Tóm tắt bài viết: Lĩnh vực dược phẩm có quyền truy cập vào rất nhiều dữ liệu: hồ sơ sức khỏe điện tử, thông tin bộ gen, bằng chứng trong thế giới thực, v.v. Tất cả dữ liệu này được kết hợp lại có thể được gọi là dữ liệu lớn. Việc khai thác các mẫu ẩn trong dữ liệu lớn có thể mang lại giá trị to lớn cho lĩnh vực này. Bằng cách chuyển sang dữ liệu lớn, ngành dược phẩm có thể thúc đẩy các cải tiến ở từng bước của quy trình phát triển thuốc, bắt đầu từ việc khám phá thuốc và xác định các mục tiêu mới thông qua các thử nghiệm lâm sàng và phê duyệt theo quy định cho đến tiếp thị và giám sát sau khi ra mắt. Việc áp dụng dữ liệu lớn trong dược phẩm là một doanh nghiệp đầy thách thức, đòi hỏi các công ty phải vượt qua các rào cản tổ chức, tích hợp liền mạch các nguồn dữ liệu khác nhau và đảm bảo tuân thủ quy định. Ba năm trước, lĩnh vực dược phẩm phải đối mặt với một thách thức chưa từng có. Giờ đây, những bài học rút ra từ cuộc khủng hoảng đang thúc đẩy sự thay đổi trong toàn ngành. Sự hỗn loạn bắt đầu một thời gian ngắn sau khi loại coronavirus mới đạt được những tiến bộ nhanh chóng trên khắp thế giới. Các công ty dược phẩm đã thu hút sự chú ý toàn cầu khi cố gắng trong khi tiếp tục cung cấp các sản phẩm y tế quan trọng cho bệnh nhân có nhu cầu. phát triển vắc-xin mới cho COVID-19 Lĩnh vực này đã chống chọi với khủng hoảng rất tốt. Tuy nhiên, điều xuất hiện là các công ty dược phẩm không còn đủ khả năng quản lý khủng hoảng theo phản ứng. Các mô hình mới sẽ xuất hiện có thể giúp ngành giải quyết , cụ thể là: các vấn đề tồn đọng từ lâu Chi phí phát triển một loại thuốc mới đạt 2,284 triệu USD vào năm 2022 Thời gian chu kỳ trung bình tăng lên 7,09 năm vào năm 2022 Lợi tức đầu tư vào nghiên cứu và phát triển dược phẩm giảm xuống 1,2%. Những người chơi trong ngành có thể khóa quan hệ đối tác khoa học, đầu tư vào các thị trường mới nổi và đa dạng hóa danh mục sản phẩm của họ để giải quyết những vấn đề đó. Tuy nhiên, những người đam mê công nghệ với một thập kỷ kinh nghiệm và , chúng tôi khuyên bạn nên xem xét một cách khác — cách dựa trên dữ liệu. cung cấp dịch vụ tư vấn dữ liệu lớn giải pháp phần mềm dược phẩm Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi xem xét tiềm năng của dữ liệu lớn trong dược phẩm và khám phá những cách thiết yếu mà công nghệ dữ liệu lớn thay đổi cách phát triển, phê duyệt và tiếp thị thuốc. Dữ liệu lớn trong dược phẩm là gì và nó chuyển thành giá trị như thế nào? Lĩnh vực dược phẩm tạo ra lượng thông tin khổng lồ. Dữ liệu thử nghiệm lâm sàng, hồ sơ sức khỏe điện tử, thông tin bộ gen, bằng chứng trong thế giới thực và kết quả do bệnh nhân báo cáo — tất cả các mục nhập dữ liệu này được kết hợp lại có thể được gọi là dữ liệu lớn. Về cơ bản, dữ liệu lớn là thông tin đồ sộ và đa dạng ở bất kỳ định dạng nào và từ bất kỳ nguồn nào có thể được chuyển đổi thành thông tin chi tiết thông qua phân tích. Đây là quy trình tiêu chuẩn để dịch dữ liệu lớn thành thông tin chi tiết lớn trông như thế nào: Tất cả bắt đầu với việc thu thập dữ liệu có liên quan. Các loại và nguồn của nó có thể khác nhau rất nhiều. Các loại thông tin phổ biến tạo nên dữ liệu lớn trong lĩnh vực dược phẩm: bao gồm thông tin được thu thập trong quá trình đánh giá thuốc. Nó có thể bao gồm các