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KI-gestützte Pharmakovigilanz und AE-Verwaltung

Mehr Zeit für Patientensicherheit!

Jedes Jahr werden Millionen von biomedizinischen Publikationen veröffentlicht, von denen Pharmaunternehmen die 1,5k – 30k Artikel finden wollen, die für ihre Pharmakovigilanzbemühungen relevant sind. Mit dem traditionellen Ansatz der Stichwortindizierung lassen sich diese Millionen von Artikeln auf etwa 150k potenziell relevante Artikel reduzieren, die dann manuell ausgewertet und klassifiziert werden müssen, um die 1,5k – 30k wirklich relevanten Artikel zu finden. Dies bedeutet nicht nur einen enormen manuellen Arbeitsaufwand für die Pharmakovigilanz-Abteilungen, sondern kostet sie auch wertvolles Geld und Zeit.

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Automatisierung von Pharmakovigilanz und AE-Behandlung

Mit einer Kombination aus künstlicher Intelligenz und natural language processing kann Averbis Information Discovery Ihnen dabei helfen, 1.5k – 30k relevante Artikel zu finden, und braucht dafür nur 20% Ihres ursprünglichen Arbeitsaufwands. Information Discovery kann über APIs direkt mit Ihrem oder einem öffentlichen Data Lake verbunden werden und die für das Screening ausgewählten Dokumente importieren. Anschließend klassifiziert, kategorisiert und indiziert das System diese Dokumente automatisch mithilfe eines maschinellen Lernalgorithmus, der auf der Grundlage Ihrer Entscheidungsfindung trainiert wurde.

Die Ergebnisse können dann in Ihre bestehenden Systeme oder in Ihren bestehenden Arbeitsablauf exportiert werden. Auf diese Weise erhalten Sie nicht nur die erforderlichen Ergebnisse für die Pharmakovigilanz-Berichterstattung, sondern gewinnen auch zusätzliche Erkenntnisse aus der gesichteten Literatur, die sonst verloren gegangen wären. Information Discovery senkt also nicht nur Ihren Arbeitsaufwand und die damit verbundenen Kosten, sondern liefert Ihnen auch genauere Ergebnisse und neue Erkenntnisse.

Dies ermöglicht Ihnen:

bis zu 80 % Ihres Pharmakovigilanz-Aufwands zu sparen und  bessere Ergebnisse zu erzielen, während Sie alle Vorschriften einhalten.

Minimierung des Risikos von fehlenden AEs durch automatische Relevanzklassifizierung.

Automatisches Extrahieren von Signalen und Analysieren historischer Entscheidungen.

Ihre Pharmakovigilanz-Experten:innen für sinnvollere Aufgaben einzusetzen.

Ressourcen

Erfolgsgeschichte

Lesen Sie die folgende Erfolgsgeschichte, um zu erfahren, wie wir dies bei einem großen Pharmaunternehmen in Deutschland validiert haben. (Zum Herunterladen auf das Bild klicken)

Wissenschaftliche Veröffentlichung

In dieser wissenschaftlichen Veröffentlichung erfahren Sie, wie wir die Vorauswahl von PV-relevanten Dokumenten mit unerwünschten Ereignissen mithilfe von maschinellem Lernen automatisiert haben. (Zum Herunterladen auf das Bild klicken)

Finden Sie Antworten in Ihren Daten

Gerne stellen wir Ihnen unsere Produkte vor und erstellen eine Demonstration auf Basis der von Ihnen ausgewählten Datenbestände.

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