Life Sciences

Mit unseren KI-gestützten Text-Mining-Lösungen helfen wir Unternehmen, das volle Potenzial ihrer unstrukturierten Daten zu erschließen.

Ihre Forschung effizienter gestalten.

Was geschieht in einer bestimmten Region oder einem bestimmten Patentbereich? Welche Biomarker können Informationen für Prognose und individuelle Therapie liefern? Wie können wir die Arzneimittelsicherheit effizienter überwachen? Wie können wir die Arzneimittelentwicklung beschleunigen?

In Zusammenarbeit mit Pharma-, Biotech- und Medtech-Unternehmen in den letzten 13 Jahren, bietet Averbis eine vorkonfigurierte und einfach zu erweiternde Text-Mining- und maschinelle Lernplattform, die die gesamte Wertschöpfungskette von der Forschung über die Zulassung bis hin zur Vermarktung bedient.

Wir helfen unseren Kunden, KI-Lösungen schnell in ihre eigenen Prozesse zu integrieren und flexibel zu bleiben.

KI-gestütztes Text Mining und NLP für die Biowissenschaften mit Hilfe von Information Discovery.

Ihre Vorteile mit unserer Lösung für Text Mining und Machine Learning

Einfache Integration

in bestehende Arbeitsabläufe durch konsequent offene APIs

Keine Herstellerbindung

durch frei austauschbare Komponente.

Vordefinierte

Fach-Terminologien

Out-of-the-Box-funktionalitäten für:

Forschung, Produktentwicklung, kommerzielle Aktivitäten & Regularien

Averbis Patent Monitor Screen
KI-gestützte Literaturrecherche auf der Basis von Information Discovery unterstützt viele Anwendungsfälle
(z. B. AE-Erkennung, SLR, IDMP, Wettbewerberanalysen und viele mehr)

Anwendungsfälle

Die Unternehmen sehen sich mit einer überwältigenden Menge elektronischer Veröffentlichungen konfrontiert, die in Bibliotheksbeständen gesammelt, archiviert und indexiert und der Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden müssen.

Dieses wachsende Volumen an Dokumenten ist mit Formen der geistigen Aufbereitung nicht mehr zu bewältigen.

Averbis unterstützt Unternehmen bei der automatisierten Verschlagwortung und Dokumentenkategorisierung der Repositorien, um

Zeit, Aufwand und Kosten der Verschlagwortung deutlich zu reduzieren
bisher bestehende Erschließungslücken in hoher Qualität zu überwinden
das Information Retrieval besser zu unterstützen

Verschlagwortung

Durch die Verwendung von frei wählbaren Terminologien und Ontologien werden Schlagworte und Deskriptoren automatisch aus Texten extrahiert. Averbis bietet für diese Aufgabe eine Fülle von öffentlich verfügbaren Terminologien. Text-Mining-Technologien identifizieren Hauptüberschriften in Dokumenten zur inhaltlichen Strukturierung und zur besseren Auffindbarkeit.

Klassifizierung von Dokumenten

Artikel und Textdokumente werden zur Kategorisierung automatisch mit frei definierbaren Kategoriensystemen klassifiziert. Dokumente und Sammlungen können automatisch den Ressorts zugeordnet werden, zu denen sie gehören (z.B. ‘Wirtschaft’, ‘Politik’, ‘Medizin’).

Die Überwachung von Konkurrenten, Auftragnehmern oder bestimmten Produkten ist in verschiedenen Branchen sehr gefragt. Die Analyse von Patentportfolios ist eine Strategie zur Ergänzung dieses komplexen Puzzles. Eine solche Analyse umfasst die detaillierte Auswertung großer Patentkorpora zu bestimmten Technologiefeldern. Bewertungen wie Technologiefelder gehen jedoch oft über die typischen Patent-Metadaten wie die Internationalen Patentklassifikationen (IPCs) oder andere Klassifikationsschemata hinaus.

System zur Entscheidungshilfe

Darüber hinaus können die zu analysierenden Technologiefelder aus einem unternehmensinternen Thesaurus mit einer möglicherweise großen Anzahl von Begriffen sowie hierarchischen Beziehungen zwischen ihnen stammen. Die Klassifizierung eines beträchtlichen Teils der Patentportfolios nach solchen anwendungsspezifischen Thesauri ist jedoch eine nicht-triviale Aufgabe, die einen erheblichen Anteil an menschlichem Expertenwissen erfordert.

Daher besteht ein dringender Bedarf an Entscheidungsunterstützungssystemen, die menschliche Experten bei dieser komplexen Annotationsaufgabe unterstützen und gleichzeitig von früheren Expertenannotationen lernen, um den Landschaftsgestaltungsprozess zu beschleunigen.

