Konu sağlık hizmetlerinde teknolojik inovasyonu geliştirmek olduğunda birçok araç mevcut. Aslında birçok ilaç şirketi bunları halihazırda yapay zeka, makine öğrenimi, veri analizi ve bilişsel programlama uygulamalarıyla ilaç Ar-Ge’si veya operasyon süreç ve iş güçlerini otomatize etmek amaçlı kullanıyor.
Her şeye rağmen, bir sorun var: Sağlık sektöründe yapay zekanın geniş çapta kullanımı hala düşük. Bunun sebeplerinden biri, liderlerin bu konuya doğru yaklaşıp yaklaşmadığından emin olamaması. Yakın zamanda yayınladığımız Sağlığın Geleceği Araştırmasında, ilaç sektörü yöneticileri kendi veri analizi becerilerinde eksik olduğunu bildirerek iş fırsatları ve risklerinin analizi için değerli olduğuna inandıkları diğer verilere erişim eksikliğinin kendilerini kısıtlandıklarını ifade ediyorlar. Yapay zeka ve makine öğrenimini kullanarak verinin gücünü daha etkili ve verimli şekilde ortaya çıkarmak istiyorlar, ancak nasıl yapacaklarından emin değiller.
Bu araştırmada, ilaç sektöründeki mevcut veri seviyesini ve yapay zeka olgunluğunu inceliyor, gelecekten beklentilerimiz ve uzun vadeli değer yaratmaya yönelik tavsiyelerden bahsediyoruz. Özellikle kişiselleştirilmiş hassas tıp’tan beklenen değere ve veriyle yapay zekanın ölçeklendirilmiş değeri nasıl ortaya çıkarabileceğine odaklanıyoruz. Günümüz, ilaç şirketlerinin yapay zekadan yararlanması için önemli bir zaman, ancak öncelikle verinin potansiyelini tekrar anlamaları gerekiyor: Verinin geleneksel bakış açısına ek olarak noktaları birleştirmek için kullanılması ve işbirlikçi bir ekosistemin parçası olması lazım.
İlaç sektöründe veri öncülüğünde dönüşümün liderlerinin, aşağıdaki iki alanda önemli becerileri geliştirenlerin olacağını düşünüyoruz.
Miadını doldurmaya başlayan bir model olsa da, birçok küresel ilaç şirketi işletmesini “satış rekoru kırma” modeline göre yönetiyor. Seri üretime tabi, çoğu zaman kimyasal olarak geliştirilmiş, yaygın sağlık sorunlarına hitap eden, büyük hasta kesimlerine reçete edilecek ilaçlar geliştirmek için çalışıyor. Ancak bu modelin iki önemli sebeple yakın zamanda değişmesi bekleniyor.
1. Artan maliyetler ve değişen müşteri tercihleri sektörü etkiliyor
Öncelikle, sektör değer zinciri boyunca, Ar-Ge’den üretim ve pazarlamaya kadar artan maliyetlerle karşı karşıya. Ürün geliştirmek her zaman maliyetliydi, ancak geçtiğimiz yirmi yılda bu durum şiddetlendi. Aynı zamanda, patentlerle korunan ürün sayısı da azalarak jenerik üreticilerin imitasyon ürünlerinde artışa neden oldu. Biyobenzerlerin ve yeniden ithal edilenlerin artan önemiyle birlikte bu gerçek, ilaç sektöründe daha fazla fiyat baskısı oluşmasına neden oldu.
İkinci olarak, kişiselleştirilmiş ürünlere talep artıyor. Yaşlanan nüfusun artmaya devam etmesi ve bunun yanı sıra her yaş grubundan insanın sağlıkları hakkında giderek daha bilinçli olması bulunuyor. Tıbbi, kimyasal, biyolojik ve biyoteknolojik araştırmalarda gelişmeler ve farmasötik bilişim teknolojileriyle biyoinformatikler arıyorlar. Bir başka neden ise, ilaç sektöründeki küçük moleküller veya büyük proteinlerle müdahale edilebilecek yeni ilaç hedeflerinin hızla azalması ve buna bağlı olarak tamamıyla yeni yöntemler geliştirilmesi ihtiyacı. Açıkça görüldüğü üzere, veri analizi, yapay zeka ve makine öğrenimi bu inovasyon alanında kritik bir rol oynayacak.
2. Kişiselleştirilmiş hassas tıp, ilaç ve sağlık hizmetleri sektörleri için yeni normal haline gelecek
Maliyet liderleri, maliyeti göz önünde bulundurarak, biyobenzer ve genetiğe dayalı ürün portföyüyle elde edilebilecek en büyük pazar payına ulaşmayı hedefliyorlar. Son yıllarda, büyük ilaç şirketlerinin çoğu jenerik işletmelerini satmış iken, araştırma bazlı ilaç şirketlerinin sadece birkaçı bu yolu takip ediyor;
Bu sırada, fark yaratanlar toplumun daha niş kesimlerine ve nadir hastalıklara hitap edebilecek yeni, hassas tıbba odaklanıyor. Buna göre, kişiselleştirilmiş tedaviler, bireysel hastanın genetik ve biyolojik özelliklerine göre üretilebilir, hatta sosyal ve çevresel faktörleri de göz önünde bulundurabilir.
Açıkça görülüyor ki, ilaç şirketleri kendi veri ve yapay zeka becerilerini geliştirmeye öncelik vermeli; ancak başarılı olmak istiyorlarsa bunu kendi başlarına veya dünyanın kalanından kopuk şekilde yapamazlar. Önümüzdeki yirmi yılda kesişen sağlık, ilaç ve teknoloji alanlarında sürekli inovasyon görmeyi bekliyoruz. Henüz başlangıç aşamasında olmasına rağmen, daha şimdiden yapay zeka ile veri öncülüğündeki dönüşümün potansiyeli anlaşılabiliyor. Bu görüş Ar-Ge’de yapay zeka potansiyeline odaklansada, pazarlama ve satış gibi birçok alanda da uygulanabilirlik fırsat bulunuyor. Bu konulara önümüzdeki Strategy& yayınlarında yer vereceğiz. Şu anda çıkarabilecek sonuç, ilaç şirketlerinin kendi verilerini düzenlemesi, yeni beceriler geliştirmesi ve stratejik ortaklıklar oluşturmasının tam zamanı olduğu.
İlaç şirketleri sorunları aşmak için işbirliği yapmaya başladığında, dijital sağlık hizmetleri ekosisteminde yeni iş modelleri ortaya çıkacak. Veri öncülüğündeki sağlık hizmetleri ekosistemi:
Sonuç olarak, her bir ilaç şirketinin veri ve yapay zeka öncülüğündeki inovasyonlardan nasıl yararlanacağını düşünmesi ve karar alması gerekiyor: Değişikliklerin gerçekleşmesini bekleyecek ve ekosistemdeki yeni oyuncularla daha sonra mı işbirliği yapacaksınız?
