Achtergrond:

De House of Commons Committee on Public Accounts heeft op 20 maart 2024 een rapport uitgebracht over de inefficiënties in de inkoopprocessen van de NHS Supply Chain.

Het rapport belichtte verschillende uitdagingen, waaronder problemen met het behalen van marktaandeeldoelen, toezichtproblemen, gebrek aan vertrouwen onder belanghebbenden en vertraagde transformatie-initiatieven.

In dit artikel verkennen we de context van het rapport en doen we aanbevelingen voor de implementatie van een AI-gebaseerd data-orkestratieplatform om consistentie, vertrouwen en transparantie in de inkoopprocessen te bevorderen.

Inleiding:

De NHS geeft jaarlijks ongeveer £8 miljard uit aan medische apparatuur en verbruiksgoederen. NHS Supply Chain, opgericht in 2018, heeft als doel besparingen te realiseren en het marktaandeel te vergroten door de koopkracht te bundelen en prijsverschillen te verkleinen.

Het blijft echter lastig om trusts over te halen om gebruik te maken van de NHS Supply Chain, wat resulteert in gemiste besparingsmogelijkheden. In dit artikel wordt onderzocht hoe AI-gebaseerde data-orkestratiesystemen deze uitdagingen kunnen aanpakken en de efficiëntie van de NHS Supply Chain en de patiëntresultaten kunnen verbeteren.

Belangrijkste uitdagingen:

1. Lage deelname van trusts: NHS Supply Chain is er niet in geslaagd om trusts te overtuigen om gebruik te maken van zijn diensten, wat resulteert in een marktaandeel van slechts 57% tegenover een doelstelling van 80% in 2023-24. Dit beperkt de potentiële besparingen en efficiëntieverbeteringen. Dit beperkt de potentiële besparingen en efficiëntieverbeteringen.
2. Zwak toezicht en ondersteuning: NHSE is zwak geweest in haar toezicht op en ondersteuning van NHS Supply Chain en heeft nagelaten de geclaimde besparingen te valideren en adequate financiële ondersteuning te bieden voor moderniseringsinspanningen.
   Gebrek aan verantwoordingsplicht van de trusts: NHSE daagt trusts niet effectief uit om meer aan te kopen via de NHS Supply Chain en vertrouwt op de trusts om zelfstandig inkoopgegevens te analyseren en praktijken te veranderen.
3. Inconsistente rapportage over besparingen: NHS Supply Chain heeft verschillende methoden gebruikt om besparingen te berekenen en te rapporteren, wat verwarring en wantrouwen veroorzaakt bij trusts.
4. Vertraagde transformatievoordelen: Het transformatieprogramma van NHS Supply Chain, gericht op het verbeteren van de bedrijfsvoering, zal naar verwachting van 2022-30 lopen. Door capaciteitsbeperkingen en problemen met legacysystemen zal het enkele jaren duren voordat de voordelen zichtbaar worden.
5. Evenwicht tussen kosten en kwaliteit: Er is bezorgdheid dat een focus op kosten de productkwaliteit en patiëntresultaten kan beïnvloeden. Artsen moeten meer betrokken worden bij aankoopkeuzes om ervoor te zorgen dat patiëntenzorg naast waarde en kosten in overweging wordt genomen.

Om deze uitdagingen aan te pakken en de efficiëntie van de toeleveringsketen van de NHS te verbeteren, stellen we de implementatie voor van een AI-gestuurde technologie voor data-orkestratie en -analyse om de risico’s voor de NHS te beperken. Deze technologie zal zorgen voor consistente gegevens, vertrouwen opbouwen en transparantie in de inkoopprocessen bevorderen.

