Makale
Fiyatlandırma için yapay zeka destekli araçlar: ISPOR Avrupa 2025'ten önemli çıkarımlar
-
Leanna Baker Williams, MS, PharmD
İlaçlar için küresel fiyatlandırma ortamı daha karmaşık hale geliyor. Politikalar değişiyor, ülkeler birbirlerinin fiyatlarını etkiliyor ve geri ödeme sistemlerinde gezinmek zorlaşıyor. İlaç şirketlerinin, hastaların tedavilere zamanında erişebilmesi için hızlı bir şekilde uyum sağlaması gerekir. ISPOR Europe 2025 çalıştayında "Küresel Fiyatlandırma Politikası Ortamında Gezinme ve Stratejik İçgörüler için Yapay Zekadan Yararlanma başlıklı çalıştayda uzmanlar, yapay zekanın (AI) fiyatlandırma ekiplerinin bu zorlukları yönetmesine nasıl yardımcı olabileceğini tartıştı.
Çalıştay, fiyatlandırma liderlerine hızla değişen fiyatlandırma koşullarını anlamaları ve bunlara yanıt vermeleri için araçlar sağlamayı amaçladı. Aşağıda, yapay zekanın ekipleri nasıl destekleyebileceği, benimseme için pratik adımlar ve geleceğin nasıl görünebileceği dahil olmak üzere oturum sırasında paylaşılan ana bilgiler yer almaktadır.
Çalıştay, fiyatlandırma liderlerine hızla değişen fiyatlandırma koşullarını anlamaları ve bunlara yanıt vermeleri için araçlar sağlamayı amaçladı. Aşağıda, yapay zekanın ekipleri nasıl destekleyebileceği, benimseme için pratik adımlar ve geleceğin nasıl görünebileceği dahil olmak üzere oturum sırasında paylaşılan ana bilgiler yer almaktadır.
Çalıştay sırasında 246 katılımcıyla gerçekleştirilen oturumdan bir anket (Şekil 1), kuruluşların yüzde 64'ünün fiyatlandırma çalışmalarında yapay zeka kullanmadığını ve yalnızca yüzde 15'inin yapay zeka araçlarını benimsediğini gösterdi. Bu, çoğu şirketin fiyatlandırma için yapay zekayı keşfetmenin hala ilk aşamalarında olduğunu ve yapay zeka çabalarını hasta katılımı veya tıbbi işler gibi başka yerlere odakladığını gösteriyor.
Fiyatlandırma stratejilerinde yapay zekanın rolü
Yapay zeka araçları, fiyatlandırma ekiplerinin senaryoları manuel yöntemlerden çok daha hızlı oluşturmasına ve test etmesine yardımcı olabilir. Bu araçlar, klinik veriler, ödeme kuralları ve piyasa etkinliği dahil olmak üzere büyük veri kümelerini düzenleyebilir ve analiz edebilir. Kalıpları ortaya çıkarabilir, varsayımlara meydan okuyabilir ve bilgileri karar vermeyi destekleyen içgörülere dönüştürebilirler.
Şekil 2: Fiyatlandırma ve senaryo modelleme için yapay zeka özellikleri
Şekil 2: Fiyatlandırma ve senaryo modelleme için yapay zeka özellikleri
Yapay zeka destekli araçlar (Şekil 2), klinik kanıtlar, düzenleyici bağlam, ödeyen ve HTA (sağlık teknolojisi değerlendirmesi) kararları ve ekonomik ve piyasa sinyalleri genelinde girdileri almak ve yapılandırmak için yapılandırılabilir. Oradan, analitik ve modelleme yaklaşımları yüzey kalıplarına uygulanır, varsayımları test eder ve yönetilen bir sürecin parçası olarak fiyatlandırma ve erişim liderleri tarafından gözden geçirilebilen ve basınç testine tabi tutulabilen senaryo çıktıları oluşturur.
Yapay zeka, fiyatlandırma ekiplerinin bugün kullandığı adımların çoğunu yansıtabilir, ancak çok daha yüksek hız ve ölçekte çalışır. Örneğin, yapay zeka, En Çok Tercih Edilen Ulus kuralı veya bir biyobenzerin piyasaya sürülmesi gibi bir politika değişikliğinin fiyatları nasıl etkileyebileceğini modelleyebilir. Bu, ekiplerin olası etkileri değerlendirmesine ve varsayımları daha hızlı ayarlamasına yardımcı olur.
En büyük avantajlardan biri, yapay zekanın bilgi toplamak ve özetlemek için gereken süreyi azaltabilmesidir. Bu, ekiplerin varsayımları kontrol etmek ve stratejileri şekillendirmek için daha fazla zaman harcamasını sağlar. Daha hızlı iş akışları sayesinde ekipler daha fazla seçenek keşfedebilir ve daha bilinçli kararlar alabilir.
