Ottimizzazione dell'intelligenza artificiale nella selezione del portafoglio di progetti di R&S nell'industria farmaceutica
I portafogli di R&S nell'industria farmaceutica sono decisioni prese in condizioni di incertezza: costi di sviluppo elevati, tempi lunghi, rischi normativi e probabilità di successo fortemente e probabilità di successo molto variabili caratterizzano ogni investimento.
In pratica, i progetti vengono spesso valutati e classificati singolarmente. Tuttavia, una pipeline di farmaci non è una pila di progetti isolati, ma una selezione combinatoria sottoposta a vincoli di budget, rischio e diversità e diversità.
Dominio
Sanità / Gestione dell'innovazione
Obiettivo
Massimizzare il valore atteso della pipeline di farmaci e allo stesso tempo Rispettare un budget annuale per la R&S e una propensione al rischio definita.
Input della valutazione
La modellazione del portafoglio si basa su dati di input relativi a progetti e fasi, tipicamente:
- Probabilità di successo tecnico (PTS) per progetto o per fase di sviluppo
- Potenziale di vendita di picco (picco di vendita) come driver centrale del valore
- Costi di sviluppo per fase (ad esempio, preclinica, fase I-III)
- Adattamento strategico all'orientamento terapeutico (punteggio di allineamento)
Modello decisionale e meccanismo di selezione
Al fine di mappare sistematicamente l'incertezza, il valore del progetto è è modellato come un valore atteso ponderato stocasticamente:
Punteggio stocastico: EVᵢ = VANᵢ × PTSᵢ
La selezione non viene effettuata come una classifica isolata di singoli progetti ma come selezione di gruppo nel portafoglio.
Un modello Knapsack vincolato determina la combinazione ottimale di progetti Combinazione ottimale di progetti in base a restrizioni esplicite.
In questo modo si rendono visibili i compromessi di portafoglio, che spesso si perdono in un modello di priorità puramente Spesso si perdono in una pura prioritizzazione individuale - soprattutto con budget concorrenti, strutture di costo dipendenti dalle fasi e requisiti di rischio e di e requisiti di rischio o diversità.
Vincoli
La selezione viene calcolata in base a vincoli espliciti, ad esempio
- Tetto massimo del budget annuale per la R&S
- Numero massimo di progetti oncologici (controllo dei rischi di concentrazione)
- Diversità minima tra le aree patologiche (diversità minima tra le aree patologiche)
Queste limitazioni assicurano che il portafoglio non solo massimizzi valore, ma anche che sia aggiustato per il rischio e strategicamente solido.
Approccio tecnologico
Viene utilizzata un'architettura decisionale ibrida:
- StratePlan per la selezione combinatoria del portafoglio sotto vincoli
- AHP (Analytic Hierarchy Process) per la ponderazione dei criteri strategici e per l'integrazione strutturata dei fattori qualitativi e per l'integrazione strutturata di fattori qualitativi
Logica dei risultati
Il risultato non è un elenco di priorità, ma una pipeline coerente Configurazione della pipeline con proprietà esplicitamente modellate:
- Massimizzazione del valore atteso del portafoglio (EV) in base al budget e alla propensione al rischio
- Concentrazione controllata nelle aree terapeutiche (ad esempio, limite dell'oncologia)
- Adattamento strategico e diversità come attributi misurabili del portafoglio
- Compromessi trasparenti tra valore, possibilità di successo, costi e orientamento strategico
Conclusione
La selezione di un portafoglio di R&S non è un puro problema di valutazione, ma un problema di decisione combinatoria in condizioni di incertezza.
Solo quando i valori attesi, le restrizioni e i criteri strategici vengono sono riuniti in un modello formale, una pipeline di farmaci robusta può essere sistematicamente costruita - e la e aumentare in modo misurabile la qualità delle decisioni.
Modelli comuni a tutti i casi
Valutazione
I fattori qualitativi e quantitativi vengono convertiti in punteggi comparabili, utilizzando scale di valutazione utilizzando scale, modelli di valutazione o giudizi strutturati di esperti. L'obiettivo è creare una base di valutazione coerente e pronta per le decisioni.
Classificazione
Gli elementi vengono classificati in base alle priorità. Tuttavia, la definizione delle priorità raramente rappresenta la decisione finale. In ambienti complessi, la definizione delle priorità è spesso incorporata direttamente in un'ottimizzazione ottimizzazione combinatoria per considerare sistematicamente le interazioni e i vincoli sistematicamente presi in considerazione.
Selezione del gruppo
La selezione finale va oltre un semplice approccio "top-k". StratePlan risolve problemi di selezione strutturati come Knapsack, Di portafoglio o modelli di schedulazione e calcola la combinazione ottimale Combinazione ottimale in base a restrizioni reali.
Vincoli
I vincoli riflettono le scarsità del mondo reale: Capitale, tempo, risorse, propensione al rischio, requisiti normativi, mandati strategici o requisiti di sostenibilità. Sono parte integrante della logica decisionale.
Le tecnologie
Uso ibrido di metodi MCDA (ad es. AHP, TOPSIS) per una valutazione strutturata Valutazione combinata con StratePlan per la selezione di Selezione di gruppi o portafogli.
Questi casi mostrano come StratePlan sia in grado di trasformare i processi decisionali da una pura classificazione a una costruzione di portafogli intelligente e consapevole dei vincoli alla costruzione di portafogli intelligenti e consapevoli dei vincoli. I dati di valutazione vengono convertiti in decisioni di gruppo fattibili e ottimizzate, allineate agli obiettivi finanziari, strategici e di sostenibilità allineate agli obiettivi finanziari, strategici e di sostenibilità.
La logica di fondo - valutazione strutturata → prioritizzazione quantitativa Selezione delle priorità → selezione vincolata del gruppo - è adattabile a diversi settori industriali E si adatta agli indicatori di performance specifici del settore e alle restrizioni.
