✨ AI Kontextualisierung
Gewürdigt wurde die Implementierung einer KI-gestützten Lösung zur Literaturauswertung, die im Rahmen des gemeinsamen Projekts „EvidenceStream“ entwickelt wurde. Ziel der Anwendung ist es, klinische Literaturprozesse zu automatisieren und effizienter zu gestalten.
Der Award wird von Microsoft in Kooperation mit Roland Berger vergeben und zeichnet Unternehmen aus, die digitale Technologien erfolgreich in industrielle Anwendungen überführen und damit messbare Fortschritte in der Wertschöpfung erzielen. Unter insgesamt 15 Finalisten überzeugte das Projekt insbesondere durch die Kombination aus regulatorischer Präzision, KI-Technologie und messbarem operativem Nutzen.
Automatisierte Literaturauswertung für MedTech
Die Plattform EvidenceStream ermöglicht die automatisierte Extraktion und Strukturierung klinischer Evidenz aus wissenschaftlicher Literatur. Damit adressiert sie laut Presseaussendung einen der aufwendigsten Prozesse im Bereich der Medizintechnik-Compliance.
Zum Einsatz kommen intelligente Screening- und Extraktionsagenten, die systematische und reproduzierbare Literaturrecherchen im Einklang mit regulatorischen Anforderungen – insbesondere der EU-Medizinprodukteverordnung – durchführen. Aktuell wird das System in mehr als 60 Produktgruppen eingesetzt.
Mit EvidenceStream zeige man, wie KI regulatorische Compliance von einem Kostenfaktor zu einem strategischen Wettbewerbsvorteil machen kann, heißt es weiter in der Presseaussendung. “Durch die Verbindung von Automatisierung, Auditierbarkeit und wissenschaftlicher Integrität setzt die Plattform einen neuen Maßstab dafür, wie Medizintechnikunternehmen regulatorische Prozesse in einem zunehmend komplexen Umfeld skalieren können.”
Deutliche Effizienzgewinne dokumentiert
Nach Unternehmensangaben konnte die Literaturrecherchezeit pro Workflow von 88 auf 44 Stunden reduziert werden. Gleichzeitig wurden redundante Prozesse über 13 interne Abteilungen hinweg eliminiert. Im ersten Jahr verarbeitete das System mehr als 5.000 Abstract-Screenings und 97 Literaturrecherchen.
Der Return on Investment wird mit dem 8,7-Fachen angegeben, bei einer vollständigen Amortisation (Anm.: Deckung von Investitionskosten) innerhalb von 42 Tagen. Die Effizienzgewinne seien ohne Personalabbau realisiert worden; stattdessen seien Ressourcen verstärkt in wissenschaftliche Analysen und strategische Aufgaben geflossen.
„Wir hatten eine klare Vision für EvidenceStream: KI soll die repetitiven Aufgaben übernehmen, damit sich unser Medical-Affairs-Team auf wissenschaftliche Bewertung konzentrieren kann”, kommentiert Nermin Salkic, Global Medical Director der Erbe Group. “Das Ergebnis ist eine Plattform, die unsere Literaturrecherchezeit halbiert und gleichzeitig den Output um über 50 % gesteigert hat – bei voller Auditierbarkeit.“
Expertise vereint
Die Zusammenarbeit zwischen Erbe und Flinn soll zudem regulatorische Expertise mit KI-Entwicklung verbinden und ermöglichte so eine vergleichsweise rasche Umsetzung des Projekts.
Markus Enderle, Chief Scientific & Medical Officer und Vorstandsmitglied der Erbe Group, kommentiert: „Flinn hat von Anfang an verstanden, dass es uns nicht um Automatisierung um der Automatisierung willen ging, sondern um den Aufbau eines Systems, dem unsere Expertinnen und Experten vertrauen. Die Kombination aus ihrer KI-Expertise und unserer regulatorischen Erfahrung hat EvidenceStream möglich gemacht – von der Vertragsunterzeichnung bis zum Produktiveinsatz in nur acht Monaten. Diese Geschwindigkeit, gepaart mit messbaren Ergebnissen, ist der Grund, warum wir diese Partnerschaft langfristig sehen.“
Erst kürzlich erhielt Flinn ein Investment von 20 Millionen US-Dollar, um seine Software entlang des gesamten Produktlebenszyklus von Medizin- und Pharmaprodukten auszubauen (brutkasten berichtete).
