加速制药商业成功 ： 生成 AI 在制药中的战略使用案例

Contents Gen AI 在制药中的作用01 商业化 神话与事实 ： 关于生成的真相02 AI 在制药 在03 制药 ： 3 个关键考虑因素 Gen AI 解决方案 ： 制药的关键使用案例04 商业化 如何与 Hexaware 建立伙伴关系05 最大化制药行业的 Gen AI 价值 加速制药商业成功 ： 生成 AI 在制药中的战略使用案例 在制药行业的动态landscape中，人工智能（AI）已成为一个关键力量，重塑传统范式。随着AI技术的不断演进，其整合变得越来越不可或缺，预示着创新和效率新时代的到来。在这其中，制药领域的生成式人工智能（Gen AI）尤为突出，具备变革潜力，有望彻底改变制药商业化。 生成式AI在制药行业的应用，以其模拟人类智能的能力和生成深刻见解的特点，代表了制药公司在与客户互动、制定营销策略和优化销售流程方面的一种范式转变。让我们深入探讨生成式AI与制药商业化的交汇点，解析其对行业的影响，并照亮前行的道路。 Gen AI 在制药商业化中的作用 在制药商业化的复杂生态系统中，人工智能不仅仅是技术进步。随着其潜在机会估值在180亿美元到300亿美元之间，制药公司比以往任何时候都更加需要利用人工智能的力量来推动商业成功。 01 在制药企业面临价值链中重大挑战的情况下，AI技术为制药公司提供了百年难得的机会，以彻底变革其运营、提升效率并推动创新。然而，为了充分利用这一机会，他们需要学习如何规模化和实施这些创新技术，以无缝集成到现有的工作流程中。 生成式AI代表了人工智能领域的一大进步。它超越了常规算法，帮助系统理解复杂数据、发现模式并产生有价值的观点。这使得制药公司在商业化的复杂性方面能够更加准确和有效地进行操作。 凭借其分析大量数据集、发现洞察并生成定制化解决方案的能力，通用人工智能（Gen AI）有望重新定义制药商业化领域的每一个方面，从药物发现到市场准入。 通过利用生成式AI解决方案，内部品牌领导者可以借助其与医疗健康利益相关者之间的亲近关系，实时优化campaign策略。制药专业人士和患者能够访问大量数据，从而迅速做出明智决策。此外，生成式AI的内容生成能力为许多营销流程的内部化铺平了道路。尽管外部广告代理机构将继续发挥关键作用，但它们的工作重点可能会转向其擅长的领域，如创新、创意和谈判。 在开启这一智力探索之旅时，我们越来越认识到，生成式人工智能（Gen AI）具备彻底变革制药行业的转型能力。然而，真正的挑战在于 deciphering优化策略以充分利用这一潜力，从而解锁最大价值并促进前所未有的增长。 在这份白皮书中，我们将揭开一些误区，讨论如何最优地利用通用人工智能推动制药商业化的成功，并发现Hexaware能如何提供帮助。 生成 AI 的真相 02 Fact:在数字时代，各种人工智能都在不断发展，包括生成式AI。然而，随着生成式AI的应用日益普遍，它正在使现有的AI工具变得更加先进和强大。 Myth:生成式 AI 可以无缝集成到现有数据集中 ， 毫不费力地揭示关键见解。 Fact:生成式AI缺乏坚实的数据架构便难以发挥作用。因此，制药公司需要开发一个智能化层，能够理解复杂问题。这需要在多个领域内进行协同努力，以建立能够处理多样化数据集的数据基础设施。 Myth:选择正确的大型语言模型(LLM) 对项目具有战略意义。 Fact:虽然模型选择很重要，但在典型项目中它并不提供战略优势。大部分工作在于将这些模型定制化以适应公司特定的知识和应用场景。这一点在制药行业尤为明显，在该行业中，数据复杂性和独特的监管环境要求将Gen AI全面整合到现有工作流程中以产生实际影响。 Myth:生成 AI 在整个组织中带来了即时和全面的变化。 Fact:有效的数字转型需要采取战略性的方法，并重点关注与整体业务目标相一致的应用场景。