大数据改变了许多行业。医疗保健行业可以比大多数行业获益更多,因为该行业的进步不仅能节省金钱,还能挽救生命。尤其是医药开发,得益于大数据,可以取得巨大进步。
开发一种新药是一个漫长而昂贵的过程。它需要
典型的开发时间表分为五个阶段。首先,科学家必须发现候选药物,即具有治疗特定疾病潜力的分子。接下来,他们进行临床前研究,以测试这些药物并将其转化为可用的药物。
一旦制药公司有了药物,他们必须通过一系列临床试验对其进行测试。这是一个四阶段的过程,并且
药品获得 FDA 批准后,制药公司可以将其发布给公众。但是,他们仍需要对其进行监控。开发的最后阶段涉及持续监控,以观察临床试验或 FDA 审查中未发现的任何问题。
大数据几乎大大改善了这一过程的每个阶段。下面让我们仔细看看它在药物开发中日益重要的作用。
大数据在药物开发中的第一个也是最具影响力的应用之一是在发现阶段。大数据量为机器学习模型模拟各种分子之间的相互作用奠定了基础。这些人工智能模型可以在创纪录的时间内找到有希望的候选药物。
一些人工智能药物研发工具已经确定了潜在的治疗方法
同样,大数据可以让寻找新药的机会变得更加容易。创造一种有效的新疗法在很大程度上就是找到当前选择无法满足所有人需求的领域。来自不同人口统计数据的医疗数据可以揭示这些差距,这样制药公司就知道该研究什么了。
这种预测分析在医疗保健领域已经很常见。一些公司使用大数据
大数据在漫长的临床试验阶段也有广泛的应用。首先,它可以帮助确定理想的试验区域。找到一个有足够多愿意接受试验的患者、符合所需条件且具有足够多样性的人群是一项挑战。收集和分析某个地区人口统计数据可以加快这一进程。
制药公司还可以从这些试验中获取大数据。在整个测试过程中收集尽可能多的实时信息可以为研究人员提供未来 FDA 审查所需的证据。大数据的速度还意味着他们可以更快地发现和解决潜在的安全问题。
大数据还可以改善药品开发的上市后监控阶段。FDA 回忆说
从各种来源和地点收集数据,寻找与药品相关的问题的警示信号,有助于监管机构及早发现问题。然后,他们可以修改药品本身、处方建议或其他任何内容,以保护人们的健康。
尽管这些用例大有裨益,但大数据在医疗保健领域仍面临一些障碍。其中最主要的是患者隐私问题。《健康保险隐私及责任法》等法规使得访问某些医疗记录变得困难,大数据应用必须确保隐私,以避免泄露敏感的健康信息。
大数据工具通常也有一个学习曲线。许多制药公司
成本是另一个问题。药物开发成本已经很高,存储和处理大数据所需的数字基础设施和人工智能软件也远非便宜。因此,规模较小的制药企业可能难以充分利用这项技术。
值得庆幸的是,这些问题有解决方案。一个有希望的解决方案
虽然吸引科技人才仍是一项挑战,但制药企业可以通过重新培训现有员工来解决人才短缺问题。随着市场逐渐成熟,许多大数据和人工智能平台也变得越来越易于使用。因此,随着时间的推移,这些人才缺口将不再是一个令人担忧的问题。
同样,随着技术的进步和市场的增长,大数据成本也会下降。制药公司也可以通过逐步实施来分摊这些成本。先在小规模用例中应用这项技术,然后再慢慢扩展到其他用例,这将产生更好的投资回报。
尽管挑战依然存在,大数据已经在制药行业掀起波澜。这项技术有能力改变研究人员开发新药的方式。
这些改进可能使药物更便宜、更易获得,并且能在更短的时间内问世。反过来,更多患者的健康结果也会得到改善。这一切都始于认识到大数据的潜力。