European Media Partner

Skal digitalisering lykkes, så skal data udnyttes optimalt

Investeringer i smart teknologi kræver et fundament af standardiseret og tilgængelig data, hvis de skal skabe værdi.

Putter vi bare de smarte ting oven på noget, der ikke virker, er det spild af tid og penge

”De seneste år har indkøb af nye teknologier som kunstig intelligens (AI) og machine learning (ML) været i centrum, men nu er der fokus på effektiv implementering. Mange har investeret i fremtidens teknologi, så nu skal den vise sit værd og der skal trækkes værdi ud af den data, der bliver skabt.” Sådan beskriver Rasmus Nelund, vicedirektør for Life Sciences i NNIT, den virkelighed, han ser i life sciences-branchen, og er man som virksomhed usikker på, hvor man skal starte, så er rådet klart: ”Få identificeret mulighederne for den type data, man kan indsamle, og få den hurtigt, effektivt og compliant ind i den eksisterende databehandlingsstruktur.”


Nelund mener, at life sciences-branchen kan forbedre både compliance og driftseffektiviteten, enten med platforme, der samler de nuværende systemer eller ved at sikre, at data og processer er standardiserede. ”Konkret kan vi bruge digitalisering til effektivisering og bedre understøttelse af arbejdsgange og til at få mere værdi ud af data på tværs af den farmaceutiske værdikæde. Eksempelvis har laboratorieverdenen et stort potentiale i forhold til standardisering og udnyttelse af data, der kan bidrage til både effektivisering og især innovation. De fleste steder indsamler man data i electronic laboratory notebooks (ELN), laboratory information management systems (LIMS) og i diverse instrument og analyse-software tools. Derefter overføres data imellem systemerne – nogle gange manuelt -  og i den overførsel går værdifuld metadata tabt. Samtidig mangler der en standardisering af data der muliggør fremtidig automatiseret AI og ML.”


Effektivisering af Research & Development er også nødvendig set i lyset af de ydre faktorer life sciences-branchen operer under, såsom øget prispres på medicin fra både danske og internationale myndigheder, patienternes forventning til individualiseret medicin o.l. Ny medicin og nye behandlingsformer er dyre at udvikle, og life sciences-virksomheder må altså få mere ud af det eksisterende, for at imødekomme disse ydre faktorer.


Det skorter ikke på nye devices, der på lettere eller mere præcis vis kan måle og indsamle relevant data. Men ifølge Nelund er fokus nu flyttet fra dataindsamling til databehandling: ”Det er fint nok at få adgang til mere data, men den skal ind i den måde, data behandles på allerede. Først da kan vi få værdi ud af den data, vi indsamler.” En vigtig del af databehandling er også at sikre kvaliteten af det, der er blevet indsamlet: ”Vi skal have styr på, at vi kan til tilvejebringe data af den rigtige kvalitet, integritet og standard. Når vi har det, så kan vi begynde at lave ML, AI, regressionstests og automatiserede processer. Putter vi bare de smarte ting oven på noget, der ikke virker, er det spild af tid og penge.”

Fakta

NNIT A/S har siden 1994 stået for udvikling, implementering, rådgivning og drift af it-løsninger og er blandt de førende it-serviceselskaber i Danmark. Virksomhedens kunder inkluderer blandt andet medicinalfirmaer, offentlige virksomheder, finansielle virksomheder og andre større virksomheder.

Del

Journalist

Henrik Høgholt Lønne

Andre artikler

Om os

Analyse Media Group is a leading content marketing agency, producing specialised cross media campaigns in leading newspapers, on social media and online.

www.analysemediagroup.com

Analyse Media Group

    Om os

    Kontakt os

Vores kampagnesider