La campagna presidenziale di Robert F. Kennedy Jr., con lo slogan “Rendere l’America di nuovo sana”, ha profonde implicazioni per l’industria farmaceutica. Incentrata su temi come la salute pubblica, la prevenzione e le riforme normative, questa campagna mette in discussione lo status quo di un settore noto per la sua innovazione, le controversie sui prezzi e il suo ruolo centrale nei sistemi sanitari.

La visione di Kennedy, che promuove un’America più sana attraverso cambiamenti strutturali, potrebbe segnare una svolta nel modo in cui i farmaci vengono sviluppati, commercializzati e percepiti. Ecco cosa potrebbero significare le sue politiche per il settore.

La prevenzione e i suoi effetti a catena

Al centro del messaggio di Kennedy c’è un nuovo accento sulla prevenzione, che definisce come una transizione dal trattamento delle malattie alla loro prevenzione. Per un settore storicamente basato su modelli incentrati sul trattamento, questo potrebbe ridefinire le priorità nella ricerca e sviluppo.

Esempi concreti dimostrano questa transizione: gli investimenti in vaccini contro malattie come l’HPV e l’herpes zoster hanno già mostrato come la prevenzione possa ridurre i costi sanitari a lungo termine. Inoltre, la crescita delle tecnologie sanitarie indossabili, come i fitness tracker o i dispositivi per il monitoraggio continuo del glucosio, evidenzia un mercato in rapida espansione per gli strumenti che consentono una gestione proattiva della salute. L’industria farmaceutica potrebbe essere spinta ad ampliare le sue attività oltre il trattamento delle malattie croniche e acute, verso aree come i vaccini preventivi, i farmaci legati allo stile di vita e gli strumenti diagnostici. Anche gli investimenti in piattaforme sanitarie digitali e tecnologie indossabili potrebbero aumentare in risposta a una domanda crescente di soluzioni proattive.

Tuttavia, il passaggio alla prevenzione presenta delle sfide, tra cui l’adozione di cambiamenti comportamentali per ridurre le malattie legate allo stile di vita. Lo sviluppo di prodotti preventivi richiede spesso costi iniziali elevati, con impatti misurabili nel lungo termine. Tuttavia, questa transizione offre alle aziende l’opportunità di diversificare i propri portafogli e rispondere a una domanda crescente di soluzioni sanitarie olistiche.

Dopo due anni di investimenti cauti, il capitale di rischio sta tornando con forza nel settore della biopharma e della MedTech, segnalando una rinnovata fiducia nel potenziale di innovazione per la sanità.

Secondo i dati recenti del rapporto del terzo trimestre 2024 di JPMorgan, gli investimenti di venture capital nella biopharma sono destinati a raggiungere 27,7 miliardi di dollari quest’anno, mentre per la MedTech si prevede un aumento del 30% rispetto ai finanziamenti del 2023, arrivando a una cifra impressionante di 21,5 miliardi di dollari.

Questo afflusso riflette cambiamenti strategici verso investimenti meno numerosi ma di dimensioni maggiori, con un rinnovato focus sulle tecnologie scalabili ad alto impatto che promettono di ridefinire l’assistenza ai pazienti.

Nel panorama in continua evoluzione del mercato farmaceutico europeo, i fornitori che gestiscono il potere delle informazioni di mercato basate sull’IA ottengono un vantaggio critico. I metodi tradizionali faticano a fornire informazioni tempestive e guidate dai dati, ostacolando decisioni informate sullo sviluppo dei prodotti, sui prezzi e sul marketing. L’intelligenza artificiale apre un varco per ottenere informazioni preziose, consentendo ai fornitori di navigare in questo ambiente dinamico con fiducia.

Tecnologie trasformative nel panorama farmaceutico

Nel dinamico panorama della tecnologia, l’utilizzo di strumenti innovativi come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l’apprendimento automatico (ML) e l’IA generativa presenta una miriade di opportunità di trasformazione. Siamo sull’orlo di un profondo cambiamento dai tradizionali metodi di ricerca di mercato basati su campioni a un’era guidata dall’intelligenza dei dati in tempo reale. Oggi, una pletora di soluzioni basate sull’IA consente ai fornitori di prendere decisioni strategiche e informate che superano i limiti degli approcci tradizionali.

