AI in Pharmaceutical Companies
Enabling Efficient, Responsible and Human-Centered Solutions for Medical Affairs
Zusammenfassung
Die konkrete Umsetzung von KI-Bestrebungen ist insbesondere für etablierte Unternehmen herausfordernd. In dieser Arbeit werden dazu wesentliche Anforderungen aus Theorie und Praxis ganzheitlich analysiert und Lösungen diskutiert. Dabei fließen Erkenntnisse aus durchgeführten Fallstudien und Experteninterviews aus der pharmazeutischen Industrie mit ein.
Diese Arbeit trägt dazu bei, bisherige Forschung darin zu unterstützen, wie effiziente, (ethisch) verantwortungsvolle und humanzentrierte KI-Lösungen in das Geschäftsmodell von wissenschaftlich orientierten Bereichen (wie Medical Affairs) eingebunden werden können. In diesem Kontext werden die Rollen von Management und interdisziplinären Fachkräften aufgezeigt sowie die Entwicklung einer KI-Rahmenstruktur vorgeschlagen.
Abstract
The concrete realization of AI endeavors is challenging, especially for established companies. In this paper, essential requirements from theory and practice are analyzed holistically and applicable solutions are discussed. It incorporates insights from conducted case studies and expert interviews in the pharmaceutical industry.
This work contributes to support previous research on how efficient, (ethically) responsible and human-centered AI solutions can be integrated into the business model of scientifically oriented fields (such as Medical Affairs). In this context, the role of management and interdisciplinary professionals is highlighted and the development of an AI framework is proposed.
Schlagworte
digitale Lösung value demonstration value capture value delivery value creation Fallbeispiele Experteninterviews value enabler Verantwortung digital health human-centered AI Organisation Technologie neuronale Netze intellectuals Intellektuelle Business Transformation Business Model Canvas Digitalisierungsstrategie Industrie 4.0 digitale Transformation Unternehmensethik medizinische Abteilung Pharma Medical Affairs Nachhaltigkeit Digitalisierung digitalization management machine learning artificial intelligence maschinelles Lernen Künstliche Intelligenz Menschen, technology, organization, people- 1–14 1. Introduction 1–14
- 111–128 3. Research methodology 111–128
- 129–152 4. Results 129–152
- 153–174 5. Discussion 153–174
- 175–182 6. Conclusion 175–182
- 183–208 7. References 183–208
- 209–238 8. Appendix 209–238
6 Treffer gefunden
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