Big Data в фармацевтике

Различные инвесторы из сферы здравоохранения и фармацевтики вложили около 4,7 млрд долларов в аналитику больших данных. С её внедрением бизнес-процессы были оптимизированы, и их эффективность повышена.

Аналитика больших данных позволяет компаниям глубже изучить свои данные и извлечь из них ценную информацию. Эти данные могут быть хронологическими или поступать в реальном времени, они могут быть извлечены из различных источников, таких как социальные сети, датчики, файлы журналов и записи пациентов.

Технологии анализа больших данных произвели революцию во многих областях жизни. Компании всего мира теперь могут совершенствоваться, сотрудничая с другими фармкомпаниями по всему миру. Кроме экономии финансов Big Data позволяет повысить уровень безопасности пациентов, повысить скорость и точность клинических испытаний, управлять рисками и т.д.

Большие данные могут быть полезны в фармацевтической промышленности благодаря следующим возможностям.

Сокращение затрат на исследования и разработки

На разработку нового препарата в среднем уходит от 1 до 2 млрд. долларов. Лекарства для борьбы с такими заболеваниями, как боковой амиотрофический склероз, не разрабатываются, потому что стоимость разработки лекарств превышает спрос. Большие данные могут помочь ускорить исследовательскую работу с помощью искусственного интеллекта, чтобы минимизировать время, необходимое для клинических испытаний. Это уменьшит количество необходимых исследований и, таким образом, снизит стоимость лекарств в долгосрочной перспективе.

Фармацевтическая промышленность применяет предсказательное моделирование, чтобы определить конкретный препарат для пациента на основе его генетики, перенесённых или хронических заболеваний и расстройств, а также образа жизни. Кроме того, при таком моделировании учитываются факторы риска, критические для пациента.

Также этот тип анализа может использоваться для оценки износа оборудования или вероятности его ошибок.

Улучшенные клинические испытания

Технологии больших данных широко применяются для совершенствования клинических испытаний. Например, при подборе пациентов для исследований.

Методы машинного обучения, такие как ассоциативные правила и дерево решений, помогают определять тенденции, связанные с согласием пациентов, соблюдением режима лечения и различными другими показателями. Большие данные могут помочь в разработке блок-схем для сопоставления и привлечения большего числа пациентов к клиническим испытаниям, что, в свою очередь, повысит вероятность успеха препарата. Также прогностическая модель может помочь в анализе конкурентов нового продукта на основе нескольких клинических и коммерческих сценариев. Модели больших данных также могут уберечь компанию от любых неблагоприятных ситуаций, которые могут быть вызваны неэффективностью работы или другими небезопасными мерами.

Ускорение обнаружения лекарств

При использовании примитивных методов открытие лекарств занимало много времени из-за необходимости физически повторять испытания этих лекарств на растениях и животных. Это создавало неудобства для пациентов, требующих немедленного внимания, например, больных лихорадкой Эбола или свиным гриппом. С помощью аналитики больших данных исследователи используют прогностическое моделирование для анализа токсичности, взаимодействий и ингибирования препарата. Эти модели используют исторические данные, собранные из различных источников, таких как клинические исследования, испытания лекарств и т. д., для точных прогнозов.

Контроль реакции на лекарство

Для проверки вредного воздействия лекарств в их клинических испытаниях воспроизводятся различные сценарии с помощью прогнозного моделирования. Интеллектуальный анализ данных на платформах социальных сетей и медицинских форумах выполняется вместе с анализом мнений, чтобы получить представление о побочных реакциях на лекарства.

Взаимодействие между отраслями.

Big Data позволяет расширить базы данных для совместной работы фармкомпаний со страховыми организациями, поставщиками и дистрибьютерами.

Независимые учёные могут делиться своими наработками с конкретными организациями и представлять свои выводы относительно состава лексредств сразу в облаке, что повышает доступность информации во всей отрасли.

Реализация фармацевтической продукции

Благодаря технологии больших данных, маркетологам проще прогнозировать поведение клиентов и соответственно создавать рекламу, чтобы охватить этих потребителей.

У аналитики больших данных светлое будущее – она пригодится и для производства лекарств, и для уменьшения количества побочных эффектов от препаратов, и для удешевления исследований и разработки лекарств. Поскольку данные –это новая нефть, использование этого ресурса является необходимым условием для любой фармацевтической компании, желающей обеспечить прогресс своей организации и помочь наибольшему количеству пациентов в борьбе с болезнями.

0