Nel panorama contemporaneo, alcune funzionalità come il monitoraggio dei prezzi netti, il monitoraggio delle vendite istituzionali, la scoperta, l’intelligence e la gestione delle gare d’appalto sono diventate sempre più realizzabili grazie all’applicazione di strumenti di Machine Learning (ML) e Natural Language Processing (NLP). In particolare, questi strumenti sono stati ampiamente adottati dai fornitori di prodotti farmaceutici e si sono affermati come risorse indispensabili per le organizzazioni che operano in questo settore.

Rivoluzionare la gestione della catena di fornitura sanitaria con soluzioni di nomenclatura e classificazione basate sull’AI

Nel settore sanitario, lo spettro delle forniture mediche è vasto e comprende tutto, dagli strumenti chirurgici alle bende, svolgendo un ruolo cruciale nelle operazioni delle strutture sanitarie. La classificazione, la denominazione e la codifica accurate di queste forniture sono fondamentali per diverse funzioni, tra cui l’approvvigionamento, la tracciabilità, la fatturazione, l’ordinazione, la gestione delle scorte e, soprattutto, la garanzia della sicurezza dei pazienti.

Tuttavia, la catena di fornitura medica si trova ad affrontare sfide significative, come gli esorbitanti costi di transazione (fino a 4 volte superiori a quelli di altri settori), i notevoli sprechi (ad esempio, 5 miliardi di dollari di DPI COVID-19 ritenuti “inutilizzabili”) e l’eccesso di spesa globale per cure inappropriate (dal 10% al 34% della spesa sanitaria nei Paesi OCED2).

Le complessità di nomenclatura e classificazione derivano da vari fattori:

1. Complessità, diversità e problemi di standardizzazione: La natura diversificata delle forniture mediche, unita a specifiche uniche, complica la classificazione. La mancanza di convenzioni di denominazione e di categorizzazione standardizzate tra i produttori o i paesi aggiunge ulteriore difficoltà.

2. Evoluzione continua dei prodotti: I progressi della tecnologia medica introducono regolarmente nuovi prodotti, richiedendo un costante aggiornamento dei sistemi di classificazione.

3. Sovrapposizione di categorie: Alcune forniture possono rientrare in più categorie, generando confusione nella corretta classificazione.

4. Errori umani, scala e abilità: Gli errori manuali nell’inserimento e nella categorizzazione, insieme alla necessità di una formazione continua del personale, contribuiscono a creare classificazioni errate.

5. Requisiti normativi e di conformità: La diversità delle normative a livello regionale o nazionale influisce sulla classificazione, richiedendo la compatibilità con i diversi sistemi.

6. Interoperabilità e integrazione: Una comunicazione perfetta tra i sistemi delle strutture sanitarie richiede sistemi di classificazione compatibili, soprattutto in presenza di sistemi preesistenti.

Per affrontare queste sfide è necessaria una combinazione di tecnologia, formazione e pianificazione meticolosa. Le soluzioni comprendono l’investimento in moderni sistemi di gestione dell’inventario, la formazione continua del personale, la collaborazione con i fornitori per la standardizzazione e la revisione e l’aggiornamento regolari dei sistemi di classificazione. L’automazione di questo processo su scala globale è essenziale e le tecnologie emergenti come i big data, l’IA generativa e l’analisi dei grafi offrono soluzioni praticabili.

Mentre ChatGPT-4 può eccellere nella sintesi del testo, la sua applicazione per la corrispondenza tra codici si è dimostrata inefficace, portando all’assegnazione di codici di classificazione errati, definiti allucinazioni3. Vamstar, tuttavia, presenta una soluzione che combina l’IA generativa, l’elaborazione del linguaggio naturale e i grafi di conoscenza per affrontare efficacemente queste sfide.

