Patsnap publiceert het rapport State of Pharma Intelligence 2026 en onthult dat farmaceutische sector AI voorzichtig omarmt bij besluitvorming

Uit een nieuw onderzoek onder 130 leidinggevenden in de life sciences-sector naar het gebruik van AI in R&D en concurrentieanalyse blijkt dat 92% een recent besluit op het gebied van R&D, portfoliobeheer of partnerschappen kan noemen waarbij AI de uitkomst heeft beïnvloed.

TORONTO--(BUSINESS WIRE)--Patsnap, een bedrijf dat AI-gestuurde innovatie-intelligentie biedt voor teams die zich bezighouden met intellectueel eigendom (IE) en R&D, heeft vandaag het rapport 'State of Pharma Intelligence 2026: The Confidence to Act' uitgebracht. Dit referentierapport onderzoekt hoe farmaceutische teams AI gebruiken en in hoeverre zij vertrouwen op AI bij beslissingen over R&D, concurrentieanalyse en bedrijfsontwikkeling. Het rapport is gebaseerd op de antwoorden van 130 leidinggevenden op directieniveau of hoger uit de Verenigde Staten, het Verenigd Koninkrijk, Duitsland, Zwitserland en Frankrijk, afkomstig uit diverse organisaties, waaronder ontwikkelaars van geneesmiddelen, CDMO's/CMO's, CRO's, en advies- of zakelijke dienstverleners. Het onderzoek werd in augustus 2026 uitgevoerd in samenwerking met NewtonX.

Patsnap gaf opdracht tot dit onderzoek om te begrijpen hoe AI beslissingen beïnvloedt binnen farmaceutisch R&D en bedrijfsontwikkeling, wat het vertrouwen in de output ervan vergroot en waar intelligente workflows tekortschieten. Een belangrijke bevinding van het onderzoek is dat de snelheid minder wordt beperkt door het vinden van het signaal dan door het vertrouwen erin. Bij farmaceutische teams die AI gebruiken, zijn interne afstemming (48%) en validatietijd (26%) de belangrijkste beperkingen voor hoe snel ze een potentiële partner kunnen screenen, terwijl slechts 20% aangeeft dat de snelheid van signaaldetectie hun grootste knelpunt is.

"De farmaceutische industrie heeft AI voorzichtig omarmd en het gebrek aan vertrouwen in autonome besluitvorming heeft teams in een lastig dilemma geplaatst: snel beslissen en het risico lopen de verkeerde kandidaat te steunen, of wachten op bewijs en de juiste kandidaat verliezen aan een concurrent. De teams die deze vertrouwenskloof tussen AI-output en besluitvorming dichten, zullen de toon zetten," aldus Mark Davies, hoofd Product, Life Sciences, Patsnap.

De belangrijkste bevindingen zijn:

• AI gaat verder dan alleen efficiëntie en beïnvloedt beslissingen in de farmaceutische industrie, maar menselijk toezicht blijft cruciaal: 92% van de 130 ondervraagde leiders kan een beslissing van de afgelopen zes maanden noemen waarbij AI de uitkomst veranderde in plaats van het proces alleen maar te versnellen, zoals pijplijnmonitoring, portfolioprioritisering, doelbeoordeling en kandidaatselectie. Toch geeft 84% aan dat beslissingen die op AI zijn gebaseerd, vooraf worden getoetst door experts of analisten; 65% maakt gebruik van semi-geautomatiseerde workflows, en slechts twee respondenten handelen op basis van AI-output zonder verdere validatie.
• China wordt gezien als de grootste kans voor externe innovatie, maar inzicht blijft een uitdaging:  45% van de ondervraagde leidinggevenden noemt China de belangrijkste kans voor externe innovatie in de komende vijf jaar, vóór Noord-Amerika (30%), maar slechts 22% heeft voldoende zicht op de ontwikkelingspijplijn en licentieactiviteiten in China. De geloofwaardigheid van bronnen vormt het grootste obstakel; dit wordt genoemd door 47% van de respondenten die een belemmering ervoeren.
• Afstemming en verificatie, in plaats van het detecteren van signalen, bepalen het tempo bij het screenen van partners: 77% van de respondenten heeft drie weken of langer nodig om een eerste screeninganalyse van een potentiële partner uit te voeren, 65% vertrouwt op semi-geautomatiseerde workflows, en het inschatten of kandidaten succesvol zullen zijn blijkt een grotere uitdaging dan ze vroegtijdig identificeren (38% versus 20%).

