The BIEM Verification Study: Experienced Venture Capitalists Assess a Biopharmaceuticals Innovation Expertise Model
Notice bibliographique
Résumé
Developing biopharmaceutical therapies is a scientifically complex endeavor, requiring from ten to fifteen years of effort with successive rounds of increasingly greater investment capital in a risk-intensive landscape. With failure rates at 88%, and an all-attempts-averaged investment of over $2B per approved drug, discussions of what leads to success and/or failure are pervasive. In this milieu, the BIEM (Bioenterprise Innovation Expertise Model) model was developed so that the status of a bioenterprise could quickly be assessed. Assessing the BIEM model, 20 biopharmaceuticals venture capitalists with 30 years average biotechnology industry experience, all having board experience, most having served as board chairs, and 80% having been CEO’s and/or presidents, rated the innovation expertise disciplines of BIEM 2.0 as to their importance in the scientific discovery through market-ready product innovation phase of biopharmaceutical development. Despite a small sample size, statistically significant insights were produced, verifying the BIEM model. The most important innovation expertise disciplines were intellectual property, science, regulatory expertise, and venture capital, in that order. Further, the strongest correlations linked regulatory expertise and science, and equally so, intellectual property and venture capital. Additional insights with respect to the profiles of the biopharmaceutical venture capitalists themselves is also presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».