Von der Arzneimittelentwicklung bis zum Marketing: Das Potenzial von Big Data in der Pharmaindustrie

Artikelübersicht:

• Der Pharmasektor hat Zugriff auf viele Daten: elektronische Gesundheitsakten, Genominformationen, reale Beweise und mehr. Alle diese Daten zusammengenommen können als Big Data bezeichnet werden. Die Nutzung der in Big Data verborgenen Muster kann einen enormen Mehrwert für die Branche schaffen.
• Durch den Einsatz von Big Data kann der Pharmasektor Verbesserungen in jedem Schritt des Arzneimittelentwicklungsprozesses vorantreiben, angefangen bei der Arzneimittelentdeckung und der Identifizierung neuer Ziele über klinische Studien und behördliche Genehmigungen bis hin zur Vermarktung und Überwachung nach der Markteinführung.
• Die Einführung von Big Data in der Pharmabranche ist ein herausforderndes Unterfangen, bei dem Unternehmen organisatorische Silos überwinden, unterschiedliche Datenquellen nahtlos integrieren und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherstellen müssen.

Vor drei Jahren stand die Pharmabranche vor einer beispiellosen Herausforderung. Nun treiben die Lehren aus der Krise den branchenweiten Wandel voran.

Die Aufregung begann kurz nachdem das neuartige Coronavirus weltweit rasche Fortschritte gemacht hatte. Pharmaunternehmen rückten weltweit ins Rampenlicht, indem sie neue Impfstoffe gegen COVID-19 entwickeln und gleichzeitig die Versorgung bedürftiger Patienten mit lebenswichtigen medizinischen Produkten aufrechterhalten.

Die Branche hat die Krise bemerkenswert gut überstanden. Es zeichnete sich jedoch ab, dass sich Pharmaunternehmen ein reaktives Krisenmanagement nicht mehr leisten können. Es sollten neue Paradigmen entstehen, die der Branche bei der Bewältigung längst überfälliger Probleme helfen können, nämlich:

• Die Kosten für die Entwicklung eines neuen Medikaments beliefen sich im Jahr 2022 auf 2.284 Millionen US-Dollar
• Die durchschnittlichen Zykluszeiten steigen im Jahr 2022 auf 7,09 Jahre
• Die Rendite der Investitionen in Pharma-Forschung und -Entwicklung sank auf 1,2 %.

Branchenakteure können wissenschaftliche Partnerschaften eingehen, in Schwellenmärkte investieren und ihre Produktportfolios diversifizieren, um diese Probleme zu bekämpfen. Technologiebegeisterten mit einem Jahrzehnt Erfahrung in der Bereitstellung von Big-Data-Beratungsdiensten und Pharma-Softwarelösungen empfehlen wir jedoch, einen anderen Weg in Betracht zu ziehen – einen auf Datenbasis.

In diesem Blogbeitrag untersuchen wir das Potenzial von Big Data in der Pharmaindustrie und untersuchen wesentliche Möglichkeiten, wie die Big-Data-Technologie die Art und Weise verändert, wie Medikamente entwickelt, zugelassen und vermarktet werden.

Was ist Big Data in der Pharmabranche und wie wird daraus ein Mehrwert?

Der Pharmasektor generiert immense Mengen an Informationen. Klinische Studiendaten, elektronische Gesundheitsakten, genomische Informationen, reale Beweise und von Patienten berichtete Ergebnisse – all diese Dateneinträge zusammen können als Big Data bezeichnet werden.

Im Wesentlichen handelt es sich bei Big Data um umfangreiche und vielfältige Informationen in jedem Format und aus jeder Quelle, die mithilfe von Analysen in Erkenntnisse umgewandelt werden können.