"Teams geven aan dat het vroegtijdig opmerken van een signaal minder lastig is dan het verifiëren ervan en het bereiken van interne consensus. Die verificatielaag is de volgende stap waar we verwachten dat AI een rol gaat spelen," vervolgde Davies.

In de meest competitieve sectoren van de farmaceutische industrie, waaronder licentieverlening, het scouten van activa en het screenen van partners, hangt de snelheid af van hoe snel teams wetenschappelijk, klinisch, octrooi- en commercieel bewijsmateriaal kunnen omzetten in een onderbouwde beslissing. De AI-agents en analysetools van Patsnap ondersteunen IP- en R&D-teams bij het nemen van dergelijke beslissingen. Dit onderzoek laat zien waar betrouwbare, aan bronnen gekoppelde AI voor farmaceutische besluitvorming het meest van waarde is.

Dat is precies waar Patsnap voor is ontwikkeld: Patsnap Synapse brengt gegevens over geneesmiddelen, doelwitten, klinische onderzoeken, octrooien en deals samen op één plek, en Patsnap Eureka Life Sciences voegt daar AI-agents aan toe die vragen beantwoorden en bewijsmateriaal uit die data halen, waarbij elk resultaat herleidbaar is naar de bron.

Er blijven voor de sector een aantal vragen openstaan: zal het vertrouwen in AI-output toenemen naarmate teams er meer ervaring mee opdoen? Zullen consistente validatieprocedures leiden tot meer vertrouwen? En zullen de doorlooptijden voor screening en besluitvorming korter worden naarmate workflows verder evolueren voorbij de fase van semi-automatisering? Het onderzoek vormt een referentiepunt dat Patsnap jaarlijks zal monitoren: neemt het vertrouwen in AI-resultaten toe naarmate men meer ervaring opdoet? Zorgt consistente validatie voor meer zekerheid? En worden doorlooptijden voor screening korter naarmate automatisering volwassener wordt?

Aanvullende bevindingen over vertrouwen, validatie, AI-personeelsbezetting en innovatie in China:

• Vertrouwen in AI-resultaten is het grootste obstakel om meer waarde uit AI te halen; 31% van de respondenten noemt dit als knelpunt, gevolgd door datakwaliteit (23%) en governance (19%).
• Organisaties die drie of meer validatiemethoden gebruiken, geven ruim drie keer zo vaak aan dat ze aanzienlijk of volledig vertrouwen hebben in AI-output, vergeleken met organisaties die slechts één of geen validatiemethode hanteren (37% versus 11%; betreft enkel een correlatie).
• Respondenten bij organisaties met specifiek personeel voor AI/ML rapporteren drie keer zo vaak dat zij over geavanceerde automatisering beschikken, vergeleken met organisaties zonder dergelijk personeel (27% versus 9%; betreft enkel een correlatie).
• Slechts 9% van de ondervraagde leidinggevenden gebruikt informatie over China als kerninput voor besluitvorming, hoewel bijna twee derde het afgelopen jaar meer heeft geïnvesteerd in het inzicht krijgen in China.

Download het volledige rapport: 'State of Pharma Intelligence 2026: The Confidence to Act'

Over Patsnap

Patsnap is een wereldwijd, AI-gestuurd platform voor innovatie-intelligentie, ontworpen voor teams die zich bezighouden met intellectueel eigendom (IE), R&D en life sciences. Patsnap werd in 2007 in Singapore opgericht en combineert taakspecifieke AI-agents met de meest uitgebreide dataset voor innovatie die beschikbaar is, waardoor teams sneller kunnen zoeken, analyseren, opstellen en valideren, terwijl elk antwoord herleidbaar is naar de bron. Via API's, MCP en bedrijfsbrede integraties kunnen klanten de intelligentie van Patsnap bovendien direct in hun eigen tools, workflows en AI-assistenten opnemen. Meer dan 18.000 ondernemingen, advocatenkantoren en onderzoeksinstellingen in ruim 50 landen vertrouwen op Patsnap, waaronder een derde van de grootste R&D-investeerders ter wereld. Ga voor meer informatie naar patsnap.com.

Deze bekendmaking is officieel geldend in de originele brontaal. Vertalingen zijn slechts als leeshulp bedoeld en moeten worden vergeleken met de tekst in de brontaal, die als enige rechtsgeldig is.