Eine wichtige JMP®-Skriptsprachenanwendung für die Entscheidungsbaumanalyse
David Burnham, Berater, Pega Analytics
Martin Owen, Leiter für Quality by Design-Innovation; Gill Turner, Quality by Design-Wissenschaftlerin, GlaxoSmithKline
Wir alle müssen Entscheidungen treffen. Und das meist unter Unsicherheit. Wenn wir in Forschung und Entwicklung investieren, können wir uns des Ergebnisses nie sicher sein. Wird die geplante Arbeit das Risiko senken und/oder den Nutzen steigern? Wenn ja, wann ist der beste Zeitpunkt für eine Investition – jetzt oder wenn wir mehr Grund zur Annahme haben, dass das Produkt erfolgreich auf den Markt kommt? Um die Ergebnisse verschiedener möglicher Szenarien zu modellieren und zu visualisieren, haben wir eine JMP Scripting Language (JSL)-Anwendung entwickelt, mit der Entscheidungsbäume erstellt und analysiert werden können. Diese umfangreiche Programmierarbeit umfasst rund 15.000 Zeilen objektorientierten JSL-Codes. Die neue Anwendung führt den Benutzer durch den Prozess der Entscheidungsstrukturierung und analysiert die Sensitivität der Faktoren, die das Ausmaß und die Wahrscheinlichkeit verschiedener möglicher Ergebnisse bestimmen. Und das gilt nur für eine Entscheidung; in der Realität haben wir es mit Entscheidungsportfolios zu tun. In der Pharmaindustrie werden von 100 potenziellen Medikamenten, die in die Produktentwicklung gehen, weniger als 10 auf den Markt kommen. Die große Unsicherheit liegt darin, nicht zu wissen, welche Medikamente den Markt erreichen und welche scheitern werden. In der Arzneimittelentwicklung besteht unsere Aufgabe nicht darin, den Personalschwund zu kontrollieren, sondern die Folgen zu managen. In dieser Präsentation erläutern wir 1) die Implementierung des Workflows, der offene und transparente Entscheidungen innerhalb der Projektteams ermöglicht; 2) beschreiben wir die Designprinzipien und die Konstruktion dieser neuen JMP-Anwendung.