So sieht der Standardprozess zur Umwandlung von Big Data in große Erkenntnisse aus:

Alles beginnt mit der Erhebung relevanter Daten. Die Arten und Quellen können sehr unterschiedlich sein. Die häufigsten Arten von Informationen, aus denen sich Big Data in der Pharmabranche zusammensetzt, umfassen:

• Klinische Studiendaten , die Informationen umfassen, die während der Bewertung von Arzneimitteln gesammelt werden. Dazu können Studienprotokolle, demografische Daten der Teilnehmer, Krankengeschichte, Behandlungsreaktionen, unerwünschte Ereignisse, Labortestergebnisse und mehr gehören.
• Echte Beweise , die Daten umfassen, die außerhalb kontrollierter klinischer Studienumgebungen in der realen klinischen Praxis gesammelt wurden. Dies könnte Ansprüche, Daten aus Wearables und elektronischen Gesundheitsakten sowie von Patienten gemeldete Ergebnisse umfassen.
• Genomik und molekulare Daten , die individuelle genetische Informationen umfassen, einschließlich DNA-Variationen, Genexpressionsprofile und genomische Biomarker, sowie Informationen über die Struktur, Wechselwirkungen und Funktionen von Molekülen, die für die Arzneimittelentwicklung relevant sind.
• Elektronische Gesundheitsakten , die die Krankengeschichte, Allergien, Diagnosen, Laborergebnisse und andere relevante Informationen eines Patienten enthalten.
• Bilddaten , die Röntgenaufnahmen, MRTs und CT-Scans umfassen.
• Berichte zur Pharmakovigilanz und zu unerwünschten Ereignissen , die Aufschluss über unerwünschte Ereignisse und Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit Arzneimitteln geben.
• Wissenschaftliche Literatur , die Forschungsarbeiten, Konferenzberichte und Patente umfasst.
• „Omics-Daten“ , die sich auf umfangreiche Datensätze beziehen, die aus sogenannten „Omics“-Disziplinen wie Genomik, Metabolomik, Proteomik, Transkriptomik und anderen generiert werden.

Bevor die aus mehreren Quellen abgerufenen Informationen in ein Data Warehouse geladen werden (denken Sie an einen zentralen Speicher für alle pharmazeutischen Big Data), werden sie bereinigt und transformiert. Dies ist ein wichtiger Schritt, der sicherstellt, dass die Daten klar und korrekt sind und in eine einheitliche Formatierung konvertiert werden. Die bereinigten und aufbereiteten Daten werden dann im Data Warehouse gespeichert, wo sie für Analysen leicht zugänglich sind.

Die wesentlichen Anwendungsfälle von Big Data in der Pharmaindustrie

Die Arzneimittelentwicklung ist ein langer und riskanter Weg. Nur sehr wenige Medikamentenkandidaten schaffen es auf den Markt. Von 5.000 Verbindungen, die in die vorklinische Prüfung gehen, schaffen es durchschnittlich nur fünf in die Prüfung am Menschen. Und nur eines der ersten 5.000 wird für den klinischen Einsatz zugelassen.

Die gute Nachricht ist, dass pharmazeutische Big Data in jedem Schritt des Arzneimittelentwicklungsprozesses nützlich sein können.

Arzneimittelentdeckung

Die grundlegende Phase der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung, die Arzneimittelentwicklung, beginnt damit, dass Forscher den Prozess hinter einer Krankheit auf zellulärer oder molekularer Ebene verstehen. Nachdem potenzielle Ziele identifiziert wurden, folgt die Suche nach Verbindungen, die mit dem Ziel interagieren und dessen Aktivität beeinträchtigen können.

Zu den größten Herausforderungen, vor denen Forscher in dieser Phase stehen, gehören die Identifizierung wirksamer und sicherer Ziele sowie die Suche nach Verbindungen, die die gewünschte Wirksamkeit, Selektivität und Sicherheitsprofile aufweisen.

Durch den Einsatz pharmazeutischer Big Data können Forscher diese Probleme lösen und die Geschwindigkeit und Effektivität der Arzneimittelentwicklung verbessern.

Zielidentifizierung und -validierung

Mithilfe von Big Data können Datensätze aus unterschiedlichen Quellen integriert werden. Durch die Analyse dieser mehrdimensionalen Datensätze können Forscher neue Ziele, Arzneimittelindikationen und Biomarker für die Arzneimittelreaktion schneller und mit weniger Risiken identifizieren.

