Sneller onderzoek en ontwikkeling
AI vindt structuur in grote hoeveelheden verzamelde data uit medische zorg, chemisch onderzoek en geneesmiddelenonderzoek, en zet die om in informatie waarmee wetenschappers verder kunnen.
Sectoren · Farmaceutische industrie
AI in de farmaceutische industrie: van onderzoeksdata naar bruikbaar inzicht
AI verandert farmaceutisch onderzoek en zorg. Het zet grote verzamelingen onderzoeksdata om in bruikbare informatie, geeft analisten snel toegang tot chemische databases en neemt administratieve en regulatoire routines over. Wij bouwen deze systemen voor farmaceutische bedrijven, van R&D-prototypes tot productietools.
- Onderzoeksdata omgezet in bruikbare informatie
- Snellere analyse van stofdatabases
- Minder handwerk in regulatoire en administratieve taken
- 57% van ons team is gepromoveerd
- Duits bedrijf, werkt volgens de AVG
Bespreek uw project
5,0 18 reviews op Clutch Winnaar Go Global Awards
Vertrouwd door grote bedrijven, scale-ups en non-profits
Wat het u oplevert
Wat AI verandert in de farmaceutische industrie
De gebieden waar AI farmaceutisch onderzoek, bedrijfsvoering en zorg al ondersteunt.
Verbonden informatie
AI kan productie-, logistiek- en zorginformatie koppelen, zodat data over geneesmiddelenzorg organisatiebreed wordt beheerd in plaats van in silo's.
Routinewerk geautomatiseerd
Administratieve en regulatoire taken die veel tijd van apothekers vragen, kunnen door intelligente modellen worden afgehandeld. Experts beoordelen de resultaten en handelen ernaar.
Wat wij leveren
AI-oplossingen voor farmaceutische bedrijven
Toepassingen van onderzoek tot bedrijfsvoering, inclusief projecten die we voor farmaceutische klanten hebben uitgevoerd.
- 01
AI in farmaceutische R&D
Onderzoeks- en ontwikkelingsprojecten die machine learning toepassen op medische en chemische data en de nieuwste benaderingen voor uw vraagstuk evalueren.
- 02
Processen voor generieke geneesmiddelen
Machine learning-tools die geneesmiddelanalisten snel toegang geven tot grote databases van chemische elementen en verbindingen, en verbanden zichtbaar maken die handmatig moeilijk te vinden zijn.
- 03
Informatiebeheer voor geneesmiddelenzorg
Systemen die productie-, logistiek- en zorginformatie uit verschillende databronnen samenbrengen in één beheerd overzicht.
- 04
Vertaling van medische beelden
Generative adversarial networks vertalen weefselbeelden tussen kleuringsdomeinen, zodat een bestaande ziekteclassifier voor verschillende reagentia kan worden hergebruikt.
- 05
Detectie en telling van pillen
Computer vision die pillen detecteert, classificeert en telt op basis van de National Drug Code om farmaceutische voorraadprocessen te automatiseren.
- 06
Analyse van vaardigheidstekorten
NLP die vaardigheden uit cv's, functiebeschrijvingen en beoordelingen haalt om vaardigheidstekorten en opvolgingsrisico's in grote onderzoeksorganisaties te vinden.
Weet u niet zeker wat u nodig hebt? Beschrijf het probleem en wij adviseren u over de aanpak.
Bespreek uw projectCase studies
Alle case studiesResultaten die we voor klanten behaalden
Gezondheidszorg · Computer vision, Generatieve AI
Medische beeldvertaling tussen weefselkleuringen voor een farmaceutisch bedrijf
Hergebruiktéén ziekteclassifier voor alle kleurreagentia
Een AI-component die histologische beelden van het ene kleuringsdomein naar het andere vertaalt, zodat bestaande software en machine-learningmodellen voor alle reagentia kunnen worden hergebruikt.
Lees de case study
Pildetectie en -telling voor een zorgtechnologieleverancier
99,9% precisie, recall en F1 over alle voorspellingen
Een computervisionsysteem dat medicijnpillen op National Drug Code (NDC) herkent, classificeert en telt op foto’s, en zo foutgevoelig handmatig tellen vervangt.
