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Hohe Datenintegrität

Wie die Life-Sciences-Branche Vertrauen in KI schafft

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Veeva Systems Inc. Global Headquarters

Harmonisierte Datengrundlage erlaubt KI im großen Stil

Datenmanagement ist von Natur aus komplex, da lokale Niederlassungen Daten unterschiedlich verwalten, um regionale Vorschriften zu erfüllen. Viele global agierende Unternehmen kämpfen somit mit inkonsistenten Definitionen und dem Fehlen einer einheitlichen Kundenansicht über verschiedene Märkte hinweg. Das Ergebnis ist eine fragmentierte Datenlandschaft, in der Datensätze nicht länderübergreifend einheitlich sind, was übergeordnete Analysen und KI erschwert.

Durch die Implementierung eines zentralisierten, globalen Datenmodells lässt sich dieses Problem lösen. Es schafft nicht nur eine „Single Source of Truth“ für die Stammdaten von HCPs und medizinischen Organisationen (Healthcare Organizations – HCO), sondern stärkt auch das Vertrauen in die Verlässlichkeit von KI-Einblicken. Infolgedessen werden KI-Empfehlungen eher akzeptiert und das System seltener infrage gestellt.

Eine global harmonisierte Datengrundlage schafft die Architektur, um Daten im gesamten Unternehmen nutzbar zu machen. Der wahre Effizienzgewinn liegt jedoch in der Datenquelle selbst. Indem man mit einer besseren Datengrundlage beginnt, verlagert sich der Fokus von der reaktiven Fehlerbehebung auf die proaktive Sicherung höchster Qualität durch agentengestützte Kuratierung.

Datenintegrität durch menschliche und agentengestützte Kuratierung

Über Jahrzehnte hinweg stützte sich die Branche bei der Sicherung der Datenqualität auf manuelle Prozesse und menschliche Aufsicht. Heute haben wir die Chance, Millionen von Datensätzen auf ein neues Qualitätsniveau zu heben, indem wir menschliche Expertise intelligent mit automatisierter Datenkuratierung verknüpft werden.

KI-Agenten können spezifische, repetitive Aufgaben wie Querverweise oder die Suche nach Duplikaten übernehmen. Spezialisierte Agenten prüfen täglich 100 Prozent der Datensätze, während menschliche Daten-Stewards anschließend die Ergebnisse validieren.

Da diese Agenten kontinuierlich arbeiten, erfassen sie Änderungen sofort und finden oft Signale, bevor diese überhaupt in öffentlichen Registern erscheinen. So können Agenten Zugehörigkeiten auf granularer Ebene erfassen und Änderungen in Echtzeit identifizieren. Diese Präzision ermöglicht es der KI, aussagekräftige Empfehlungen auf Basis aktueller Daten zu geben. Zudem wird verhindert, dass Außendienstteams Hinweise zu Informationen erhalten, die sie bereits wissen – wie etwa den Umzug einer Praxis, die sie erst letzte Woche besucht haben.

Indem die Last der Datenkuratierung größtenteils auf autonome Agenten verlagert wird, kann sich die Branche von einem reaktiven Modell, das oft zu Datenskepsis führt, zu einem proaktiven entwickeln. Die Kombination aus agentengestützter Kuratierung und menschlicher Stewardship liefert die verifizierten und hochwertigen Daten, die für die Skalierung von KI unerlässlich sind.

Skalierung setzt Vertrauen voraus, Vertrauen wiederum eine verlässliche Harmonisierung. Nur eine global konsistente Datengrundlage ermöglicht es der Life-Sciences-Branche, sich auf die Wertschöpfung aus Daten zu konzentrieren, statt wertvolle Zeit mit deren Bereinigung zu vergeuden. Genau dieser Paradigmenwechsel wird selbst die größten KI-Skeptiker zu überzeugten Befürwortern machen.

Der Autor
Sebastian Wurst leitet die OpenData-Strategie bei Veeva. Er kam 2022 zu Veeva, nachdem er zuvor bei Accenture Strategy tätig war, wo er mit den größten europäischen Pharma- und Medizintechnikunternehmen an deren Daten- und Digitaltransformation arbeitete. Er hat einen Hintergrund in Informatik und war früher als Forscher im Bereich digitale Gesundheit tätig.

Bildquelle: Veeva Systems

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