लेख सारांश: फार्मा क्षेत्र के पास बहुत सारे डेटा तक पहुंच है: इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड, जीनोमिक जानकारी, वास्तविक दुनिया के साक्ष्य, और बहुत कुछ। संयुक्त रूप से इस सभी डेटा को बड़े डेटा के रूप में संदर्भित किया जा सकता है। बड़े डेटा में छिपे पैटर्न का दोहन इस क्षेत्र के लिए अत्यधिक मूल्य ला सकता है। बड़े डेटा की ओर रुख करके, फार्मा क्षेत्र दवा विकास प्रक्रिया के प्रत्येक चरण में सुधार ला सकता है, जिसमें दवा की खोज से लेकर नैदानिक परीक्षणों और विनियामक अनुमोदन से लेकर विपणन और लॉन्च के बाद की निगरानी तक नए लक्ष्यों की पहचान करना शामिल है। फार्मा में बड़े डेटा को अपनाना एक चुनौतीपूर्ण उद्यम है जिसके लिए कंपनियों को संगठनात्मक सिलोस को दूर करने, अलग-अलग डेटा स्रोतों को सहजता से एकीकृत करने और नियामक अनुपालन सुनिश्चित करने की आवश्यकता होगी। तीन साल पहले, फार्मा सेक्टर को एक अभूतपूर्व चुनौती का सामना करना पड़ा था। अब संकट में सीखे गए सबक उद्योग-व्यापी बदलाव को बढ़ावा दे रहे हैं। उपन्यास कोरोनोवायरस के दुनिया भर में तेजी से प्रगति करने के कुछ ही समय बाद हंगामा शुरू हो गया। फार्मा कंपनियों ने जरूरतमंद मरीजों को महत्वपूर्ण चिकित्सा उत्पादों की आपूर्ति जारी रखते हुए प्रयास में वैश्विक सुर्खियां बटोरीं। , कोविड-19 के लिए नए टीके विकसित करने के इस क्षेत्र ने संकट का उल्लेखनीय ढंग से सामना किया। हालाँकि जो बात सामने आई वह यह है कि फार्मा कंपनियाँ अब प्रतिक्रियाशील संकट प्रबंधन का खर्च वहन नहीं कर सकतीं। नए प्रतिमान उभरने चाहिए जो उद्योग को लड़ने में मदद कर सकें, अर्थात्: लंबे समय से लंबित मुद्दों से 2022 में एक नई दवा विकसित करने की लागत 2,284 मिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगी 2022 में औसत चक्र समय बढ़कर 7.09 वर्ष हो जाएगा फार्मा आरएंडडी में निवेश पर रिटर्न गिरकर 1.2% हो गया है। उद्योग के खिलाड़ी वैज्ञानिक साझेदारियाँ कर सकते हैं, उभरते बाजारों में निवेश कर सकते हैं और उन मुद्दों से लड़ने के लिए अपने उत्पाद पोर्टफोलियो में विविधता ला सकते हैं। हालाँकि, और प्रदान करने के एक दशक के अनुभव वाले प्रौद्योगिकी उत्साही लोगों को हम दूसरे तरीके पर विचार करने का सुझाव देते हैं - डेटा पर आधारित। बड़े डेटा परामर्श सेवाएँ फार्मा सॉफ़्टवेयर समाधान इस ब्लॉग पोस्ट में, हम फार्मा में बड़े डेटा की क्षमता पर गौर करते हैं और उन आवश्यक तरीकों का पता लगाते हैं जिनमें बड़ी डेटा तकनीक दवाओं के विकास, अनुमोदन और विपणन के तरीके को बदल देती है। फार्मा में बड़ा डेटा क्या है और यह मूल्य में कैसे परिवर्तित होता है? फार्मा क्षेत्र भारी मात्रा में जानकारी उत्पन्न करता है। नैदानिक परीक्षण डेटा, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड, जीनोमिक्स जानकारी, वास्तविक दुनिया के साक्ष्य, और रोगी द्वारा रिपोर्ट किए गए परिणाम - इन सभी डेटा प्रविष्टियों को संयुक्त रूप से बड़े डेटा के रूप में संदर्भित किया जा सकता है। अनिवार्य रूप से, बड़ा डेटा किसी भी प्रारूप और किसी भी स्रोत से प्राप्त विशाल और विविध जानकारी है जिसे एनालिटिक्स के माध्यम से अंतर्दृष्टि में परिवर्तित किया जा सकता है। बड़े डेटा को बड़ी