Kein Rätselraten mehr: Kostenvorhersage klinischer Studien

sovanta bietet revolutionären Ansatz für die Pharmaindustrie

Oct 31, 2019

Klinische Studien gehören zum Tagesgeschäft der Pharmaindustrie. Und mit ihnen leider unvorhergesehene Kosten, Schwierigkeiten bei der Durchführung, überforderte Teilnehmer und eine erschwerte Auswertung. sovanta räumt damit auf und macht klinische Studien mit moderner Technologie wirtschaftlicher und zuverlässiger.

Das Ende klassischer Vorhersagen

In der Pharmaindustrie ist dies hier gängige Praxis: Die Notwendigkeit, etwa ein neues Medikament möglichst schnell auf den Markt zu bringen, ist unstrittig. Was folgt, ist ein aufwändiger und vor allem teurer Prozess, bei dem Experten beauftragt werden, um Prognosen und Kosten für eine klinische Studie bereits vorab zu erstellen. Außerdem müssen diese Prognosen aktualisiert und verwaltet werden, um die Gesamtanzahl klinischer Studien gering zu halten.

Dieser Ansatz ist sehr teuer, liefert nicht immer optimale Prognosen und skaliert nicht sehr gut. Denn Hand aufs Herz: Selbst Experten müssen ab einem bestimmten Punkt raten, da sie nicht in die Zukunft schauen können.

Doch was wäre, wenn sie in ihren Vorhersagen nicht nur praktisch immer richtig liegen würden, sondern mit jeder neuen Studie noch besser würden? Dies hätte dramatische Auswirkungen auf die Effizienz, Skalierbarkeit und die Kostenstruktur klinischer Studien.

In einem gemeinsamen Projekt mit einem der größten Pharmaunternehmen der Welt hat die sovanta AG dies möglich gemacht.

Die Revolution steht vor der Tür

Der Schlüssel zur zuverlässigeren Vorhersage der Kosten klinischer Studien liegt in einer der Kernkompetenzen von sovanta: Machine Learning. Mithilfe der Fortschritte, die wir in den letzten Jahren gemacht haben, sowie der Verfügbarkeit immenser Rechenleistung, können Modelle geschult werden, um in historischen Datensätzen Kosten zu erkennen, diese auf neue anzuwenden und so genauere Vorhersagen zu treffen. Die Effizienz solcher Modelle ist unübertroffen, denn sie können mehr Faktoren und Daten-Inputs verarbeiten als jeder Mensch – im Bruchteil derselben Zeit.

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Sofortige Kostenoptimierung

Die Vorteile liegen auf der Hand: Genauere Vorhersagen helfen letztlich, Kosten zu sparen. Nicht benötigte Projektrücklagen können von vornherein um bis zu 20 Prozent reduziert werden, der allgemeine Aufwand sogar um bis zu 40 Prozent, denn repetitive Aufgaben wie das Erfassen von unstrukturierten Dokumenten oder das Erstellen von Vorhersagen lassen sich problemlos automatisieren.

Durch sovantas Machine-Learning-Ansatz bleibt aber auch der laufende Prozess jederzeit flexibel: Vorhersagen lassen sich laufend aktualisieren und durch ihr Einbetten in Simulationen kann herausgefunden werden, welche Änderungen am Studiendesign welche Auswirkungen haben können.

Konkrete Anwendung

sovanta hat auf diesem Gebiet nicht nur hinreichende Erfahrung, sondern kann auch bereits auf erfolgreiche Projekte zurückblicken. Was wir gelernt haben und wie unsere konkrete Herangehensweise ist, stellt wertvolles Wissen dar, das wir gern teilen. Wir haben ein Whitepaper produziert, das einen konkreten Anwendungsfall zur Vorhersage von Kosten für klinischen Studien vorstellt und die Vorteile sowie Voraussetzungen des Einsatzes intelligenter Machine-Learning-Modelle aufzeigt.

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