Optimalizace portfolia projektů výzkumu a vývoje ve farmaceutickém průmyslu pomocí umělé inteligence
O portfoliu projektů výzkumu a vývoje ve farmaceutickém průmyslu se rozhoduje v podmínkách nejistoty: vysoké náklady na vývoj, dlouhé lhůty, regulační rizika a silně a velmi rozdílné pravděpodobnosti úspěchu charakterizují každou investici.
V praxi se projekty často hodnotí a upřednostňují individuálně. Lékový řetězec však nepředstavuje hromadu izolovaných projektů, ale kombinovaný výběr v rámci rozpočtu, rizika a rozmanitosti a omezení diverzity.
Doména
Zdravotnictví / Řízení inovací
Cíl
Maximalizovat očekávanou hodnotu připravovaných léků a zároveň Dodržení ročního rozpočtu na výzkum a vývoj a definovaného rizikového apetitu.
Vstupy pro hodnocení
Modelování portfolia je založeno na vstupních údajích týkajících se projektů a fází, obvykle:
- Pravděpodobnost technického úspěchu (PTS) na projekt nebo fázi vývoje
- Špičkový prodejní potenciál (prodejní špička) jako ústřední hodnotový faktor
- Náklady na vývoj podle jednotlivých fází (např. předklinická fáze, fáze I-III)
- Strategický soulad s terapeutickým zaměřením (skóre souladu)
Rozhodovací model a mechanismus výběru
Za účelem systematického zmapování nejistoty se hodnota projektu modelována jako stochasticky vážená očekávaná hodnota:
Stochastické bodové hodnocení: EVᵢ = NPVᵢ × PTSᵢ
Výběr se neprovádí jako izolované pořadí jednotlivých projektů ale jako skupinový výběr v rámci portfolia.
Optimální výběr se určuje pomocí omezeného modelu Knapsack Kombinaci projektů na základě explicitních omezení.
Díky tomu jsou viditelné kompromisy v portfoliu, které se v čistém modelu často ztrácejí Se často ztrácejí při čistě individuální prioritizaci - zejména u konkurenčními rozpočty, strukturou nákladů závislou na fázích a riziky a rizikem nebo požadavky na diverzitu.
Omezení
Výběr se počítá za explicitních omezení, např:
- Roční rozpočtový limit na výzkum a vývoj
- Maximální počet onkologických projektů (kontrola rizika koncentrace)
- Minimální diverzita napříč oblastmi onemocnění (minimální diverzita napříč oblastmi onemocnění)
Tato omezení zajišťují, že portfolio nejen maximalizuje maximalizující hodnotu, ale také rizikově orientované a strategicky robustní.
Technologický přístup
Používá se hybridní architektura rozhodování:
- StratePlan pro kombinatorický výběr portfolia s omezeními
- AHP (Analytic Hierarchy Process) pro vážení strategických kritérií a pro strukturovanou integraci kvalitativních faktorů
Logika výsledků
Výsledkem není seznam priorit, ale konzistentní potrubí Konfigurace potrubí s explicitně modelovanými vlastnostmi:
- Maximalizovaná očekávaná hodnota portfolia (EV) v rámci rozpočtu a rizikového apetitu
- Řízená koncentrace v terapeutických oblastech (např. onkologický limit)
- Strategická vhodnost a diverzita jako měřitelné atributy portfolia
- Transparentní kompromisy mezi hodnotou, šancí na úspěch, náklady a strategickou orientací
Závěr
Výběr portfolia výzkumu a vývoje není čistě oceňovací problém, ale o kombinatorický rozhodovací problém za nejistoty.
Pouze v případě, že jsou očekávané hodnoty, omezení a strategická kritéria jsou spojena ve formálním modelu, lze systematicky sestavit robustní lékový řetězec - a tím i a měřitelně zvýšit kvalitu rozhodování.
Společné vzory napříč případy
Hodnocení
Kvalitativní a kvantitativní faktory jsou převedeny na srovnatelné skóre - pomocí stupnic pomocí stupnic, modelů hodnocení nebo strukturovaného odborného posudku. Cílem je vytvořit konzistentní podklad pro hodnocení připravený k rozhodování.
Hodnocení
Prvky jsou seřazeny podle důležitosti. Stanovení priorit je však jen zřídka konečným rozhodnutím. Ve složitých prostředích je stanovení priorit často zakotveno přímo ve kombinatorické optimalizace, aby se systematicky zohlednily interakce a omezení systematicky se berou v úvahu.
Výběr skupiny
Konečný výběr jde nad rámec jednoduchého přístupu "top-k". StratePlan řeší strukturované výběrové problémy, jako je například Knapsack, Portfoliové nebo rozvrhovací modely a vypočítá optimální kombinaci Kombinace za reálných omezení.
Omezení
Omezení odrážejí reálné nedostatky: Kapitál, čas, zdroje, ochota riskovat, regulační požadavky, strategické mandáty nebo požadavky na udržitelnost. Jsou nedílnou součástí logiky rozhodování.
Technologie
Hybridní využití metod MCDA (např. AHP, TOPSIS) pro strukturované hodnocení Hodnocení v kombinaci s programem StratePlan pro hodnocení s ohledem na omezení Skupiny nebo výběru portfolia.
Tyto případy ukazují, jak může program StratePlan transformovat rozhodovací procesy z čistého pořadí k inteligentní tvorbě portfolia s ohledem na omezení. Údaje o ocenění jsou převedeny na proveditelná, optimalizovaná skupinová rozhodnutí - sladěná s finančními sladěná s finančními, strategickými a udržitelnými cíli.
Základní logika - strukturované oceňování → kvantitativní stanovení priorit Stanovení priorit → omezený výběr skupiny - škáluje napříč různými odvětvími Odvětví a je přizpůsobena ukazatelům výkonnosti specifickým pro danou oblast a omezení.
