Informationen zum Whitepaper
Pharmaunternehmen kämpfen mit steigenden F&E-Kosten, KI-nativen Wettbewerbern, die Forschung und Studien schneller durchlaufen, und veralteten Systemen, die klinische, produktions- und sicherheitsrelevante Daten in Silos gefangen halten.
Dieses Whitepaper zeigt, wo KI heute eingesetzt wird — und wo sie messbaren ROI liefert — entlang aller 11 Stufen der pharmazeutischen Wertschöpfungskette, von der frühen Wirkstoffforschung bis zur Pharmakovigilanz nach der Marktzulassung.
Sie finden quantifizierte ROI-Benchmarks, Referenzstudien von Insilico, Exscientia, Roche und anderen, einen Stufe-für-Stufe-Vergleich zwischen Deutschland und den USA sowie Hinweise zur Datenbasis, die Adastra gemeinsam mit Ihnen aufbauen kann, damit KI in der Pharmabranche tatsächlich funktioniert.
Hinweis: Das Whitepaper liegt aktuell nur auf Englisch vor.
Was erwartet Sie?
Sie erfahren, wie Sie:
- Erkennen, wo KI entlang der Wertschöpfungskette den höchsten ROI liefert — von KI-designten Wirkstoffen für rund 6 Mio. USD bis zu 70 % geringeren Kosten in klinischen Studien
- Die KI-taugliche Dateninfrastruktur aufbauen, die nötig ist, um Pilotprojekte in GxP-konforme Produktivsysteme zu überführen
- Sich auf die regulatorische Prüfung durch FDA, EMA und die Hochrisiko-Einstufung von Arzneimittelentwicklungs-KI im EU AI Act vorbereiten
- Vergleichen, wo Deutschland und die USA bei der KI-Einführung auseinandergehen — und wo sie sich annähern, von AMNOG bis zu dezentralen Studien
- Verstehen, was hinter der 42%igen Misserfolgsquote von KI-Initiativen in der Pharmabranche steckt, und wie Sie sie vermeiden
- Wirkungsstarke, risikoarme KI-Anwendungsfälle identifizieren und den Business Case für Ihr Führungsteam aufbauen
Warum Adastra?
Adastra ist ein globales Beratungs- und Implementierungsunternehmen für KI, Daten und Cloud, dem führende Pharma- und Life-Sciences-Unternehmen vertrauen, darunter AstraZeneca, GSK und Apotex. Seit über 25 Jahren verlassen sich regulierte Branchen auf uns, wenn es darum geht, konforme Datengrundlagen aufzubauen, die KI im großen Maßstab ermöglichen — mit einem typischen ROI von KI-Projekten innerhalb von 3 bis 6 Monaten.
Unsere Pharma-KI-Praxis deckt die gesamte Bandbreite ab: von der Architektur der Datenplattform über die Implementierung von KI-Modellen bis hin zur Unterstützung bei der Computer System Validation und dem Aufbau von GxP-Governance — damit aus KI-Pilotprojekten audit-fähige Systeme im Produktivbetrieb werden, ganz gleich, wo Sie gerade stehen.
