Big Data wird in vielen Branchen bahnbrechende Veränderungen mit sich bringen. Der Gesundheitssektor kann davon sogar noch mehr profitieren als die meisten anderen, wenn man bedenkt, dass Fortschritte in diesem Bereich nicht nur Geld, sondern auch Leben retten können. Insbesondere die Entwicklung von Medikamenten könnte dank Big Data enorme Fortschritte machen. Wie sieht der Arzneimittelentwicklungsprozess aus? Die Entwicklung eines neuen Medikaments ist ein langer und teurer Prozess. ein Medikament von der Entdeckung bis zur Markteinführung zu bringen, kostet Millionen von Dollar. Diese extremen Zeitvorgaben und Kosten sind hauptsächlich auf zwei Faktoren zurückzuführen: Es müssen viele behördliche Hürden genommen und viele Informationen gesammelt und verarbeitet werden. Durchschnittlich 12 Jahre Der typische Entwicklungszeitplan lässt sich in fünf Phasen unterteilen. Zunächst müssen Wissenschaftler Wirkstoffkandidaten entdecken, also Moleküle, die das Potenzial haben, eine bestimmte Krankheit zu behandeln. Anschließend führen sie präklinische Forschung durch, um die Wirkstoffe zu testen und in brauchbare Medikamente umzuwandeln. Sobald Pharmaunternehmen ein Medikament haben, müssen sie es in einer Reihe klinischer Studien testen. Dies ist ein vierstufiger Prozess, und bis zur Endphase gelangen. Nach Abschluss dieser Tests und der erforderlichen Verfeinerung des Medikaments reichen die Unternehmen die Ergebnisse bei der FDA zur Genehmigung ein. nur 30 % der Medikamente Nachdem ein Medikament die FDA-Zulassung erhalten hat, können Pharmaunternehmen es auf den Markt bringen. Sie müssen es jedoch weiterhin überwachen. Diese letzte Entwicklungsphase umfasst eine kontinuierliche Überwachung, um auf Probleme zu achten, die bei klinischen Studien oder der FDA-Prüfung nicht aufgetreten sind. Die Rolle von Big Data in der Medikamentenentwicklung Big Data verbessert nahezu jede Phase dieses Prozesses erheblich. Hier ist ein genauerer Blick auf die wachsende Rolle von Big Data bei der Medikamentenentwicklung. 1. Förderung der Arzneimittelforschung durch künstliche Intelligenz Die erste und eine der wirkungsvollsten Anwendungen von Big Data in der Arzneimittelentwicklung findet in der Entdeckungsphase statt. Große Datenmengen bilden die Grundlage für maschinelle Lernmodelle zur Simulation von Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Molekülen. Diese KI-Modelle können in Rekordzeit vielversprechende Arzneimittelkandidaten finden. Einige KI-Tools zur Arzneimittelentdeckung haben potenzielle Behandlungen identifiziert wenn es sonst Monate dauern würde. Auf dieser Grundlage können Modelle des maschinellen Lernens die Wirksamkeit eines Medikaments vorhersagen, um die präklinische Forschungsphase zu optimieren. Diese Geschwindigkeit bedeutet, dass lebensrettende Medikamente schneller auf den Markt kommen können, was ohne Big Data nicht möglich wäre. innerhalb weniger Tage 2. Identifizierung unzureichend gedeckter Bedürfnisse Ebenso können Big Data die Suche nach Möglichkeiten für neue Medikamente erleichtern. Die Entwicklung einer wirksamen neuen Behandlungsmethode ist im Wesentlichen eine Frage der Suche nach Bereichen, in denen die aktuellen Optionen nicht allen Bedürfnissen gerecht werden. Medizinische Daten aus allen Bevölkerungsgruppen können diese Lücken aufdecken, sodass Pharmaunternehmen wissen, wonach sie suchen müssen. Diese Art der prädiktiven Analytik ist im Gesundheitswesen bereits weit verbreitet. Einige Unternehmen nutzen Big Data die auf Verbesserungsbedarf schließen lassen. Andere analysieren sie, um Krankheitsausbrüche vorherzusagen, den Prozess der Arzneimittelentwicklung anzukurbeln und eine schnellere Behandlung zu gewährleisten. um schlechte Patientenergebnisse zu finden 3. Rationalisierung klinischer Studien Big Data bietet auch in der langwierigen Phase klinischer Tests umfangreiche Anwendungsmöglichkeiten. Erstens kann es dabei helfen, ideale Testgebiete zu identifizieren. Eine Population mit genügend willigen Patienten mit den erforderlichen Erkrankungen und ausreichender Vielfalt zu finden, ist eine Herausforderung. Durch das Sammeln und Analysieren von Big Data zur Demografie eines Gebiets geht dieser Prozess viel schneller. Pharmaunternehmen können aus diesen Studien auch große Datenmengen ziehen, sobald diese im Gange sind. Indem sie während des gesamten Testprozesses so viele Echtzeitinformationen wie möglich sammeln, erhalten die Forscher die Beweise, die sie für eine zukünftige FDA-Prüfung benötigen. Die Geschwindigkeit von Big Data bedeutet auch, dass sie potenzielle Sicherheitsprobleme früher erkennen und beheben können. 