De AI-gebaseerde Data Orchestration Solution ondersteunt:

1. Voorspellende vraagprognose: AI-algoritmen implementeren om historische inkoopgegevens, patiëntdemografie en klinische trends te analyseren om de vraag naar medische apparatuur en verbruiksartikelen nauwkeurig te voorspellen. Dit zal de NHS Supply Chain in staat stellen om voorraadniveaus te optimaliseren, voorraden te verminderen en de participatie van trusts te verbeteren door de beschikbaarheid van producten te garanderen.
2. Dynamische prijsoptimalisatie: Een AI-gestuurde prijsmotor ontwikkelen die voortdurend marktomstandigheden, leverancierscontracten en aankooppatronen van trusts analyseert om concurrerende en transparante prijzen aan te bieden. Dit schept vertrouwen en moedigt een groter gebruik van de NHS Supply Chain aan.
3. Intelligente inkoopanalyse: AI-gestuurde analyses inzetten om inkooppatronen, prijsvariaties en potentiële besparingsmogelijkheden in trusts te identificeren. Bied bruikbare inzichten aan NHSE en trusts, zodat datagestuurde uitdagingen en verantwoording voor het gebruik van de NHS Supply Chain mogelijk worden.
4. Unified Savings Reporting: Vaststellen van een gestandaardiseerde, AI-gestuurde berekeningsmethode voor besparingen die gegevens van de NHS Supply Chain, trusts en leveranciers integreert. Zorgen voor consistentie, transparantie en vertrouwen in de gerapporteerde besparingen bij alle belanghebbenden.
5. AI-ondersteund transformatiebeheer: Gebruikmaken van AI-tools voor projectbeheer om de toewijzing van middelen te optimaliseren, kritieke paden te identificeren en de voortgang van het transformatieprogramma van NHS Supply Chain te bewaken. Gebruik voorspellende analyses om te anticiperen op risico’s en deze te beperken, zodat de voordelen van modernisering op tijd worden geleverd.
6. Waardegerichte inkoop: Implementeer een AI-raamwerk dat klinische resultaten, patiënttevredenheid en kostenbesparingen op lange termijn meeneemt in aankoopbeslissingen. Betrek clinici bij het definiëren van waardecijfers en gebruik AI om bewijs uit de echte wereld te analyseren, zodat er een balans is tussen kosten en kwaliteit.

Conclusie:

De implementatie van AI-gebaseerde data-orkestratiesystemen kan de efficiëntie, besparingen en patiëntresultaten van de NHS Supply Chain aanzienlijk verbeteren. Door gebruik te maken van voorspellende analyses, dynamische prijzen, intelligente inkoopinzichten, uniforme besparingsrapportage, AI-ondersteund transformatiemanagement en waardegebaseerde inkoop kan de NHS Supply Chain bestaande uitdagingen overwinnen en de deelname van trusts stimuleren. Samenwerking tussen NHS Supply Chain, NHSE, trusts en artsen is cruciaal om het volledige potentieel van deze AI-oplossingen te realiseren en te zorgen voor een duurzaam, patiëntgericht inkoopproces.

In het complexe en snel evoluerende landschap van wereldwijde markten kan het strategische belang van prijszetting nauwelijks overschat worden. Het is de spil die niet alleen de omzet en marges beïnvloedt, maar ook het concurrentievermogen op de markt bepaalt.

Dit is waar kunstmatige intelligentie (AI) een rol speelt en een revolutie teweegbrengt in de manier waarop bedrijfstakken prijsstrategieën benaderen. In het bijzonder de implementatie van AI in aanbestedingen en RFP (Request for Proposal) prijsstelling in Italië, Spanje, Frankrijk, Scandinavië en andere EU- & ME-markten is niets minder dan transformerend geweest.

De AI-gestuurde prijsrevolutie

AI-technologie heeft nieuwe wegen geopend voor het analyseren van historische gegevens, het herkennen van patronen van winst en verlies en het toepassen van deze inzichten op toekomstige aanbestedingen en RFP’s. Deze analytische vaardigheid heeft bedrijven in staat gesteld om voorspellingen en scenario’s te maken die zijn gebaseerd op werkelijke uitkomsten, wat heeft geleid tot substantiële omzetgroei – variërend van 12% tot 25% – en verbeterde marges van 17% tot 25% in diverse markten en bedrijfsmiddelen.

Onze prijsstelling in drie fasen

Onze reis naar een prijs is zorgvuldig gestructureerd in drie fasen, die elk zijn ontworpen om voort te bouwen op de inzichten en fundamenten die in de voorgaande stappen zijn gelegd.

