Le Big Data change la donne dans de nombreux secteurs. Le secteur de la santé peut y gagner encore plus que d’autres, si l’on considère que les progrès réalisés dans ce domaine peuvent sauver des vies, et pas seulement de l’argent. Le développement des médicaments, en particulier, pourrait faire des progrès considérables grâce au Big Data. À quoi ressemble le processus de développement de médicaments ? Développer un nouveau médicament est un processus long et coûteux. Il faut un faire passer un médicament de sa découverte à son lancement, et cela coûte des millions de dollars. Ces délais et dépenses extrêmes proviennent principalement de deux facteurs : il existe de nombreux obstacles réglementaires à surmonter et une grande quantité d'informations à collecter et à traiter. en moyenne 12 ans Le calendrier de développement typique se divise en cinq phases globales. Premièrement, les scientifiques doivent découvrir des médicaments candidats, qui sont des molécules susceptibles de traiter une maladie donnée. Ensuite, ils effectuent des recherches précliniques pour les tester et les transformer en médicaments utilisables. Une fois que les sociétés pharmaceutiques disposent d’un médicament, elles doivent le tester au moyen d’une série d’essais cliniques. Il s'agit d'un processus en quatre étapes, et arriver à l'étape finale. Après avoir terminé ces essais et affiné le médicament si nécessaire, les entreprises soumettent les résultats à la FDA pour approbation. seulement 30% des médicaments Une fois qu’un médicament a obtenu l’approbation de la FDA, les sociétés pharmaceutiques peuvent le rendre public. Cependant, ils doivent encore le surveiller. Cette dernière étape de développement implique une surveillance continue pour détecter tout problème qui n'a pas été soulevé lors des essais cliniques ou de l'examen de la FDA. Le rôle du Big Data dans le développement des médicaments Le Big Data améliore considérablement presque toutes les étapes de ce processus. Voici un aperçu plus approfondi de son rôle croissant dans le développement de la médecine. 1. Alimenter la découverte de médicaments liés à l’IA La première et l’une des applications les plus marquantes du Big Data dans le développement de médicaments se situe dans la phase de découverte. De grands volumes de données jettent les bases des modèles d’apprentissage automatique permettant de simuler les interactions entre diverses molécules. Ces modèles d’IA peuvent trouver des candidats médicaments prometteurs en un temps record. Certains outils de découverte de médicaments basés sur l’IA ont identifié des traitements potentiels alors que cela prendrait autrement des mois. À partir de là, les modèles d’apprentissage automatique peuvent prédire les performances d’un médicament afin de rationaliser la phase de recherche préclinique. Cette rapidité signifie que des médicaments vitaux peuvent être commercialisés plus rapidement, ce qui ne serait pas possible sans le Big Data. en quelques jours 2. Identifier les besoins mal satisfaits De la même manière, les mégadonnées peuvent faciliter la recherche d’opportunités pour de nouveaux médicaments. Créer un nouveau traitement efficace consiste en grande partie à trouver un domaine dans lequel les options actuelles ne répondent pas aux besoins de chacun. Les données médicales issues de tous les segments démographiques peuvent révéler ces lacunes afin que les sociétés pharmaceutiques sachent sur quoi se pencher. Ce type d’analyse prédictive est déjà courant dans le secteur de la santé. Certaines entreprises utilisent le Big Data qui suggèrent un besoin d’amélioration. D’autres l’analysent pour prédire les épidémies, relancer le processus de développement de médicaments et garantir un traitement plus rapide. pour trouver de mauvais résultats pour les patients 3. Rationalisation des essais cliniques Les mégadonnées ont également de nombreuses applications pour la longue phase d’essais cliniques. Premièrement, cela peut aider à identifier les zones de test idéales. Trouver une population avec suffisamment de patients volontaires, présentant les conditions nécessaires et une diversité suffisante est un défi. La collecte et l'analyse de mégadonnées sur la démographie d'une région accélèrent grandement la tâche. Les sociétés pharmaceutiques peuvent également extraire des données volumineuses de ces essais une fois qu'ils sont en cours. La collecte d'autant d'informations en temps réel que possible tout au long de ce processus de test donne aux chercheurs les preuves dont ils ont besoin pour un futur examen par la FDA. La rapidité du Big Data leur permet également de détecter et de résoudre plus rapidement les problèmes de sécurité potentiels. 