phác đồ nghiên cứu, nhân khẩu học của người tham gia, tiền sử bệnh, phản ứng điều trị, tác dụng phụ, kết quả xét nghiệm, v.v. Dữ liệu thử nghiệm lâm sàng bao gồm dữ liệu được thu thập bên ngoài môi trường thử nghiệm lâm sàng có kiểm soát trong thực hành lâm sàng thực tế. Nó có thể mở rộng các yêu cầu, dữ liệu từ thiết bị đeo được và hồ sơ sức khỏe điện tử, cũng như kết quả do bệnh nhân báo cáo. Bằng chứng trong thế giới thực liên quan đến thông tin di truyền của từng cá nhân, bao gồm các biến thể DNA, hồ sơ biểu hiện gen và dấu ấn sinh học bộ gen, cũng như thông tin về cấu trúc, tương tác và chức năng của các phân tử liên quan đến khám phá thuốc. Dữ liệu bộ gen và phân tử bao gồm tiền sử bệnh án, dị ứng, chẩn đoán, kết quả xét nghiệm và các thông tin liên quan khác của bệnh nhân. Hồ sơ sức khỏe điện tử bao gồm chụp X-quang, MRI và CT. Dữ liệu hình ảnh làm sáng tỏ các tác dụng phụ và mối quan tâm về an toàn liên quan đến thuốc. Cảnh giác dược và các báo cáo tác dụng phụ bao gồm các tài liệu nghiên cứu, thủ tục hội nghị và bằng sáng chế. Tài liệu khoa học đề cập đến các bộ dữ liệu quy mô lớn được tạo ra từ cái gọi là các nguyên tắc “omics”, chẳng hạn như bộ gen, chất chuyển hóa, proteomics, phiên mã và những thứ khác. “Dữ liệu Omics” Trước khi được tải vào kho dữ liệu (nghĩ: lưu trữ tập trung cho tất cả dữ liệu lớn về dược phẩm), thông tin được lấy từ nhiều nguồn sẽ trải qua quá trình làm sạch và chuyển đổi. Đây là một bước quan trọng để đảm bảo dữ liệu rõ ràng, chính xác và được chuyển đổi sang định dạng thống nhất. Sau đó, dữ liệu đã được làm sạch và chỉnh sửa được lưu trữ trong kho dữ liệu, nơi có thể dễ dàng truy cập dữ liệu để phân tích. Các trường hợp sử dụng thiết yếu của dữ liệu lớn trong ngành dược phẩm Phát triển thuốc là một con đường dài và đầy rủi ro. Rất ít ứng cử viên ma túy đưa nó ra thị trường. Trong số 5.000 hợp chất được đưa vào thử nghiệm tiền lâm sàng, trung bình chỉ có 5 hợp chất . Và chỉ một trong số 5.000 ban đầu được chấp thuận cho sử dụng lâm sàng. được đưa vào thử nghiệm trên người Tin tốt là ở mọi bước của quy trình phát triển thuốc, dữ liệu lớn về dược phẩm đều có ích. Nghiên cứu chế tạo thuốc Giai đoạn nền tảng trong R&D dược phẩm, khám phá thuốc bắt đầu với việc các nhà nghiên cứu hiểu được quá trình đằng sau một căn bệnh ở cấp độ tế bào hoặc phân tử. Với các mục tiêu tiềm năng được xác định, quá trình tiếp theo là tìm kiếm các hợp chất có thể tương tác với mục tiêu và can thiệp vào hoạt động của nó. Những thách thức chính mà các nhà nghiên cứu phải đối mặt ở giai đoạn này bao gồm xác định các mục tiêu hiệu quả và an toàn, cũng như tìm ra các hợp chất có hiệu lực, tính chọn lọc và hồ sơ an toàn mong muốn. Bằng cách chuyển sang dữ liệu lớn về dược phẩm, các nhà nghiên cứu có thể giải quyết những vấn đề này và cải thiện tốc độ cũng như hiệu quả của việc khám phá thuốc. Xác định và xác nhận mục tiêu Tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có thể được tích hợp bằng cách sử dụng dữ liệu lớn. Bằng cách phân tích các bộ dữ liệu đa chiều này, các nhà nghiên cứu có thể , chỉ định thuốc và dấu ấn sinh học phản ứng thuốc nhanh hơn và ít rủi ro hơn. xác định các mục tiêu mới Nhiều bộ dữ liệu lớn về dược phẩm tham khảo để khám phá thuốc tiền