KI-basierte Analytik ermöglicht Boehringer Ingelheim datengestützte Erkenntnisse

Daten sind das Herzstück effektiver Geschäftspraktiken und Kundenbetreuung. Unternehmen, die sie nutzen, bieten bessere Dienstleistungen, die auf ihre Zielgruppe zugeschnitten sind, und sind damit erfolgreicher als ihre Konkurrenten. In der pharmazeutischen Industrie kann die Datenanalyse das Leben von Patienten und Angehörigen der Gesundheitsberufe, die auf wichtige Medikamente angewiesen sind, sowie der Unternehmen, die diese herstellen oder bereitstellen, verändern.

Als führendes forschungsorientiertes biopharmazeutisches Unternehmen verfügt Boehringer Ingelheim über eine große Menge an Daten, die das Potenzial haben, wichtige Erkenntnisse zu liefern. In der Vergangenheit war jedoch ein Großteil dieses ungenutzten Wertes in unstrukturierten Textquellen verborgen. Um diese potenzielle Informationsquelle besser zu nutzen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, entschied sich das Unternehmen für die Entwicklung einer Lösung, die auf Natural Language Processing (NLP), einem Teilbereich der künstlichen Intelligenz (AI) und des maschinellen Lernens, basiert.

Darüber hinaus entschied sich Boehringer Ingelheim für einen Partner, der das erforderliche Fachwissen für die Konzeption, Planung und Umsetzung eines solchen Projekts bieten konnte. Aufgrund der positiven Ergebnisse früherer Kooperationen und der Erfahrung mit anderen erfolgreichen datengesteuerten Lösungen war Capgemini Invent die ideale Wahl für diese Aufgabe.

Aufbau einer individuellen Lösung

Boehringer Ingelheim und Capgemini Invent starteten das Projekt im Jahr 2020 mit einer Reihe von Design-Thinking-Workshops, die sich darauf konzentrierten, eine Vision für die Partnerschaft zu entwickeln und mögliche Anwendungsfälle zu untersuchen. Dadurch wurde sichergestellt, dass die Hauptakteure beider Unternehmen ein gemeinsames Verständnis der Ziele, des potenziellen Geschäftswerts und der Herausforderungen haben, denen sie sich wahrscheinlich stellen würden. Die Partner bildeten daraufhin ein Team aus Unternehmensberatern für Biowissenschaften, Datenwissenschaftlern und Softwareentwicklern, deren kombiniertes Fachwissen die Entwicklung einer NLP-Plattform ermöglichte, die vorhandene Daten mithilfe eines skalierbaren Ansatzes für maschinelles Lernen in leistungsfähiges Wissen umwandeln sollte.

Die vielversprechendsten Anwendungsfälle wurden dann einer weiteren Prüfung unterzogen, die zu einem konkreten Geschäftsszenario führte, das die notwendigen Finanzmittel und Ressourcen auf der Grundlage des zu erwartenden Geschäftswerts sicherte. Vor allem einigten sich Boehringer Ingelheim und Capgemini Invent darauf, dass es sich bei der Analyseplattform um eine vollständig maßgeschneiderte Lösung und nicht um eine Technologie von der Stange handeln sollte. Auf diese Weise konnten die Partner die Plattform so weit wie möglich an die Anforderungen anpassen und das geistige Eigentum (IP) des Unternehmens schützen.

Nach der Erstellung eines Plans begannen die Partner mit einem agilen Entwicklungsprozess, der Kernprinzipien wie kontinuierliches Design, Integration und Testen anwendet. Dabei stützten sich Boehringer Ingelheim und Capgemini Invent auf ein vielseitiges Full-Stack-Team, das in einem Scaled Agile Framework arbeitete.

Das Team entwickelte eine modularisierte und Microservice-orientierte NLP-Plattformarchitektur, die die kontinuierliche Integration und Bereitstellung von Diensten für die Beteiligten ermöglichte. NLP-Techniken und -Algorithmen unterstützten die Gewinnung von Erkenntnissen und erweiterten die Analysemöglichkeiten für die Endbenutzer, während gleichzeitig vollständige Transparenz über den Prozess und die Datenquellen geschaffen wurde, die zu einer bestimmten Erkenntnis führten. Während des gesamten Prozesses hielten die Partner die Kommunikation mit den Beteiligten aufrecht, um sicherzustellen, dass das laufende Feedback iterativ eingearbeitet wurde und die endgültige Version der Lösung die Anforderungen der Benutzer und des Unternehmens erfüllte.

Maximierung der Wirkung von Datenanalysen

Nachdem die Lösung eingeführt und die Benutzer geschult wurden, kann das Pharmaunternehmen nun Daten, die zuvor nur schwer zugänglich waren, gründlich analysieren und verwertbare Erkenntnisse daraus gewinnen. Die Plattform reduziert den Zeitaufwand für diese Analyse und verbessert die Reaktionszeit für komplexe medizinische Anfragen um über 40 %. Darüber hinaus können diese Dienste im gesamten Unternehmen gemeinsam genutzt werden, so dass alle Benutzer und Teams von denselben Vorteilen und Anleitungen profitieren können. Boehringer Ingelheim und Capgemini Invent erwarten von der Plattform einen erheblichen jährlichen Nutzen.

Dieses Projekt und sein erfolgreicher Abschluss haben Boehringer Ingelheim geholfen, seine Position an der Spitze der Innovation in der Branche zu behaupten. Mit der weltweiten Verbreitung der Lösung wird das Unternehmen den Prozess, mit dem es Patienten und Kunden auf der ganzen Welt unterstützt, weiter verbessern.