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HMS Case Study

#industry #finance #lifesciences #other

Pharmatrends früher erkennen mit KI-gestützter Newsanalyse

Pharma-News kontinuierlich auswerten, neue Themen automatisch erkennen und Trendentwicklungen über Zeit nachvollziehbar machen.

Management Summary

Ein internationaler Pharmakonzern wollte wachsende Mengen pharmazeutischer Newsquellen systematisch auswerten. Das Projekt zeigt, wie sich KI in der Pharmaindustrie für die kontinuierliche News- und Trendanalyse einsetzen lässt. Die von HMS entwickelte Plattform analysiert unstrukturierte Newsdaten, clustert Themen automatisch und macht deren Entwicklung über längere Zeiträume sichtbar. Fachbereiche erhalten damit eine belastbarere Grundlage für Marktbeobachtung, Reviews und Management-Updates.

Projektsteckbrief

#lifesciences
Internationaler Pharmakonzern

Internationaler Pharmakonzern

Branche: Pharma
Projektstart: 06/2025
Schwerpunkt: AI & Machine Learning
Use Case: Natural Language Processing

Projektziel

Aufbau einer Plattform zur kontinuierlichen Identifikation, Bewertung und Beobachtung relevanter Themen und Trends aus heterogenen Newsquellen.

Wichtigste Kernfunktionen

  • Kontinuierliche Analyse pharmazeutischer Newsdaten
  • Hypothesenfreie Themenidentifikation mit Machine Learning, NLP und generativer KI
  • Relevanzbewertung und Visualisierung thematischer Entwicklungen über Zeit
  • Nachvollziehbare Exploration von Themen, Quellen und einzelnen Artikeln

Tech Stack

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Relevante Themen früher zu erkennen reicht nicht aus. Entscheidend ist, dass Fachbereiche Entwicklung, Quellen und Relevanz nachvollziehen können.

Christoph Bergen

CoE Lead GenAI bei HMS

Die Ausgangslage

Mitarbeitende in Pharmaunternehmen beobachten täglich eine große Zahl an Nachrichten, Marktinformationen und Branchenentwicklungen. Mit der Menge verfügbarer Informationen steigt auch der Aufwand, relevante Themen vollständig zu erfassen und ihre Bedeutung belastbar einzuschätzen.

Manuelle Recherchen führen häufig zu Lücken, weil nicht alle Quellen systematisch ausgewertet werden können. Einschätzungen hängen außerdem davon ab, welche Themen bereits bekannt sind und wonach aktiv gesucht wird. Auch KI-Chatlösungen unterstützen vor allem bei konkreten Fragestellungen. Neue oder unerwartete Entwicklungen bleiben dadurch leichter verborgen.

Einfache Prozessanpassungen reichten deshalb nicht aus. Die Identifikation neuer Themen und langfristiger Trends erforderte eine kontinuierliche, skalierbare Analyse großer Mengen unstrukturierter Inhalte.

Die HMS-Lösung

KI-gestützte Datenanalyse für Pharma-News und Trends

HMS entwickelte eine Plattform zur automatisierten Analyse und Strukturierung pharmazeutischer Newsdaten. Die Lösung verarbeitet kontinuierlich neue Inhalte, identifiziert relevante Themen und macht deren Entwicklung transparent nachvollziehbar.

Datenintegration und Verarbeitung

Die Plattform integriert unstrukturierte Textdaten aus verschiedenen Nachrichtenquellen in ein einheitliches Datenmodell. Neue Inhalte werden standardisiert aufbereitet, automatisiert verarbeitet und für analytische Verfahren verfügbar gemacht.

Die Backend-Architektur basiert auf AWS. Sie nutzt relationale und NoSQL-Datenbanken sowie orchestrierte Microservices für Aufnahme, Verarbeitung und Bereitstellung der Daten.

Hypothesenfreie Themenidentifikation

Die Plattform setzt keine vordefinierten Suchbegriffe oder Themen voraus. Sie analysiert den Nachrichtenbestand und gruppiert Artikel automatisch in thematische Cluster.

Die Kombination aus Machine Learning, NLP und generativer KI unterstützt die Beschreibung der identifizierten Themen und hilft dabei, fachliche Zusammenhänge einzuordnen.

Relevanzbewertung und Trendanalyse

Für identifizierte Themen berechnet die Lösung quantitative Relevanzwerte und visualisiert deren Entwicklung über längere Zeiträume. Dadurch wird sichtbar, welche Themen an Bedeutung gewinnen, welche an Relevanz verlieren und welche Entwicklungen sich verstetigen.

Die Analyse folgt einer konsistenten Methodik. Das verbessert die Vergleichbarkeit wiederkehrender Bewertungen und reduziert die Abhängigkeit von einzelnen manuellen Einschätzungen.

Interaktiver Zugang und Nachvollziehbarkeit

Ein interaktives Frontend ermöglicht die Exploration identifizierter Themen und Trends. Nutzer können von einer Übersicht bis auf einzelne Nachrichtenartikel navigieren, KI-generierte Zusammenfassungen einsehen und die zugrunde liegenden Quellen prüfen.

Zusätzlich erstellt die Plattform regelmäßig Übersichten der wichtigsten Themen und Subthemen innerhalb eines betrachteten Zeitraums. Fachbereiche können damit monatliche Reviews oder Management-Updates effizienter vorbereiten.

Der Kundennutzen

Relevante Pharmatrends früher erkennen. 

Die KI-gestützte Newsanalyse unterstützt Fachbereiche dabei, große Mengen pharmazeutischer Nachrichten kontinuierlich auszuwerten, neue Themen sichtbar zu machen und Entwicklungen über Zeit belastbarer einzuordnen.

Schneller

Analysezeit von Tagen auf Minuten reduziert

Die Plattform verkürzt den Analyseprozess von mehreren Tagen auf Minuten. Neue Themen und Veränderungen im Markt werden dadurch deutlich früher sichtbar.

Effizienter

Mehrere Arbeitstage pro Report eingespart

Automatisierte Datensammlung, Analyse und Aufbereitung reduzieren den manuellen Rechercheaufwand. Pro Report werden mehrere Arbeitstage eingespart.

Global nutzbar

Wettbewerbsinformationen in Echtzeit verfügbar

Fachbereiche können aktuelle Themen, Trends und zugrunde liegende Quellen direkt prüfen. Die Plattform wurde für den globalen Einsatz konzipiert und stellt Wettbewerbsinformationen in Echtzeit bereit.

Unsere Stärken, Ihre Vorteile

Unstrukturierte Pharma-Daten mit KI analysieren

HMS verbindet Data Engineering, Software Engineering und KI-Methodik zu Lösungen, die sich in bestehende Arbeitsprozesse integrieren lassen. Im Projekt lag der Schwerpunkt auf einer Plattform, die große Mengen unstrukturierter Newsdaten kontinuierlich verarbeitet und für Fachbereiche nachvollziehbar auswertbar macht.

Was Sie von HMS erwarten können

HMS verbindet Data Engineering, Software Engineering und KI-Methodik zu Lösungen, die fachlich nutzbar bleiben und sich in bestehende Systemlandschaften integrieren lassen.

  • Entwicklung skalierbarer Datenarchitekturen für unstrukturierte Inhalte
  • Kombination von Machine Learning, NLP und generativer KI für analytische Use Cases
  • Umsetzung transparenter Analyseoberflächen mit Zugriff auf Quellen und Einzelergebnisse
  • Integration von KI-Lösungen in bestehende Systemlandschaften und Geschäftsprozesse
Christoph Bergen
Christoph Bergen
CoE Lead GenAI

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