अंतर्दृष्टि में अनुवाद करने की मानक प्रक्रिया इस प्रकार दिखती है: यह सब प्रासंगिक डेटा एकत्र करने से शुरू होता है। इसके प्रकार और स्रोत बहुत भिन्न हो सकते हैं। फार्मा क्षेत्र में बड़ा डेटा बनाने वाली सामान्य प्रकार की जानकारी: जिसमें दवाओं के मूल्यांकन के दौरान एकत्र की गई जानकारी शामिल होती है। इसमें अध्ययन प्रोटोकॉल, प्रतिभागी जनसांख्यिकी, चिकित्सा इतिहास, उपचार प्रतिक्रियाएं, प्रतिकूल घटनाएं, प्रयोगशाला परीक्षण परिणाम और बहुत कुछ शामिल हो सकते हैं। क्लिनिकल परीक्षण डेटा जिसमें वास्तविक नैदानिक अभ्यास में नियंत्रित नैदानिक परीक्षण सेटिंग्स के बाहर एकत्र किया गया डेटा शामिल है। इसमें दावे, पहनने योग्य वस्तुओं के डेटा और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के साथ-साथ रोगी द्वारा रिपोर्ट किए गए परिणाम भी शामिल हो सकते हैं। वास्तविक दुनिया के साक्ष्य जिसमें व्यक्तिगत आनुवंशिक जानकारी शामिल होती है, जिसमें डीएनए विविधताएं, जीन अभिव्यक्ति प्रोफाइल और जीनोमिक बायोमार्कर, साथ ही दवा की खोज से संबंधित अणुओं की संरचना, इंटरैक्शन और कार्यों के बारे में जानकारी शामिल होती है। जीनोमिक्स और आणविक डेटा जिसमें रोगी का चिकित्सा इतिहास, एलर्जी, निदान, प्रयोगशाला परिणाम और अन्य प्रासंगिक जानकारी शामिल होती है। इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड जो एक्स-रे, एमआरआई और सीटी स्कैन तक फैला हुआ है। इमेजिंग डेटा जो दवाओं से जुड़ी प्रतिकूल घटनाओं और सुरक्षा चिंताओं पर प्रकाश डालती हैं। फार्माकोविजिलेंस और प्रतिकूल घटना रिपोर्टें जो शोध पत्रों, सम्मेलन की कार्यवाही और पेटेंट तक फैला हुआ है। वैज्ञानिक साहित्य जो तथाकथित "ओमिक्स" विषयों से उत्पन्न बड़े पैमाने के डेटासेट को संदर्भित करता है, जैसे कि जीनोमिक्स, मेटाबोलॉमिक्स, प्रोटिओमिक्स, ट्रांसक्रिप्टोमिक्स और अन्य। "ओमिक्स डेटा" डेटा वेयरहाउस में लोड होने से पहले (सोचिए: सभी फार्मास्युटिकल बड़े डेटा के लिए केंद्रीकृत भंडारण), कई स्रोतों से प्राप्त जानकारी सफाई और परिवर्तन से गुजरती है। यह एक महत्वपूर्ण कदम है जो सुनिश्चित करता है कि डेटा स्पष्ट, सही और एकीकृत स्वरूपण में परिवर्तित हो। साफ़ और संवारे गए डेटा को डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत किया जाता है, जहां यह एनालिटिक्स के लिए आसानी से पहुंच योग्य है। फार्मा उद्योग में बड़े डेटा के आवश्यक उपयोग के मामले नशीली दवाओं का विकास एक लंबी और जोखिम भरी सड़क है। बहुत कम दवा उम्मीदवार बाज़ार में पहुंच पाते हैं। पूर्व-नैदानिक परीक्षण में प्रवेश करने वाले 5,000 यौगिकों में से, औसतन केवल पांच, । और शुरुआती 5,000 में से केवल एक को ही क्लिनिकल उपयोग के लिए मंजूरी मिलती है। मानव परीक्षण के लिए आते हैं अच्छी खबर यह है कि दवा विकास प्रक्रिया के हर चरण में फार्मास्युटिकल बिग डेटा काम आ सकता है। दवाओं की खोज फार्मास्युटिकल अनुसंधान एवं विकास में मूलभूत चरण, दवा की खोज शोधकर्ताओं द्वारा सेलुलर या आणविक स्तर पर किसी बीमारी के पीछे की प्रक्रिया को समझने से शुरू होती है। संभावित लक्ष्यों की पहचान के साथ, प्रक्रिया उन यौगिकों की खोज के बाद होती है जो लक्ष्य के साथ बातचीत कर सकते हैं और उसकी गतिविधि में