Le piattaforme innovative di Vamstar utilizzano la scienza dei dati e l’intelligenza artificiale nei settori della sanità e delle tecnologie mediche. Grazie a competenze, finanziamenti e collaborazioni, Vamstar ha sviluppato soluzioni per la standardizzazione e l’automazione dei cataloghi di prodotti sanitari, sfruttando informazioni provenienti da fonti diverse per migliorare il processo decisionale in materia di contratti, gare e appalti.

Il cuore della soluzione di Vamstar risiede nella creazione della più grande base di conoscenze del settore sanitario e delle scienze della vita al mondo. Collegando acquirenti, fornitori, prodotti, servizi e dispositivi medici a livello globale, la piattaforma di Vamstar facilita la corrispondenza automatica delle assegnazioni e delle classificazioni di codici e prodotti con una precisione e una scalabilità senza precedenti.

I vantaggi dell’approccio di Vamstar comprendono la corrispondenza altamente scalabile e accurata tra codice e codice, l’assegnazione del codice al prodotto, il confronto tra prodotti, la sintesi tra prodotti e prove e la corrispondenza tra prodotti e opportunità. Integrando perfettamente AI generativa, NLP e grafi di conoscenza, Vamstar consente agli stakeholder del settore sanitario di prendere decisioni informate e di ottimizzare i processi della supply chain.

In conclusione, Vamstar si pone come soluzione leader per la sanità e le scienze della vita B2B alimentata dall’intelligenza artificiale, rivoluzionando la gestione della catena di fornitura sanitaria. Grazie ai big data e all’apprendimento automatico, Vamstar facilita l’approvvigionamento intelligente, la velocizzazione delle gare d’appalto, la semplificazione della contrattazione, le opportunità in tempo reale e l’intelligenza incorporata, favorendo in ultima analisi l’efficienza e il risparmio dei costi in tutto l’ecosistema sanitario.

1. https://committees.parliament.uk/committee/127/public-accounts-committee/news/171306/4-billion-of-unusable-ppe-bought-in-first-year-of-pandemic-will-be-burnt-to-generate-power/
2. https://www.oecd.org/els/health-systems/health-expenditure.htm
3. https://cybernews.com/tech/chatgpts-bard-ai-answers-hallucination/ – https://en.wikipedia.org/wiki/Hallucination_(artificial_intelligence)

L’utilizzo dell’IA è in crescita nei settori MedTech e Farmaceutico, in quanto le aziende mirano a incrementare i propri margini operativi in mezzo alle sfide economiche. I futuri vincitori utilizzeranno l’IA per migliorare le prestazioni e individuare tendenze e segnali che plasmeranno i mercati futuri. Inoltre, sono in corso numerosi progetti pilota in tutto il settore. Negli ultimi tre anni, abbiamo tenuto più di mille discussioni e realizzato diverse implementazioni/progetti della nostra piattaforma di IA in materia di gare d’appalto, determinazione dei prezzi, accesso al mercato e vendite.

Di seguito sono riportati i 50 casi d’uso principali (organizzati in ordine alfabetico):