lâm sàng gần đây đã được tạo và : công khai : Đa hình đơn nucleotide (SNP) dành cho nhiều loại sinh vật, bao gồm hơn 150 triệu SNP tham chiếu của con người. dbSNP : Các biến thể cấu trúc bộ gen được tạo ra chủ yếu bởi các nghiên cứu đã công bố về các sinh vật khác nhau, bao gồm hơn 2,1 triệu CNV của con người. dbVar : Chủ yếu là các đột biến soma do chuyên gia giám tuyển và sàng lọc trên toàn bộ bộ gen, bao gồm hơn 3,5 triệu đột biến mã hóa. COSMIC : Bộ gen của một số lượng lớn người cung cấp nguồn tài nguyên toàn diện về biến thể di truyền của con người; tập dữ liệu này bao gồm hơn 2.500 mẫu. Dự án 1000 bộ gen : Bộ gen và kho lưu trữ dữ liệu bộ gen chức năng cho hơn 30 bệnh ung thư trên 10.000 mẫu. Các loại dữ liệu chính bao gồm đột biến, số lượng bản sao, biểu hiện mRNA và protein. TCGA : Kho lưu trữ dữ liệu bộ gen chức năng do NCBI lưu trữ, bao gồm hơn 1,6 triệu mẫu. GEO : Kho lưu trữ dữ liệu bộ gen chức năng do EBI lưu trữ, bao gồm hơn 1,8 triệu mẫu. ArrayExpress : Hồ sơ phiên mã của các mô bình thường, bao gồm hơn 7.000 mẫu trên 45 loại mô. GTEx : Đặc tính di truyền và dược lý của hơn 1.000 dòng tế bào ung thư. CCLE Các bộ dữ liệu lớn về dược phẩm này đang được sử dụng rộng rãi để xác định các phân tử mục tiêu. Ví dụ, trong khám phá thuốc, biểu hiện gen là một trong những đặc điểm phân tử được sử dụng rộng rãi nhất đã được sử dụng để thông báo lựa chọn mục tiêu. Một nhóm các nhà nghiên cứu đã chuyển sang một trong những bộ dữ liệu lớn về dược phẩm có sẵn công khai để của 844 mẫu ung thư vú đặc trưng và so sánh chúng với các mô vú bình thường. Kết quả của việc phân tích dữ liệu lớn có trong bộ dữ liệu, họ phát hiện ra rằng gen MTBP tăng đáng kể trong các mẫu ung thư. Tham khảo chéo các phát hiện với dữ liệu sinh tồn cũng cho thấy rằng tăng MTBP có liên quan đáng kể đến khả năng sống sót của bệnh nhân kém. kiểm tra biểu hiện mRNA Trong ví dụ trên, mục tiêu đã được đề xuất bởi các nhà nghiên cứu. Với dữ liệu lớn trong ngành dược phẩm, các mục tiêu cũng có thể được phát hiện trực tiếp bằng cách phân tích dữ liệu lớn công khai. Bằng cách này, một nhóm các nhà nghiên cứu gây ung thư vú mà không có mục tiêu cụ thể nào. Họ đã phân tích dữ liệu biểu hiện gen từ bộ dữ liệu lớn dược phẩm công khai và hồ sơ biểu hiện gen của các tế bào khởi phát khối u vú để tìm ra 13 kinase có biểu hiện mRNA cao hơn trong các dòng tế bào ung thư. Việc xác nhận sau đó đã giảm danh sách các ứng cử viên xuống còn tám kinase, ba trong số đó được chọn làm mục tiêu điều trị. đã tìm kiếm các kinase có thể uống được mô hình dự đoán Theo truyền thống, các nhà nghiên cứu đã sử dụng các hợp chất thực vật hoặc động vật để thử nghiệm các loại thuốc tiềm năng. Vào tháng 9 năm 2022, Thượng viện Hoa Kỳ đã thông qua Đạo luật Hiện đại hóa FDA 2.0, cho thử nghiệm trên động vật, bao gồm cả các mô hình máy tính. cho phép sử dụng các phương pháp thay thế Cách tiếp cận dựa trên các mô hình máy tính cho phép bỏ qua những điểm không chính xác và các vấn đề đạo đức liên quan đến thử nghiệm trên động vật. Nó cũng có khả năng đưa lĩnh vực này đến gần hơn với một đại diện thực sự của hoạt động sinh học của con người. Một trong những kỹ thuật lập mô hình dự đoán được sử dụng trong dược phẩm là mô hình dược động học. Hãy