Viele Referenz-Pharma-Big-Datasets für die präklinische Arzneimittelforschung wurden kürzlich erstellt und veröffentlicht:

• dbSNP: Einzelnukleotidpolymorphismen (SNPs) für eine Vielzahl von Organismen, darunter mehr als 150 Millionen menschliche Referenz-SNPs.
• dbVar: Genomische Strukturvariationen, die hauptsächlich durch veröffentlichte Studien verschiedener Organismen, darunter mehr als 2,1 Millionen menschliche CNVs, generiert werden.
• KOSMISCH: Hauptsächlich somatische Mutationen aus Expertenkuration und genomweitem Screening, darunter mehr als 3,5 Millionen kodierende Mutationen.
• 1000-Genom-Projekt: Genome einer großen Anzahl von Menschen, die eine umfassende Ressource zur genetischen Variation des Menschen bieten; Dieser Datensatz umfasst mehr als 2.500 Proben.
• TCGA: Datenspeicher für Genomik und funktionelle Genomik für mehr als 30 Krebsarten in 10.000 Proben. Zu den primären Datentypen gehören Mutation, Kopienzahl, mRNA und Proteinexpression.
• GEO: Von NCBI gehostetes Datenrepository zur funktionellen Genomik, einschließlich mehr als 1,6 Millionen Proben.
• ArrayExpress: Von EBI gehostetes Datenrepository zur funktionellen Genomik, einschließlich mehr als 1,8 Millionen Proben.
• GTEx: Transkriptomische Profile normaler Gewebe, einschließlich mehr als 7.000 Proben aus 45 Gewebetypen.
• CCLE: Genetische und pharmakologische Charakterisierung von mehr als 1.000 Krebszelllinien.

Diese großen pharmazeutischen Datensätze werden in großem Umfang zur Identifizierung von Zielmolekülen verwendet.

Beispielsweise ist die Genexpression in der Arzneimittelforschung eines der am häufigsten verwendeten molekularen Merkmale, die zur Information über die Zielauswahl herangezogen wurden.

Eine Gruppe von Forschern wandte sich an einen der öffentlich verfügbaren pharmazeutischen Big-Datasets, um die mRNA-Expression der vorgestellten 844 Brustkrebsproben zu untersuchen und diese mit normalem Brustgewebe zu vergleichen. Als Ergebnis der Analyse der im Datensatz enthaltenen großen Datenmengen fanden sie heraus, dass das MTBP-Gen in Krebsproben signifikant erhöht war. Der Vergleich der Ergebnisse mit Überlebensdaten ergab außerdem, dass ein erhöhter MTBP signifikant mit einem schlechten Überleben der Patienten zusammenhängt.

Im obigen Beispiel wurde das Ziel von den Forschern vorgeschlagen. Mit Big Data in der Pharmaindustrie können Ziele auch direkt durch die Analyse öffentlicher Big Data entdeckt werden. Auf diese Weise suchte eine Gruppe von Forschern nach mit Medikamenten behandelbaren Kinasen, die bei Brustkrebs onkogen wirken, ohne spezifische Ziele im Auge zu haben. Sie analysierten Genexpressionsdaten aus öffentlichen pharmazeutischen Big Data-Sets und Genexpressionsprofile von Brusttumor-initiierenden Zellen, um 13 Kinasen mit höherer mRNA-Expression in Krebszelllinien zu finden. Die anschließende Validierung reduzierte die Kandidatenliste auf acht Kinasen, von denen drei als therapeutische Ziele ausgewählt wurden.

Prädiktive Modellierung

Traditionell verwendeten Forscher pflanzliche oder tierische Verbindungen, um Arzneimittelkandidaten zu testen. Im September 2022 verabschiedete der US-Senat den FDA Modernization Act 2.0, der den Einsatz von Alternativen zu Tierversuchen, einschließlich Computermodellen, erlaubte.

Der auf Computermodellen basierende Ansatz ermöglicht es, die mit Tierversuchen verbundenen Ungenauigkeiten und ethischen Probleme zu umgehen. Es hat auch das Potenzial, den Sektor einer realen Darstellung der menschlichen biologischen Aktivität näher zu bringen.

