Vai trò của dữ liệu lớn trong việc phát triển các loại thuốc mới

Dữ liệu lớn là yếu tố thay đổi cuộc chơi trong nhiều ngành công nghiệp. Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe thậm chí còn có thể đạt được nhiều lợi ích hơn nếu xét đến những tiến bộ ở đây có thể cứu sống nhiều mạng sống chứ không chỉ tiền bạc như thế nào. Đặc biệt, sự phát triển của y học có thể đạt được những bước tiến lớn nhờ dữ liệu lớn.

Quá trình phát triển y học trông như thế nào?

Phát triển một loại thuốc mới là một quá trình lâu dài và tốn kém. Phải mất một trung bình 12 năm để tạo ra một loại thuốc từ lúc khám phá đến khi ra mắt, và nó tiêu tốn hàng triệu đô la. Những mốc thời gian và chi phí quá cao này chủ yếu xuất phát từ hai yếu tố - có nhiều rào cản pháp lý cần giải quyết và rất nhiều thông tin cần thu thập và xử lý.

Dòng thời gian phát triển điển hình rơi vào năm giai đoạn tổng thể. Đầu tiên, các nhà khoa học phải khám phá ra các loại thuốc tiềm năng, là những phân tử có tiềm năng giải quyết một tình trạng nhất định. Tiếp theo, họ thực hiện nghiên cứu tiền lâm sàng để thử nghiệm và biến chúng thành các loại thuốc có thể sử dụng được.

Một khi các công ty dược phẩm có được một loại thuốc, họ phải thử nghiệm nó thông qua một loạt các thử nghiệm lâm sàng. Đây là một quá trình gồm bốn giai đoạn và chỉ có 30% thuốc tiến tới giai đoạn cuối cùng. Sau khi hoàn thành các thử nghiệm này và tinh chế thuốc khi cần thiết, các doanh nghiệp sẽ gửi kết quả lên FDA để phê duyệt.

Sau khi thuốc được FDA chấp thuận, các công ty dược phẩm có thể phát hành thuốc đó ra công chúng. Tuy nhiên, họ vẫn cần phải theo dõi nó. Giai đoạn phát triển cuối cùng này bao gồm việc theo dõi liên tục để phát hiện bất kỳ vấn đề nào không xảy ra trong các thử nghiệm lâm sàng hoặc đánh giá của FDA.

Vai trò của Dữ liệu lớn trong Phát triển Y học

Dữ liệu lớn cải thiện đáng kể hầu hết mọi giai đoạn của quá trình này. Dưới đây là một cái nhìn sâu hơn về vai trò ngày càng tăng của nó trong phát triển y học.

1. Thúc đẩy việc khám phá thuốc AI

Ứng dụng đầu tiên và có ảnh hưởng nhất của dữ liệu lớn trong phát triển thuốc đang ở giai đoạn khám phá. Khối lượng dữ liệu lớn đặt nền tảng cho các mô hình học máy nhằm mô phỏng sự tương tác giữa các phân tử khác nhau. Những mô hình AI này có thể tìm ra những ứng cử viên y học đầy triển vọng trong thời gian kỷ lục.

Một số công cụ khám phá thuốc AI đã xác định được các phương pháp điều trị tiềm năng Trong một vài ngày trong khi lẽ ra phải mất vài tháng. Từ đó, các mô hình học máy có thể dự đoán hiệu quả của thuốc để hợp lý hóa giai đoạn nghiên cứu tiền lâm sàng. Tốc độ này có nghĩa là các loại thuốc cứu sống có thể được đưa ra thị trường sớm hơn, điều này sẽ không thể thực hiện được nếu không có dữ liệu lớn.

2. Xác định những nhu cầu chưa được đáp ứng

Tương tự, dữ liệu lớn có thể giúp việc tìm kiếm cơ hội cho các loại thuốc mới trở nên dễ dàng hơn. Việc tạo ra một phương pháp điều trị mới hiệu quả phần lớn là vấn đề tìm ra lĩnh vực mà các lựa chọn hiện tại không đáp ứng được nhu cầu của mọi người. Dữ liệu y tế từ các nhóm nhân khẩu học có thể tiết lộ những khoảng trống này để các công ty dược phẩm biết những gì cần xem xét.

Loại phân tích dự đoán này đã phổ biến trong chăm sóc sức khỏe. Một số công ty sử dụng dữ liệu lớn để tìm thấy kết quả bệnh nhân kém điều đó cho thấy cần phải cải tiến. Những người khác phân tích nó để dự đoán sự bùng phát dịch bệnh, khởi động quá trình phát triển thuốc và đảm bảo điều trị nhanh hơn.

3. Hợp lý hóa các thử nghiệm lâm sàng

Dữ liệu lớn cũng có những ứng dụng rộng rãi cho giai đoạn thử nghiệm lâm sàng kéo dài. Đầu tiên, nó có thể giúp xác định các khu vực thử nghiệm lý tưởng. Việc tìm kiếm một cộng đồng có đủ bệnh nhân sẵn sàng với các điều kiện cần thiết và đủ sự đa dạng là một thách thức. Việc thu thập và phân tích dữ liệu lớn về nhân khẩu học của một khu vực giúp việc này diễn ra nhanh hơn nhiều.