suy nghĩ: sử dụng dữ liệu lớn về dược phẩm, phương trình toán học và mô phỏng trên máy tính để hiểu cách thức hoạt động của thuốc trong cơ thể con người. Phương pháp này giúp dự đoán điều gì sẽ xảy ra với một loại thuốc sau khi được sử dụng, bao gồm cả cách thuốc được hấp thụ, phân phối, chuyển hóa và đào thải. Một kỹ thuật hứa hẹn khác dựa trên dữ liệu lớn trong dược phẩm là công nghệ organ-on-chip. Các cơ quan trên chip là các chip polyme sử dụng cấu trúc tế bào vi lỏng để mô phỏng chức năng cơ quan của con người và môi trường sinh lý cho mô hình bệnh trong ống nghiệm, thử nghiệm thuốc và thuốc chính xác. Tại ITRex, chúng tôi đã cho thấy hiệu quả của nó trong việc giải quyết các vấn đề liên quan đến thử nghiệm trên động vật. Được hơn 100 phòng thí nghiệm chấp nhận, nền tảng này đã giúp đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc và giảm chi phí liên quan đến nó. giúp tạo ra một nền tảng nội tạng trên chip y học chính xác Y học chính xác có thể được định nghĩa là một cách tiếp cận nhằm cung cấp phương pháp điều trị phù hợp cho đúng người vào đúng thời điểm. Theo truyền thống, các chiến lược chính xác chủ yếu vẫn là khát vọng đối với hầu hết các vấn đề lâm sàng. Ngày nay, việc sử dụng ngày càng nhiều dữ liệu lớn trong dược phẩm hứa hẹn sẽ đạt được mục tiêu đầy tham vọng đó. Ít phụ thuộc vào kiến thức trước đó, việc phát triển thuốc dựa trên dữ liệu lớn có khả năng tiết lộ những con đường bất ngờ liên quan đến một căn bệnh, mở đường cho mức độ chính xác và cá nhân hóa cao hơn. Một số tổ chức đã . tận dụng cách tiếp cận mới Ví dụ, những bệnh nhân mắc một phân nhóm ung thư tương tự thường phản ứng khác nhau khi họ nhận được hóa trị liệu giống nhau. Phản ứng thuốc được cho là bị ảnh hưởng bởi sự mất ổn định của bộ gen. Sử dụng dữ liệu lớn đang trở thành một cách phổ biến để nghiên cứu mối quan hệ phức tạp giữa bộ gen và khả năng kháng hóa chất, độc tính và độ nhạy cảm. Chẳng hạn, các nhà khoa học có thể khám phá ra những sai lệch mới về ung thư thông qua dự án Pan-Cancer, được khởi xướng bởi mạng lưới nghiên cứu Bản đồ bộ gen ung thư. Một số dự án khác, chẳng hạn như Bách khoa toàn thư về dòng tế bào ung thư và Bộ gen của độ nhạy cảm với thuốc trong ung thư, cũng đang tạo ra dữ liệu lớn về dược phẩm để điều tra mối liên hệ giữa dấu ấn sinh học bộ gen và độ nhạy cảm với thuốc. Các thử nghiệm lâm sàng Mục tiêu của thử nghiệm lâm sàng là cho biết liệu một phương pháp điều trị có an toàn và hiệu quả đối với con người hay không. Thông thường, quá trình này diễn ra theo ba giai đoạn liên tiếp, bắt đầu từ giai đoạn I, trong đó một loại thuốc được thử nghiệm trên một nhóm nhỏ những người khỏe mạnh, đến giai đoạn II, trong đó thuốc được thử nghiệm trên một nhóm lớn hơn những người có một tình trạng cụ thể được nhắm mục tiêu, tất cả cách đến giai đoạn III liên quan đến số lượng bệnh nhân lớn hơn. Quá trình này luôn kéo dài và tẻ nhạt. May mắn thay, với việc áp dụng rộng rãi dữ liệu lớn trong dược phẩm, các thử nghiệm lâm sàng cũng đang thay đổi. Tuyển dụng nhanh hơn Chín trong số mười thử nghiệm trên toàn thế giới trong khung thời gian mục tiêu của họ. Một số thử nghiệm — đặc biệt là những thử nghiệm điều trị các bệnh hiếm gặp hoặc đe dọa đến tính mạng — gặp khó khăn trong