हस्तक्षेप कर सकते हैं। इस स्तर पर शोधकर्ताओं के सामने आने वाली प्रमुख चुनौतियों में प्रभावी और सुरक्षित लक्ष्यों की पहचान करना, साथ ही ऐसे यौगिकों को ढूंढना शामिल है जिनमें वांछित क्षमता, चयनात्मकता और सुरक्षा प्रोफाइल हों। फार्मास्युटिकल बिग डेटा की ओर रुख करके, शोधकर्ता इन मुद्दों को हल कर सकते हैं और दवा खोज की गति और प्रभावशीलता में सुधार कर सकते हैं। लक्ष्य की पहचान और सत्यापन विभिन्न स्रोतों से डेटा सेट को बड़े डेटा का उपयोग करके एकीकृत किया जा सकता है। इन बहुआयामी डेटा सेटों का विश्लेषण करके, शोधकर्ता तेजी से और कम जोखिम के साथ कर सकते हैं। नए लक्ष्य, दवा संकेत और दवा प्रतिक्रिया बायोमार्कर की पहचान प्रीक्लिनिकल दवा खोज के लिए कई संदर्भ फार्मास्युटिकल बड़े डेटा सेट हाल ही में बनाए और हैं: सार्वजनिक किए गए : 150 मिलियन से अधिक मानव संदर्भ एसएनपी सहित जीवों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए एकल न्यूक्लियोटाइड बहुरूपता (एसएनपी)। डीबीएसएनपी : 2.1 मिलियन से अधिक मानव सीएनवी सहित विभिन्न जीवों के प्रकाशित अध्ययनों से उत्पन्न जीनोमिक संरचनात्मक विविधताएँ। dbVar : मुख्य रूप से विशेषज्ञ क्यूरेशन और जीनोम-वाइड स्क्रीनिंग से दैहिक उत्परिवर्तन, जिसमें 3.5 मिलियन से अधिक कोडिंग उत्परिवर्तन शामिल हैं। कॉस्मिक : बड़ी संख्या में लोगों के जीनोम जो मानव आनुवंशिक विविधता पर एक व्यापक संसाधन प्रदान करते हैं; यह डेटा सेट 2,500 से अधिक नमूनों तक फैला हुआ है। 1000 जीनोम परियोजना : 10,000 नमूनों में 30 से अधिक कैंसर के लिए जीनोमिक्स और कार्यात्मक जीनोमिक्स डेटा भंडार। प्राथमिक डेटा प्रकारों में उत्परिवर्तन, प्रतिलिपि संख्या, एमआरएनए और प्रोटीन अभिव्यक्ति शामिल हैं। टीसीजीए : एनसीबीआई द्वारा होस्ट किया गया कार्यात्मक जीनोमिक्स डेटा भंडार, जिसमें 1.6 मिलियन से अधिक नमूने शामिल हैं। GEO : ईबीआई द्वारा होस्ट किया गया कार्यात्मक जीनोमिक्स डेटा भंडार, जिसमें 1.8 मिलियन से अधिक नमूने शामिल हैं। ऐरेएक्सप्रेस : सामान्य ऊतकों की ट्रांसक्रिप्टोमिक प्रोफाइल, जिसमें 45 ऊतक प्रकारों में 7,000 से अधिक नमूने शामिल हैं। जीटीईएक्स : 1,000 से अधिक कैंसर कोशिका रेखाओं का आनुवंशिक और औषधीय लक्षण वर्णन। सीसीएलई लक्ष्य अणुओं की पहचान करने के लिए इन फार्मास्युटिकल बड़े डेटा सेटों का बड़े पैमाने पर उपयोग किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, दवा की खोज में, जीन अभिव्यक्ति सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली आणविक विशेषताओं में से एक है जिसका उपयोग लक्ष्य चयन को सूचित करने के लिए किया गया है। शोधकर्ताओं के एक समूह ने 844 स्तन कैंसर नमूनों की और उनकी तुलना सामान्य स्तन ऊतकों से करने के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध फार्मास्युटिकल बड़े डेटा सेटों में से एक का रुख किया। डेटा सेट में शामिल बड़े डेटा का विश्लेषण करने के परिणामस्वरूप, उन्हें पता चला कि कैंसर के नमूनों में एमटीबीपी जीन काफी ऊंचा था। उत्तरजीविता डेटा के साथ निष्कर्षों को क्रॉस-रेफरेंस करने से यह भी पता चला कि बढ़ी हुई एमटीबीपी रोगी के खराब जीवित रहने से महत्वपूर्ण रूप से जुड़ी हुई है। एमआरएनए अभिव्यक्ति की जांच करने