NLP-analyse van skill gaps voor een wetenschaps- en technologiebedrijf
~10.000 bespaarde manuren
Een interactieve NLP-tool die de vaardigheden van medewerkers beoordeelt, vaardigheidsprofielen vergelijkt en skill gaps signaleert tussen bedrijfskritische medewerkers en hun mogelijke opvolgers.
Schatting van vet- en spiervolume van het oog op basis van MRI-scans
Geautomatiseerd segmentatie van vet en spieren in elke MRI-doorsnede
Een deep-learningmodel voor een oogheelkundig centrum dat vet- en spierweefsel segmenteert in MRI-scans van de oogkas, het volume schat en vergelijkingen voor en na een ingreep ondersteunt.
Waarom AI Superior
AI op onderzoeksniveau, met de werkwijze van een productbedrijf
Veel leveranciers kunnen een demo bouwen. Het lastige deel is AI betrouwbaar laten werken op echte data en binnen echte bedrijfsprocessen, en daarvoor is een ander soort team nodig.
01
Team met onderzoeksachtergrond
AI Superior werd in 2019 opgericht door AI-onderzoekers met gepubliceerde papers en patenten, en het hele team werkt volgens die wetenschappelijke standaard.
- PhD57%
- MSc28%
- BSc15%
02
Gebouwd voor productie
Bij elk project beperken we het risico in fasen, met een go/no-go-beslissing bij elke mijlpaal. Uw budget gaat alleen naar benaderingen die op uw data al hebben gewerkt.
4× ons slagingspercentage bij proofs of concept ten opzichte van het marktgemiddelde
03
Een compleet team vanaf dag één
Strategie, modellen en software komen van één team, dus er gaat niets verloren bij overdrachten tussen leveranciers.
- Product AI-productowner, business analist, projectmanager
- Data Data scientists, ML-engineers, BI-analist
- Ontwikkeling Software engineers, QA, DevOps
04
Uw data blijft onder controle
Mag data uw organisatie niet verlaten, dan bouwen we op private, zelf gehoste modellen in plaats van AI-diensten van derden.
- AVG, Duits bedrijf
- Zelf gehoste LLM's
- Transparante methoden
Ons team
De experts achter uw project
Uw project wordt geleid door senior data scientists en engineers met een onderzoeksachtergrond, ondersteund door onze product- en ontwikkelteams.
-
Dr. Ivan Tankoyeu CEO Gepromoveerd in de informatica. Erkend door de IEEE GRSS Society, winnaar van de Global AI Hackathon 2017, Kaggle TOP500 data scientist (2014).
-
Dr. Sergey Sukhanov Advisor Gepromoveerd in machine learning, data scientist sinds 2013. Publicaties, patenten en meer dan 30 geïmplementeerde AI-use cases; meerdere IEEE-prijzen.
Klantreviews
5,0 Beoordeeld met 5,0 door de klanten voor wie wij bouwen
18 geverifieerde reviews op Clutch
“Ze leverden een extra module die we niet hadden verwacht, maar die zeer nuttig bleek.”
Onderzoek en softwareontwikkeling op maat met generative adversarial networks voor een farmaceutisch bedrijf met meer dan 5.000 medewerkers.
“Ik waardeer hun aanpak, hun expertise en de kwaliteit van de informatie die ze aanleveren.”
AI- en machine learning-consultancy om de juiste use cases te vinden voor een bedrijf in webdesign en graphics.
“Ze zijn niet alleen uitstekende theoretische experts, maar maken het ook waar met hun sterke praktische vaardigheden.”
Zo werken wij
Een gefaseerde levenscyclus voor AI-projecten
Elke fase eindigt met een resultaat dat u kunt controleren, en over de volgende fase beslist u pas als u de vorige hebt zien werken. Scope en budget houdt u zelf in de hand.
- Eerst een inschatting, dan een besluitU ziet scope en verwachte resultaten voordat de bouw begint.
- Go/no-go na elke faseElke fase eindigt met een controleerbaar resultaat en een besluit over de volgende stap.
- Open over risico'sWe delen risico's en kansen zodra de analyse ze aan het licht brengt.
- Go/no-go-beslissing
Verkenning
Samen met uw team werken we het bedrijfsprobleem uit en bepalen we de richting van de oplossing.
U ontvangt: Scope, aanpak en een globale inschatting van inspanning en verwachte resultaten
- Go/no-go-beslissing
Data en haalbaarheid
We leren uw team en uw data kennen en toetsen of AI het juiste middel is voor dit probleem.