Các công ty dược phẩm cũng có thể lấy dữ liệu lớn từ những thử nghiệm này khi chúng được tiến hành. Việc thu thập càng nhiều thông tin theo thời gian thực càng tốt trong suốt quá trình thử nghiệm này sẽ cung cấp cho các nhà nghiên cứu bằng chứng họ cần để FDA xem xét trong tương lai. Tốc độ của dữ liệu lớn cũng có nghĩa là chúng có thể phát hiện và giải quyết các vấn đề an toàn tiềm ẩn sớm hơn.

4. Giám sát các vấn đề tiềm ẩn

Dữ liệu lớn cũng có thể cải thiện giai đoạn giám sát sau thị trường trong quá trình phát triển thuốc. FDA thu hồi hơn 1.000 loại thuốc mỗi năm. Nhận ra sự cần thiết của những hành động này sớm hơn sẽ đảm bảo ít người gặp phải vấn đề hơn.

Việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn và địa điểm khác nhau để tìm ra các dấu hiệu cảnh báo về các vấn đề liên quan đến thuốc giúp cơ quan quản lý phát hiện sớm vấn đề. Sau đó, họ có thể sửa đổi chính loại thuốc đó, các khuyến nghị kê đơn hoặc bất kỳ thứ gì khác để bảo vệ sức khỏe của mọi người.

Những thách thức với dữ liệu lớn trong phát triển thuốc

Dù những trường hợp sử dụng này có lợi như thế nào, dữ liệu lớn vẫn phải đối mặt với một số trở ngại trong chăm sóc sức khỏe. Đứng đầu trong số này là vấn đề riêng tư của bệnh nhân. Các quy định như HIPAA khiến việc truy cập một số hồ sơ y tế trở nên khó khăn và các ứng dụng dữ liệu lớn phải đảm bảo quyền riêng tư để tránh rò rỉ thông tin sức khỏe nhạy cảm.

Các công cụ dữ liệu lớn cũng thường đi kèm với lộ trình học tập. Nhiều công ty dược phẩm trích dẫn sự thiếu tài năng có liên quan là trở ngại hàng đầu cho việc sử dụng công nghệ này. Khoảng cách nhân tài này khiến việc triển khai các công cụ này và điều chỉnh chúng cho phù hợp với công ty cụ thể một cách hiệu quả là một thách thức.

Chi phí là một vấn đề khác. Việc phát triển thuốc vốn đã rất tốn kém, còn cơ sở hạ tầng kỹ thuật số và phần mềm AI cần thiết để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn thì không hề rẻ. Do đó, các doanh nghiệp dược phẩm nhỏ hơn có thể gặp khó khăn trong việc sử dụng công nghệ này một cách tối đa.

Các giải pháp tiềm năng

Rất may, có những giải pháp khả thi cho những vấn đề này. Lời hứa 55,3% tổ chức chăm sóc sức khỏe đã tăng ngân sách an ninh mạng của họ trong năm qua. Khi AI và các công nghệ dữ liệu khác trở nên phổ biến, nhiều dịch vụ dữ liệu lớn tuân thủ HIPAA cũng sẽ xuất hiện. Những xu hướng này sẽ giúp việc đầu tư vào dữ liệu lớn trở nên an toàn hơn cho các công ty dược phẩm.

Mặc dù việc thu hút nhân tài công nghệ vẫn còn khó khăn nhưng các doanh nghiệp dược phẩm có thể giải quyết tình trạng thiếu hụt bằng cách đào tạo lại lực lượng lao động hiện có của họ. Nhiều nền tảng dữ liệu lớn và AI cũng ngày càng trở nên thân thiện với người dùng khi thị trường này trưởng thành. Do đó, những khoảng cách về tài năng này sẽ trở nên ít đáng lo ngại hơn theo thời gian.

Tương tự, chi phí dữ liệu lớn sẽ giảm khi công nghệ được cải thiện và thị trường phát triển. Các công ty dược phẩm cũng có thể phân bổ các chi phí này thông qua việc thực hiện dần dần. Áp dụng công nghệ này trong một trường hợp sử dụng nhỏ trước khi từ từ mở rộng nó sang những trường hợp khác sẽ mang lại lợi tức đầu tư tốt hơn.

Dữ liệu lớn đang thay đổi ngành dược phẩm

Trong khi vẫn còn những thách thức, dữ liệu lớn đã tạo nên làn sóng trong ngành dược phẩm. Công nghệ này có khả năng thay đổi cách các nhà nghiên cứu phát triển các loại thuốc mới.

Những cải tiến này có thể dẫn đến các loại thuốc rẻ hơn, dễ tiếp cận hơn trong khung thời gian ngắn hơn nhiều. Đổi lại, kết quả sức khỏe sẽ được cải thiện cho nhiều bệnh nhân hơn. Tất cả bắt đầu bằng việc nhận ra tiềm năng của dữ liệu lớn.