Les leaders de l’industrie pharmaceutique adoptent de nouvelles technologies d’intelligence artificielle (IA) et augmentent l’efficacité des processus.

La série Rapport d'Infosys L’étude sur l’adoption de l’IA montre que l’industrie pharmaceutique fait partie des secteurs les plus matures en matière d’adoption de l’IA. Dans le même rapport, 40 % des répondants ont déclaré que leurs organisations avaient déployé l’IA et que celle-ci fonctionnait comme prévu. Les fonctionnalités basées sur l’IA les aident à gérer des volumes massifs de données pharmaceutiques avec une grande précision et rapidité.

Une application utile de l’IA est l’automatisation et la rationalisation gestion des données et le traitement. Avec des données provenant de différents formats et sources dans des documents aux mises en page variées, les sociétés pharmaceutiques sont confrontées à une tâche ardue : traiter les données avec précision et rapidité. C'est là qu'intervient l'IA, qui les aide à accélérer les flux de données.

Case Study

Jetons un œil à un cas d’utilisation courant parmi les sociétés pharmaceutiques et voyons comment l’intelligence artificielle peut le résoudre.

Une société pharmaceutique mondiale dispose de milliers de comptes partenaires à partir desquels elle reçoit des fichiers, tels que dossiers des patients, dans divers formats, notamment JSON, XLS, CSV, TXT et XML. Ces fichiers varient également en termes de présentation et de conventions de dénomination. Pour chaque compte partenaire, l'entreprise conçoit et gère un flux de données distinct, ce qui entraîne des ressources importantes consacrées à l'ingestion et au traitement des données.

Les utilisateurs préparent manuellement les flux de données, ce qui implique de définir extraction de données logique, application de transformations et écriture d'expressions. Une fois ces flux de données prêts, toute modification ultérieure nécessite une intervention manuelle pour s'adapter aux nouvelles exigences.

Plusieurs sociétés pharmaceutiques nous ont contactés pour rationaliser ce processus. Découvrez comment nous répondons à ce cas d'utilisation.

Astera Intelligence

En utilisant Astera Intelligence, les sociétés pharmaceutiques peuvent consolider des milliers de flux de comptes partenaires distincts en un seul flux de données unifié.

Comment ça marche?

Notre solution dispose de capacités de mappage et de correspondance basées sur l'IA qui s'accompagnent d'un mécanisme de mappage en quatre étapes, comprenant une correspondance exacte, un dictionnaire de synonymes, une correspondance sémantique et des expressions personnalisées :

• La série correspondance exacte récupère les données des fichiers entrants qui partagent les mêmes champs que la mise en page cible.
• La série correspondance sémantique exploite les capacités de l'IA pour aligner les champs de la mise en page cible avec les fichiers entrants.
• La série dictionnaire de synonymes permet des associations de champs simples basées sur l'interface utilisateur.
• La série expressions vous permet de créer des expressions personnalisées telles que la concaténation, le calcul, etc.

La cartographie et la mise en correspondance basées sur l'IA simplifient les flux de données en détectant automatiquement les formats de fichiers et en mappant les champs en conséquence. Elle lit les données des fichiers entrants, quels que soient leur format et leur mise en page. L'utilisateur n'a besoin que de créer un seul flux de données pour traiter les documents de différents comptes partenaires, ce qui réduit considérablement le temps et les ressources.

Cette fonctionnalité de source de document intelligente est spécialement conçue pour gérer des documents avec différentes métadonnées. Par exemple, elle peut être personnalisée pour intégrer des données provenant de documents ayant des formats de date et de nom différents. Par exemple, le document d'un partenaire américain affiche la date « 5 janvier 2024 » écrite sous la forme 05/01/2024, tandis que le document d'un partenaire européen affiche la date 01/05/2024.

Notre solution d'IA intelligente détecte et convertit automatiquement ces formats de date pour capturer avec précision la date correcte dans le format souhaité.

De même, il permet d’identifier l’ordre du prénom et du nom de famille. Les États-Unis et la plupart des pays européens utilisent l’ordre « prénom, nom de famille ». Mais les cultures orientales, comme la Chine et le Japon, suivent l’ordre « nom de famille, prénom ». Par exemple, les prénoms « Robert Smith » ou « Mary James » s’écrivent « Smith Robert » ou « James Mary ».

Des capacités d’IA intelligentes peuvent être conçues pour prendre en compte ces nuances et différences afin de garantir l’exactitude des données.

Documentation et sécurité

Notre objet source de document intelligent est également doté de fonctionnalités de documentation intelligentes. Notre objet source peut lire la mise en page à partir de nouveaux fichiers et enregistrer les mappages. Cette capacité permet la documentation et le dépannage des mises en page et des mappages, qui sont créés de manière dynamique à chaque nouveau fichier traité.

Aussi, les AsteraLe système d'IA de transmet uniquement les métadonnées à des fins de traitement, garantissant ainsi la conformité aux réglementations en matière de protection des données telles que HIPAA.

Commencez votre parcours d'IA avec Astera

At Astera, nous permettons aux sociétés pharmaceutiques d'utiliser l'IA pour créer des pipelines de données rapides, flexibles et évolutifs sans écrire de code. Notre fonction de document source intelligent simplifie même les ensembles de données les plus complexes. Si vous avez un cas d'utilisation similaire et que vous souhaitez rationaliser le traitement et la gestion de vos données pharmaceutiques, contactez nos experts dès aujourd'hui pour obtenir un essai gratuit.