Чому Novo Nordisk застосувало обробку природних мов для виявлення можливостей партнерства;
Джейн З. Рід, директор відділу наук про життя в лінгваматиці, компанія IQVIA
Оскільки великі фармацевтичні компанії все частіше прагнуть передати аспекти відкриття та розробки ліків зовнішнім співробітникам, здатність визначати правильних кандидатів на партнерство до того, як конкуренти стає критично важливою.
Хоча концепція більших фармацевтичних компаній, що встановлюють партнерські відносини з розробки лікарських засобів, не є нічим новим, зовнішні партнерські відносини, як правило, набувають більш важливого значення, оскільки великі компанії зростають більш економними, а наука, що стоїть за розробкою лікарських засобів, ускладнюється.
Однією з причин, чому більші, більш відомі гравці у фармацевтичній галузі шукають партнерів у розробці ліків, є те, що ці компанії вирішили більше зосередитись на власних сильних сторонах, таких як проектування та проведення клінічних досліджень, виробництво, управління дотриманням нормативних вимог та маркетинг. У цих типах операційних моделей більшість відкриттів на ранніх стадіях та інновації залишаються за зовнішніми партнерами, такими як біотехнологічні стартапи та університетські офіси з передачі технологій.
Відповідно до цих тенденцій, Novo Nordisk прагнуло поглибити свій спектр кандидатів на ліки від діабету та ожиріння шляхом співпраці із зовнішніми партнерами, але, що не менш важливо, Novo Nordisk потрібно було виявити потенційні партнерські відносини до того, як це зробили конкуренти. Для досягнення цієї мети Novo Nordisk довелося знайти спосіб консолідації величезних обсягів зовнішньої інформації, щоб якомога раніше створити пташиний погляд на можливості партнерства.
Використання НЛП для прискорення збору розвідданих
Мабуть, найбільшим викликом для великих фармацевтичних компаній у визначенні можливостей співпраці є ретельний аналіз обсягу інформації, яка може (або у багатьох випадках може не містити) глибоких деталей про потенційних партнерів у розробці ліків.
Наприклад, відомі фармацевтичні гравці, як правило, шукають інформацію про нові ліки, цілі та шляхи, біотехнологічні компанії, що представляють інтерес, пропозиції університетських технологій та клінічні випробування у відповідних терапевтичних областях. Щоб знайти ці важливі фрагменти даних, вони повинні прочісувати численні структуровані та неструктуровані джерела інформації, такі як новинні звіти, патентні заявки, наукові роботи та тези доповідей конференцій - значний і трудомісткий виклик для людей.
Завданням усього цього збору інформації є створення «центру доказів», куратора, керованого даними, ландшафту знань. Для розробки всебічного та ретельного центру доказів компанія Novo Nordisk вирішила застосувати технологію обробки природних мов (NLP). Керівники Novo Nordisk зрозуміли, що NLP може значно покращити ефективність процесу виявлення можливостей співпраці, автоматизуючи видобуток тексту, щоб виявити цінну інформацію, сховану в безлічі неструктурованих даних.