उपरोक्त उदाहरण में, लक्ष्य शोधकर्ताओं द्वारा प्रस्तावित किया गया था। फार्मास्युटिकल उद्योग में बड़े डेटा के साथ, सार्वजनिक बड़े डेटा का विश्लेषण करके सीधे लक्ष्य भी खोजे जा सकते हैं। इस तरह, शोधकर्ताओं के एक समूह ने बिना किसी विशिष्ट लक्ष्य को ध्यान में रखते हुए, स्तन कैंसर में ऑन्कोजेनिक । उन्होंने कैंसर कोशिका रेखाओं में उच्च एमआरएनए अभिव्यक्ति वाले 13 किनेसेस को खोजने के लिए सार्वजनिक फार्मास्युटिकल बड़े डेटा सेट और स्तन ट्यूमर शुरू करने वाली कोशिकाओं के जीन अभिव्यक्ति प्रोफाइल से जीन अभिव्यक्ति डेटा का विश्लेषण किया। बाद के सत्यापन ने उम्मीदवारों की सूची को घटाकर आठ किनेसेस कर दिया, जिनमें से तीन को चिकित्सीय लक्ष्य के रूप में चुना गया था। दवा योग्य किनेसेस की तलाश की भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग परंपरागत रूप से, शोधकर्ता उम्मीदवार दवाओं का परीक्षण करने के लिए पौधे या पशु यौगिकों का उपयोग करते थे। सितंबर 2022 में, अमेरिकी सीनेट ने एफडीए आधुनिकीकरण अधिनियम 2.0 पारित किया, जिसने कंप्यूटर मॉडल सहित पशु परीक्षण के । विकल्पों के उपयोग की अनुमति दी कंप्यूटर मॉडल पर आधारित दृष्टिकोण पशु परीक्षण से जुड़ी अशुद्धियों और नैतिक मुद्दों को दरकिनार करने की अनुमति देता है। इसमें इस क्षेत्र को मानव जैविक गतिविधि के वास्तविक प्रतिनिधित्व के करीब लाने की भी क्षमता है। फार्मा में उपयोग की जाने वाली पूर्वानुमानित मॉडलिंग तकनीकों में से एक फार्माकोकाइनेटिक मॉडलिंग है। सोचिए: मानव शरीर में दवाएं कैसे "व्यवहार" करती हैं, यह समझने के लिए फार्मास्युटिकल बिग डेटा, गणितीय समीकरण और कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग करें। यह विधि यह अनुमान लगाने में मदद करती है कि एक बार ली गई दवा का क्या होता है, जिसमें यह कैसे अवशोषित, वितरित, चयापचय और समाप्त हो जाती है। एक और आशाजनक तकनीक जो फार्मा में बड़े डेटा पर आधारित है, ऑर्गन-ऑन-चिप तकनीक है। चिप्स पर लगे अंग पॉलिमर चिप्स हैं जो इन विट्रो रोग मॉडलिंग, दवा परीक्षण और सटीक दवा के लिए मानव अंग की कार्यक्षमता और शारीरिक वातावरण की नकल करने के लिए माइक्रोफ्लुइडिक सेल संरचनाओं का उपयोग करते हैं। ITRex में हमने जिसने पशु परीक्षण से जुड़े मुद्दों को संबोधित करने में अपनी प्रभावशीलता दिखाई है। 100 से अधिक प्रयोगशालाओं द्वारा अपनाए गए इस मंच ने दवा विकास में तेजी लाने और इससे जुड़ी लागत को कम करने में मदद की। एक ऑर्गन-ऑन-ए-चिप प्लेटफ़ॉर्म बनाने में मदद की है सटीक दवा सटीक चिकित्सा को एक ऐसे दृष्टिकोण के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जिसका लक्ष्य सही व्यक्ति को सही समय पर सही उपचार प्रदान करना है। परंपरागत रूप से, अधिकांश नैदानिक समस्याओं के लिए सटीक रणनीतियाँ अधिकतर आकांक्षात्मक रहीं। आज, फार्मा में बड़े डेटा का बढ़ता उपयोग उस महत्वाकांक्षी लक्ष्य तक पहुंचने का वादा करता है। पूर्व ज्ञान पर कम निर्भरता, बड़े डेटा-आधारित दवा विकास में किसी बीमारी से संबंधित अप्रत्याशित मार्गों को प्रकट करने की क्षमता होती है, जो उच्च स्तर की सटीकता और वैयक्तिकरण का मार्ग प्रशस्त करता है। कुछ संस्थान पहले से ही हैं। नवीन दृष्टिकोण का लाभ उठा रहे उदाहरण