahmen in Sekunden umranden, ein dreidimensionales neuronales Netz, das Epilepsie-Läsionen im MRT findet, und Machine-Learning-Pipelines, die Anomalien und defekte Sensoren in den Betriebsdaten von mehr als 100 Geräten mit jeweils 50 oder mehr Sensoren erkennen.
Die De-Identifikation ist die erste Stufe jeder Pipeline, die mit Patienten- oder Arztdaten arbeitet. Eine automatische Anonymisierung entfernt personenbezogene Daten aus medizinischen Notizen und Unterlagen, bevor die Analyse beginnt, und das System kann im eigenen Rechenzentrum, in einer privaten Cloud oder hybrid laufen.
Ja. theBlue.ai baut Systeme in die Infrastruktur ein, die Sie bereits betreiben, etwa SAP, Data Warehouses, Dokumentenmanagement oder eigene Anwendungen. Ein Planungsassistent für einen Automobilhersteller ruft zum Beispiel Zahlen per Text oder Sprache aus SAP-Systemen im eigenen Rechenzentrum ab.
Mit einem einzelnen Prozess, etwa der Prüfung einer Quelle von Patiententexten auf unerwünschte Ereignisse, und den Daten dahinter. Die Prozessanalyse hat einen Festpreis ab 3.000 Euro und endet mit einem Architekturvorschlag, der Umfang, Zeitplan und Kosten benennt, einschließlich der Frage, wo die Daten verarbeitet werden dürfen. Die Umsetzung wird nach Meilensteinen abgerechnet, erste funktionierende Bausteine gibt es meist nach sechs bis acht Wochen.
Beschreiben Sie den Prozess, und wir melden uns innerhalb eines Werktags mit einer ersten Einschätzung und einem Vorschlag für ein 30-minütiges Gespräch.