领导者应当制定战略路线图以最大化影响和效率，从较少颠覆性但具有更高影响力的应用场景开始，逐步应对更为雄心勃勃的项目。 通过超越这些误区并面对生成式AI的现实，制药公司可以在战略上应对其实现采用，利用其优势同时对其局限性保持警惕。这种平衡的方法为不断演变的医疗健康技术landscape带来了有意义的创新和可持续增长铺平了道路。 生成式AI在制药行业的变革力量是不容置疑的。真正的挑战在于有效利用这项技术，以在整个制药价值链中释放最大价值。要实现这一目标，需要在三个方面进行战略重点聚焦：潜力、平台和合作伙伴关系。以下是每个方面的深入探讨： 从制药中的生成 AI 最大化价值 ： 3 个关键考虑因素 03 潜力 ： 识别高价值机会 第一步涉及探索广泛的可能性，以确定基因人工智能（Gen AI）在制药领域的最有价值和可行的应用场景。制药公司必须明确价值链中面临的最重要挑战和机遇。通过将基因人工智能解决方案与这些领域对齐，他们可以根据潜在价值和技术可行性评估各种选项，从而确保实施具有针对性和有效性。 平台 ： 建立强大的数据基础设施 构建强大的数据基础设施并辅以遵守负责任人工智能原则的治理结构，是利用通用人工智能（Gen AI）的关键基础。这包括创建强调云、数据和人工智能基础设施的平台。现代环境提供了全面的数据分析平台，消除了公司需要将分散的健康数据源拼凑成单一数据湖的需求。通过采用具有集成架构的平台，制药公司可以高效地提取洞察并跨价值链应用Gen AI，从而增强决策能力和运营效率。 伙伴关系 ： 促进战略合作 为了加速生成型人工智能能力的发展，形成战略合作伙伴关系至关重要。与合作伙伴合作可立即获得先进的技术平台、工具、服务和专业知识。这样的合作伙伴关系对于超越试点项目并规模化成功的AI应用至关重要，这些应用需要数据科学和制药领域的专业知识相结合。全面的合作伙伴关系不仅能够识别新的商业模式和收入机会，还能通过技术优势增强竞争力。随着时间的推移，这些合作关系可以扩大，产生网络效应，并为所有相关方培育价值创造的生态系统。 通过专注于这三个领域，制药公司可以战略性地导航Gen AI景观，将潜在优势转化为实际的制药商业化利益，并推动整个行业的创新。 Gen AI 解决方案 ： 制药商业化的关键使用案例 制药行业的商业化过程可以从生成式AI技术的集成中显著受益。这些先进的解决方案提供了广泛的应用范围，可以增强互动性、优化患者护理、简化销售和营销策略，并改善数据管理。以下是五个有潜力对制药商业化产生重大影响的应用案例： 04 用例 1 ： 个性化内容创建 创建个性化内容对于与制药行业各利益相关方进行互动至关重要。生成AI能够根据个人的独特偏好和需求生成内容，从而增强互动并促进品牌忠诚度。这包括： •个性化内容算法：利用用户数据提供高度相关的内容推荐，从而增加用户参与度。 ••多渠道内容分发：确保个性化内容能够高效地分布在多个数字平台上，以最大化覆盖面和参与度。例如，Hexaware 的 proprietary 平台 Tensai。®通过自动化跨各种数字渠道分发个性化内容的过程，Tensai 补充了这一点。®的自动化能力简化了分销过程，提高效率并确保在多个渠道上保持一致的参与度。动态内容生成：根据用户互动自动创建个性化内容，允许实施可扩展的内容策略。 •内容性能分析：利用生成式人工智能分析内容策略的表现，提供可指导未来举措的见解。 用例 2 ： 优化患者体验 生成型AI通过个性化支持、智能通信、预测分析、增强教育和无缝护理协调来优化患者的体验。通过生成型AI，制药公司可以提供以患者为中心的护理，增强参与度、依从性和健康结果，从而改善患者体验。这包括： •个性化患者支持计划：根据个体患者的需要定制支持服务以提高依从性和成效。 •智能患者沟通：利用聊天机器人和虚拟助手进行更加个性化和赋能患者的互动。 •预测性患者分析 ： 及早识别高危患者并预测他们对主动护理的需求。•增强患者教育 ： 创建个性化教育材料以支持明智的决策。