Eine der in der Pharmaindustrie verwendeten prädiktiven Modellierungstechniken ist die pharmakokinetische Modellierung. Denken Sie: Verwenden Sie pharmazeutische Big Data, mathematische Gleichungen und Computersimulationen, um zu verstehen, wie sich Medikamente im menschlichen Körper „verhalten“. Die Methode hilft vorherzusagen, was mit einem Medikament nach der Einnahme passiert, einschließlich der Art und Weise, wie es absorbiert, verteilt, metabolisiert und ausgeschieden wird.

Eine weitere vielversprechende Technik, die auf Big Data in der Pharmaindustrie aufbaut, ist die Organ-on-Chip-Technologie. Organe auf Chips sind Polymerchips, die mikrofluidische Zellstrukturen nutzen, um die Funktionalität menschlicher Organe und die physiologische Umgebung für die In-vitro-Krankheitsmodellierung, Arzneimitteltests und Präzisionsmedizin nachzuahmen. Wir bei ITRex haben dazu beigetragen, eine Organ-on-a-Chip-Plattform zu schaffen, die ihre Wirksamkeit bei der Bewältigung der mit Tierversuchen verbundenen Probleme unter Beweis gestellt hat. Die Plattform wurde von über 100 Laboren übernommen und trug dazu bei, die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen und die damit verbundenen Kosten zu senken.

Präzisionsmedizin

Präzisionsmedizin kann als ein Ansatz definiert werden, der darauf abzielt, der richtigen Person zur richtigen Zeit die richtige Behandlung anzubieten. Traditionell blieben Präzisionsstrategien für die meisten klinischen Probleme meist angestrebt. Heutzutage verspricht der zunehmende Einsatz von Big Data in der Pharmaindustrie, dieses ehrgeizige Ziel zu erreichen.

Die auf Big Data basierende Arzneimittelentwicklung ist weniger abhängig von Vorwissen und hat das Potenzial, unerwartete, für eine Krankheit relevante Wege aufzudecken und so den Weg zu einem höheren Grad an Präzision und Personalisierung zu ebnen. Einige Institutionen nutzen den neuartigen Ansatz bereits.

Beispielsweise reagieren Patienten mit einem ähnlichen Krebssubtyp oft anders, wenn sie dieselben Chemotherapeutika erhalten. Es wird angenommen, dass Arzneimittelreaktionen durch genomische Instabilität beeinflusst werden. Die Verwendung von Big Data wird immer beliebter, um die komplexe Beziehung zwischen Genomik und Chemotherapieresistenz, Toxizität und Empfindlichkeit zu untersuchen.

Beispielsweise können Wissenschaftler im Rahmen des Projekts Pan-Cancer, das vom Forschungsnetzwerk Cancer Genome Atlas ins Leben gerufen wurde, neue Krebserkrankungen entdecken. Mehrere andere Projekte, wie die Cancer Cell Line Encyclopedia und die Genomics of Drug Sensitivity in Cancer, generieren ebenfalls pharmazeutische Big Data, die Zusammenhänge zwischen genomischen Biomarkern und Arzneimittelsensitivität untersuchen.

Klinische Versuche

Das Ziel einer klinischen Studie besteht darin, herauszufinden, ob eine Behandlung für den Menschen sicher und wirksam ist.

In der Regel erfolgt dies in drei aufeinanderfolgenden Phasen, beginnend mit Phase I, in der ein Medikament an einer kleinen Gruppe gesunder Personen getestet wird, bis hin zu Phase II, in der das Medikament an einer größeren Gruppe von Personen getestet wird, bei denen eine bestimmte Krankheit angesprochen wird den Weg in die Phase III, die eine größere Anzahl von Patienten umfasst.

Der Prozess war schon immer langwierig und mühsam. Glücklicherweise verändern sich mit der zunehmenden Verbreitung von Big Data in der Pharmaindustrie auch klinische Studien.

