First to the Finish: Wie KI im Market Access über die zukünftigen Marktführer der Pharmaindustrie entscheidet
Von Dr. Barbara Walter
To finish first, first you must finish. Ein Molekül, dessen Identifizierung früher vier bis sechs Jahre dauerte, lässt sich heute in einem Bruchteil der Zeit identifizieren. Machbarkeitsanalysen für klinische Studien, die früher Wochen in Anspruch nahmen, sind nun schon nach wenigen Tagen abgeschlossen. Doch Market Access, der vom ersten Tag an zum Erfolg eines Medikaments beiträgt, verlangsamt den Ablauf ungewollt. Dieser Bereich ist von Natur aus komplex, geprägt von Regulierungen, Kostenträgern und einer Preisgestaltungsdynamik, die sich ständig ändert - was Menasheh Fogel als „data-heavy moving target" bezeichnet. Die Automatisierung dieses Bereichs ist dementsprechend nicht so einfach wie in anderen Sektoren. In den 27 EU-Ländern beträgt die durchschnittliche Zeitspanne zwischen der Marktzulassung und der Aufnahme eines Produkts in eine offizielle Erstattungsliste 531 Tage - diese Schätzung steigt aktuell. Die Pharmaindustrie hat einen Rennwagen gebaut. Doch Geschwindigkeit allein bedeutet nichts, wenn man die Ziellinie nicht vor der Konkurrenz überqueren kann.
Market Access ist ein strategischer Aufgabenbereich, der sich über den gesamten Lebenszyklus eines Arzneimittels erstreckt. Er prägt das kommerzielle Erfolgspotenzial eines Arzneimittels schon lange bevor es den Patienten erreicht. Nationale Gesundheitsbehörden, Kostenträger und Erstattungsgremien entscheiden darüber, ob ein Arzneimittel erstattet wird. Die bei der Studienkonzeption definierten klinischen Endpunkte sind dieselben, die die Market-Access-Teams Jahre später in Preisverhandlungen durchsetzen müssen. Wer hierbei von Anfang an Fehler macht, kann dies auch mit noch so schneller Markteinführung nicht mehr wettmachen. Allein in Europa bedeutet dies, sich mit dem deutschen G-BA (Gemeinsamer Bundesausschuss), der französischen HAS (Haute Autorité de santé), dem britischen NICE (National Institute for Health and Care Excellence) und dutzenden weiteren Stellen auseinanderzusetzen. Jede dieser Behörden hat ihre eigenen Anforderungen an die Nachweise und ihre eigene Verhandlungslogik. Preisgestaltung, HEOR (Health Economics and Outcomes Research), Regulatory Affairs und lokale Affiliates müssen zusammenarbeiten, vergleichbar mit einem Formel-1-Team, das unter sich ständig ändernden Regeln arbeitet, allerdings mit strengeren Rahmenbedingungen und weitaus mehr beteiligten Akteuren. Die Frage ist nicht mehr, ob diese Bereiche zusammenarbeiten müssen. Sondern wie.
Für das Jahr 2027 wird das Budget für KI in der Pharmaindustrie auf 22 Milliarden US-Dollar geschätzt. Doch derzeit wird der technologische Fortschritt noch immer durch veraltete Datensilos und Organisationsstrukturen behindert, die für ein prä-digitales Zeitalter ausgelegt sind. Nirgendwo ist diese Lücke deutlicher zu erkennen als im Bereich PRMA (Pricing, Reimbursement and Market Access), wo nur ein kleiner Bruchteil der HTA-Anträge (Health Technology Assessment) KI-Tools in nennenswertem Umfang einbezieht. Dabei gibt es die Tools und Pilotprojekte längst. Automatisierte Kostenerstattungsentwürfe verkürzen die Vorbereitungszeit für HTA-Verfahren. Value-Pricing-Modelle beziehen Real-World-Evidence dynamisch ein und simulieren das Verhalten der Kostenträger, noch bevor Verhandlungen überhaupt beginnen. Predictive Tender Analytics verschaffen Vertriebsteams wahrscheinlichkeitsbasierte Einblicke in Märkte, die zuvor auf Intuition und Erfahrungswissen basierten, die Liste lässt sich fortsetzen. Obwohl diese Möglichkeiten bereits zur Verfügung stehen, ergab eine Live-Umfrage unter 246 Pricing-Experten auf der ISPOR Europe 2025, dass nur 15 % KI-Tools tatsächlich in ihre Preisgestaltung einbeziehen. Es gibt also noch erheblich Luft nach oben und für Vorreiter winken signifikante Wettbewerbsvorteile.