Fase 1: Ontdekken, opschonen en verrijken van gegevens

De eerste stap in het proces is het zorgvuldig samenstellen en verbeteren van de dataset om de integriteit en rijkdom ervan te waarborgen. Dit omvat een grondig onderzoek van de gegevens om eventuele inconsistenties, fouten of ontbrekende informatie te identificeren die de nauwkeurigheid van de voorspellende modellen zouden kunnen ondermijnen. Zodra deze problemen zijn gedetecteerd, ondergaan de gegevens een rigoureus opschoonproces om de ongeldige gegevens te corrigeren en de algehele kwaliteit van de dataset te waarborgen.

De voorbereidingsfase gaat echter verder dan alleen het opschonen van gegevens. Om het potentieel van de voorspellende modellen echt te ontsluiten, is het essentieel om de dataset te verrijken met waardevolle marktinzichten. Dit verrijkingsproces omvat het integreren van relevante externe gegevensbronnen, zoals trends in de sector, informatie over concurrenten en regelgevende informatie, om een uitgebreider en contextueel begrip te krijgen van de marktdynamiek.

Door de interne gegevens te combineren met deze externe inzichten, wordt de dataset een krachtig hulpmiddel dat nauwkeurigere en beter uitvoerbare voorspellingen kan opleveren. Deze solide basis van schone, verrijkte gegevens vormt de basis voor de ontwikkeling van robuuste en betrouwbare voorspellende modellen in de volgende fasen van het project.

Fase 2: Modelbouw

In deze fase ligt de nadruk op het ontwikkelen van geavanceerde voorspellende modellen die een groot aantal variabelen bevatten. Deze modellen zijn ontworpen om complexe uitdagingen aan te gaan, zoals het voorspellen van prijzen op moleculair niveau en het identificeren van de meest waarschijnlijke winnende biedingen voor individuele voorraadhoudende eenheden (SKU’s).

De algoritmen houden rekening met een breed scala aan factoren die de prijsstelling van geneesmiddelen of medische producten gedurende hun hele levenscyclus beïnvloeden, van de eerste lancering tot scenario’s voor de periode na het verlopen van het patent. Door rekening te houden met de impact van verschillende marktdynamieken, wijzigingen in de regelgeving en concurrerende landschappen, bieden deze modellen waardevolle inzichten in prijsstrategieën en helpen ze organisaties om te navigeren door de complexiteit van de farmaceutische industrie en de gezondheidszorg. Het uiteindelijke doel is om lokale teams te voorzien van datagestuurde aanbevelingen die inkomsten optimaliseren, winstgevendheid maximaliseren en duurzame groei garanderen in een steeds competitievere markt.

Het Vamstar-verschil

Het streven naar meer commerciële efficiëntie is steeds dringender geworden tegen de achtergrond van inflatie, tekorten en de verschuiving naar value-based gezondheidszorg. Vamstar onderscheidt zich door gebruik te maken van AI voor het orkestreren, analyseren en leveren van intelligentie over MedTech en farmaceutische gegevens. Deze aanpak verbetert niet alleen de zichtbaarheid van de markt, maar optimaliseert ook prijsstrategieën, waardoor commerciële workflows worden vereenvoudigd en geautomatiseerd om uitmuntende verkoop te realiseren.

De impact

De toepassing van AI in de prijsstelling is meer dan alleen een verbetering van de financiële statistieken; het betekent een paradigmaverschuiving in de manier waarop bedrijven de markt benaderen. Door een gedetailleerd beeld te geven van de dynamiek van vraag en aanbod en geïnformeerde besluitvorming mogelijk te maken, stellen AI-technologieën zoals die van Pricing Co-Pilot nieuwe normen voor efficiëntie en concurrentievermogen in de gezondheidszorgsector.

Conclusie

De integratie van AI in prijsstrategieën betekent een grote sprong voorwaarts voor industrieën die zich een weg willen banen door de complexiteit van moderne markten. Met zijn bewezen staat van dienst wat betreft het verbeteren van inkomsten en marges, biedt AI een veelbelovend pad om niet alleen te overleven, maar ook te gedijen in het concurrerende landschap. Terwijl we deze technologieën blijven onderzoeken en verfijnen, zijn de mogelijkheden voor innovatie en verbetering van prijsstrategieën grenzeloos.

