收集有關藥品不良事件的信息令制藥企業非常苦惱，這些企業需要向聯邦監管機構提交任何事件的相關報告。相隔遙遠的數據會以不同的語言和格式被收集起來，這使其難以處理。
禮來制藥公司利用人工智能軟件已經破解了這一難題(業界稱其為藥物警戒)，該軟件可自動路由和處理不良事件信息。
禮來制藥公司藥品開發部副總裁兼信息官蒂姆·科爾曼說：“我們的主要業務驅動力是提高生產率，降低處理不良事件的成本，同時保持高標準的質量和合規性。”
藥物警戒是一個復雜過程。全球藥品供應商的安全部門會在數萬起藥物案例轉移到報告數據庫之前，先對其進行核實和審查。然后，這些案例會在一定時間范圍內送交管理機構。
將每個案例從報告的格式轉換為監管機構便于審查的格式，這是一個復雜而費力的過程。此外，這些格式標準會時常隨著不斷變化的法規而改動。評估(從信息學到案例報告)這些工作的影響和效力也具有挑戰性。
召集一個跨職能的團隊
隨著不良事件的數量每年增長10%到15%，改善案例的接收過程對于禮來制藥公司來說至關重要。公司必須減少運營支出，以便可將資金轉移到藥物研發和改善患者治療成效上。
“從歷史上看，(案例管理)過程一直是人工操作，勞動密集且成本高昂，”負責該計劃的科爾曼說。
2017年，該公司組建了一個跨職能團隊，該團隊由其全球患者安全組織、采購部門、質量部門和IT部門的案例管理人員組成。學科專家和其他業務人員與IT部門溝通，表示迫切需要縮短報告不良事件的周期。
該團隊構建了MosaicPV，這是一個智能的接收平臺，可將用于分類和管理這些報告的業務規則自動執行。該軟件會將來自全球呼叫中心、電子郵件系統和患者連接平臺中有關不良事件的結構化和非結構化案例數據提取到數據湖中。
由于機器學習算法和基于規則的模型會解讀信息并做出預測，因此自然語言處理(NLP)軟件會“讀取”不良事件信息。在較高的層面上，MosaicPV平臺可與機器人流程自動化技術幫助保險和金融服務公司處理索賠和其他重要文檔相媲美。
科爾曼表示，基于該平臺處理案例周期的縮短以及案例處理人員用于檢查案例文件的時間縮短，同時還符合數據質量和合規性標準，因而該平臺已經超出了最初的業務案例評估階段。“這些人員可以專注于更有價值的工作，”科爾曼在談及以前處理索賠工作的員工時說道。該工具還因使用新興技術來轉變業務運營工作而榮獲美國國際數據集團(IDG)的2020 FutureEdge 50大獎。
著眼長遠，保持敏捷性
科爾曼對采用敏捷開發方法表示贊賞，禮來制藥公司在IT業務各個領域都取得了成功，并且其團隊能夠推出MosaicPV平臺。禮來制藥公司表示，使用瀑布式方法，其團隊將無法改善業務流程和節省成本。
在2018年發布了兩個版本之后，科爾曼的團隊在2019年8月推出了第三個版本，添加了一些新功能、新的用戶角色和新的數據源。該版本還完善了機器學習和自然語言處理模型，并將系統遷移到亞馬遜云服務(Amazon Web Services)，使其能夠快速擴展，同時減少了禮來制藥公司對基礎設施的管理要求。定于今年推出的第4版本將包括新的數據分析功能以及處理其他語言案例的功能。
在以敏捷性和以產品為中心的思維模式下進行軟件的快速開發是公司的最大障礙。科爾曼表示，員工進行了大量的技能培訓，以學習如何使用和完善人工智能軟件。團隊還必須學會成為“產品負責人”，因為他們與產品接觸了數月之久，參與了敏捷開發的Scrum過程來為高度監管的領域構建軟件。科爾曼表示，這需要業務和IT團隊打破他們所習慣的那種孤立工作方式，然后補充說，普華永道公司加入進來，為團隊提供幫助和進行培訓。
科爾曼說：“我們向團隊提出挑戰，要求他們把頭銜和各自的角色放在一邊。”他補充道，團隊適應得很好，并通過發布三個版本獲得了經驗。
敏捷開發是取得成功的關鍵
就成功培養一支敏捷開發產品團隊，科爾曼提供了一些建議。
人才很重要。團隊中沒有優秀的人才很難成功，因此科爾曼要確保，這個人應具備適合的專業知識來解決問題。首先是團隊成員要重視團隊合作，而且要團結一致以實現預期結果。
了解團隊的優勢和劣勢。要了解你已擁有哪些以及需要擁有哪些專業知識，就需要查看內部和外部資源，以降低工作出錯的風險。
不要害怕著眼長遠。“創新思維是項目和計劃成功的關鍵，”科爾曼說。
版權聲明：本文為企業網D1Net編譯，轉載需注明出處為：企業網D1Net，如果不注明出處，企業網D1Net將保留追究其法律責任的權利。
京公網安備 11010502049343號