4. Surveillance des problèmes potentiels Les mégadonnées peuvent également améliorer la phase de surveillance post-commercialisation du développement des médicaments. La FDA rappelle chaque année. Reconnaître la nécessité de ces actions plus tôt permettrait de garantir que moins de personnes rencontreraient des problèmes. plus de 1 000 médicaments La collecte de données provenant de diverses sources et emplacements pour détecter les signes avant-coureurs de problèmes liés aux médicaments aide les régulateurs à détecter les problèmes à un stade précoce. Ils peuvent alors modifier le médicament lui-même, ses recommandations de prescription ou toute autre chose pour protéger la santé des personnes. Les défis du Big Data dans le développement de médicaments Aussi bénéfiques que soient ces cas d’utilisation, le Big Data se heurte à certains obstacles dans le domaine de la santé. Le principal d’entre eux est la question de la vie privée des patients. Des réglementations telles que la HIPAA rendent difficile l'accès à certains dossiers médicaux, et les applications Big Data doivent garantir la confidentialité pour éviter la fuite d'informations sensibles sur la santé. Les outils Big Data s’accompagnent également souvent d’une courbe d’apprentissage. De nombreuses sociétés pharmaceutiques comme un obstacle majeur à l’utilisation de cette technologie. Cette pénurie de talents rend difficile la mise en œuvre de ces outils et leur adaptation efficace à chaque entreprise spécifique. citer un manque de talents pertinents Les coûts sont un autre problème. Le développement de médicaments coûte déjà cher, et l’infrastructure numérique et les logiciels d’IA nécessaires au stockage et au traitement des mégadonnées sont loin d’être bon marché. Par conséquent, les petites entreprises pharmaceutiques pourraient avoir du mal à utiliser pleinement cette technologie. Solutions potentielles Heureusement, il existe des solutions possibles à ces problèmes. Un prometteur ont augmenté leurs budgets de cybersécurité l’année dernière. À mesure que l’IA et d’autres technologies de données deviendront courantes, davantage de services Big Data conformes à la loi HIPAA verront également le jour. Ces tendances rendront l’investissement dans le Big Data plus sûr pour les sociétés pharmaceutiques. 55,3% des établissements de santé Même s'il reste difficile d'attirer des talents technologiques, les entreprises pharmaceutiques peuvent remédier aux pénuries en requalifiant leur main-d'œuvre existante. De nombreuses plateformes de Big Data et d’IA deviennent également de plus en plus conviviales à mesure que ce marché évolue. Par conséquent, ces pénuries de talents deviendront moins préoccupantes au fil du temps. De même, les coûts du Big Data diminueront à mesure que la technologie s’améliore et que le marché se développe. Les sociétés pharmaceutiques peuvent également répartir ces coûts grâce à une mise en œuvre progressive. Appliquer cette technologie dans un petit cas d’utilisation avant de l’étendre lentement à d’autres produira un meilleur retour sur investissement. Le Big Data change l'industrie pharmaceutique Même si des défis subsistent, le Big Data fait déjà des vagues dans l’industrie pharmaceutique. Cette technologie a le pouvoir de changer la façon dont les chercheurs développent de nouveaux médicaments. Ces améliorations pourraient conduire à la sortie de médicaments moins chers et plus accessibles dans des délais beaucoup plus courts. En retour, les résultats en matière de santé s’amélioreraient pour une plus grande variété de patients. Tout commence par la reconnaissance du potentiel du Big Data.
