Santé, pharmacie & biotechnologies
La santé, pharmacie & biotechnologies vivent une transformation accélérée, portée par les innovations médicales, la digitalisation et l’explosion des données de santé. Des laboratoires aux fabricants de dispositifs médicaux, les acteurs doivent repenser leur recherche, leurs opérations cliniques et l’ingénierie de leurs produits, pour gagner en vitesse et en efficacité, sans céder sur la qualité ni la sécurité patient.
Enjeux clés du secteur
01
Accélérer l’innovation et les cycles de développement
La complexité scientifique et réglementaire impose de raccourcir le délai de mise sur le marché, sans rien céder sur la qualité. Une vague d’expirations de brevets érode les revenus des médicaments phares, alors que développer une nouvelle molécule reste long, coûteux et incertain. Renouveler les portefeuilles plus vite devient vital.
02
Valoriser la donnée de santé et industrialiser l’IA
Données patients, essais cliniques et nouvelles technologies exigent de mieux structurer, analyser et valoriser l’information. L’IA automatise en plus les tâches à forte intensité documentaire, rédaction médicale et réglementaire, comptes rendus d’essais, dossiers de soumission, pharmacovigilance, tout en accélérant la découverte jusqu’au préclinique. Bien utilisée, elle peut réduire de 25 à 50 % le temps et le coût jusqu’à la phase préclinique.
03
Garantir conformité et qualité dans un cadre ultra-réglementé
De la recherche à la surveillance post-commercialisation, les exigences réglementaires et éthiques imposent une traçabilité totale et une maîtrise rigoureuse des processus. Face à un cadre qui se durcit en continu (dispositifs médicaux, données de santé, IA), l’enjeu est d’industrialiser la qualité et la veille réglementaire pour en faire un atout plutôt qu’un frein.
Comment intervient Astek ?
Astek combine une expertise CRO, data et ingénierie pour accompagner les acteurs des sciences de la vie, de la recherche clinique jusqu’aux plateformes de santé et dispositifs médicaux. Nous aidons nos clients à accélérer l’innovation, valoriser leurs données et industrialiser l’IA dans un cadre conforme, traçable et sécurisé.
Nos références
Managed Services dédié à la valorisation des données cliniques
Managed service permettant d’industrialiser la gestion des données cliniques, la standardisation CDISC et les soumissions réglementaires pour les essais cliniques à l’échelle mondiale
Valeur créée
Accélération des soumissions réglementaires
Plateforme IA & IoT pour l’industrie pharmaceutique
Plateforme IA et IoT combinant maintenance prédictive, jumeaux numériques et algorithmes de recommandation pour améliorer les opérations industrielles et la performance e-commerce d’un acteur pharmaceutique
Valeur créée
+13% de revenus, +40% de panier moyen et +30% de taux de conversion
Cobots & vision industrielle pour dispositifs médicaux
Développement d’une cellule robotisée combinant cobots, vision industrielle, IoT et automatisation afin d’assembler et contrôler des dispositifs médicaux
Valeur créée
Réduction des défauts de fabrication et amélioration de la productivité
Advanced Analytics pour la performance thérapeutique
Pour un biopharma mondial, suite de modèles de machine learning prédisant l’attrition des patients, l’efficacité des traitements et l’impact causal des campagnes marketing (attribution multi-touch…), industrialisée sur une plateforme data (feature store, MLOps, IA explicable)
Valeur créée
Ciblage et stratégies de rétention optimisés sur la preuve
Centre d’excellence IA & Data Science pour la R&D
Centre de delivery offshore en IA et analytics, au service des équipes R&D, couvrant la GenAI, les statistiques avancées, le développement R/Python et l’industrialisation de la data science
Valeur créée
Accélération et optimisation financière des projets IA/Data R&D
Analyses de survie pour la recherche en oncologie
Pour un laboratoire mondial, analyse de survie d’un médicament oncologique à l’aide de modèles statistiques (Kaplan-Meier pour les courbes de survie, modèle de Cox à risques proportionnels) : ingestion des données de remboursement, stratification des cohortes de patients et analyse multifactorielle
Valeur créée
Comparaison avec molécules concurrentes pour mieux cibler les patients
IA de prédiction du décrochage des patients
Prédiction du décrochage des patients : modèle de prédiction du décrochage des patients construit à partir de plus de 400 variables issues des remboursements, des événements indésirables, du CRM, des programmes de soutien et des coupons
Valeur créée
Amélioration du maintien sous traitement et de l’engagement des patients
Assistant IA d’aide à la décision clinique
Assistant d’aide à la décision clinique pour praticiens : extraction de l’information utile des dossiers patients et des constantes en temps réel, recherche sémantique par similarité et génération de documents, comptes rendus de sortie, rapports diagnostiques
Valeur créée
Du temps gagné pour les soignants et des décisions mieux informées
Agent IA de veille réglementaire automatisée
Conception d’un agent IA de veille réglementaire : extraction automatisée (RPA) des contenus des sites réglementaires officiels, moteur d’IA générative avec recherche documentaire, exposé via une interface logicielle (API)
Valeur créée
Une conformité plus rapide, tenue à jour en continu et multilingue
Centre de delivery digital pour la R&D santé
Partenariat de R&D santé opéré depuis nos centres de delivery : plus de 250 applications, sites et bots livrés pour des acteurs de la pharma et des sciences de la vie, avec montée en charge des équipes au rythme des programmes
Valeur créée
Taux de ré-engagement client de 86,5 %
Valeur ajoutée
Essais cliniques accélérés
Meilleure exploitation des données
Coûts de R&D réduits
Conformité renforcée
Nos filiales dédiées
Nos articles
Cinq bonnes pratiques pour mettre en place une trame de données cliniques (Clinical Data Fabric – CDF)
Une trame de données cliniques (CDF) est un type d’architecture de données qui permet aux entreprises pharmaceutiques, aux MedTechs…
Comment la digitalisation améliore la pratique de la gestion des données cliniques
Les essais cliniques produisent une quantité massive de données. Dans la plupart des cas, le défi réside moins dans le volume de données à traiter que dans sa diversité.
Faciliter le mappage des données vers le format SDTM grâce à la standardisation et à l’I.A.
Nos clients sont des entreprises de santé de taille moyenne à grande basées en Europe, souhaitant adopter…