việc tuyển đủ người. Thông thường, các thử nghiệm lâm sàng liên quan đến hai nhóm: nhóm thử nghiệm áp dụng phương pháp điều trị mới đang được thử nghiệm và nhóm đối chứng không nhận điều trị, giả dược hoặc tiêu chuẩn điều trị hiện tại. không thể tuyển đủ người Hãy nhớ rằng những bệnh nhân trong tình trạng nguy hiểm đến tính mạng cần được giúp đỡ nhanh chóng, họ không muốn được chọn ngẫu nhiên vào nhóm đối chứng. Thêm nhu cầu tuyển dụng bệnh nhân có điều kiện tương đối hiếm, và thời gian tuyển dụng kéo dài hàng tháng. Dữ liệu lớn có thể giúp bỏ qua nhu cầu thuê một nhóm kiểm soát hoàn toàn. Ý tưởng là sử dụng “các nhóm kiểm soát ảo” được tạo dựa trên dữ liệu lớn về dược phẩm được tạo ra trong các thử nghiệm trước đây. Để tìm các ứng cử viên nhóm kiểm soát khả thi, các nhà nghiên cứu sử dụng các tiêu chí đủ điều kiện chính từ một thử nghiệm điều tra, chẳng hạn như các đặc điểm chính của bệnh và mức độ tiến triển của bệnh. Một thử nghiệm lâm sàng tiêu chuẩn chọn bệnh nhân đối chứng theo cách tương tự. Sự khác biệt là thay vì dựa vào dữ liệu được thu thập trong quá trình dùng thử hiện tại, dữ liệu trong quá khứ được sử dụng. Tuy nhiên, hiện tại, một nhóm kiểm soát ảo không phải là sự thay thế cho một thử nghiệm lâm sàng truyền thống, mà là một cách nhanh chóng để đánh giá liệu một phương pháp điều trị mới có đáng để theo đuổi hay không. Một khía cạnh khác của dữ liệu lớn trong các thử nghiệm lâm sàng dược phẩm là cho phép tuyển dụng có mục tiêu. Với các công nghệ mới, các nhà nghiên cứu có thể đăng ký bệnh nhân dựa trên các nguồn dữ liệu mới, chẳng hạn như mạng xã hội. Việc cân nhắc các tiêu chí như thông tin di truyền, tình trạng bệnh và đặc điểm cá nhân trở nên dễ dàng hơn. Quản lý thử nghiệm hiệu quả Sử dụng dữ liệu lớn trong dược phẩm có thể thay đổi cách thiết kế và quản lý các thử nghiệm lâm sàng. Giờ đây, các nhà nghiên cứu có thể theo dõi và phát hiện mức độ tiếp xúc với thuốc, khả năng miễn dịch do thuốc cung cấp, khả năng dung nạp và độ an toàn của phương pháp điều trị cũng như các yếu tố quan trọng khác đối với sự an toàn của tân binh trong thời gian thực, không chỉ sau khi hoàn thành thử nghiệm. Lợi ích mà các nhà nghiên cứu đạt được bằng cách chuyển sang khoảng dữ liệu lớn về dược phẩm: : phân tích dữ liệu thử nghiệm lịch sử có thể giúp cung cấp thông tin về tính toán cỡ mẫu. Tính toán cỡ mẫu tối ưu : dữ liệu lớn có thể giúp xác định các đặc điểm của bệnh nhân, dấu ấn sinh học hoặc các yếu tố di truyền ảnh hưởng đến phản ứng điều trị. Điều này có thể giúp các nhà nghiên cứu phân tầng bệnh nhân thành các nhóm nhỏ để phân tích hiệu quả điều trị trong các quần thể cụ thể. Phân tích phân tầng và phân nhóm : phân tích dữ liệu lớn về dược phẩm có thể hỗ trợ thiết kế thử nghiệm thích ứng và cho phép các nhà nghiên cứu thay đổi các thông số thử nghiệm dựa trên kết quả tạm thời. Giờ đây, các nhà nghiên cứu có thể tìm hiểu xu hướng, phản ứng điều trị hoặc tín hiệu an toàn để đưa ra quyết định sáng suốt về việc sửa đổi các thông số thử nghiệm, chẳng hạn như cỡ mẫu hoặc tiêu chí đăng ký. Thiết kế thử nghiệm thích ứng Kiểm soát chất lượng và tuân thủ Dữ liệu lớn trong dược phẩm đang cách mạng hóa các phương pháp kiểm soát chất lượng dược phẩm truyền thống, cho phép các