Veille réglementaire (RI) : le point central de votre activité

L'introduction de produits innovants sur les marchés mondiaux est impérative pour les entreprises du secteur des sciences de la vie afin d'assurer leur rentabilité et de maintenir leur présence sur le marché. La conformité réglementaire et les autorisations étant les facteurs clés de tout lancement réussi, des informations réglementaires inadéquates peuvent entraîner une augmentation des coûts et des délais de mise sur le marché.

Grâce à une gestion efficace des données de conformité, le secteur des sciences de la vie peut gérer les risques initiaux, mais il doit être soumis à une gouvernance continue en raison de l'évolution des réglementations. Une approche globale de la veille réglementaire (RI) exploitant la puissance des données constitue une approche appropriée pour vos décisions commerciales futures.

Défis actuels dans l'industrie

Regulatory Intelligence offre une excellence stratégique pour relever les défis actuels de l'industrie, tels que le texte libre non structuré, la qualité incohérente des données, les processus inefficaces, le volume de données en constante augmentation, les traductions multiples et les sources d'information.

Avec l'évolution du monde et l'importance accordée aux données, il devient essentiel pour les organismes de réglementation de se concentrer sur le suivi de l'intelligence des données et l'analyse détaillée de tout produit.

La maturité des compétences en matière d'intelligence réglementaire (RICM) aide à mesurer les compétences en matière RI le contexte actuel. us quelques-uns des paramètres de compétence en matière d'intelligence réglementaire :

S- Petites entreprises M- Moyennes entreprises L- Grandes entreprises

1. Collecte des données: La collecte des données est souvent manuelle dans les petites et moyennes entreprises, avec une légère évolution dans les grandes entreprises. Il n'y a pas d'analyse comparative spécifique sur la qualité des données, et le contenu n'est souvent pas contrôlé et limité à des produits/marchés clés. Pour les grandes organisations qui se trouvent actuellement dans la phase d'évolution, il existe certains robots de collecte de données qui définissent le processus de contrôle de la qualité.
2. Dépôt de données: Le référentiel de données est correctement tenu à jour pour les moyennes et grandes organisations. En revanche, pour les petites entreprises, il n'existe pas de référentiel unique. Pour les petites organisations, le référentiel de données est maintenu dans des feuilles de calcul ordinaires ou des bases de données locales, et pour les moyennes et grandes organisations, il est géré dans une feuille de calcul centralisée avec une clé limitée aux marchés et aux réglementations émises par les autorités sanitaires.
3. Contrôle des données: Le contrôle des données est souvent passif et asynchrone dans les petites entreprises, alors qu'il existe un certain niveau d'automatisation dans les moyennes et grandes entreprises. La fréquence du contrôle des données est fixée selon des règles préétablies et est initiée manuellement par les équipes internes.
4. Intégration en amont et en aval: La plupart des informations sur les produits dans les petites, moyennes et grandes entreprises des sciences de la vie existent dans des systèmes autonomes. L'accès aux informations intégrées est souvent manuel et prend du temps.
5. Prise de décision fondée sur les données: Dans tous les secteurs, la capacité actuelle réside dans la capacité de prise de décision pour la traduction des données de base, souvent limitée en raison du manque d'informations intégrées disponibles. Le tableau de bord et la visualisation des informations clés sont souvent manuels pour les petites, moyennes et grandes organisations.

Pour permettre une collecte systématique des données, un suivi et des décisions fondées sur les données,ML nécessaire d'intégrer au système une automatisation basée surML . L'intégration de solutions de veille réglementaire est indispensable pour une prise de décision holistique, et le formidable potentiel de RI la technologie et des sciences de la vie apporte une modernisation grâce à l'amélioration des données pertinentes.

Les principaux résultats de RI le secteur réglementaire résident dans la soumission en temps opportun, l'approbation efficace, une meilleure prise de décision en matière de délais d'exécution, la conformité et une stratégie marketing proactive. Freyr au secteur réglementaire de se conformer aux réglementations de la HA et d'exploiter les données en accélérant les progrès grâce à des tableaux de bord et des rapports interactifs. Freyr – une plateforme interne de veille réglementaire intégrant l'automatisation et l'apprentissage automatique, qui apporte de l'innovation dans le monde réglementaire grâce à des informations cachées dans les données et des solutions intelligentes avancées.

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