Yapay zeka, fiyatlandırma ekiplerinin bugün kullandığı adımların çoğunu yansıtabilir, ancak çok daha yüksek hız ve ölçekte çalışır. Örneğin, yapay zeka, En Çok Tercih Edilen Ulus kuralı veya bir biyobenzerin piyasaya sürülmesi gibi bir politika değişikliğinin fiyatları nasıl etkileyebileceğini modelleyebilir. Bu, ekiplerin olası etkileri değerlendirmesine ve varsayımları daha hızlı ayarlamasına yardımcı olur.
En büyük avantajlardan biri, yapay zekanın bilgi toplamak ve özetlemek için gereken süreyi azaltabilmesidir. Bu, ekiplerin varsayımları kontrol etmek ve stratejileri şekillendirmek için daha fazla zaman harcamasını sağlar. Daha hızlı iş akışları sayesinde ekipler daha fazla seçenek keşfedebilir ve daha bilinçli kararlar alabilir.
Yapay zekanın benimsenmesinin önündeki engellerin üstesinden gelmek
Bu avantajlara rağmen, birçok şirket yapay zeka araçlarını benimsemekte zorlanıyor. Yaygın engeller şunları içerir:
Bu zorlukların üstesinden gelmek için atölye, küçük, iyi tanımlanmış kullanım durumlarıyla başlamayı önerdi. Ayrıca, net belgelere ve denetim izlerine sahip araçları seçmenin önemini vurguladı. Yapay zeka, fiyatlandırma uzmanlarının uzmanlığının yerini almamalı, desteklemelidir. Ekipler ayrıca, özellikle kaynak materyalleri özetlemek için üretken yapay zeka kullanırken doğruluk, önyargı ve veri kapsamı için çıktıları doğrulamalıdır.
- Karmaşık veri ihtiyaçları: Fiyatlandırma, politikalar, kanıtlar ve sözleşmeler dahil olmak üzere birçok bilgi türüne dayanır.
- Şeffaflıkla ilgili endişeler: Ekipler, yapay zekanın sonuçlara nasıl ulaştığı ve çıktıların düzenlemelere uygun olup olmadığı konusunda endişeli.
- Sınırlı kaynaklar: Daha küçük şirketler, yapay zeka sistemleri oluşturmak veya sürdürmek için uzmanlığa sahip olmayabilir ve bu da onları ortaklara bağımlı hale getirir.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için atölye, küçük, iyi tanımlanmış kullanım durumlarıyla başlamayı önerdi. Ayrıca, net belgelere ve denetim izlerine sahip araçları seçmenin önemini vurguladı. Yapay zeka, fiyatlandırma uzmanlarının uzmanlığının yerini almamalı, desteklemelidir. Ekipler ayrıca, özellikle kaynak materyalleri özetlemek için üretken yapay zeka kullanırken doğruluk, önyargı ve veri kapsamı için çıktıları doğrulamalıdır.
Fiyatlandırmada üretken yapay zeka ve doğal dil işleme
Üretken yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) olmak üzere iki teknoloji, modern fiyatlandırma araçlarında önemli roller oynamaktadır. NLP, ekiplerin gözden kaçırabileceği eğilimleri belirlemek için büyük düzenleyici belge setlerini, yayınlanmış HTA sonuçlarını ve pazar raporlarını tarayabilir. Üretken yapay zeka, karmaşık bilgileri net özetlere dönüştürerek ekiplerin uygun kontroller ve inceleme ile kullanıldığında hızlı ve tutarlı bir şekilde iletişim kurmasına yardımcı olabilir.
Şekil 3: Fiyatlandırma modelleri için uçtan uca politika zekası iş akışı
Şekil 3: Fiyatlandırma modelleri için uçtan uca politika zekası iş akışı
Bu araçlar (Şekil 3), fiyatlandırma ekiplerinin senaryolar oluşturmasına ve politika değişikliklerinin veya yeni ürünlerin pazarı nasıl etkileyebileceğini değerlendirmesine ve hem mevcut hem de geçmiş verileri kullanarak önerileri uyarlamasına yardımcı olabilir. Analiz için yapılandırılmış bir başlangıç noktası sağlayarak karar verme süresini kısaltabilir ve fiyatlandırma mantığına ilişkin görünürlüğü artırabilirler.
Bununla birlikte, AI yalnızca kullanılan veriler ve varsayımlar kadar güçlüdür. Yeni veya alışılmadık politikalar için, yapay zeka en iyi olasılıkları yapılandırmak için kullanılırken, insan uzmanların yine de çıktıları doğrulaması gerekir. Buna ek olarak, ekipler denetlenebilirliği ve izlenebilirliği desteklemek için temel kaynak belgelere yapılan referansları korumalıdır.
Bununla birlikte, AI yalnızca kullanılan veriler ve varsayımlar kadar güçlüdür. Yeni veya alışılmadık politikalar için, yapay zeka en iyi olasılıkları yapılandırmak için kullanılırken, insan uzmanların yine de çıktıları doğrulaması gerekir. Buna ek olarak, ekipler denetlenebilirliği ve izlenebilirliği desteklemek için temel kaynak belgelere yapılan referansları korumalıdır.