công ty dược phẩm thực hiện các quy trình kiểm soát chất lượng tốt hơn, hợp lý hóa và cung cấp các loại thuốc an toàn và hiệu quả hơn. Các lĩnh vực mà dữ liệu lớn dược phẩm có thể tạo ra tác động đáng kể bao gồm: các nỗ lực tuân thủ Cải thiện cảnh giác dược và theo dõi tác dụng phụ Nhiều tác dụng phụ, đặc biệt là những tác dụng phụ hiếm gặp, không bị phát hiện do số lượng người lấy mẫu hạn chế trong các thử nghiệm lâm sàng. Đó là lý do tại sao cần phải theo dõi thuốc ngay cả sau khi phát hành. Xem xét rằng phương tiện truyền thông xã hội đã trở thành nền tảng để nói lên mối quan tâm của khách hàng và báo cáo tác dụng phụ, các công ty dược phẩm bắt đầu tận dụng các công cụ dữ liệu lớn để khai thác thông tin vô giá này. Các phản ứng có hại của thuốc do bệnh nhân báo cáo thu thập được từ phương tiện truyền thông xã hội thậm chí có thể chứng minh chính xác hơn những phản ứng được ghi lại bởi các chuyên gia y tế. Một nghiên cứu do FDA và Epidemico tổ chức và phát hiện 4.401 trong số đó giống với báo cáo tác dụng phụ. So sánh thêm những phát hiện với dữ liệu do FDA nắm giữ cho thấy mối quan hệ cao giữa các báo cáo truyền thông xã hội không chính thức và những báo cáo được ghi lại trong các thử nghiệm lâm sàng. đã kiểm tra 6,9 triệu tweet Tăng cường quản lý tuân thủ Dữ liệu lớn trong dược phẩm đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo điều kiện thuận lợi cho việc tuân thủ quy định. Các công ty trong ngành dược phẩm phải tuân theo một loạt các quy định phức tạp, bao gồm GMP (Thực hành sản xuất tốt) và GCP (Thực hành lâm sàng tốt), cũng như luật bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt. Dữ liệu lớn trong dược phẩm có thể giúp các công ty theo dõi các chỉ số hiệu suất chính, xác định các lỗ hổng tuân thủ và giải quyết các vấn đề tiềm ẩn một cách chủ động. Các công ty dược phẩm có thể giảm thiểu rủi ro về quy định bằng cách , sai lệch và các hoạt động không tuân thủ bằng cách sử dụng hệ thống giám sát tự động và . Ngoài ra, bằng cách kết hợp dữ liệu lịch sử, và kỹ thuật thống kê tiên tiến, các công ty dược phẩm có thể phát triển các mô hình dự đoán để lường trước các rủi ro chất lượng tiềm ẩn, tối ưu hóa lịch bảo trì phòng ngừa và tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. phát hiện sớm các điểm bất thường giải pháp phân tích dữ liệu lớn thuật toán máy học Bán hàng và marketing Bằng cách sử dụng dữ liệu lớn về dược phẩm, các công ty có thể dự đoán xu hướng của ngành và dự đoán doanh số bán thuốc cụ thể dựa trên các yếu tố nhân khẩu học. Điều này có thể giúp điều chỉnh các chiến dịch tiếp thị dược phẩm theo hành vi của khách hàng. Tương tự như trường hợp sử dụng được mô tả ở trên, việc tìm kiếm dữ liệu có sẵn trên internet, bao gồm cả dữ liệu truyền thông xã hội, có thể giúp các công ty dược phẩm đánh giá đối với sản phẩm của họ. Điều này có thể giúp các công ty dược phẩm hiểu sản phẩm của họ đang được đón nhận như thế nào. tình cảm của khách hàng Những thách thức của việc áp dụng dữ liệu lớn trong dược phẩm Bất chấp những lợi ích mà dữ liệu lớn đang thúc đẩy trong ngành dược phẩm, các công ty vẫn có ý thức về việc đại tu các quy trình quản lý dữ liệu của họ. Chúng tôi đã tập hợp một danh sách các thách thức mà các công ty có thể gặp phải khi