Schnelleres Recruiting

Neun von zehn Studien weltweit können innerhalb des angestrebten Zeitrahmens nicht genügend Personen rekrutieren. Einige Studien – insbesondere solche, in denen Behandlungen für seltene oder lebensbedrohliche Krankheiten getestet werden – haben Schwierigkeiten, insgesamt genügend Personen zu rekrutieren. Typischerweise umfassen klinische Studien zwei Gruppen: eine Testgruppe, die eine neue, getestete Behandlung erhält, und eine Kontrollgruppe, die keine Behandlung, ein Placebo oder die aktuelle Standardbehandlung erhält.

Da Patienten mit lebensbedrohlichen Erkrankungen schnelle Hilfe benötigen, möchten sie nicht in eine Kontrollgruppe randomisiert werden. Hinzu kommt die Notwendigkeit, Patienten mit relativ seltenen Erkrankungen zu rekrutieren, und die Rekrutierungszeit erstreckt sich über Monate.

Big Data kann dazu beitragen, dass die Einstellung einer Kontrollgruppe ganz überflüssig wird. Die Idee besteht darin, „virtuelle Kontrollgruppen“ zu verwenden, die auf der Grundlage pharmazeutischer Big Data aus früheren Studien erstellt werden.

Um mögliche Kandidaten für eine Kontrollgruppe zu finden, verwenden Forscher die wichtigsten Zulassungskriterien einer Prüfstudie, beispielsweise die Hauptmerkmale der Krankheit und wie weit sie fortgeschritten ist. Eine standardmäßige klinische Studie wählt Kontrollpatienten auf ähnliche Weise aus. Der Unterschied besteht darin, dass frühere Daten verwendet werden, anstatt sich auf die während des aktuellen Versuchs gesammelten Daten zu verlassen. Allerdings ist eine virtuelle Kontrollgruppe vorerst kein Ersatz für eine herkömmliche klinische Studie, sondern vielmehr eine schnelle Möglichkeit zu beurteilen, ob eine neue Behandlung sinnvoll ist.

Ein weiterer Aspekt von Big Data in klinischen Pharmastudien besteht darin, eine gezielte Rekrutierung zu ermöglichen. Mit neuartigen Technologien können Forscher Patienten auf der Grundlage neuer Datenquellen, beispielsweise sozialer Medien, rekrutieren. Es wird einfacher, Kriterien wie genetische Informationen, Krankheitsstatus und individuelle Merkmale abzuwägen.

Effizientes Studienmanagement

Der Einsatz von Big Data in der Pharmaindustrie kann die Art und Weise verändern, wie klinische Studien konzipiert und verwaltet werden. Jetzt können Forscher die Höhe der Arzneimittelexposition, die durch das Medikament bereitgestellte Immunität, die Verträglichkeit und Sicherheit der Behandlung sowie andere Faktoren, die für die Sicherheit der Rekruten von entscheidender Bedeutung sind, in Echtzeit verfolgen und erkennen, nicht erst nach Abschluss der Studien.

Die Vorteile, die Forscher durch die Nutzung pharmazeutischer Big Data erzielen, umfassen:

• Berechnung der optimalen Stichprobengröße : Die Analyse historischer Versuchsdaten kann bei der Berechnung der Stichprobengröße hilfreich sein.
• Stratifizierung und Subgruppenanalyse : Big Data kann dabei helfen, Patientenmerkmale, Biomarker oder genetische Faktoren zu identifizieren, die das Ansprechen auf die Behandlung beeinflussen. Dies kann Forschern dabei helfen, Patienten in Untergruppen einzuteilen, um die Behandlungseffekte innerhalb bestimmter Populationen zu analysieren.
• Adaptives Studiendesign : Die Analyse pharmazeutischer Big Data kann das adaptive Studiendesign erleichtern und es Forschern ermöglichen, Studienparameter auf der Grundlage von Zwischenergebnissen zu ändern. Forscher können jetzt Trends, Behandlungsreaktionen oder Sicherheitssignale untersuchen, um fundierte Entscheidungen über die Änderung von Studienparametern wie Stichprobengrößen oder Einschreibungskriterien zu treffen.