1. Reporting automatico: Generazione automatica di report sulle vendite.
2. Previsione del tasso di successo delle offerte: Stimare la probabilità di vincere una gara d’appalto.
3. Analisi della concorrenza: Monitoraggio e analisi delle strategie dei concorrenti.
4. Analisi costo-efficacia: Valutare il rapporto costo-efficacia dei prodotti.
5. Previsione della domanda: Prevedere la domanda sulla base dei dati di gara.
6. Analisi degli sconti: Valutare l’impatto degli sconti sulla redditività.
7. Automazione dei documenti: Generazione automatica dei documenti di gara.
8. Integrazione dell’e-commerce: Piattaforme di vendita online guidate dall’intelligenza artificiale e armonizzazione dei dati ERP.
9. Analisi dei dati storici: Analisi dei dati delle gare d’appalto passate alla ricerca di modelli.
10. Tendenze storiche dei prezzi: Analizzare i dati sui prezzi passati per ottenere informazioni.
11. Gestione delle scorte: Prevedere le esigenze e le carenze di magazzino.
12. Lead Scoring: Privilegiare i lead sulla base di informazioni basate sui dati.
13. Analisi dei prezzi delle licenze: Stabilire i prezzi per gli accordi di licenza.
14. Analisi dei margini: Analizzare i margini di profitto delle offerte di gara.
15. Strategia di ingresso nel mercato: Analizzare i percorsi migliori per entrare in nuovi mercati.
16. Previsioni di crescita del mercato: Prevedere i tassi di crescita del mercato potenziale.
17. Segmentazione del mercato: Segmentare i mercati per approcci mirati.
18. Analisi della quota di mercato: Basata sulle gare vinte e perse.
19. Analisi delle tendenze di mercato: Prevedere e adattarsi alle tendenze di mercato emergenti.
20. Marketing multicanale: Coordinare le campagne attraverso i canali.
21. Analisi dei prezzi dei nuovi prodotti: Determinare i prezzi per il lancio di nuovi prodotti.
22. Gestione degli ordini: Automatizzare l’elaborazione degli ordini dei clienti.
23. Analisi dell’accesso del paziente: Comprendere l’accessibilità ai prodotti da parte dei pazienti.
24. Analisi dell’impatto delle politiche: Prevedere l’impatto delle politiche sanitarie.
25. Analisi della salute della popolazione: Comprendere le tendenze sanitarie delle popolazioni.
26. Sorveglianza post-commercializzazione: Monitorare i prodotti dopo il lancio.
27. Analisi predittiva dei prezzi: Prevedere i risultati futuri dei prezzi.
28. Rilevamento delle anomalie di prezzo: Rilevare e correggere gli errori di prezzo.
29. Algoritmi di ottimizzazione dei prezzi: Sviluppare algoritmi per decisioni automatizzate sui prezzi.
30. Segmentazione dei prezzi: Impostare prezzi diversi per segmenti di clienti diversi.
31. Test A/B dei prezzi: Testare diversi prezzi per determinare la strategia migliore.
32. Analisi dei contratti di prezzo: Analizzare e ottimizzare i contratti di prezzo.
33. Simulazione dei prezzi: Simulare scenari di prezzo per prevedere i risultati.
34. Ottimizzazione della strategia di pricing: Determinare il prezzo ottimale dell’offerta.
35. Raccomandazioni sui prodotti: Per i rappresentanti di vendita durante le riunioni con i clienti.
36. Gestione dei preventivi: Generazione automatica di preventivi.
37. Analisi in tempo reale: Fornisce dati di vendita in tempo reale.
38. Analisi dei dati di gara in tempo reale: Approfondimenti in tempo reale durante le gare d’appalto.
39. Analisi degli sconti: Valutazione dell’impatto degli sconti sulla strategia di prezzo complessiva.
40. Playbook di vendita: Strategie di vendita generate dall’intelligenza artificiale.
41. Impatto della catena di approvvigionamento sui prezzi: Analizzare come i fattori della catena di fornitura influenzano i prezzi.
42. Sistemi di avviso gare d’appalto: Notifica ai team delle gare d’appalto rilevanti.
43. Pulizia dei dati di gara e gestione del CRM: Pulire e raffinare i dati delle gare d’appalto.
44. Visualizzazione dei dati di gara: Strumenti visivi per i dati di gara.
45. Modellazione finanziaria delle gare d’appalto: Modellare gli aspetti finanziari delle gare d’appalto.
46. Analisi del mercato delle gare d’appalto: Analisi di mercati di gara specifici.
47. Previsioni sull’esito delle gare: Prevedere l’esito delle gare d’appalto.
48. Previsioni di gara: Prevedere le prossime opportunità di gara.
49. Rapporti sulle gare d’appalto: Generazione automatica di rapporti di gara.
50. Prezzi basati sul valore: Prezzo dei prodotti in base al valore percepito.

Se volete saperne di più, contattatemi direttamente a praful@vamstar.io