Stärkung der pharmazeutischen Industrie durch automatisierte Textanalyse
Client Story – Automatisierte Textanalyse in der pharmazeutischen Industrie
Über das Projekt
In der dynamischen pharmazeutischen Industrie sind die Optimierung von Arbeitsabläufen und die Nutzung neuer Technologien entscheidend, um große Datenmengen effektiv zu analysieren und bahnbrechende Ansätze für die Entwicklung von Arzneimitteln zu entdecken. Die effiziente Integration von Feedback seitens der Patienten und des medizinischen Fachpersonals, um ihren sich wandelnden Bedürfnissen gerecht zu werden, hat höchste Priorität. Allerdings erfordert der sensible Charakter von Gesundheitsinformationen eine effektive Deidentifizierung medizinischer Texte, bevor fortgeschrittene KI-Lösungen in der pharmazeutischen Industrie angewandt werden können.
Herausforderungen
Während unserer Projekte traten zwei bedeutende Herausforderungen auf, die innovative Lösungen erforderten.
- Umgang mit sprachlicher Vielfalt: Die Arbeit mit mehreren Sprachen, darunter Deutsch, Englisch, Französisch, Italienisch und Spanisch, erforderte die Entwicklung fortschrittlicher Vorverarbeitungstechniken und Natural Language Processing (NLP)-Algorithmen. Dadurch konnten wir linguistische Muster in der pharmazeutischen Industrie effektiv analysieren und verarbeiten.
- Umgang mit sprachlichen Variationen: Soziale Medien und Online-Kommunikation enthalten oft verschiedene Abkürzungen und umgangssprachliche Ausdrücke. Dies in Kombination mit der spezifischen medizinischen Terminologie im pharmazeutischen Bereich stellte eine zusätzliche Herausforderung dar. Um dies zu bewältigen, haben wir spezialisierte Algorithmen und linguistisches Fachwissen genutzt, um Texte genau zu interpretieren und zu analysieren, die diese Elemente enthielten.
Lösung
Um diesen anspruchsvollen Herausforderungen zu begegnen, haben wir ein robustes automatisiertes Tool zur Textanalyse entwickelt, welches speziell auf die Bedürfnisse der pharmazeutischen Industrie zugeschnitten ist. Unser hochqualifiziertes Team hat fortschrittliche Vorverarbeitungstechniken und NLP-Algorithmen implementiert, die in der Lage sind, die Vielfalt der Sprache zu bewältigen und medizinische Texte präzise zu interpretieren. Mithilfe dieser Technologien sind wir in der Lage, effektiv große Datenmengen zu analysieren, darunter soziale Medien und medizinische Aufzeichnungen, während wir gleichzeitig die höchsten Standards in Bezug auf Datenschutz und -sicherheit gewährleisten.
Unsere Lösung umfasst spezialisierte Modelle, die darauf trainiert sind, Abkürzungen, umgangssprachliche Ausdrücke und medizinische Terminologie zu erkennen und zu verarbeiten, um eine genaue und zuverlässige Analyse zu gewährleisten. Durch den Einsatz dieser innovativen Technologien bieten wir Fachleuten der pharmazeutischen Industrie eine umfassende Lösung zur Automatisierung der Textanalyse. Dadurch können sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen effizienter und zeitnaher treffen.
In enger Zusammenarbeit mit unserem Partner haben wir innovative Projekte zur automatischen Erkennung von medizinischen Einheiten wie Medikamentennamen umgesetzt. Zudem haben wir Daten für weiterführende Analysen vorbereitet, indem wir Anonymisierungstechniken für Patienten- und Ärztedaten implementiert haben. Darüber hinaus haben wir einen hochinnovativen Ansatz entwickelt, um unerwünschte Ereignisse im Zusammenhang mit Arzneimitteln durch die Analyse von Meinungen und Beiträgen im Internet zu identifizieren. Zusätzlich haben wir eine Stimmungsanalyse in sozialen Medien durchgeführt, um die öffentliche Meinung über ein Medikament vor und während der Markteinführung zu erfassen.
Geschäftsvorteile:
- Gesteigerte Effizienz
- Echtzeit-Analyse der Marktsentimente
- Möglichkeit, medizinische Daten gemäß der DSGVO zu verarbeiten
- Automatische Erkenntnisse über Medikamente basierend auf Social-Media-Daten
- Möglichkeit, unbekannte Medikamente zu erkennen und die Häufigkeit von bekannten unerwünschten Arzneimittelereignissen zu überprüfen
Einzigartige Merkmale der Lösung:
- Entidentifizierung von medizinischen Notizen
- Erkennung unerwünschter Arzneimittelereignisse
- Stimmungsanalyse öffentlicher Beiträge
- Automatische Erkennung medizinischer Einheiten
- Optimiertes Pipeline-Management
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