4. Überwachung potenzieller Probleme Big Data kann auch die Überwachung der Arzneimittelentwicklung nach der Markteinführung verbessern. Die FDA ruft jedes Jahr. Wenn die Notwendigkeit dieser Maßnahmen früher erkannt würde, könnten weniger Menschen Probleme bekommen. mehr als 1.000 Medikamente Das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen und von verschiedenen Standorten, um Warnsignale für arzneimittelbezogene Probleme zu finden, hilft den Aufsichtsbehörden, Probleme frühzeitig zu erkennen. Sie können dann das Medikament selbst, seine Verschreibungsempfehlungen oder alles andere ändern, um die Gesundheit der Menschen zu schützen. Herausforderungen durch Big Data in der Arzneimittelentwicklung So nützlich diese Anwendungsfälle auch sind, Big Data stößt im Gesundheitswesen auf einige Hindernisse. Das wichtigste davon ist die Frage des Patientendatenschutzes. Vorschriften wie HIPAA erschweren den Zugriff auf einige Krankenakten, und Big-Data-Anwendungen müssen den Datenschutz gewährleisten, um das Durchsickern sensibler Gesundheitsinformationen zu verhindern. Auch Big-Data-Tools sind oft mit einer Lernkurve verbunden. Viele Pharmaunternehmen als größtes Hindernis für den Einsatz dieser Technologie. Dieser Mangel an Talenten macht es schwierig, diese Tools zu implementieren und sie effektiv an das jeweilige Unternehmen anzupassen. einen Mangel an relevanten Talenten anführen Ein weiteres Problem sind die Kosten. Die Entwicklung von Medikamenten ist bereits kostspielig, und die digitale Infrastruktur und KI-Software, die zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen benötigt werden, sind alles andere als billig. Daher könnten kleinere Pharmaunternehmen Schwierigkeiten haben, diese Technologie in vollem Umfang zu nutzen. Potentielle Lösungen Glücklicherweise gibt es mögliche Lösungen für diese Probleme. Eine vielversprechende haben im letzten Jahr ihre Budgets für Cybersicherheit erhöht. Da KI und andere Datentechnologien immer häufiger zum Einsatz kommen, werden auch mehr HIPAA-konforme Big-Data-Dienste entstehen. Diese Trends werden Investitionen in Big Data für Pharmaunternehmen sicherer machen. 55,3 % der Gesundheitsorganisationen Auch wenn es immer noch eine Herausforderung ist, technische Talente zu gewinnen, können Pharmaunternehmen dem Mangel durch die Umschulung ihrer bestehenden Belegschaft begegnen. Viele Big-Data- und KI-Plattformen werden mit der Reifung dieses Marktes zudem immer benutzerfreundlicher. Folglich werden diese Talentlücken mit der Zeit weniger Anlass zur Sorge geben. Ebenso werden die Kosten für Big Data sinken, wenn sich die Technologie verbessert und der Markt wächst. Pharmaunternehmen können diese Kosten auch durch eine schrittweise Implementierung verteilen. Die Anwendung dieser Technologie in einem kleinen Anwendungsfall, bevor sie langsam auf andere ausgeweitet wird, wird eine bessere Kapitalrendite erzielen. Big Data verändert die Pharmaindustrie Zwar gibt es noch Herausforderungen, aber Big Data schlägt in der Pharmaindustrie bereits Wellen. Diese Technologie hat das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie Forscher neue Medikamente entwickeln. Diese Verbesserungen könnten dazu führen, dass billigere und leichter zugängliche Medikamente in viel kürzerer Zeit auf den Markt kommen. Im Gegenzug würden sich die Gesundheitsergebnisse für eine größere Zahl von Patienten verbessern. Alles beginnt damit, das Potenzial von Big Data zu erkennen.