के लिए, समान कैंसर उपप्रकार वाले मरीज़ अक्सर समान कीमोथेराप्यूटिक्स प्राप्त करने पर अलग-अलग प्रतिक्रिया देते हैं। माना जाता है कि दवा की प्रतिक्रियाएँ जीनोमिक अस्थिरता से प्रभावित होती हैं। जीनोमिक्स और कीमोथेराप्यूटिक प्रतिरोध, विषाक्तता और संवेदनशीलता के बीच जटिल संबंधों का अध्ययन करने के लिए बड़े डेटा का उपयोग एक लोकप्रिय तरीका बनता जा रहा है। उदाहरण के लिए, वैज्ञानिक कैंसर जीनोम एटलस अनुसंधान नेटवर्क द्वारा शुरू की गई पैन-कैंसर परियोजना के माध्यम से नए कैंसर विपथन की खोज कर सकते हैं। कई अन्य परियोजनाएँ, जैसे कि कैंसर सेल लाइन इनसाइक्लोपीडिया और कैंसर में दवा संवेदनशीलता के जीनोमिक्स, भी फार्मास्युटिकल बड़ा डेटा उत्पन्न कर रहे हैं जो जीनोमिक बायोमार्कर और दवा संवेदनशीलता के बीच संबंधों की जांच करते हैं। क्लिनिकल परीक्षण क्लिनिकल परीक्षण का लक्ष्य यह बताना है कि कोई उपचार मनुष्यों के लिए सुरक्षित और प्रभावी है या नहीं। आमतौर पर, यह चरण I से शुरू होकर तीन अनुक्रमिक चरणों में होता है, जिसमें एक दवा का परीक्षण स्वस्थ व्यक्तियों के एक छोटे समूह पर किया जाता है, चरण II के माध्यम से, जहां दवा का परीक्षण लोगों के एक बड़े समूह पर किया जाता है, जिसमें एक विशिष्ट स्थिति को लक्षित किया जाता है, सभी चरण III का रास्ता जिसमें बड़ी संख्या में मरीज़ शामिल हैं। यह प्रक्रिया हमेशा लंबी और थकाऊ रही है। सौभाग्य से, फार्मा में बड़े डेटा को व्यापक रूप से अपनाने के साथ, क्लिनिकल परीक्षण भी बदल रहे हैं। तेजी से भर्ती दुनिया भर में दस में से नौ परीक्षण अपने लक्षित समय-सीमा के भीतर । कुछ परीक्षण - विशेष रूप से दुर्लभ या जीवन-घातक बीमारियों के उपचार का परीक्षण करने वाले - पर्याप्त लोगों को भर्ती करने के लिए संघर्ष करते हैं। आम तौर पर, नैदानिक परीक्षणों में दो समूह शामिल होते हैं: एक परीक्षण समूह जिसे एक नए उपचार का परीक्षण किया जाता है और एक नियंत्रण समूह जिसे कोई उपचार, प्लेसबो या उपचार के वर्तमान मानक नहीं मिलते हैं। पर्याप्त लोगों की भर्ती नहीं कर पाते हैं यह ध्यान में रखते हुए कि जीवन-घातक स्थितियों वाले रोगियों को त्वरित सहायता की आवश्यकता होती है, वे नियंत्रण समूह में यादृच्छिक नहीं होना चाहते हैं। अपेक्षाकृत दुर्लभ स्थितियों वाले रोगियों को भर्ती करने की आवश्यकता को जोड़ें, और भर्ती का समय महीनों तक बढ़ जाता है। बड़ा डेटा एक नियंत्रण समूह को काम पर रखने की आवश्यकता को पूरी तरह से दरकिनार करने में मदद कर सकता है। पिछले परीक्षणों में उत्पन्न फार्मास्युटिकल बड़े डेटा के आधार पर बनाए गए "वर्चुअल कंट्रोल ग्रुप" का उपयोग करने का विचार है। संभावित नियंत्रण समूह के उम्मीदवारों को खोजने के लिए, शोधकर्ता एक जांच परीक्षण से प्रमुख पात्रता मानदंडों का उपयोग करते हैं, उदाहरण के लिए, बीमारी की प्रमुख विशेषताएं और यह कितना उन्नत है। एक मानक नैदानिक परीक्षण इसी तरह से नियंत्रण रोगियों का चयन करता है। अंतर यह है कि वर्तमान परीक्षण के दौरान एकत्र किए गए डेटा पर भरोसा करने के बजाय, पिछले डेटा का उपयोग किया जाता है। हालाँकि, अभी के लिए, एक आभासी नियंत्रण समूह पारंपरिक नैदानिक परीक्षण का प्रतिस्थापन नहीं है, बल्कि यह मूल्यांकन करने का एक त्वरित तरीका है