Europa staat in de voorhoede van een transformerende reis in de gezondheidszorg. De Europese Unie (EU), met meer dan 447 miljoen inwoners in 27 verschillende landen, staat voor de enorme taak om hoogwaardige gezondheidszorg te bieden met het oog op de vergrijzing, chronische ziekten en de dringende behoefte aan medische innovatie. Deze blog gaat in op de talloze strategieën en initiatieven die de weg bereiden voor toekomstbestendige lifescience-systemen, die niet alleen inspelen op de uitdagingen van vandaag, maar ook anticiperen op de behoeften van morgen.

Een visie voor de toekomst: Horizon Europa en verder

De programma’s Horizon 2020 en Horizon Europe vormden de kern van Europa’s stimulans voor innovatie in de gezondheidszorg. Hoewel Horizon 2020 is afgelopen, leeft het programma voort en beïnvloedt het met zijn uitgebreide onderzoeksfinanciering de vooruitgang in de gezondheidszorg. Horizon Europe neemt de rol over met een duizelingwekkend budget van meer dan €95 miljard, waarbij meer dan €8 miljard wordt besteed aan het aanpakken van uitdagingen in de gezondheidszorg. Deze programma’s vormen de ruggengraat van de missie van de EU om uitmuntendheid in wetenschap en innovatie te bevorderen, met als doel een gezondere toekomst voor al haar burgers.

Digitale gezondheid: Een sprong naar efficiëntie en toegankelijkheid

De snelle overgang naar digitale gezondheidsoplossingen, die werd gestimuleerd door de COVID-19 pandemie, is niets minder dan revolutionair. Initiatieven zoals Digital Health Europe en het “eHealth”-netwerk harmoniseren de inspanningen over het hele continent en zorgen ervoor dat digitale vooruitgang leidt tot tastbare verbeteringen in de kwaliteit en efficiëntie van de gezondheidszorg.

Deze initiatieven willen de gezondheidszorg verbeteren door prioriteit te geven aan individuele zorg, het delen van gezondheidsgegevens soepel te laten verlopen en een gezonde levensstijl te bevorderen. Hun doel is om een gezondheidszorgsysteem te creëren dat in alle landen efficiënt werkt.

Paraatheid en rechtvaardigheid: De urgenties van vandaag en de behoeften van morgen aanpakken

De oprichting van de Health Emergency Preparedness Response Authority (HERA) is een belangrijke stap in het streven van Europa om voorbereid te zijn op gezondheidscrises. Daarnaast versterken de Farmaceutische Strategie voor Europa en het EU4Health-programma de mogelijkheden van het continent om te reageren op noodsituaties en pakken ze het bredere spectrum van gezondheidszorgbehoeften aan, van kankerpreventie tot het bevorderen van een gezondere levensstijl.

Een cruciaal aspect van deze inspanningen is het overbruggen van de gezondheidskloof. De EU is zich terdege bewust van de verschillen in kwaliteit en toegankelijkheid van de gezondheidszorg tussen de regio’s en zet zich actief in om deze te verkleinen door middel van initiatieven zoals het Regionaal Ontwikkelingsfonds van de EU. Deze inspanningen zijn cruciaal om ervoor te zorgen dat de mars naar innovatie niemand in de steek laat en zich richt op inclusiviteit en gelijkheid in de toegang tot gezondheidszorg.

Wetgeving en inkoop: Het kader voor duurzame gezondheidszorg

De weg naar een toekomstbestendige gezondheidszorg in Europa wordt ook afgelegd via belangrijke hervormingen op het gebied van wetgeving en inkoop. Van de Duitse Supply Chain Due Diligence Act tot de Clinical Trial Regulation, de EU stelt nieuwe normen op die verantwoordelijkheid, duurzaamheid en op waarde gebaseerde inkoop benadrukken. Deze veranderingen zijn belangrijk om ervoor te zorgen dat de gezondheidszorgsector niet alleen voldoet aan de huidige behoeften, maar dit ook doet op een manier die financieel en ecologisch duurzaam is.

Bij Vamstar erkennen we de complexiteit en de uitdagingen van het navigeren door het Europese zorglandschap. Sinds onze oprichting in 2019 hebben we de kracht van kunstmatige intelligentie ingezet om het inkoopproces voor lifescience te stroomlijnen, waarbij we op waarde gebaseerde inkoop voorstaan om ervoor te zorgen dat zorgaanbieders toegang hebben tot de beste oplossingen tegen de beste prijs. We zetten ons in om Europa’s visie van een veerkrachtig, innovatief en inclusief gezondheidszorgsysteem voor iedereen te ondersteunen.