áp dụng dữ liệu lớn trong dược phẩm để làm cho quá trình triển khai của bạn trở nên ít rủi ro hơn. Thách thức 1. Tích hợp nguồn dữ liệu Có tất cả các nguồn dữ liệu được liên kết tốt là một trong những thách thức chính mà ngành dược phẩm phải vượt qua để gặt hái những lợi ích của dữ liệu lớn. Sử dụng hiệu quả dữ liệu lớn trong lĩnh vực dược phẩm đòi hỏi phải tích hợp dữ liệu được tạo ở tất cả các giai đoạn của quy trình phát triển thuốc, từ khám phá đến phê duyệt theo quy định cho đến ứng dụng trong thế giới thực. yêu cầu nhiều khả năng: từ thu thập dữ liệu đáng tin cậy, kết nối các nguồn này, thực hiện đảm bảo chất lượng mạnh mẽ, quản lý quy trình công việc, v.v. Tích hợp dữ liệu đầu cuối Nói chung, chúng tôi khuyên bạn nên tránh đại tu cơ sở hạ tầng dữ liệu của mình cùng một lúc do rủi ro và chi phí liên quan. Một cách tiếp cận an toàn hơn là tích hợp từng bước các nguồn dữ liệu của bạn, xác định các loại dữ liệu cụ thể cần được xử lý trước và nếu cần. Mục tiêu là xử lý dữ liệu quan trọng trước tiên để nhận được ROI càng sớm càng tốt. Song song, bạn có thể phát triển các kịch bản để tích hợp các nguồn dữ liệu có mức độ ưu tiên thấp hơn. tạo các khả năng lưu trữ bổ sung Thách thức 2. Vượt qua rào cản tổ chức Tích hợp dữ liệu đầu cuối hầu như không thể thực hiện được nếu không vượt qua các silo trong một tổ chức. Theo truyền thống trong ngành dược phẩm, các nhóm khác nhau chịu trách nhiệm về hệ thống và dữ liệu của họ. Chuyển sang cách tiếp cận tập trung vào dữ liệu với chủ sở hữu rõ ràng cho từng loại dữ liệu trên các silo chức năng và thông qua đường dẫn dữ liệu sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho khả năng tạo ra giá trị từ dữ liệu lớn trong dược phẩm. Thách thức 3. Tuân thủ quy định Việc áp dụng dữ liệu lớn trong dược phẩm và triển khai các hệ thống quản lý dữ liệu tập trung, bạn phải đảm bảo dữ liệu được xử lý an toàn và bảo mật. FDA yêu cầu phần mềm được sử dụng trong lĩnh vực này (ví dụ: hệ thống được sử dụng để xử lý hồ sơ sức khỏe điện tử hoặc quản lý các thử nghiệm lâm sàng) phải đáp ứng một số yêu cầu, bao gồm quy trình kiểm soát truy cập, xác minh danh tính người dùng, theo dõi các hành động đã thực hiện, v.v. Khi lập kế hoạch cho dự án của bạn, hãy đảm bảo nghiên cứu kỹ các yêu cầu tuân thủ có liên quan và kết hợp chúng vào thiết kế giải pháp quản lý dữ liệu của bạn. Thách thức 4. Thiếu tài năng để xử lý dữ liệu lớn Ngành dược phẩm có truyền thống chậm áp dụng công nghệ, vì vậy nhiều công ty vẫn đang thiếu nhân tài cần thiết để thực hiện các kế hoạch đầy tham vọng của họ. Những người chơi trong ngành dược phẩm phải nghĩ ra một cách thích hợp để thu hẹp khoảng cách kiến thức — có thể là đào tạo nhân tài nội bộ hoặc chuyển sang các nhóm bên ngoài. Thay cho lời kết Dữ liệu lớn trong dược phẩm mang đến nhiều cơ hội đổi mới, hiệu quả và cải thiện kết quả cho bệnh nhân. Khi thị trường dữ liệu lớn dược phẩm tiếp tục phát triển, các công ty đang nắm bắt công nghệ biến đổi này để duy trì tính cạnh tranh. Nếu bạn tìm cách mở khóa sức mạnh thực sự của dữ liệu lớn và thúc đẩy những đột phá trong phát triển thuốc, và chúng tôi sẽ trả lời bất kỳ câu hỏi nào vẫn chưa được trả lời. hãy liên hệ với các chuyên gia của chúng tôi Cũng được xuất bản . ở đây