कि क्या कोई नया उपचार अपनाने लायक है। फार्मा क्लिनिकल परीक्षणों में बड़े डेटा का एक अन्य पहलू लक्षित भर्ती की अनुमति देना है। नवीन तकनीकों के साथ, शोधकर्ता डेटा के नए स्रोतों, जैसे सोशल मीडिया, के आधार पर मरीजों का नामांकन कर सकते हैं। आनुवंशिक जानकारी, रोग की स्थिति और व्यक्तिगत विशेषताओं जैसे मानदंडों को तौलना आसान हो जाता है। कुशल परीक्षण प्रबंधन फार्मा में बड़े डेटा का उपयोग करने से क्लिनिकल परीक्षणों के डिजाइन और प्रबंधन के तरीके में बदलाव आ सकता है। अब शोधकर्ता दवा के संपर्क के स्तर, दवा द्वारा प्रदान की गई प्रतिरक्षा, उपचार की सहनशीलता और सुरक्षा और अन्य कारकों को ट्रैक और पता लगा सकते हैं जो परीक्षण पूरा होने के बाद ही नहीं, बल्कि वास्तविक समय में भर्ती की सुरक्षा के लिए महत्वपूर्ण हैं। फार्मास्युटिकल बिग डेटा स्पैन की ओर रुख करके शोधकर्ता जो लाभ प्राप्त करते हैं: : ऐतिहासिक परीक्षण डेटा का विश्लेषण नमूना आकार गणना को सूचित करने में मदद कर सकता है। इष्टतम नमूना आकार गणना : बड़ा डेटा रोगी की विशेषताओं, बायोमार्कर, या आनुवंशिक कारकों की पहचान करने में मदद कर सकता है जो उपचार प्रतिक्रियाओं को प्रभावित करते हैं। इससे शोधकर्ताओं को विशिष्ट आबादी के भीतर उपचार प्रभावों का विश्लेषण करने के लिए रोगियों को उपसमूहों में विभाजित करने में मदद मिल सकती है। स्तरीकरण और उपसमूह विश्लेषण : फार्मास्युटिकल बड़े डेटा का विश्लेषण करने से अनुकूली परीक्षण डिज़ाइन की सुविधा मिल सकती है और शोधकर्ताओं को अंतरिम परिणामों के आधार पर परीक्षण मापदंडों को बदलने की सुविधा मिल सकती है। नमूना आकार या नामांकन मानदंड जैसे परीक्षण मापदंडों को संशोधित करने के बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए शोधकर्ता अब रुझानों, उपचार प्रतिक्रियाओं या सुरक्षा संकेतों की जांच कर सकते हैं। अनुकूली परीक्षण डिज़ाइन गुणवत्ता नियंत्रण और अनुपालन फार्मा में बिग डेटा फार्मास्युटिकल गुणवत्ता नियंत्रण के पारंपरिक दृष्टिकोण में क्रांति ला रहा है, जिससे फार्मास्युटिकल कंपनियों को बेहतर गुणवत्ता नियंत्रण प्रक्रियाओं को लागू करने, सुव्यवस्थित करने और सुरक्षित और अधिक प्रभावी दवाएं वितरित करने में सक्षम बनाया जा रहा है। जिन क्षेत्रों में फार्मास्युटिकल बिग डेटा महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकता है उनमें शामिल हैं: अनुपालन प्रयासों को बेहतर फार्माकोविजिलेंस और प्रतिकूल प्रभाव की निगरानी कई प्रतिकूल प्रभाव, विशेष रूप से दुर्लभ, नैदानिक परीक्षणों में सीमित संख्या में चयनित व्यक्तियों के कारण अज्ञात रहते हैं। इसलिए दवाओं के जारी होने के बाद भी उन पर निगरानी रखना जरूरी है। यह देखते हुए कि सोशल मीडिया ग्राहकों की चिंताओं को व्यक्त करने और दुष्प्रभावों की रिपोर्ट करने का मंच बन गया है, फार्मा कंपनियों ने इस अमूल्य जानकारी का उपयोग करने के लिए बड़े डेटा टूल का लाभ उठाना शुरू कर दिया है। सोशल मीडिया से प्राप्त रोगी द्वारा रिपोर्ट की गई प्रतिकूल दवा प्रतिक्रियाएं चिकित्सा पेशेवरों द्वारा दर्ज की गई प्रतिक्रियाओं से भी अधिक सटीक साबित हो सकती हैं। एफडीए और एपिडेमिको द्वारा किए गए एक अध्ययन में और पाया गया कि उनमें से 4,401 एक प्रतिकूल घटना रिपोर्ट से मिलते जुलते हैं। एफडीए द्वारा रखे गए डेटा के साथ निष्कर्षों की तुलना करने पर अनौपचारिक सोशल मीडिया रिपोर्टों और नैदानिक परीक्षणों में दर्ज रिपोर्टों के बीच एक उच्च संबंध का पता चला। 