Neue Wege in der Pharmabranche - Wie Event-Streaming und Machine-Learning Prozesse verbessern und Innovation vorantreiben.
Die Industrie verändert sich
Digitale Themen wie Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) und Big Data gewinnen verstärkt an Bedeutung. Auch die Pharmabranche schließt sich langsam diesem Trend an. Dieser Schritt zur Digitalisierung eröffnet sowohl für Patienten, als auch für Ärzte neue Möglichkeiten: Den Patienten können neue Therapiemöglichkeiten geboten werden und Ärzte werden entlastet. Gleichzeitig werden Prozesse automatisiert und Kosten gesenkt.
Aktuelle Herausforderungen
Mit dieser Digitalisierung ergeben sich für die Pharmabranche neue Bedürfnisse und Herausforderungen:
- Schnelle Verarbeitung großer Datenmengen
- Automatisierung von Prozessen
- Gewährleistung der Datensicherheit für Patienten und Behandler
- Management von regulatorischen Anforderungen: Unterschied in Vermarktung und Vertrieb von verschreibungspflichtigen Medikamenten im Vergleich zu rezeptfreien Medikamenten
- Pharmakovigilanz: die rechtliche Verpflichtung, online auf Meldungen von Nebenwirkungen zu reagieren
- Befähigung von Ärzten, digitale statt physische Kanäle zu nutzen
Ereignisgesteuerte Architektur
Der Arbeitsalltag besteht aus Millionen von Ereignissen und Änderungen. Daher sollten Anwendungen auch genau so funktionieren! Eine Event-Streaming-Plattform verarbeitet täglich eine riesige Menge an Ereignissen, und ihre Architektur ermöglicht es, in Echtzeit auf aktuelle Vorkommnisse zu reagieren, vergangene Ereignisse auszuwerten und geschäftskritische Faktoren zu erkennen.
Durch die Verknüpfung von Anwendungen und Informationen entsteht vollständige Transparenz – in Echtzeit. Die Strukturierung von Anwendungen als Microservices schafft zusätzliche Flexibilität und Skalierbarkeit. Event-Streaming spiegelt somit die Funktionsweise eines Unternehmens wider. Zusätzlich kann die ereignisgesteuerte Architektur leicht mit maschinellen Lernfunktionen kombiniert werden. Mit Daten aus verschiedenen Quellen können so Modelle für maschinelles Lernen erstellt werden, die wiederum Daten an die Event-Streaming-Plattform liefern. Dies ermöglicht die Umsetzung von Anwendungsfällen, die von der Echtzeitanalyse großer Datenmengen abhängen. Diese Analysen sind auch während der Datenverarbeitung möglich. Data Scientists können somit Modelle in Echtzeit verifizieren und neue Möglichkeiten für die Pharmabranche schaffen.
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