  • Zeit- und Kostenersparnis durch automatische Extraktion der wichtigsten Elemente für IDMP mit >90% Korrektheit
  • Erhöhte Datenqualität durch automatische, konsistente Zuordnung und Kodierung des kontrollierten Vokabulars
  • Einfache Handhabung von Änderungswünschen durch automatische Re-Extraktion
  • Einfache Integration in Ihr bestehendes IDMP-System/Workflow

Information Discovery enthält ein mehrsprachiges Terminologieverwaltungssystem zur Unterstützung von IDMP-kontrollierten Vokabularen, die von der Europäischen Arzneimittelagentur erstellt und gepflegt werden.

Wenn Sie mehr über Text Mining für Regulatory Intelligence erfahren möchten, schauen Sie sich “Text Mining for Regulatory Intelligence: taking an automated approach”, den unsere geschätzten Kollegen Harsha Gurulingappa, Text Analytics Product Owner, IT Advanced Analytics, Dominik Schneider, Senior Architect, IT Advanced Analytics, Moritz Kloft, Senior IT Project Manager, IT Healthcare, alle bei Merck KGaA, Darmstadt, Deutschland, und Janaki Suriyanarayanan, Senior Manager – Regulatory Information Management, J Joerg Werner, Associate Director – Regulatory Data Governance, beide bei Global Regulatory Affairs, Merck Healthcare KGaA, für Regulatory Rapporteur November 2020 geschrieben haben.

Bereitstellung von Standard- und kundenspezifischen Terminologien

Terminologien spielen eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, Fachwissen zu erstellen, zu vermitteln, zu pflegen und abzurufen. Terminologiemanagement ist zu einem integralen Bestandteil von Geschäftsprozessen geworden, die darauf abzielen, die Produktivität, die Qualität von Produkten und Dienstleistungen sowie die Zufriedenheit der Benutzer zu steigern.

Averbis bietet erstklassige Terminologiearbeit für Pharmaunternehmen. Wir bieten alle relevanten Standardterminologien für Life Sciences. Darüber hinaus erstellen wir firmen- und anwendungsspezifische Terminologien für maximale Terminologieerfahrung.

Mappings zwischen Terminologien

Terminologien und Ontologien deklarieren eine Reihe von Konzepten und Beziehungen, um die Bedeutung zu kodieren. Sie schaffen ein effektiveres Mittel zur Erfassung und Nutzung strukturierter und berechenbarer Daten, um das Ergebnismanagement zu verbessern und Kosten zu senken. Zuordnungen zwischen Terminologien dienen als semantischer Klebstoff zwischen Anwendungen und helfen, Datensilos in Unternehmen aufzubrechen. Sie sind eine wesentliche Voraussetzung für eine effektive unternehmensweite Informationsinfrastruktur. Averbis bietet qualitativ hochwertige Terminologie-Mappings für Ihre wichtigsten Terminologien.

Erstellung und Anreicherung von Terminologien

Alle Terminologien sind nicht vollständig und unterliegen ständigen Änderungen und Erweiterungen. Unvollständige Terminologien führen zu einer negativen Benutzererfahrung in terminologiebasierten Anwendungen. Wir reichern Terminologien an, sowohl automatisch als auch manuell. Dies führt zu einer besseren Datenqualität, mehr Treffern bei Ihren Suchen und erfolgreicheren Anwendungen:

Terminologie 100 % Treffer Angereichert 150 % Treffer

Information Discovery kombiniert modernstes maschinelles Lernen, Terminologien und eine leistungsstarke Regelmaschine, um Fakten und Beziehungen in unstrukturierten Textdaten aufzudecken. Es umfasst eine Vielzahl von Komponenten zur Identifizierung von Dokumentensprache, Entitäten wie Unternehmen und Personen, Wortarten, Abkürzungen, Maßeinheiten, zeitlichen Ausdrücken, Schlüsselwörtern und Negationen.

Modernstes maschinelles Lernen, Terminologien und eine leistungsstarke Regelmaschine

Domänenspezifische Komponenten (zur Erkennung von Informationen wie Laborwerten in Laboraufzeichnungen, Medikamenten und Diagnosen für Szenarien im Gesundheitswesen) sind als Add-ons erhältlich.

Wissenschaftler können Information Discovery leicht erweitern, um die Textanalysefunktionalität auf ihre speziellen Bedürfnisse zuzuschneiden. Es kombiniert modernstes maschinelles Lernen, Terminologien und eine leistungsstarke Regelmaschine, um Fakten und Beziehungen in unstrukturierten Textdaten aufzudecken.

Was unsere Kunden sagen

Stellvertretender Direktor Regulatory Data Management
Global agierendes Gesundheitsunternehmen mit starkem Schwerpunkt in Deutschland

Wir haben uns für Averbis als unsere Text Mining-Plattform entschieden, weil die Lösung hochflexibel ist, ein offenes Framework bietet, strategisch gut zu unserer Architektur passt, vor Ort installiert werden kann und bei unserer Text Mining-Aufgabe der Konkurrenz voraus war. Jetzt sind wir froh, Averbis als Partner für unsere pharmazeutischen Anwendungsfälle zu haben. Averbis zeigte einen agilen Arbeitsstil und ein hohes Engagement für Qualität, was unser Projekt zu einem schnellen Erfolg führte.

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