Пять способов использования Big Data для трансформации фармацевтической отрасли

В недалеком прошлом экономия денег не была приоритетной для производителей лекарственных препаратов. Однако сейчас, в связи со вступившими в силу новыми реформами здравоохранения, многие компании по всему миру ищут способы остаться в рамках запланированного бюджета.

Технологии анализа Больших Данных позволяют добиваться больших успехов в нескольких отраслях, включая фармацевтическую. Благодаря сбору больших объемов информации компании по всему миру могут экономить деньги, повышать уровень безопасности пациентов и эффективность клинических испытаний, управлять рисками, сотрудничая с другими фармацевтическими компаниями для обмена опытом.

В недалеком прошлом экономия денег не была приоритетной для производителей лекарственных препаратов. Но законы и требования регуляторов значительно изменились, поэтому многие предприятия ищут способы остаться в рамках запланированного бюджета и в то же время увеличить эффективность расходования денежных средств.

Разработка нового препарата стоит в среднем $ 500 млн, в эту сумму входит также обработка большого количества данных: о побочных эффектах, фармакологических свойствах и т.д.

Существует пять способов, с помощью которых технология Big Data привносит крупные изменения в отрасль.

1. Прогнозное моделирование

Такие отрасли, как сельское хозяйство и промышленное производство, используют предиктивный анализ для прогнозирования возможных проблем с промышленным оборудованием. Фармацевтическая промышленность может использовать предсказательное моделирование для определения конкретного препарата для пациента на основе генетики, перенесенных или хронических заболеваний или расстройств, а также его образа жизни. Этот тип анализа также учитывает факторы риска, которые могут оказаться фатальными для пациента.

Компании, специализирующиеся на аналитике больших данных, для открытия новых лекарственных препаратов используют алгоритмы анализа в облаке. Так, компания Numerate создает платформу, которая включает в себя программы, специально предназначенные для лечения сердечно-сосудистых и нейродегенеративных заболеваний. В совокупности с целенаправленным и индивидуальным подходом к процессу лечения, пациенты будут принимать только эффективные лекарства, которые позволят им быстрее пойти на поправку. Это означает, что они больше не будут тратить средства на препараты, которые не оказывали или не окажут должного эффекта.

2. Клинические испытания

Используя технологии Big Data и предиктивный анализ, компании могут сделать клинические испытания более эффективными. Пациенты, отобранные для участия в медицинском исследовании действенности препаратов наиболее полно отвечающие определенным предварительным требованиям, могут быть обнаружены в нескольких базах данных. Исследователи смогут осуществлять мониторинг добровольцев в режиме реального времени.

Большие данные также применяются в прогнозировании побочных эффектов для конкретных соединений и компонентов еще до начала клинического испытания. В настоящее время существует метод, который предсказывает общую токсичность препарата. Ранее в ходе испытаний на людях интоксикация могла быть обнаружена слишком поздно. Используя метод Проктора, который включает анализ 48 различных характеристик лекарственных препаратов, компании могут сэкономить время, деньги и сохранить жизни.

3. Взаимодействие между отраслями

Теперь фармацевтические компании могут использовать Big Data для совместной работы со страховыми компаниями, фирмами по управлению базами данными и учеными, работающими в различных учреждениях. Обмениваясь информацией со страховыми компаниями и провайдерами/поставщиками внутри своей сети, фармацевтическая компания может расширить свою базу данных для обеспечения будущих клинических испытаний и предсказательного моделирования.

Ученые, работающие вне определенной фармацевтической компании, могут представить на рассмотрение коллегам свои выводы для анализа и тестирования относительно состава лекарственного препарата. Сбор данных в облаке делает обмен идеями и информацией доступными для всей отрасли.

4. Продажа фармацевтической продукции и маркетинг

С точки зрения продаж и маркетинга в фармацевтической отрасли интеграция технологий анализа Больших Данных может принести свою выгоду. Представители фармацевтических компаний могут сосредоточиться на конкретных специалистах в конкретной географической области, и пациентах, которым, скорее всего, потребуется продвинутое медикаментозное лечение, основанное на данных предсказательного анализа.

Компании будут экономить время и деньги, отправляя своих представителей только к тем врачам, мнение которых необходимо для улучшения качества продукции и развития соответствующего направления. Согласно данным опроса, проведенного в 2013 году, 25% маркетинговой кампании реализуется на цифровой платформе. Хотя визиты представителей фармкомпаний еще не устарели, в руководстве многих из них считают, что аналитика Big Data может повысить отдачу от инвестиций.

5. Цифровые приложения

В настоящее время фармацевтические компании выстраивают отношения с потребителями через платформы социальных сетей и цифровые приложения. Этот электронный поток данных связывает все аспекты отрасли, от наблюдений за пациентами и исследований и разработок (R&D) до ведения врачами электронных медицинских карт.

Цифровые приложения, носимые и другие электронные устройства, предоставляют компаниям возможность мониторинга за состоянием здоровья пациентов в режиме реального времени. Эта информация дает непосредственный взгляд на согласие пациентов использовать подобный подход. Врачи, а также компании, могут получать мгновенные отзывы о состоянии пациента с помощью этих приложений и устройств.

Барьеры для внедрения Big Data в фармацевтической промышленности