Die Digitalisierung ist schneller denn je. Überall fällt der Begriff New Work. Ebenso in der Life Science Branche. Arbeitsplätze und Arbeitsbedingungen werden neugestaltet und gedacht. Laut einer aktuellen Deloitte-Studie mit mehr als 12.000 befragten Experten in über 90 Ländern, gibt ein Drittel aller Führungskräfte an, dass die digitale Transformation einen erheblichen Schub gemacht hat.
Dieser Schub ist in vielen Prozessen und Arbeitsabläufen sichtbar. In der Life Science Branche beeinflusst die Digitalisierung auch die Rollenverteilung zwischen der pharmazeutischen Industrie und der Medizintechnik. Der Einfluss reicht bis in die Interaktion mit dem Endkunden. Experten sehen darin Herausforderungen, aber auch Chancen für die Zukunft.
Chancen der digitalen Transformation
Mit der digitalen Transformation tauchen immer wieder neue Innovationen auf. Alte Technologien werden verbessert oder neue kommen dazu. Begriffe wie Machine oder Deep Learning tauchen immer häufiger auf. Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur ein Science Fiction Gedanke. Das McKinsey Global Institute untersuchte logistische Prozesse im Life Science Sektor und kam zu dem Ergebnis, dass allein 80 Prozent mit Hilfe von maschinellem Lernen automatisiert werden können. Aber was bedeutet das?
Machine und Deep Learning
Machine Learning (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz(KI). Algorithmen erkennen Muster und Gesetzmäßigkeiten in Datensätzen und entwickeln daraus Lösungen. Deep Learning (DL) ist eine Methode der Informationsverarbeitung und ein Teilbereich des Machine Learnings.
Der entscheidende Unterschied liegt darin, ob beziehungsweise wie der Mensch in den Lernvorgang eingreift: Beim Machine Learning greift der Mensch in die Analyse der Daten und den eigentlichen Entscheidungsprozess ein. Im Gegensatz dazu, sind Deep-Learning-Modelle in der Lage, von sich aus zu lernen. Das passiert, indem die Systeme das Erlernte immer wieder mit neuen Inhalten verknüpfen. Dadurch lernen sie erneut. Bei diesem Lernvorgang greift der Mensch nicht ein, das Analysieren wird der Maschine überlassen.
Potenzial von Machine und Deep Learning
Machine und Deep Learning bringen enorme Anwendungsmöglichkeiten für die Biowissenschaften. Sie bergen das Potenzial, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Unternehmen arbeiten. Aber nicht nur das. Mithilfe von Machine und Deep Learning lassen sich Produkte herstellen, vertreiben oder erforschen. Ergo können damit ganz neue Produkte entstehen, die man früher nicht herstellen konnte.
Das ist nur ein kleiner Teil dessen, was künstliche Intelligenz (KI) in der Life Science erreichen kann. Besonders interessant wird es, wenn die KI hilft, riesige Datensätze aus klinischen Studien, Gesundheitsakten und genetischen Profilen zu analysieren. Der erste Einsatz von KI-Technologien zeigte im Gesundheitswesen eine Kostensenkung um unglaubliche 50 Prozent. Gleichzeitig verbesserte die KI die Ergebnisse für die Patienten um mehr als 50 Prozent.
Herausforderung
Um aber von der digitalen Transformation profitieren zu können, müssen sich Unternehmen mit dem Thema auseinandersetzen. Dazu gehören das Vertrautmachen mit Cloud-Work, das Beschäftigen mit Data-Storage sowie das Aneignen von Wissen zu IT-Security. Das wiederum kostet Ressourcen. Unternehmen sollten sich entsprechende Experten zu Rate ziehen und projektbezogen ins Unternehmen einbinden. Grund dafür sind die daraus entstehenden Konsequenzen. Denn das Gesundheitssystem wird, Prognosen zufolge, Technologien so stark in der klinischen Medizin einsetzen, dass Life Science Unternehmen sicherstellen müssen, dass Aspekte wie Patientensicherheit, Datenschutz und der Schutz der Privatsphäre gewährleistet sind.
Fazit
Die digitale Transformation ist eine Herausforderung, die alle Branchen meistern müssen. Unternehmen können sich dieser Herausforderung auf drei Ebenen stellen: normativ, strategisch und operativ. Experten gehen davon aus, dass sich Unternehmen nur dann ganzheitlich transformieren können. Gleichzeitig ist es Unternehmen möglich, das Potenzial digitaler Technologien einfacher für sich zu nutzen und der rasanten Digitalisierung einen Schritt voraus zu sein, damit ein wichtiger Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Unternehmen besteht.