U ontvangt: Een data-assessment en een helder haalbaarheidsoordeel, nog voordat de bouw begint
- Go/no-go-beslissing
Proof of concept / MVP
We beginnen klein, met de data die al beschikbaar is, om de oplossing in de praktijk te testen.
U ontvangt: Gemeten resultaten op uw eigen data en een basis voor de investeringsbeslissing
- Go/no-go-beslissing
Integratie en opschaling
We integreren de oplossing in uw bestaande systemen, finetunen de modellen en passen ze aan waar nodig.
U ontvangt: Een oplossing die draait binnen uw processen, afgestemd op uw data en systemen
-
Evaluatie
We nemen de resultaten met u door en zorgen dat ze goed worden geïnterpreteerd.
U ontvangt: Wat de oplossing heeft opgeleverd en waar u hierna kunt verbeteren
Prijzen en erkenning
Gerekend tot de beste AI-bedrijven
Onderscheiden met internationale bedrijfsprijzen en gerangschikt door onafhankelijke B2B-platforms die met geverifieerde klantreviews werken.
-
Top AI-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Top machine learning-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Top computer vision-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Top generatieve AI-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Go Global Awards Winner 2021 · International Trade Council -
Beste dienstverlener in data science & AI, Europa 2021 · German Business Awards -
Top AI-bedrijf 2023 · Clutch -
Top machine learning-bedrijf 2023 · Clutch -
Clutch Champion Najaar 2023 · Clutch -
Clutch Global Najaar 2023 · Clutch -
Top BI- & big data-bedrijf Duitsland 2023 · Clutch -
Top IT-dienstverlener Duitsland 2023 · Clutch -
Top AI-bedrijven 2023 · TrueFirms -
Top machine learning-bedrijven 2021 · Techreviewer -
Meest beoordeelde IT-dienstverleners Duitsland · The Manifest
Waar kan AI een farmaceutisch bedrijf vandaag helpen?
Bij onderzoek en ontwikkeling, waar het grote verzamelde datasets omzet in bruikbare informatie; bij processen voor generieke geneesmiddelen, waar het werken met databases van chemische verbindingen versnelt; en in de bedrijfsvoering, waar het administratieve en regulatoire routines automatiseert en productie-, logistiek- en zorgdata verbindt.
Kan AI modellen hergebruiken die we al hebben getraind?
Vaak wel. Voor een farmaceutisch bedrijf gebruikten we generative adversarial networks om weefselbeelden die met het ene reagens waren gekleurd te vertalen naar het domein van een ander, zodat een bestaande classifier voor ziektedetectie kon worden hergebruikt. Met een interactieve tool kon het team de gegenereerde beelden valideren, wat tijd en kosten bespaarde bij het verwerken van nieuwe kleuringstypen.
Kan AI in een klinische omgeving worden gebruikt?
Het gebruik in klinische situaties is nog beperkt. Wij richten ons op onderzoeks-, analyse- en operationele toepassingen waarin AI experts ondersteunt, en we zijn duidelijk over waar menselijk oordeel onmisbaar blijft.
Werkt u alleen met laboratorium- en onderzoeksdata?
Nee. We hebben ook NLP-analyses geleverd voor een wetenschaps- en technologiebedrijf met tienduizenden medewerkers. Daarmee werden vaardigheidstekorten en opvolgers voor bedrijfskritische functies in kaart gebracht, wat ongeveer 10.000 manuren bespaarde.
Hoe beheerst u de onzekerheid van onderzoeksprojecten?
Onze levenscyclus voor AI-projecten is afgeleid van standaarden voor softwareontwikkeling en houdt rekening met de wetenschappelijke uitdagingen van machine learning. Elke fase heeft eigen doelen en kwaliteitscriteria waaraan moet zijn voldaan voordat de volgende fase begint.
Start uw project
Vertel ons wat AI voor uw bedrijf moet doen
Deel een paar details en ons AI-team neemt het over. Dit zijn de volgende stappen:
- We bekijken uw aanvraag en antwoorden per e-mail.
- Een gesprek met een AI-expert over uw probleem, data en doelen.
- Een helder advies: de aanpak die wij voorstellen en een eerste inschatting.