Qualitätskontrolle und Compliance

Big Data in der Pharmaindustrie revolutioniert traditionelle Ansätze zur pharmazeutischen Qualitätskontrolle und ermöglicht es Pharmaunternehmen, bessere Qualitätskontrollprozesse zu implementieren, Compliance-Bemühungen zu rationalisieren und sicherere und wirksamere Medikamente bereitzustellen. Zu den Bereichen, in denen pharmazeutische Big Data erhebliche Auswirkungen haben können, gehören:

#Verbesserte Pharmakovigilanz und Überwachung unerwünschter Wirkungen

Viele Nebenwirkungen, vor allem seltene, bleiben unentdeckt, da in klinischen Studien nur eine begrenzte Anzahl von Probanden untersucht wurden. Deshalb ist es notwendig, Medikamente auch nach ihrer Freisetzung zu überwachen.

Angesichts der Tatsache, dass soziale Medien zur Plattform für die Äußerung von Kundenbedenken und die Meldung von Nebenwirkungen geworden sind, begannen Pharmaunternehmen, Big-Data-Tools zu nutzen, um diese unschätzbar wertvollen Informationen zu nutzen.

Über soziale Medien gesammelte Patientenberichte über unerwünschte Arzneimittelwirkungen können sich sogar als genauer erweisen als die von Medizinern erfassten. Eine von der FDA und Epidemico durchgeführte Studie untersuchte 6,9 ​​Millionen Tweets und stellte fest, dass 4.401 davon einem Bericht über unerwünschte Ereignisse ähneln. Ein weiterer Vergleich der Ergebnisse mit den Daten der FDA ergab einen hohen Zusammenhang zwischen informellen Social-Media-Berichten und solchen, die in klinischen Studien dokumentiert wurden.

Verbessertes Compliance-Management

Big Data in der Pharmaindustrie spielt eine wichtige Rolle bei der Erleichterung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Unternehmen der Pharmaindustrie unterliegen einem komplexen Regelwerk, darunter GMP (Good Manufacturing Practices) und GCP (Good Clinical Practices), sowie strengen Datenschutzgesetzen. Big Data in der Pharmabranche kann Unternehmen dabei helfen, wichtige Leistungsindikatoren zu überwachen, Compliance-Lücken zu identifizieren und potenzielle Probleme proaktiv anzugehen.

Pharmaunternehmen können regulatorische Risiken minimieren, indem sie Anomalien, Abweichungen und nicht konforme Aktivitäten mithilfe automatisierter Überwachungssysteme und Big-Data-Analyselösungen frühzeitig erkennen. Darüber hinaus können Pharmaunternehmen durch die Kombination historischer Daten, maschineller Lernalgorithmen und fortschrittlicher Statistiktechniken Vorhersagemodelle entwickeln, die potenzielle Qualitätsrisiken vorhersehen, vorbeugende Wartungspläne optimieren und datengesteuerte Entscheidungen erleichtern.

Verkauf und Marketing

Durch die Nutzung pharmazeutischer Big Data können Unternehmen Branchentrends vorhersagen und den Umsatz bestimmter Medikamente auf der Grundlage demografischer Faktoren vorhersagen. Dies kann dazu beitragen, Pharma-Marketingkampagnen an das Kundenverhalten anzupassen.

Ähnlich wie im oben beschriebenen Anwendungsfall könnte das Durchsuchen von im Internet verfügbaren Daten, einschließlich Social-Media-Daten, Pharmaunternehmen dabei helfen, die Stimmung der Kunden in Bezug auf ihre Produkte einzuschätzen. Dies kann Pharmaunternehmen helfen, zu verstehen, wie ihre Produkte angenommen werden.

Die Herausforderungen der Einführung von Big Data in der Pharmaindustrie

Trotz der Vorteile, die Big Data in der Pharmaindustrie mit sich bringt, sind sich Unternehmen immer noch bewusst, dass sie ihre Datenverwaltungsprozesse überarbeiten müssen. Wir haben eine Liste der Herausforderungen zusammengestellt, mit denen Unternehmen bei der Einführung von Big Data in der Pharmabranche konfrontiert sein können, um Ihren Implementierungsprozess weniger riskant zu gestalten.

