Van handmatige screening naar slimme signalering
De vraag van de farmaceut was helder: "Hoe kunnen we efficiënter werken met AI?" In gezamenlijke workshops brachten AI-specialisten en domeinexperts hun kennis samen. Al snel kwam een concreet vraagstuk naar voren.
Voor bepaalde medicijnen mag productie alleen plaatsvinden wanneer aantoonbaar sprake is van een tekort. In Nederland hebben we ongeveer 20.000 geregistreerde medicijnen. Om te bepalen of een tekort dreigt, moeten afzetcijfers, het aantal leveranciers en mogelijke alternatieven worden meegenomen. Een tablet van 500 mg kan bijvoorbeeld worden vervangen door een deelbare variant van 1000 mg. Zulke nuances maken het verschil.
De eerste screening van al die middelen gebeurt door hoogopgeleide professionals, maar is grotendeels repeterend. “Dat is typisch iets waar AI waarde kan toevoegen,” zegt Robin van Breukelen van AI-bedrijf RepliKate. “Het haalt het repetitieve werk eruit en maakt de beoordeling vollediger dan wanneer je vooral op ervaring of ‘gut feeling’ werkt.”
Twee AI-agents in de praktijk
De samenwerking tussen de farmaceut en RepliKate resulteerde in twee toepassingen. Allereerst ontwikkelde RepliKate een AI-platform met een chatinterface. Medewerkers kunnen vragen stellen over een specifiek medicijn, waarna AI automatisch meerdere databronnen combineert tot één integraal antwoord. In plaats van handmatig verschillende systemen te doorzoeken, krijgen zij direct inzicht.
Daarnaast bouwde het team een algoritme dat verschillende indicatoren tegen elkaar afweegt en voorspelt welke medicijnen het hoogste risico op een tekort hebben. De AI-agent loopt continu door de volledige lijst van 20.000 middelen en markeert de dossiers die nadere analyse verdienen. Professionals kunnen daardoor hun aandacht richten op de middelen waar het risico het grootst is, terwijl de monitoring breder en consistenter wordt uitgevoerd.
De laatste 20 procent maakt het verschil
Technisch bleek vooral de combinatie van uiteenlopende databronnen uitdagend. Verschillende formats en definities vroegen om grondige dataopschoning. Opvallend is dat de eerste 80 procent van een AI-oplossing relatief snel staat. Generieke modellen en standaardfunctionaliteiten brengen je ver. Maar de echte waarde zit in de laatste 20 procent: het toevoegen van specifieke domeinkennis, het correct verwerken van uitzonderingen en het borgen van betrouwbaarheid.
“De devil is in the details,” aldus Van Breukelen. “Het gaat om bronvermeldingen, traceerbaarheid en het voorkomen van hallucinaties. Dat moet je niet onderschatten.”
Samenwerking als succesfactor
De samenwerking tussen AI-specialisten en farmaceutische experts was cruciaal. RepliKate bracht technologische expertise in, de farmaceut diepgaande kennis van regelgeving en medicijnregistratie. “Je kunt zo’n project niet over de schutting gooien,” zegt Van Breukelen. “Het is echt halen en brengen van kennis. Hoe beter beide partijen elkaars wereld begrijpen, hoe sterker de oplossing wordt.”
Zeker in een gereguleerde markt als farma zijn transparantie en uitlegbaarheid randvoorwaarden. Bronvermelding en inzicht in de herkomst van data zijn essentieel om vertrouwen te behouden. Met deze toepassing laat RepliKate zien hoe AI-agents niet alleen efficiëntie verhogen, maar ook bijdragen aan een maatschappelijk vraagstuk: het beperken van medicijntekorten en het slimmer inzetten van schaarse expertise in de zorgketen.
Meer kansen voor AI-agents in de keten
Hoewel deze toepassing zich richt op tekortsituaties, ziet RepliKate bredere kansen voor AI-agents in de farmaceutische keten. Denk aan het doorzoeken van complexe registratiedossiers, het combineren van externe marktdata of het ondersteunen van beleidskeuzes.
Voor AI-bedrijven die deze markt willen betreden, heeft Van Breukelen een duidelijke boodschap: onderschat de waarde van domeinkennis niet. “Als techneut heb je de neiging om grote stappen te zetten en te denken: het zal wel zo zitten. Maar in farma komt het heel precies. Je moet echt begrijpen hoe processen en definities werken.”
Praktische tips voor AI-bedrijven die willen samenwerken met farma of biotech
1. Investeer vroeg in domeinkennis
Technologie alleen is niet genoeg. Begrijp regelgeving, definities en uitzonderingen.
2. Werk iteratief samen
Geen project over de schutting, maar continue afstemming tussen tech en inhoud.
3. Zorg voor traceerbaarheid en bronvermelding
Zeker in gereguleerde markten is uitlegbaarheid geen luxe, maar randvoorwaarde.
4. Besteed aandacht aan datakwaliteit en opschoning
Verschillende databronnen vragen om stevige voorbereiding.
5. Focus op de laatste 20 procent
De echte waarde zit in verfijning, niet in de generieke basis.
