Het zijn spannende tijden voor de Life Sciences sector. Hoge kosten, lange ontwikkeltijden voor nieuwe medicijnen, en steeds veeleisender klanten zorgen voor een dynamische markt. Grote en kleine spelers kijken daarom steeds vaker naar AI als een mogelijke oplossing. In deze blog analyseren onze experts de stand van zaken en kijken ze naar de toekomst.
Nieuwe medicijnen en therapieën ontwikkelen is een lang en kostbaar proces. Gemiddeld duurt het zo'n 10 tot 15 jaar en kost het miljarden om een nieuw product op de markt te brengen. Bovendien haalt maar een fractie van de veelbelovende moleculen het tot productie.
Daarnaast kampt de sector met een tekort aan geschoold personeel, terwijl de regelgeving steeds strenger wordt. Jong talent wil zo veel mogelijk gebruik maken van de nieuwste technologieën, en die is helaas in de sterk gereguleerde life sciences sector niet altijd voorhanden.
Gelukkig biedt AI oplossingen voor al die uitdagingen. Eerst en vooral kan AI via geavanceerde algoritmes helpen om het proces van drug discovery aanzienlijk te versnellen. Denk bijvoorbeeld aan veelbelovende moleculen identificeren, de effectiviteit van medicijnen voorspellen, en klinische studies optimaliseren. Hier wordt momenteel al dankbaar gebruik van gemaakt, zowel door grote organisaties als kleinschalige startups.
Sommige AI-modellen kunnen zelfs DNA-sequenties analyseren als een taal, en zo verbanden ontdekken die wij mensen niet zien. Dit opent de deur naar behandelingen op maat, afgestemd op iemands DNA. Grote spelers in life sciences gebruiken AI om die gepersonaliseerde behandelingen, die lang onbetaalbaar waren, toegankelijker te maken.
AI wordt ook steeds vaker ingezet voor de analyse van medische beelden. Hier helpt het onder andere met het sneller en accurater stellen van diagnoses, waardoor de werkdruk van artsen en laboranten afneemt en patiënten sneller geholpen worden. In een zorgsector waar de wachttijden steeds langer worden is dat niet enkel mooi meegenomen, maar broodnodig.
Maar AI kan meer dan alleen medicijnen ontdekken. Large Language Models (LLM's) bieden ook ondersteuning bij andere facetten van de life sciences sector. Zo hebben onze experts voor de Medical Affairs afdeling van een groot bedrijf in de farmacie een AI-tool ontwikkeld.
Medical Affairs is de brug tussen wetenschap en business. Ze zorgen ervoor dat complexe informatie, zoals real-world evidence, resultaten van klinische studies, data over de efficiëntie en veiligheid van medicijnen, en patient reported outcomes, begrijpelijk wordt voor een breed publiek. Denk aan investeerders, artsen, patiënten, maar ook aan interne stakeholders.
Dit is niet alleen tijdrovend, maar ook een duur proces, omdat de vereiste expertise vaak via externe agencies ingehuurd moet worden. Die kosten lopen snel op, omdat Medical Affairs een breed scala aan technische skills nodig heeft die zelden allemaal in-house aanwezig zijn.
De tool die we ontwikkeld hebben gebruikt Large Language Models (LLM's) om dit proces te versnellen en automatiseren. Denk bijvoorbeeld aan het genereren van tekstsuggesties, het samenvatten van wetenschappelijke artikelen, en het automatisch opzoeken van relevante literatuur.
Dit is cruciaal, want Medical Affairs moet die informatie tijdig kunnen aanleveren aan de stakeholders die ze nodig hebben. Zonder die tijdige communicatie riskeren farmaceutische bedrijven niet alleen boetes wegens non-compliance met de regelgeving, maar ook vertraagde markttoegang voor nieuwe medicijnen. Voor patiënten betekent dit dat ze langer moeten wachten op innovatieve behandelingen. Bovendien kan een gebrekkige communicatie leiden tot een verlies aan concurrentievoordeel.
De tool draait op een private, veilige cloud omgeving en is geïntegreerd met zowel de bestaande interne systemen van het bedrijf als met relevante externe bronnen, zoals databases met klinische studiedata, voor optimale gebruiksvriendelijkheid.
De toekomst voorspellen is altijd een beetje koffiedik kijken, maar één ding is zeker: AI zal een steeds grotere rol spelen in life sciences. Het helpt bijvoorbeeld om de enorme hoeveelheid data te analyseren en te interpreteren die nodig is voor gepersonaliseerde medicijnen. Denk aan DNA-analyse, maar ook aan real-world evidence, waarbij data uit de praktijk gebruikt wordt om behandelingen te optimaliseren.
Maar: AI is geen wondermiddel. Een succesvolle implementatie vraagt om een doordachte strategie en de juiste expertise. Die specifieke expertise is binnen de Life Sciences-sector niet eenvoudig te vinden. Traditioneel zijn er drie pijlers in elk farmaceutisch bedrijf: technologie, wetenschappen, en marketing. AI brengt een aantal nieuwe uitdagingen met zich mee, waarvoor een andere skill set vereist is en experten die zowel die nieuwe skills als traditionele expertises bezitten zijn schaars.
De wetgeving speelt ook een belangrijke rol. De farmaceutische industrie is sterk gereguleerd – alles moet traceerbaar zijn. En dat is een uitdaging met AI, dat soms als een 'black box' gezien wordt. Maar er is beterschap in zicht. In de VS wordt gewerkt aan nieuwe regelgeving voor AI in de GXP-richtlijnen. Dit zou de deur kunnen openen voor meer AI-toepassingen in de productie van medicijnen. OECO AI volgt deze ontwikkelingen op de voet en adviseert je graag over de implicaties voor jouw bedrijf.
Ben je benieuwd naar hoe AI ook jouw organisatie kan transformeren? Plan een vrijblijvend gesprek in met onze experts en zet vandaag nog de eerste stap naar een AI-gedreven toekomst.
In samenwerking met iRelate en Algorhythm.
Peter Snauwaert
Pieter Schoevaerts
Saskia Kinds
Matthias Rombaut