Herausforderung 1. Datenquellen integrieren

Die gute Verknüpfung aller Datenquellen ist eine der größten Herausforderungen für den Pharmasektor, die es zu bewältigen gilt, um die Vorteile von Big Data zu nutzen. Die effektive Nutzung von Big Data im Pharmasektor erfordert die Integration von Daten, die in allen Phasen des Arzneimittelentwicklungsprozesses generiert werden, von der Entdeckung über die behördliche Zulassung bis hin zur Anwendung in der Praxis.

Eine End-to-End-Datenintegration erfordert viele Funktionen: von der Erfassung vertrauenswürdiger Daten über die Verbindung dieser Quellen bis hin zur Durchführung einer robusten Qualitätssicherung, der Verwaltung von Arbeitsabläufen und mehr.

Generell empfehlen wir aufgrund der damit verbundenen Risiken und Kosten, eine umfassende Erneuerung Ihrer Dateninfrastrukturen zu vermeiden. Ein sichererer Ansatz besteht darin, Ihre Datenquellen Schritt für Schritt zu integrieren, die spezifischen Datentypen zu identifizieren, die zuerst verarbeitet werden müssen, und bei Bedarf zusätzliche Lagerfunktionen zu schaffen. Das Ziel besteht darin, kritische Daten zuerst in Angriff zu nehmen, um so schnell wie möglich einen ROI zu erzielen. Parallel dazu können Sie Szenarien zur Integration von Datenquellen niedrigerer Priorität entwickeln.

Herausforderung 2. Organisationssilos überwinden

Ohne die Überwindung von Silos innerhalb einer Organisation ist eine durchgängige Datenintegration kaum möglich. Traditionell waren in der Pharmabranche verschiedene Teams für ihre Systeme und Daten verantwortlich. Die Umstellung auf einen datenzentrierten Ansatz mit einem klaren Eigentümer für jeden Datentyp über Funktionssilos und die gesamte Datenpipeline hinweg wird es einfacher machen, aus Big Data in der Pharmabranche Mehrwert zu generieren.

Herausforderung 3: Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Bei der Einführung von Big Data in der Pharmaindustrie und der Einführung zentraler Datenverwaltungssysteme müssen Sie sicherstellen, dass die Daten sicher und geschützt gehandhabt werden. Die FDA verlangt von der in diesem Sektor verwendeten Software (z. B. Systeme zur Verwaltung elektronischer Gesundheitsakten oder zur Verwaltung klinischer Studien), dass sie eine Reihe von Anforderungen erfüllt, darunter Zugangskontrollverfahren, Überprüfung der Benutzeridentität, Verfolgung durchgeführter Aktionen und mehr. Achten Sie bei der Planung Ihres Projekts darauf, relevante Compliance-Anforderungen sorgfältig zu studieren und diese in die Gestaltung Ihrer Datenmanagementlösung einzubeziehen.

Herausforderung 4: Mangelndes Talent für den Umgang mit Big Data

Der Pharmasektor ist traditionell ein langsamer Technologieanwender, weshalb es vielen Unternehmen immer noch an den nötigen Talenten mangelt, um ihre ehrgeizigen Pläne umzusetzen. Die Akteure der Pharmaindustrie müssen über einen geeigneten Weg nachdenken, um die Wissenslücke zu schließen – sei es durch die Förderung interner Talente oder durch den Einsatz externer Teams.

Statt einer Schlussfolgerung

Big Data in der Pharmabranche bietet enorme Möglichkeiten für Innovation, Effizienz und verbesserte Patientenergebnisse. Da der Markt für pharmazeutische Big Data weiter wächst, nutzen Unternehmen diese transformative Technologie, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Wenn Sie das wahre Potenzial von Big Data ausschöpfen und Durchbrüche in der Arzneimittelentwicklung vorantreiben möchten, wenden Sie sich an unsere Experten . Wir beantworten alle Fragen, die noch unbeantwortet bleiben.

Ursprünglich veröffentlicht unter https://itrexgroup.com am 22. Juni 2023.