Herken risico’s eerder.
Los klachten sneller op.
Een geautomatiseerde NLP-pipeline herkent kwaliteitsmeldingen die waarschijnlijk escaleren, zodat teams eerder kunnen ingrijpen bij risicovolle voorvallen.
Een wereldwijd life-sciencesbedrijf
De uitdaging
Een wereldwijd life-sciencesbedrijf kampte met lange doorlooptijden in het escalatieproces voor kwaliteitsonderzoeken (QI): de tijd tussen een productklacht en de oplossing van het probleem. Dit proces is essentieel om mogelijke ongewenste voorvallen te signaleren en corrigerende maatregelen te nemen voor de veiligheid van patiënten.
Het escalatieproces kwam steeds meer onder druk door:
- Een groot aantal kwaliteitsmeldingen per dag
- Complexe communicatie tussen teams
- Grote hoeveelheden ongestructureerde data die beoordeeld moesten worden
Bij snel evoluerende wereldwijde gezondheidsproblemen, zoals COVID-19, konden vertraagde escalaties ernstige gevolgen hebben voor patiënten, toezichthouders en de reputatie van het bedrijf.
De oplossing
Common Sense AI ontwikkelde een intelligente automatiseringsoplossing met natuurlijke taalverwerking (NLP) om beslissingen in het QI-proces te versnellen.
Het systeem analyseerde historische kwaliteitsmeldingen en leerde vroeg te voorspellen welke dossiers waarschijnlijk zouden escaleren. Teams konden hun aandacht eerder richten op risicovolle voorvallen en tijdig ingrijpen.
Het model werd opgenomen in een volledig geautomatiseerde pipeline. Zo wordt elke nieuwe melding snel, schaalbaar en consistent verwerkt, met minder handmatig werk en betere traceerbaarheid.
Het resultaat
De doorlooptijd daalde van 3–4 weken naar minder dan 1 week.
- Kritieke problemen worden eerder gedetecteerd
- Minder handmatige inspanning dankzij intelligente triage
- Een wendbaarder QI-proces dat sneller reageert, belangrijk voor productkwaliteit en volksgezondheid
Het project toont hoe gerichte AI in combinatie met automatisering meetbare impact kan hebben in gereguleerde omgevingen waar veel op het spel staat.