De lifescience-revolutie in Europa is een bewijs van de kracht van eenheid, innovatie en vooruitziendheid. Door middel van samenwerking, strategische financiering en toewijding aan inclusiviteit en duurzaamheid stelt de EU wereldwijd de norm voor wat het betekent om een gezondheidszorgsysteem op te bouwen dat echt toekomstbestendig is.

Inleiding

De European Federation of Pharmaceutical Industries and Associations (EFPIA) heeft onlangs een witboek gepubliceerd over de belangrijkste uitdagingen bij de inkoop van medicijnen in de EU en het VK. Dit witboek benadrukt de noodzaak van effectieve en duurzame inkooppraktijken die geneesmiddelen van hoge kwaliteit in de juiste hoeveelheden en op het juiste moment aan patiënten kunnen leveren.

Achtergrond over aanbestedingspraktijken

Aanbestedingsprocedures voor farmaceutische producten spelen een cruciale rol bij het bepalen van de manier waarop geneesmiddelen worden ingekocht en gedistribueerd. Deze processen worden echter geplaagd door verschillende problemen die de concurrentie beïnvloeden en de toegang tot essentiële geneesmiddelen beperken. Een recent onderzoek van de EFPIA belichtte zeven anomalieën in nationale aanbestedingspraktijken in de EU en het VK die de concurrentie schaden en mogelijk de toegang van patiënten tot geneesmiddelen beperken.

Overzicht witboek EFPIA

Het witboek van de EFPIA, gepubliceerd op 10 februari 2022, levert een sectorspecifieke bijdrage aan het bredere debat over de doeltreffendheid van de EU-regels voor overheidsopdrachten. Het beoogt niet alleen de formele openbare aanbestedingsprocedures te verbeteren, maar ook de informele aanbestedingsprocedures die steeds vaker worden gebruikt buiten de grenzen van Richtlijn 2014/24/EU.

De tien aanbevelingen

1.Transparantie in aanbestedingsprocedures: Pleit voor duidelijkere en meer open procedures om de eerlijkheid te vergroten.
2. 2. Evenwicht tussen kosten en kwaliteit: Stelt voor inschrijvingen te evalueren op basis van zowel prijs als kwaliteit.
3. 3. Langetermijnovereenkomsten: Stelt langere contracten voor om een stabiele levering en voorspelbaarheid voor fabrikanten te garanderen.
4. Strategieën voor risicobeperking: Beveelt maatregelen aan om geneesmiddelentekorten te voorkomen, inclusief noodplannen.
5. Innovatie stimuleren: Stimuleert mechanismen om de ontwikkeling van nieuwe behandelingen te belonen en te bevorderen.
6. Duurzame prijsmodellen: Roept op tot een prijsstelling die de waarde van geneesmiddelen weerspiegelt en tegelijkertijd de toegankelijkheid waarborgt.
7. Samenwerking met belanghebbenden: Benadrukt het belang van het betrekken van alle relevante partijen bij het inkoopproces.
8. Flexibiliteit in contracten: Adviseert contracten aan te passen als er nieuwe behandelingen beschikbaar komen of behoeften veranderen.
9. Gestroomlijnde administratieve processen: Beveelt aan om bureaucratie in het aankoopproces te verminderen.
10. Regelmatige controle en evaluatie: Dringt aan op voortdurende beoordeling van aanbestedingspraktijken op effectiviteit.

Uitgebreide inzichten

De aanbevelingen van EFPIA richten zich op drie verschillende soorten regels en praktijken voor overheidsopdrachten. Deze omvatten de traditionele EU-regels voor overheidsopdrachten, de Gezamenlijke Overeenkomst inzake overheidsopdrachten van 2014 en informele aanbestedingsprocedures. De aanbevelingen zijn bedoeld om de efficiëntie te verbeteren, eerlijke concurrentie te bevorderen en tekortkomingen aan te pakken die aan het licht zijn gekomen in een marktonderzoek naar aanbestedingspraktijken in 18 landen in de EU en het Verenigd Koninkrijk.

