Alert Management - Wie man die Nadel im Heuhaufen findet
Identifizierung von "falsch-positiven" Meldungen durch intelligente Ursachenanalyse
Derzeit werden im European Medicines Verification System viele Warnmeldungen ausgelöst, die eine hohe Arbeitsbelastung für die verschiedenen Beteiligten darstellen. Bei den meisten handelt es sich um "Falschmeldungen", die auf Benutzerfehler oder technische Fehler wie falsch konfigurierte Scanner zurückzuführen sind.
Als Folge der Delegierten Verordnung EU 2016/161/EU wurde ein European Medicines Verification System (NMVS) eingeführt, um zu verhindern, dass gefälschte Arzneimittel in die Lieferkette gelangen und an Patienten abgegeben werden können. Heute laden mehr als 1.000 Pharmaunternehmen (Onboarding-Partner - OBP) Packungsdaten in das System hoch, mehr als 100.000 Endnutzer sind angeschlossen und jede Woche werden mehr als 200 Millionen Scans durchgeführt.
Zu viele Warnmeldungen im System
Als Sicherheitsmerkmal ist jede Verpackung, die unter diese Gesetzgebung fällt, mit einer eindeutigen Kennung versehen, die einen Produktcode, eine Chargennummer, ein Verfallsdatum und eine Seriennummer enthält. Diese eindeutigen Kennungen werden in einem National Medicines Verification System gespeichert. Bei der Abgabe wird die Packung gescannt und die Echtheit der Packung überprüft.
Wenn die gescannten Daten nicht mit den im NMVS gespeicherten Daten übereinstimmen, wird eine Warnmeldung ausgelöst. Derzeit werden viele dieser Warnmeldungen ausgelöst - die meisten davon sind "falsch positiv" und beruhen auf technischen Fehlern oder Benutzerfehlern. Dadurch entsteht ein riesiger "Heuhaufen" von Warnmeldungen, und es ist schwierig, die echten Fälschungen zu erkennen. Die Untersuchung eines Alerts verschlingt viele Ressourcen und schafft eine enorme Arbeitsbelastung für alle Beteiligten.
Woher kommen die Warnmeldungen?
Warnmeldungen werden entweder aufgrund eines Fehlers auf der Seite des pharmazeutischen Unternehmens, welches die Daten an das System sendet, oder auf der Seite des Endnutzers erzeugt, der die Daten ausliest. Sowohl technische als auch manuelle Fehler können zu Warnmeldungen führen. Häufige Ursache ist, dass ein Produkt auf den Markt gebracht wurde und die entsprechenden Informationen nicht hochgeladen wurden.
Es kann auch vorkommen, dass die Kodierungsstandards nicht eingehalten werden. Der Endbenutzer hat die Möglichkeit, einen Code mit einem Scanner zu lesen. Wenn der Scanner nicht korrekt konfiguriert ist, wird ein Alert ausgelöst. Außerdem kann ein Paket deaktiviert werden, indem das individuelle Erkennungsmerkmal manuell eingegeben wird, was zu Tippfehlern führen kann.
Wie können Alert Management Tools helfen, die Zahl der Warnmeldungen zu verringern?
Um die Ursache eines Alerts zu untersuchen, müssen die verschiedenen Beteiligten Informationen über die betroffene Packung austauschen. Daher richtet die European Medicines Verification Organisation (EMVO) ein Alert Management System (AMS) ein, das aus verschiedenen Komponenten besteht: einem AMS HUB, AMS für OBPs und einem nationalen AMS, das es den verschiedenen Beteiligten (Endverbrauchern, NMVOs, OBPs usw.) ermöglicht, die Ursache der Warnmeldung zu ermitteln.
Heute müssen jede Woche mehr als 300.000 Warnmeldungen untersucht werden, und eine einzige Untersuchung kann mehrere Stunden dauern. Die Untersuchung und Bearbeitung von Alerts erfolgt häufig manuell. Alert Management Systeme - wie auch das von Arvato Systems - ermöglichen deshalb folgende Funktionen:
Funktionen eines Alert Management Tools
Das übergeordnete Ziel ist es, die Anzahl der Alerts im System zu reduzieren und damit auch die Ressourcen, die für die Alert-Untersuchung notwendig sind. Darüber hinaus beinhaltet es folgende Funktionen:
Verwaltung von Alerts
Ein Alert Management Tool muss in der Lage sein, Warnmeldungen zu empfangen und dem Benutzer die Möglichkeit zu geben, diese effektiv zu verwalten. Die Alert Management Tools von Arvato Systems visualisieren die Alerts auf benutzerfreundliche Weise und ermöglichen es dem Benutzer, sie zu filtern, zu ordnen und zu klassifizieren. Während der Untersuchung kann eine Warnmeldung kommentiert, ein Status gesetzt und einer Person zugewiesen werden. Dashboards geben einen schnellen Überblick über die Hauptursachen, die Entwicklung der Alerts im Laufe der Zeit usw.
Identifizierung der Ursache
Mit Hilfe von Big Data und Künstlicher Intelligenz ist es möglich, die Ursache der überwiegenden Mehrheit der Warnungen zu identifizieren. Sobald die Ursache identifiziert ist, können die Warnmeldungen geclustert werden. Das Ziel des Tools zur Ursachenanalyse ist es, die Ursache zu identifizieren und 95 Prozent der Warnmeldungen automatisch zu klassifizieren. Auf diese Weise kann sich der Benutzer auf die Untersuchung der relevanten Warnmeldungen konzentrieren.
Kommunikation zwischen den verschiedenen Akteuren
Häufig ist der Beitrag mehrerer Nutzer erforderlich, um einen Alert zu untersuchen, daher ist eine effiziente Kommunikation zwischen den verschiedenen Parteien entscheidend. Das Ecosystem ermöglicht es Endnutzern, NMVOs und Pharmaunternehmen, auf sichere und anonyme Weise zu interagieren. Auch Dokumente und Bilder können ausgetauscht werden. Vordefinierte Nachrichten helfen bei der Kommunikation zwischen den Beteiligten in verschiedenen Ländern.
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