Die 15 %, die den Schritt gewagt haben, ziehen bereits davon. Und dabei handelt es sich nicht immer um die größten Akteure - kleinere Biotech-Unternehmen, die nicht durch bestehende Infrastrukturen gehemmt werden, könnten Marktzugangsbarrieren überwinden, die einst als strukturell unüberwindbar galten. Die Unternehmen, die diese nächste Ära prägen werden, warten nicht auf Konsens. Sie denken voraus und gestalten die Zukunft.
Man stelle sich KI-Agenten vor, die Aktualisierungen der HTA-Leitlinien in Deutschland, Frankreich, Großbritannien und Italien in Echtzeit überwachen und das Launch Sequencing noch am selben Tag, an dem sich die Richtlinien ändern, autonom neu kalibrieren. Oder Preiskorridore, die sich dynamisch anpassen, sobald neue Daten aus Referenzländern eintreffen, noch Monate bevor Verhandlungen beginnen. Oder ein System, das nicht nur Dossiers erstellt, sondern diese gegen prognostizierte Einwände der Kostenträger testet, bevor ein Mensch sie freigibt.
Für viele mag das noch nach Zukunftsmusik klingen. „Having an agent recommend an optimal sequence, by constantly monitoring how HTAs are referring to one another makes a lot of sense. Doing this manually is non-trivial and highly complex, but I for one would be curious if modern AI can cut through that complexity," sagt Menasheh Fogel, Fractional CIO mit über 20 Jahren Erfahrung an der Schnittstelle zwischen IT und Life Sciences. Was die Industrie jetzt braucht, sind Entscheidungsträger, die bereit sind, diese Infrastruktur aufzubauen und den Rennwagen über die Ziellinie zu bringen. Denn hinter all den potenziellen finanziellen Gewinnen steht etwas weitaus Wertvolleres auf dem Spiel: ein Menschenleben.
Bei weiteren Fragen meldet euch gerne bei Bertram Weiss.
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/drbertramweiss/
E-Mail: bertram.weiss@merantix-momentum.com
Menasheh Fogel verfügt über eine seltene Kombination: jahrzehntelange IT-Führungserfahrung in multinationalen Pharmaunternehmen sowie praktische Erfahrung beim Aufbau der digitalen Infrastruktur für Market Access und Preisgestaltung. Wir haben uns mit ihm zusammengesetzt, um tiefer in die Materie einzusteigen: die strukturellen Hindernisse, die verborgene Komplexität und die tatsächlichen Voraussetzungen für den Aufbau von KI-Kapazitäten in diesem Bereich. [Lesen Sie das vollständige Interview →]
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First to the Finish: Wie KI im Market Access über die zukünftigen Marktführer der Pharmaindustrie entscheidet
Von Dr. Barbara Walter
To finish first, first you must finish. Ein Molekül, dessen Identifizierung früher vier bis sechs Jahre dauerte, lässt sich heute in einem Bruchteil der Zeit identifizieren. Machbarkeitsanalysen für klinische Studien, die früher Wochen in Anspruch nahmen, sind nun schon nach wenigen Tagen abgeschlossen. Doch Market Access, der vom ersten Tag an zum Erfolg eines Medikaments beiträgt, verlangsamt den Ablauf ungewollt. Dieser Bereich ist von Natur aus komplex, geprägt von Regulierungen, Kostenträgern und einer Preisgestaltungsdynamik, die sich ständig ändert - was Menasheh Fogel als „data-heavy moving target" bezeichnet. Die Automatisierung dieses Bereichs ist dementsprechend nicht so einfach wie in anderen Sektoren. In den 27 EU-Ländern beträgt die durchschnittliche Zeitspanne zwischen der Marktzulassung und der Aufnahme eines Produkts in eine offizielle Erstattungsliste 531 Tage - diese Schätzung steigt aktuell. Die Pharmaindustrie hat einen Rennwagen gebaut. Doch Geschwindigkeit allein bedeutet nichts, wenn man die Ziellinie nicht vor der Konkurrenz überqueren kann.
Market Access ist ein strategischer Aufgabenbereich, der sich über den gesamten Lebenszyklus eines Arzneimittels erstreckt. Er prägt das kommerzielle Erfolgspotenzial eines Arzneimittels schon lange bevor es den Patienten erreicht. Nationale Gesundheitsbehörden, Kostenträger und Erstattungsgremien entscheiden darüber, ob ein Arzneimittel erstattet wird. Die bei der Studienkonzeption definierten klinischen Endpunkte sind dieselben, die die Market-Access-Teams Jahre später in Preisverhandlungen durchsetzen müssen. Wer hierbei von Anfang an Fehler macht, kann dies auch mit noch so schneller Markteinführung nicht mehr wettmachen. Allein in Europa bedeutet dies, sich mit dem deutschen G-BA (Gemeinsamer Bundesausschuss), der französischen HAS (Haute Autorité de santé), dem britischen NICE (National Institute for Health and Care Excellence) und dutzenden weiteren Stellen auseinanderzusetzen. Jede dieser Behörden hat ihre eigenen Anforderungen an die Nachweise und ihre eigene Verhandlungslogik. Preisgestaltung, HEOR (Health Economics and Outcomes Research), Regulatory Affairs und lokale Affiliates müssen zusammenarbeiten, vergleichbar mit einem Formel-1-Team, das unter sich ständig ändernden Regeln arbeitet, allerdings mit strengeren Rahmenbedingungen und weitaus mehr beteiligten Akteuren. Die Frage ist nicht mehr, ob diese Bereiche zusammenarbeiten müssen. Sondern wie.