Impact op gezondheidszorg en industrie

Het uitvoeren van deze aanbevelingen kan leiden tot meer betaalbare medicatieprijzen, wat de toegankelijkheid bevordert en de groei in de farmaceutische sector stimuleert. Bovendien zou het aanmoedigen van innovatie kunnen leiden tot de ontwikkeling van nieuwe, effectievere behandelingen, waardoor de resultaten voor patiënten aanzienlijk zouden verbeteren.

Conclusie

De aanbevelingen van de EFPIA bieden een routekaart voor het verbeteren van de inkoopmethoden voor geneesmiddelen in de EU en het VK, met als doel de toegang tot hoogwaardige geneesmiddelen te verbeteren en een dynamischere farmaceutische sector te bevorderen. Hoewel er uitdagingen zijn bij de implementatie, zijn de potentiële voordelen voor de levering van gezondheidszorg en de groei van de industrie aanzienlijk.

In deze context kunnen platforms zoals die van Vamstar een cruciale rol spelen. Vamstar, met haar geavanceerde digitale inkoopoplossingen, kan de overname van deze aanbevelingen ondersteunen door een efficiëntere, transparantere en meer datagestuurde aanpak van inkoop te bieden. Haar technologie kan een betere samenwerking tussen belanghebbenden mogelijk maken, het inkoopproces stroomlijnen en inzicht bieden in markttrends en leveranciersprestaties.

Dit sluit perfect aan bij de oproep van EFPIA voor verbeterde procedures en meer transparantie in het aanbestedingsproces. Door gebruik te maken van dergelijke innovatieve platforms kunnen belanghebbenden effectiever samenwerken aan een gezondheidszorgsysteem dat niet alleen voldoet aan de behoeften van patiënten, maar ook in lijn is met de veerkracht- en groeidoelstellingen van de EU.

De winsten in de farmaceutische industrie eroderen gestaag – dankzij stijgende kosten voor arbeid en grondstoffen, naast aanhoudende prijsdruk. Het is daarom belangrijker dan ooit om de prijs van medicijnen goed te bepalen.

Traditionele methoden om de prijs van medicijnen vast te stellen en erover te onderhandelen gedurende de levensduur van een medicijn maken geen gebruik van de schat aan beschikbare gegevens en beperken daarom de winstgevendheid. Dit brengt ook het risico van kostbare fouten met zich mee: denk bijvoorbeeld maar aan de pijnlijke val van Aduhelm-maker Biogen.

Vamstar pakt deze uitdagingen aan door gebruik te maken van AI in combinatie met een zorgvuldig samengestelde dataset om het prijsstellings- en onderhandelingsproces te stroomlijnen en te automatiseren.

Van het verzamelen en verfijnen van relevante gegevens tot het toepassen van geavanceerde patroonherkenning en voorspellende analyses, lees verder om te zien hoe Vamstar’s Polaris-platform leveranciers helpt om optimale prijzen vast te stellen in een moeilijke markt.

Handmatig prijzen bepalen is inherent riskant

In de biowetenschappen maximaliseert een optimale prijsstelling de waarde, minimaliseert het risico en verbetert uiteindelijk het resultaat voor de patiënt. Toch vertrouwen leveranciers vaak op verouderde, foutgevoelige methoden om hun prijzen te bepalen – fouten die zeer kostbaar kunnen zijn bij meerjarige contracten. De bron van het probleem ziet er ongeveer zo uit:

• De Excel-valkuil: Excel is nooit geschikt geweest voor de complexiteit van farmaceutische prijsbepaling. Het modelleren van dynamische marktfactoren, concurrentiestrategieën en ingewikkelde kostenstructuren met behulp van een spreadsheet is omslachtig en risicovol. Formules worden verkeerd afgestemd, gegevens raken verouderd en er sluipen onvermijdelijk kostbare fouten in.
• Te eenvoudige modellen: Eenvoudige kostprijs-plus prijzen functioneren als basis, maar bieden geen diepgang in de modellering in een markt die genuanceerd en complex is. Vereenvoudigde modellen weerspiegelen niet het ware potentieel van een product in vergelijking met de concurrentie, noch de bereidheid (en het vermogen) van betalers om hun aanbod te verbeteren.
• Inkomstenbeheer schiet tekort: Pogingen in het verleden om platforms voor inkomstenbeheer te gebruiken hebben het prijsbeheer verbeterd, maar platforms voor inkomstenbeheer zijn niet gebouwd met het specifieke doel van prijsoptimalisatie in gedachten en kunnen geen geneesmiddelenprijzen modelleren.
• Onaangeboorde goudmijn van gegevens: Een schat aan waardevolle prijsgegevens blijft onbenut. Informatie over marktaandelen, historische prijstrends en informatie over concurrenten zijn allemaal beschikbaar in openbare datasets, maar deze datasets zijn verspreid en niet op elkaar aangesloten. De huidige prijsmethodes bieden geen manier om deze enorme verzameling inzichten te integreren en te gebruiken.The net result is missed profit opportunities, vulnerability to competitor moves, and less-than-ideal value delivered to payers and to patients, risking suboptimal patient care.

