Eine DaaS-Fallstudie: Von Daten zu Erkenntnissen – Wie Patsnap Innovationen in der Biopharmazie vorantreibt

Die Innovation im Bereich Biopharma tritt in eine neue Ära ein.

Da KI mittlerweile alles von der Zielerkennung bis zum Moleküldesign unterstützt, ist die Qualität der Daten hinter diesen Modellen zum neuen Wettbewerbsunterscheidungsmerkmal geworden. Für viele Teams kommt der Fortschritt jedoch aufgrund eines hartnäckigen Problems zum Stillstand: fragmentierte, verzerrte und unstrukturierte öffentliche Daten, die genau die Modelle untergraben, die eigentlich dazu dienen sollen, die Forschung zu beschleunigen.

Eine aktuelle Fallstudie zeigt, wie ein führendes KI-gestütztes Biopharmaunternehmen diese Einschränkungen überwunden hat, indem es sich an Patsnap wandte, um hochwertige, präklinische und patentbezogene Datensätze zu erhalten.

Die Ergebnisse zeigen eine eindrucksvolle Wahrheit:

Wenn Teams Zugang zu besseren Daten erhalten, treffen sie bessere Entscheidungen mit größerer Geschwindigkeit und in größerem Umfang.

Die Herausforderung: Wenn Daten zum Engpass werden

Das Biopharma-Unternehmen hat sich das ehrgeizige Ziel gesetzt, die Identifizierung von RNA-Zielmolekülen und das Wirkstoffdesign mithilfe fortschrittlicher KI-Modelle zu revolutionieren.

Drei große Hindernisse blockierten jedoch ihren Fortschritt:

1. Entscheidungen mit hohem Einsatz
Jede Zielentscheidung hatte enorme Konsequenzen. Ein einziger Fehlalarm konnte mehr als 25 Millionen Dollar in der nachgelagerten Entwicklung kosten.

2. Datenlücken und Verzerrungs
Das Team stützte sich stark auf öffentliche Datenquellen, die inkonsistent, unstrukturiert und unvollständig waren. Dies verlangsamte die Entdeckung, verringerte die Modellgenauigkeit und erschwerte die Skalierung ihrer Forschungsabläufe.

3. Skalierbarkeitsgrenzen
Ihre KI-Modelle benötigten umfangreichere, aktuellere biologische Daten und Patentdaten, um tiefere Erkenntnisse in großem Maßstab zu gewinnen. Ohne diese Daten konnten die Modelle ihr volles Potenzial nicht ausschöpfen.

Die Lösung: Die Connected Data Foundation von Patsnap

Um diese Einschränkungen zu überwinden, ging das Unternehmen eine Partnerschaft mit Patsnap ein, um Zugang zu kuratierten präklinischen, patentbezogenen Datensätzen und leistungsstarken Abruftools zu erhalten.

Die Auswirkungen: Schnellere Entscheidungen, bessere Prognosen, höherer ROI

Die Ergebnisse waren unmittelbar und messbar.

Sie stellten fest, dass sie mit der bewährten Datenlösung von Patsnap Folgendes erreichen konnten:

Höhere Genauigkeit bei der Zielidentifizierung

Validierte Datensätze trugen dazu bei, Fehlalarme zu reduzieren und das Vertrauen in Entscheidungen mit hohem Risiko zu stärken.

Erhebliche Zeitersparnis

Bis zu 70 Prozent der manuellen Datenüberprüfungsprozesse wurden automatisiert, sodass sich Wissenschaftler nun auf ihre Forschungsarbeit konzentrieren können, anstatt Daten zu bereinigen.

Schnellere Integration und Skalierbarkeit

APIs ermöglichten eine nahtlose Zuordnung von Zielen zu Indikationen und boten dabei mehr Geschwindigkeit und Skalierbarkeit als interne Systeme.

Reduzierung von Forschungs- und Entwicklungsabfällen in nachgelagerten Bereichen

Dank aussagekräftigerer Daten und klarerer Erkenntnisse wurden Entscheidungen, die potenzielle Ausgaben in Höhe von 25 Millionen Dollar oder mehr beeinflussen, wesentlich effizienter und zuverlässiger.

Sofortige Modellierung und Visualisierung

Patsnap wurde direkt mit internen Datenpipelines verbunden, sodass es sofort in Modellierungs-, Tracking- und Entscheidungsunterstützungstools eingesetzt werden konnte.

Diese Verbesserungen führten zu schnelleren Entdeckungszyklen und fundierteren wissenschaftlichen und strategischen Entscheidungen.

Warum es wichtig ist: Bessere Daten führen zu besserer Wissenschaft

Wie einer der leitenden Wissenschaftler des Unternehmens es ausdrückte:

Ein Großteil der biologischen Daten, die wir benötigen, ist in Patenten verborgen, was den Zugang zu den benötigten Erkenntnissen erschwert. Patsnap gibt uns die Werkzeuge und den Zugang, um diese Daten aufzudecken, und hilft uns so, Krankheitsmechanismen zu verstehen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Wenn KI durch vollständige, saubere und vernetzte Datensätze gespeist wird, können Biopharma-Teams die Grenzen des wissenschaftlich Möglichen erweitern.

Die richtige Datengrundlage beschleunigt Entdeckungen, reduziert Risiken und ermöglicht Durchbrüche, die sonst niemals die Patienten erreichen würden, die sie benötigen.

Buchen Sie noch heute eine Demo und erleben Sie, was die Datenlösungen von Patsnap für Ihr Unternehmen leisten können.