•无缝护理协调 ： 改善医疗保健提供者之间的互操作性 ， 以简化患者护理。 用例 3 ： 销售和业务分析 生成式AI在制药商业化中使公司能够利用数据驱动的洞察和预测分析来优化销售策略、增强客户参与度并推动业务增长。通过利用生成式AI的力量，公司可以在市场中获得竞争优势，并实现可持续的销售成功。 •销售领域赋能：提供基于AI的工具和技术，以增强与医疗保健提供者（HCP）的互动，并传达制药产品的价值和益处。•销售绩效优化 ： 利用绩效指标来完善销售流程并改善结果。•数据驱动的见解 ： 分析销售数据和市场趋势 ， 为战略决策提供信息。•预测分析 ： 预测未来趋势 ， 以优化资源分配和战略。•客户细分：根据行为和偏好针对特定客户群体定制销售和营销努力。 用例 4 ： 品牌战略和启动 生成式AI在品牌策略和推广启用中扮演关键角色，通过提供可操作的见解、创意支持、数据驱动的决策制定以及主动的品牌管理能力。生成式AI技术帮助制药公司优化其品牌策略，最大化市场影响力，并在日益激烈的竞争环境中推动持续的品牌成功。 •市场调研和洞察 ： 分析市场趋势 ， 为品牌定位和战略提供信息。•品牌识别和创意发展 ： 产生与目标受众产生共鸣的创意概念。•发布计划和执行 ： 利用历史数据和市场分析来优化发布策略。 •内容策略和分发 ： 为特定渠道和受众量身定制内容 ， 以最大限度地发挥影响力。•品牌监控和声誉管理 ： 跟踪品牌提及以主动管理声誉。 Gen AI 在增强数据管理和系统架构策略方面发挥着至关重要的作用， 从而实现 ： •战略数据管理 ： 优化数据流并提高数据质量 ， 以实现更好的决策。•系统性能增强 ： 增强 IT 系统的性能和效率。•加速开发生命周期 ： 简化开发流程 ， 更快地将创新推向市场。 上述应用场景展示了生成式AI在制药商业化中的潜在价值。然而，单靠技术并不能确保成功。要充分利用生成式AI在制药商业化领域的全部潜力，你需要了解如何正确使用它，而这需要时间、耐心以及最重要的是合适的合作伙伴。Hexaware凭借其丰富的工具、框架和加速器，以及其 proprietary 平台如 Tensai。®和 RapidX TM， 确保您意识到生成 AI 在制药业务中的真正潜力。 与 Hexaware 的合作关系如何最大化制药行业的 Gen AI 价值 Hexaware 提供量身定制的通用人工智能（Gen AI）解决方案，旨在优化制药商业流程、提升效率并推动业务增长。凭借在通用人工智能开发、定制和集成方面的专长，Hexaware 独具优势，能够帮助制药公司实现其目标。Hexaware 的价值主张关键方面包括： 05 •专长：Hexaware 拥有一支专家团队，对通用人工智能（Gen AI）解决方案有深入的了解，并在制药行业拥有丰富的经验，其中90%的IT咨询人员获得了Gen AI认证。 •定制化解决方案：Hexaware 提供定制化的开发和集成服务，以使基因人工智能（Gen AI）解决方案与制药公司的特定需求和目标相契合。 •端到端支持：从创意构思到实施及持续支持，Hexaware 提供涵盖生成式AI部署整个价值链的全面服务。 •行业经验：Hexaware 的行业经验包括与领先的合同研究组织（CRO）和全球制药公司合作，为优化生成式人工智能（Gen AI）解决方案提供宝贵见解和建议。例如，Hexaware 的 Decode AI/Encode AI 框架通过加速新功能发布、改进测试自动化并增强数据隐私，为一家全球 CRO 提升了 IT 灵活性，从而实现了显著的生产力提升并减少了 IT 支持工作量。关键优势包括票务数量减少 15%，新功能发布速度提高 60%，以及测试数据准备工作效率提高三倍。阅读案例研究：here. •承诺创新：Hexaware 致力于创新和卓越，确保其生成式人工智能解决方案正在塑造制药商业化未来。 与Hexaware合作，利用我们的专业知识、资源和技术解决方案，