6.9 मिलियन ट्वीट्स की जांच की गई उन्नत अनुपालन प्रबंधन फार्मा में बिग डेटा नियामक अनुपालन को सुविधाजनक बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। फार्मास्युटिकल उद्योग में कंपनियां जीएमपी (गुड मैन्युफैक्चरिंग प्रैक्टिसेज) और जीसीपी (गुड क्लिनिकल प्रैक्टिसेज) के साथ-साथ सख्त डेटा गोपनीयता कानूनों सहित नियमों के एक जटिल जाल के अधीन हैं। फार्मास्यूटिकल्स में बड़ा डेटा कंपनियों को प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों की निगरानी करने, अनुपालन अंतराल की पहचान करने और सक्रिय तरीके से संभावित मुद्दों का समाधान करने में मदद कर सकता है। फार्मा कंपनियाँ स्वचालित निगरानी प्रणालियों और का उपयोग करके नियामक जोखिमों को कम कर सकती हैं। इसके अलावा, ऐतिहासिक डेटा, और उन्नत सांख्यिकीय तकनीकों के संयोजन से, फार्मास्युटिकल कंपनियां भविष्य कहनेवाला मॉडल विकसित कर सकती हैं जो संभावित गुणवत्ता जोखिमों का अनुमान लगाते हैं, निवारक रखरखाव कार्यक्रम को अनुकूलित करते हैं और डेटा-संचालित निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करते हैं। बड़े डेटा विश्लेषण समाधानों विसंगतियों, विचलनों और गैर-अनुपालक गतिविधियों का शीघ्र पता लगाकर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बिक्री और विपणन फार्मास्युटिकल बड़े डेटा का उपयोग करके, कंपनियां उद्योग के रुझानों की भविष्यवाणी कर सकती हैं और जनसांख्यिकीय कारकों के आधार पर विशिष्ट दवा की बिक्री का अनुमान लगा सकती हैं। इससे फार्मा मार्केटिंग अभियानों को ग्राहक व्यवहार के अनुरूप बनाने में मदद मिल सकती है। ऊपर वर्णित उपयोग के मामले के समान, सोशल मीडिया डेटा सहित इंटरनेट पर उपलब्ध डेटा को खंगालने से फार्मा कंपनियों को अपने उत्पादों के बारे में आकलन करने में मदद मिल सकती है। इससे फार्मा कंपनियों को यह समझने में मदद मिल सकती है कि उनके उत्पादों को कैसे प्राप्त किया जा रहा है। ग्राहकों की भावना का फार्मा में बड़े डेटा को अपनाने की चुनौतियाँ फार्मा उद्योग में बड़े डेटा से होने वाले लाभों के बावजूद, कंपनियां अभी भी अपनी डेटा प्रबंधन प्रक्रियाओं में सुधार के बारे में सचेत हैं। हमने आपकी कार्यान्वयन प्रक्रिया को कम जोखिम भरा बनाने के लिए फार्मा में बड़े डेटा को अपनाने में कंपनियों को आने वाली चुनौतियों की एक सूची तैयार की है। चुनौती 1. डेटा स्रोतों को एकीकृत करना बड़े डेटा का लाभ उठाने के लिए सभी डेटा स्रोतों को अच्छी तरह से लिंक करना फार्मा क्षेत्र के लिए प्रमुख चुनौतियों में से एक है। फार्मास्युटिकल क्षेत्र में बड़े डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए दवा विकास प्रक्रिया के सभी चरणों में उत्पन्न डेटा को एकीकृत करने की आवश्यकता होती है, खोज से लेकर नियामक अनुमोदन से लेकर वास्तविक दुनिया में अनुप्रयोग तक। लिए कई क्षमताओं की आवश्यकता होती है: विश्वसनीय डेटा एकत्र करना, इन स्रोतों को जोड़ना, मजबूत गुणवत्ता आश्वासन देना, वर्कफ़्लो प्रबंधित करना और बहुत