Het nettoresultaat is gemiste winstkansen, kwetsbaarheid voor concurrenten en minder dan ideale waarde voor betalers en patiënten, met het risico op suboptimale patiëntenzorg.

Complexe onderhandelingen vereisen uitgebreide analyses

Het vaststellen van prijzen voor farmaceutische producten is geen eenmalige taak. Het is een ingewikkelde dans met interne berekeningen, externe marktdynamiek en uiteindelijk een waardevoorstel dat betalers overtuigt.

Uitgebreide en actuele gegevens, diepgaande en brede analyses en een goede mate van automatisering leiden tot een nauwkeuriger en beter verdedigbaar proces voor het vaststellen van initiële prijzen. Dit betekent dat leveranciers markttrends, vergelijkbare producten en de unieke voordelen die een geneesmiddel biedt, kunnen meenemen in hun prijsbeslissingen.

Bovendien helpen deze inzichten fabrikanten bij het optimaliseren van de prijsstelling gedurende de levenscyclus van het geneesmiddel – en leveren zo hoognodige gegevens tijdens complexe onderhandelingen.

Betalers zullen natuurlijk proberen de kosten te minimaliseren, vaak gewapend met interne datasets. Hier bieden concrete prijsgegevens de vuurkracht om bezwaren te weerleggen en vanuit een sterke positie te onderhandelen.

Gedetailleerde marktanalyses, inzicht in de prijsstelling van concurrenten en zelfs historische trends op het gebied van kortingen bieden een hefboomwerking. Uitgebreide analyses en gegevens bieden ook ondersteunend bewijs in een wereld van veranderende regelgeving en verhoogde controle rond medicijnkosten.

Gegevens, AI en automatisering van Vamstar

Om de waarde van innovatie veilig te stellen, moeten geneesmiddelenfabrikanten een manier vinden om de gegevens te verzamelen en te analyseren die prijsbeslissingen ondersteunen – maar dat is makkelijker gezegd dan gedaan. Bij Vamstar hebben we een prijsbepalingsproduct ontwikkeld dat gebruik maakt van een grote hoeveelheid gegevens, zorgvuldig toegepaste AI en speciaal gebouwde automatisering om ongekende controle te bieden over het prijsbepalingsproces. Het werkt als volgt:

Stap 1: Een farmaceutische dataset samenstellen en verfijnen

Het eerste obstakel bij het vaststellen van prijzen is de gefragmenteerde aard van relevante gegevens. Er bestaan openbare datasets over prijstrends, concurrentieanalyse, historische winsten en verliezen en talloze andere factoren, maar deze datasets zijn verspreid, rommelig en vaak ontworpen voor andere industrieën.

Vamstar begint de reis hier als onze deskundige datawetenschappers nauwgezet deze verspreide datasets verzamelen. We verzamelen gegevens over marktaandeel, penetratiepercentages en productadoptiepercentages; we schonen ze op en passen ze aan met behulp van life science-specifieke kennis om ervoor te zorgen dat de gegevens waarde opleveren.

Vervolgens verbinden we deze gegevens tot een zeer zorgvuldig samengestelde, eigen dataset die fungeert als motor voor farmaceutische intelligentie.

Stap 2: Gebruik de patroonzoekende kracht van AI

Nu de basis is gelegd, staan de AI-gestuurde hulpmiddelen van Vamstar centraal. Met behulp van beproefde AI-modellen, aangepast voor gebruik in de biowetenschappen, bouwt Vamstar uiterst geavanceerde patroonherkennings- en voorspellingsengines, specifiek getraind op de complexiteit van prijzen in de biowetenschappen.