Für das Jahr 2027 wird das Budget für KI in der Pharmaindustrie auf 22 Milliarden US-Dollar geschätzt. Doch derzeit wird der technologische Fortschritt noch immer durch veraltete Datensilos und Organisationsstrukturen behindert, die für ein prä-digitales Zeitalter ausgelegt sind. Nirgendwo ist diese Lücke deutlicher zu erkennen als im Bereich PRMA (Pricing, Reimbursement and Market Access), wo nur ein kleiner Bruchteil der HTA-Anträge (Health Technology Assessment) KI-Tools in nennenswertem Umfang einbezieht. Dabei gibt es die Tools und Pilotprojekte längst. Automatisierte Kostenerstattungsentwürfe verkürzen die Vorbereitungszeit für HTA-Verfahren. Value-Pricing-Modelle beziehen Real-World-Evidence dynamisch ein und simulieren das Verhalten der Kostenträger, noch bevor Verhandlungen überhaupt beginnen. Predictive Tender Analytics verschaffen Vertriebsteams wahrscheinlichkeitsbasierte Einblicke in Märkte, die zuvor auf Intuition und Erfahrungswissen basierten, die Liste lässt sich fortsetzen. Obwohl diese Möglichkeiten bereits zur Verfügung stehen, ergab eine Live-Umfrage unter 246 Pricing-Experten auf der ISPOR Europe 2025, dass nur 15 % KI-Tools tatsächlich in ihre Preisgestaltung einbeziehen. Es gibt also noch erheblich Luft nach oben und für Vorreiter winken signifikante Wettbewerbsvorteile.
Die 15 %, die den Schritt gewagt haben, ziehen bereits davon. Und dabei handelt es sich nicht immer um die größten Akteure - kleinere Biotech-Unternehmen, die nicht durch bestehende Infrastrukturen gehemmt werden, könnten Marktzugangsbarrieren überwinden, die einst als strukturell unüberwindbar galten. Die Unternehmen, die diese nächste Ära prägen werden, warten nicht auf Konsens. Sie denken voraus und gestalten die Zukunft.
Man stelle sich KI-Agenten vor, die Aktualisierungen der HTA-Leitlinien in Deutschland, Frankreich, Großbritannien und Italien in Echtzeit überwachen und das Launch Sequencing noch am selben Tag, an dem sich die Richtlinien ändern, autonom neu kalibrieren. Oder Preiskorridore, die sich dynamisch anpassen, sobald neue Daten aus Referenzländern eintreffen, noch Monate bevor Verhandlungen beginnen. Oder ein System, das nicht nur Dossiers erstellt, sondern diese gegen prognostizierte Einwände der Kostenträger testet, bevor ein Mensch sie freigibt.
Für viele mag das noch nach Zukunftsmusik klingen. „Having an agent recommend an optimal sequence, by constantly monitoring how HTAs are referring to one another makes a lot of sense. Doing this manually is non-trivial and highly complex, but I for one would be curious if modern AI can cut through that complexity," sagt Menasheh Fogel, Fractional CIO mit über 20 Jahren Erfahrung an der Schnittstelle zwischen IT und Life Sciences. Was die Industrie jetzt braucht, sind Entscheidungsträger, die bereit sind, diese Infrastruktur aufzubauen und den Rennwagen über die Ziellinie zu bringen. Denn hinter all den potenziellen finanziellen Gewinnen steht etwas weitaus Wertvolleres auf dem Spiel: ein Menschenleben.
Bei weiteren Fragen meldet euch gerne bei Bertram Weiss.
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/drbertramweiss/
E-Mail: bertram.weiss@merantix-momentum.com
Menasheh Fogel verfügt über eine seltene Kombination: jahrzehntelange IT-Führungserfahrung in multinationalen Pharmaunternehmen sowie praktische Erfahrung beim Aufbau der digitalen Infrastruktur für Market Access und Preisgestaltung. Wir haben uns mit ihm zusammengesetzt, um tiefer in die Materie einzusteigen: die strukturellen Hindernisse, die verborgene Komplexität und die tatsächlichen Voraussetzungen für den Aufbau von KI-Kapazitäten in diesem Bereich. [Lesen Sie das vollständige Interview →]
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