कुछ। एंड-टू-एंड डेटा एकीकरण के सामान्य तौर पर, हम जोखिमों और लागतों के कारण एक बार में आपके डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर को ओवरहाल करने से बचने की सलाह देते हैं। एक सुरक्षित दृष्टिकोण यह है कि अपने डेटा स्रोतों को चरण दर चरण एकीकृत करें, उन विशिष्ट डेटा प्रकारों की पहचान करें जिन्हें पहले संभालने की आवश्यकता है और आवश्यकतानुसार । लक्ष्य जल्द से जल्द आरओआई प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण डेटा से निपटना है। समानांतर में, आप कम प्राथमिकता वाले डेटा स्रोतों को एकीकृत करने के लिए परिदृश्य विकसित कर सकते हैं। अतिरिक्त भंडारण क्षमताएं बनाना चुनौती 2. संगठनात्मक सिलोस पर काबू पाना किसी संगठन के भीतर साइलो पर काबू पाए बिना एंड-टू-एंड डेटा एकीकरण मुश्किल से संभव है। परंपरागत रूप से फार्मा में, अलग-अलग टीमों के पास अपने सिस्टम और डेटा की जिम्मेदारी होती है। कार्यात्मक साइलो में और डेटा पाइपलाइन के माध्यम से प्रत्येक प्रकार के डेटा के लिए एक स्पष्ट मालिक के साथ डेटा-केंद्रित दृष्टिकोण में बदलाव से फार्मा में बड़े डेटा से मूल्य उत्पन्न करने की क्षमता में आसानी होगी। चुनौती 3. विनियामक अनुपालन फार्मा में बड़े डेटा को अपनाते हुए और केंद्रीकृत डेटा प्रबंधन प्रणालियों को चालू करते हुए, आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि डेटा को सुरक्षित रूप से प्रबंधित किया जाए। एफडीए को कई आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए क्षेत्र में उपयोग किए जाने वाले सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है (उदाहरण के लिए, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड को संभालने या नैदानिक परीक्षणों को प्रबंधित करने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रणालियाँ), जिसमें एक्सेस कंट्रोल प्रक्रियाएं, उपयोगकर्ता पहचान सत्यापन, निष्पादित कार्यों की ट्रैकिंग और बहुत कुछ शामिल हैं। अपने प्रोजेक्ट की योजना बनाते समय, प्रासंगिक अनुपालन आवश्यकताओं का सावधानीपूर्वक अध्ययन करना सुनिश्चित करें और उन्हें अपने डेटा प्रबंधन समाधान के डिज़ाइन में शामिल करें। चुनौती 4. बड़े डेटा को संभालने के लिए प्रतिभा की कमी फार्मा क्षेत्र परंपरागत रूप से प्रौद्योगिकी को धीमी गति से अपनाने वाला रहा है, इसलिए कई कंपनियों के पास अभी भी अपनी महत्वाकांक्षी योजनाओं को साकार करने के लिए आवश्यक प्रतिभा की कमी है। फार्मा उद्योग के खिलाड़ियों को ज्ञान के अंतर को पाटने के लिए उचित तरीके के बारे में सोचना चाहिए - चाहे वह घरेलू प्रतिभाओं को विकसित करना हो या बाहरी टीमों की ओर रुख करना हो। एक निष्कर्ष के बजाय फार्मा में बड़ा डेटा नवाचार, दक्षता और बेहतर रोगी परिणामों के लिए व्यापक अवसर प्रस्तुत करता है। जैसे-जैसे फार्मास्युटिकल बिग डेटा का बाजार बढ़ रहा है, कंपनियां प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए इस परिवर्तनकारी तकनीक को अपना रही हैं। यदि आप बड़े डेटा की वास्तविक शक्ति को अनलॉक करना चाहते हैं और दवा विकास में सफलता प्राप्त करना चाहते हैं, , और हम अनुत्तरित किसी भी प्रश्न का उत्तर देंगे। तो हमारे विशेषज्ञों से संपर्क करें भी प्रकाशित किया गया है. यहाँ