Wij combineren uw interne gegevens met onze aangepaste dataset om verborgen verbanden te onthullen tussen kortingsniveaus, concurrentiestrategieën, marktdynamiek en de unieke waardepropositie van een product.

AI houdt ook marktveranderingen tijdens de levenscyclus van het geneesmiddel in de gaten en gebruikt strenge analyses om prijskansen te ontdekken. Deze patronen zouden met het blote oog niet zichtbaar zijn, maar vormen de basis voor intelligente, winstgevende prijsbeslissingen, waaronder het onderhandelen over andere kortingen en hogere vergoedingspercentages.

Step 3: Automation that turns insight into action

Data and analysis are meaningless without action, and taking the steps to set an accurate price is often not possible for life sciences companies under time constraints. Vamstar delivers a streamlined platform that eliminates the tedious, error-prone aspects of pricing.

Vamstar Polaris delivers data-driven pricing recommendations, scenario modeling tools and a centralized hub for tracking pricing performance. It’s the difference between fiddling with spreadsheets and an expert co-pilot guiding every decision.

Automation goes beyond internal efficiency. When negotiations with payers begin, a supplier is already armed with hard evidence. Suppliers can justify their prices with confidence, not with vague promises, but with clear data demonstrating a product’s superior value.

Empowered prijsbepaling gedurende de gehele levenscyclus van een geneesmiddel

De impact van Vamstar’s geïnformeerde, geautomatiseerde, AI-ondersteunde prijsstellingsplatform reikt veel verder dan een enkele lancering of onderhandeling. Het gaat om het garanderen van een optimale prijsstelling in elke fase van de levenscyclus van een geneesmiddel:
Sterke fundamenten: Prijsstelling is nooit een schot in het duister, altijd ondersteund door datagestuurde inzichten die ervoor zorgen dat initiële aanbiedingen in lijn zijn met de stand van de markt.

• Stop kostbare fouten: Voorkom excelfouten en misrekeningen die miljoenen kunnen kosten dankzij het vangnet van vaste processen en uitgebreide automatisering.
• Maximaliseer prijzen gedurende de levenscyclus: Vamstar zorgt ervoor dat fabrikanten winst blijven maken, zelfs na verlies van exclusiviteit, door prijsgegevens te leveren die zorgen voor optimale prijsstelling en prijskalibratie gedurende de levenscyclus van het geneesmiddel.
• Juiste aanbod, juiste klant: Compenseer voor verschuivende marktomstandigheden met behulp van AI-analytics die trends en kopersgedrag monitoren – en aanbiedingen op maat maken voor specifieke segmenten om lekkage als gevolg van te algemene prijsstelling te voorkomen.
• Onderhandelingsvoordeel: Raad nooit bij elke stap wat de betaler zou kunnen accepteren – werk met concrete gegevensanalyses inclusief historische trends en markt- en concurrentiële intelligentie.
• Winstoptimalisatie binnen beperkingen: Vind de sweet spot, zelfs binnen sterk gereguleerde kaders, door verschillende scenario’s te modelleren en de impact van kortingen te begrijpen.

AI-gestuurde prijsbepaling ondersteunt ook de inspanningen van de sector om de patiëntresultaten te maximaliseren door indirect (of direct) resultaten te boeken via een beter begrip van de werkelijke waardebepalende factoren voor elke stakeholder.

Dynamische prijzen voor een veranderend landschap

Aangezien de winstmarges onder druk blijven staan, zijn er meer marktveranderingen op komst. Alleen de leveranciers die investeren in een juiste prijsstelling zullen erin slagen om voortdurende prijserosie te voorkomen, evenals geknepen winsten gedurende de levensduur van het geneesmiddel.

Leveranciers die gebruik maken van Vamstar’s Polaris kunnen een prijsstrategie ontwikkelen die net zo dynamisch is als de markt zelf, gemiste kansen minimaliseren en de waarde maximaliseren die een life sciences bedrijf haalt uit elke innovatie die het op de wereld brengt.

De benodigde gegevens en analysetools zijn beschikbaar – de tijd om te handelen is nu. Neem nu contact op met Vamstar om te zien hoe Polaris uw organisatie kan helpen het prijsvormingsproces te verbeteren – en de winst van uw organisatie.