Fiyatlandırmada yapay zekayı benimsemek için pratik adımlar
Yapay zekayı entegre etmeye başlamak isteyen ancak karmaşıklık veya uyumluluk konusunda emin olmayan şirketler için atölye şunları önerdi:
Yapay zekanın veri işlemeyi hızlandırdığı ve uzmanların nihai kararları verdiği hibrit modellerin standart haline gelmesi bekleniyor. Tekrarlanabilir, iyi yönetilen iş akışları oluşturan kuruluşlar, gelecekteki politika değişikliklerine daha iyi hazırlanacaktır.
- Küçük başlayın: Yapay zekayı, politika sinyallerini izleme veya verileri özetleme gibi dar görevlerde kullanın.
- Şeffaflığa öncelik verin: Güçlü belgelere ve yerleşik denetim izlerine sahip araçları seçin.
- İnsan uzmanlığını kullanın: Yetenekli uzmanların tüm yapay zeka çıktılarını incelemesini ve doğrulamasını sağlayın.
- Eğitime yatırım yapın: Fiyatlandırma ekiplerinin yapay zekayı işlerinde nasıl uygulayacaklarını anladıklarından emin olun.
Yapay zekanın veri işlemeyi hızlandırdığı ve uzmanların nihai kararları verdiği hibrit modellerin standart haline gelmesi bekleniyor. Tekrarlanabilir, iyi yönetilen iş akışları oluşturan kuruluşlar, gelecekteki politika değişikliklerine daha iyi hazırlanacaktır.
Fiyatlandırma stratejilerinde yapay zekanın geleceği
Yapay zeka odaklı fiyatlandırma, biyofarma endüstrisinde hala erken aşamalarındadır , ancak potansiyel faydaları güçlüdür. Yapay zeka, fiyatlandırma ekiplerinin daha hızlı karar almasına, analiz ve planlamadaki gecikmeleri azaltmasına ve güçlü yönetişim ve deneyimli gözetim ile eşleştirildiğinde daha etkili stratejiler oluşturmasına yardımcı olabilir.
Fiyatlandırma çalışmalarında yapay zekayı kullanmak isteyen şirketler için Cencora, onlarca yıllık deneyimle desteklenen rehberlik ve araçlar sunar. Yaklaşımımız, ekiplerin karmaşık küresel fiyatlandırma ortamlarında gezinmesine yardımcı olmak için derin pazar bilgisini modern teknolojiyle harmanlar.
Yapay zeka tek başına bir çözüm değildir, ancak uzman görüşü ve net bir planla birleştirildiğinde, fiyatlandırma ekiplerinin daha iyi ve daha hızlı kararlar almasına yardımcı olabilir.
Bilim ve araştırma uzmanlarından oluşan ekiplerimiz, rehberlik ve stratejik tavsiyeler sağlamak için onlarca yıllık deneyimden ve küresel sağlık otoriteleriyle olan ilişkilerden yararlanır. Sizinki gibi kuruluşların pazara daha iyi erişim kararları almasına nasıl yardımcı olduğumuzu görün
Fiyatlandırma çalışmalarında yapay zekayı kullanmak isteyen şirketler için Cencora, onlarca yıllık deneyimle desteklenen rehberlik ve araçlar sunar. Yaklaşımımız, ekiplerin karmaşık küresel fiyatlandırma ortamlarında gezinmesine yardımcı olmak için derin pazar bilgisini modern teknolojiyle harmanlar.
Yapay zeka tek başına bir çözüm değildir, ancak uzman görüşü ve net bir planla birleştirildiğinde, fiyatlandırma ekiplerinin daha iyi ve daha hızlı kararlar almasına yardımcı olabilir.
Bilim ve araştırma uzmanlarından oluşan ekiplerimiz, rehberlik ve stratejik tavsiyeler sağlamak için onlarca yıllık deneyimden ve küresel sağlık otoriteleriyle olan ilişkilerden yararlanır. Sizinki gibi kuruluşların pazara daha iyi erişim kararları almasına nasıl yardımcı olduğumuzu görün
Burada verilen bilgiler pazarlama beyanları içerir ve yasal tavsiye niteliği taşımaz. Yapay zeka destekli analizler, uygun şekilde elde edilmiş verilere dayanmalı ve doğruluğu ve uyumluluğu doğrulamak için uzman incelemesiyle belgelenmiş bir yönetişim çerçevesi içinde kullanılmalıdır. Cencora, okuyucuları burada tartışılan konularla ilgili mevcut bilgileri gözden geçirmeye ve bunlarla ilgili karar verirken kendi deneyim ve uzmanlıklarına güvenmeye şiddetle teşvik eder.
Ekibimizle iletişime geçin
Önde gelen değer uzmanlarından oluşan ekibimiz, kanıtları, politika içgörülerini ve pazar istihbaratını etkili küresel pazar erişim stratejilerine dönüştürmeye kendini adamıştır. Gelin, günümüzün karmaşık sağlık ortamında güvenle yol almanıza biz yardımcı olalım. Hedeflerinizi nasıl destekleyebileceğimizi öğrenmek için bize ulaşın.
