Analysesoftware für Astra Zeneca

Big Data in der Pharmabranche

Expertennetzwerke mit umfassendem Wissen zusammenstellen und in Millionen unterschiedlicher Dokumente unmittelbar die richtigen Zusammenhänge finden – der Pharmakonzern Astra Zeneca realisiert dieses Big-Data-Projekt mittels einer besonderen Such- und Analysesoftware.

  • Astra Zeneca

    Impfstoffherstellung bei Astra Zeneca

  • Blick in ein Forschungslabor

  • Vakuumtrocknungsanlage

In einem forschungsintensiven biopharmazeutischen Unternehmen wie Astra Zeneca erstellen interne wie externe Spezialisten tagtäglich eine immense Anzahl hochtechnischer Dokumente: Forschungsunterlagen, Einträge in medizinische Datenbanken, Versuchsberichte, Patenteinreichungen u.v.m. Hinzu kommt die gesammelte Kommunikation zwischen Forschern aus verschiedenen Fachgebieten, bestehend aus internen Notizen, E-Mails usw.

Die Informationen in diesen Dokumenten können sehr unterschiedlicher Natur sein sowie Themen aus Medizin, Pharmazie, Biologie, Chemie, Biochemie, Genetik u. a. behandeln. Diese setzen sich wiederum mit Krankheiten, Genen, Wirkstoffen und Wirkungsweisen auseinander. Meist liegen die Informationen in Textform vor, ebenso aber auch als strukturierte Daten wie Molekularstrukturen, Formeln, Kurven und Diagramme.

Alle intern und extern zur Verfügung stehenden Quellen eingeschlossen, kommen auf der einen Seite gut und gerne Datenmengen von 500 Millionen Dokumenten zusammen, mit denen sich ein Pharmabetrieb auseinandersetzen muss, Tendenz steigend. Auf der anderen Seite stehen die Experten, die in den verschiedenen Geschäftsfeldern eines biopharmazeutischen Unternehmens tätig sind: Auch hier kann in einem weltweit tätigen Unternehmen die Anzahl schnell bei 10.000 und mehr Personen liegen.

Im Rahmen der Forschungs- und Entwicklungsarbeit kommt es täglich vor, dass jemand im Konzern einen Experten bzw. Informationen zu einem dezidierten Thema sucht. Wer kennt sich z.B. mit „Arteriosklerose“ besonders gut aus, wer weiß über Wirkstoffe und aktive Moleküle in den Medikamenten Bescheid, welche Dokumente zu Nebenwirkungen und Patenten gibt es?

Soziale Netze kaum gepflegt

Eine Person zu finden, die alle diese Anforderungen abdecken, dürfte in den meisten Fällen unmöglich sein. Es muss also ein Team zusammengestellt werden. Wo aber mit der Suche beginnen? Meist versuchen es die Firmen zunächst mit sozialen Unternehmensnetzwerken (Enterprise Social Networks). In der unternehmerischen Praxis jedoch schlägt dieser im Grunde logische Lösungsansatz oft fehl. Denn die Pflege der eigenen Kompetenzmatrix in einem sozialen Netzwerk ist meist zu kompliziert und zeitaufwendig. Anfangs noch korrekte Informationen sind schnell veraltet.

Der Pharmaspezialist experimentierte deshalb zunächst mit einfachen Suchmaschinen, um Experten anhand der Spuren zu lokalisieren, die sie in Dokumenten hinterlassen: Was hat ein Mitarbeiter veröffentlicht? Welche Patente hat er entwickelt? Zu welchen Themen hat er korrespondiert? Die eingesetzten Suchlösungen waren jedoch nicht in der Lage, die schiere Vielfalt an Daten aus den verschiedensten Quellen zu verarbeiten; ihre Fähigkeiten zur Inhaltsanalyse waren unterentwickelt oder schlichtweg zu langsam.

Als Lösung kristallisierte sich Ende 2013 die Einführung der Big-Data-Search- und Analytics-Plattform von Sinequa heraus. Über herkömmliche Enterprise-Search-Produkte geht diese durch ihre Funktionalitäten zur Inhaltsanalyse in Big-Data-Szenarien hinaus. Die Inhaltsanalyse basiert auf den computerlinguistischen Methoden einer patentierten semantischen sowie linguistischen Analyse (Natural Language Processing in 19 Sprachen). Zudem ist die Lösung für beliebige unstrukturierte wie unstrukturierte Daten einsetzbar. Auf diese Weise erhält der Anwender auch Fundstellen, in denen der eigentliche Suchbegriff gar nicht vorkommt, hingegen Synonyme oder inhaltlich ähnliche Begriffe.

Über die Plattform haben Mitarbeiter in der Forschung und Entwicklung nun einen einheitlichen Informationszugang auf das gesamte Unternehmenswissen – allerdings unter Beachtung der Zugriffsrechte. In einem initialen Prozess analysierte der Pharmakonzern mit der Software zunächst rund 200 Millionen interne und externe Dokumente aus dem F&E-Bereich. Dabei wurden auch fachspezifische Relationen zwischen Begriffen (synonyme und semantisch verwandte Begriffe) ermittelt. Der Index ergab dann ein Datenreservoir, aus dem relevante Informationen in weniger als zwei Sekunden zusammengestellt werden können. Bei Eingabe eines Begriffes in die Suchmaske erstellt das System aus alldem, was zu diesem Thema geschrieben wurde, die besten Experten zusammen.

Die richtigen Daten bereitstellen

Hunderte Millionen von Dokumenten und ebenso große Mengen strukturierte Daten zu durchpflügen, Daten und Abfragen in natürlicher Sprache zu analysieren und die Ergebnisse in berechneten Kategorien in Echtzeit zu klassifizieren, scheint zunächst wie ein gigantischer Aufwand. In der Realität aber war der Aufwand für die Analyse und damit insgesamt die Total Cost of Ownership (TCO) für Astra Zeneca deutlich niedriger als mit vergleichbaren Werkzeugen früherer Generationen.

Nicht zuletzt können die Anwender durch die „Find the Expert“-Funktion leicht Forschungsgruppen zu allen gewünschten Themen zusammenstellen. Der hohe Wettbewerbsdruck in der Pharmabranche zwingt die Hersteller, Innovationen möglichst schnell zur Produktreife zu bringen. Einen Wettbewerbsvorteil haben daher solche Unternehmen, die in kurzer Zeit interdisziplinäre Expertenteams konstituieren können, welche standortübergreifend an einem gemeinsamen Thema arbeiten. Der Pharmakonzern hat mit seiner Analyselösung dafür die nötigen Weichen gestellt.

Über Astra Zeneca:
Das Unternehmen gehört mit einem Konzernumsatz von rund 26 Mrd. US-Dollar (2013) weltweit zu den führenden Firmen der forschenden Arzneimittelindustrie. Entwickelt, produziert und vertrieben werden Arzneimittel zur Behandlung von Krankheiten im Bereich Herz-Kreislauf und Diabetes, der Onkologie, der gastrointestinalen- und Atemwegserkrankungen sowie für die Behandlung von Schmerz- und Infektionskrankheiten. Weltweit beschäftigt man rund 51.500 Mitarbeiter.
www.astrazeneca.de

Bildquelle: Astra Zeneca

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