İlaç Geliştirmeden Pazarlamaya: İlaç Sektöründe Büyük Verinin Potansiyeli

Yayınlanan: 2023-08-01

Makale özeti:

İlaç sektörünün birçok veriye erişimi vardır: elektronik sağlık kayıtları, genomik bilgiler, gerçek dünya kanıtları ve daha fazlası. Tüm bu veriler bir araya getirildiğinde büyük veri olarak adlandırılabilir. Büyük verilerde gizlenen kalıplardan yararlanmak, sektör için muazzam bir değer sağlayabilir.
İlaç sektörü, büyük verilere dönerek, ilaç keşfinden başlayarak ve klinik deneyler ve düzenleyici onay yoluyla pazarlama ve lansman sonrası izlemeye kadar yeni hedefler belirleyerek ilaç geliştirme sürecinin her adımında iyileştirmeler sağlayabilir.
İlaç sektöründe büyük veriyi benimsemek, şirketlerin kurumsal siloları aşmasını, farklı veri kaynaklarını sorunsuz bir şekilde entegre etmesini ve mevzuat uyumluluğunu sağlamasını gerektirecek zorlu bir kuruluştur.

Üç yıl önce ilaç sektörü benzeri görülmemiş bir zorlukla karşı karşıya kaldı. Şimdi krizden öğrenilen dersler sektör genelindeki değişimi körüklüyor.

Kargaşa, yeni koronavirüsün dünya çapında hızlı ilerlemeler kaydetmesinden kısa bir süre sonra başladı. İlaç şirketleri, ihtiyacı olan hastalara hayati tıbbi ürünlerin tedarikini sürdürürken, COVID-19 için yeni aşılar geliştirmeye çabalayarak küresel ilgiyi üzerine çekti.

Sektör krizi oldukça iyi atlattı. Yine de ortaya çıkan şey, ilaç şirketlerinin artık reaktif kriz yönetimini karşılayamayacaklarıydı. Sektörün uzun süredir gecikmiş sorunlarla mücadele etmesine yardımcı olabilecek yeni paradigmalar ortaya çıkmalıdır, yani:

Yeni bir ilaç geliştirmenin maliyeti 2022'de 2.284 milyon dolara ulaştı
2022'de ortalama döngü süreleri 7,09 yıla çıkacak
İlaç Ar-Ge yatırımlarının getirisi %1,2'ye düştü.

Sektör oyuncuları bilimsel ortaklıklar kurabilir, gelişmekte olan pazarlara yatırım yapabilir ve bu sorunlarla mücadele etmek için ürün portföylerini çeşitlendirebilir. Ancak, büyük veri danışmanlığı hizmetleri ve ilaç yazılımı çözümleri sağlama konusunda on yıllık deneyime sahip teknoloji meraklıları, başka bir yol düşünmelerini öneririz - verilere dayalı bir yol.

Bu blog yazısında, ilaç sektöründe büyük verinin potansiyeline bakıyoruz ve büyük veri teknolojisinin ilaçların geliştirilme, onaylanma ve pazarlanma şeklini değiştirdiği temel yolları keşfediyoruz.

İlaç sektöründe büyük veri nedir ve nasıl değere dönüşür?

İlaç sektörü muazzam miktarda bilgi üretir. Klinik araştırma verileri, elektronik sağlık kayıtları, genomik bilgiler, gerçek dünya kanıtları ve hasta tarafından bildirilen sonuçlar - tüm bu veri girişlerinin bir araya gelmesiyle büyük veri olarak adlandırılabilir.

Temel olarak, büyük veri, herhangi bir biçimde ve herhangi bir kaynaktan gelen, analitik aracılığıyla içgörülere dönüştürülebilen hacimli ve çeşitli bilgilerdir.

Büyük verileri büyük içgörülere dönüştürmenin standart süreci şöyle görünür:

Her şey ilgili verilerin toplanmasıyla başlar. Türleri ve kaynakları çok farklı olabilir. İlaç alanında büyük veriyi oluşturan yaygın bilgi türleri:

İlaçların değerlendirilmesi sırasında toplanan bilgileri kapsayan klinik araştırma verileri . Çalışma protokollerini, katılımcı demografik bilgilerini, tıbbi geçmişi, tedavi yanıtlarını, advers olayları, laboratuvar test sonuçlarını ve daha fazlasını içerebilir.
Gerçek klinik uygulamada kontrollü klinik araştırma ortamlarının dışında toplanan verileri içeren gerçek dünya kanıtı . İddiaları, giyilebilir cihazlardan ve elektronik sağlık kayıtlarından elde edilen verileri ve ayrıca hasta tarafından bildirilen sonuçları kapsayabilir.
DNA varyasyonları, gen ekspresyon profilleri ve genomik biyobelirteçler dahil olmak üzere bireysel genetik bilgileri ve ayrıca ilaç keşfiyle ilgili moleküllerin yapısı, etkileşimleri ve işlevleri hakkındaki bilgileri içeren genomik ve moleküler veriler .
Bir hastanın tıbbi geçmişini, alerjilerini, teşhislerini, laboratuvar sonuçlarını ve diğer ilgili bilgileri içeren elektronik sağlık kayıtları .
Röntgen, MRI ve BT taramalarını kapsayan görüntüleme verileri .
İlaçlarla ilgili advers olaylara ve güvenlik endişelerine ışık tutan farmakovijilans ve advers olay raporları .
Araştırma makalelerini, konferans tutanaklarını ve patentleri kapsayan bilimsel literatür .
Genomik, metabolomik, proteomik, transkriptomik ve diğerleri gibi sözde "omik" disiplinlerinden üretilen büyük ölçekli veri setlerini ifade eden "omiks verileri" .

Bir veri ambarına yüklenmeden önce (düşünün: tüm farmasötik büyük veriler için merkezi depolama), birden çok kaynaktan alınan bilgiler temizleme ve dönüştürme işleminden geçer. Bu, verilerin net, doğru ve birleşik biçimlendirmeye dönüştürülmesini sağlayan önemli bir adımdır. Temizlenen ve bakımı yapılan veriler daha sonra analitik için kolayca erişilebildiği veri ambarında saklanır.

İlaç endüstrisinde büyük verinin temel kullanım örnekleri

İlaç geliştirme uzun ve riskli bir yoldur. Çok az ilaç adayı piyasaya çıkıyor. Klinik öncesi testlere giren 5.000 bileşikten ortalama olarak sadece beşi insan testlerine girmeyi başarıyor. Ve ilk 5.000 kişiden sadece biri klinik kullanım için onaylandı.

İyi haber şu ki, ilaç geliştirme sürecinin her adımında büyük farmasötik veriler işe yarayabilir.

İlaç keşfi

Farmasötik Ar-Ge'nin temel aşaması olan ilaç keşfi, araştırmacıların bir hastalığın ardındaki süreci hücresel veya moleküler düzeyde anlamalarıyla başlar. Belirlenen potansiyel hedefler ile süreç, hedefle etkileşime girebilen ve onun aktivitesine müdahale edebilen bileşiklerin aranmasıyla devam eder.

Araştırmacıların bu aşamada karşılaştıkları temel zorluklar, etkili ve güvenli hedeflerin yanı sıra istenen etki, seçicilik ve güvenlik profillerine sahip bileşikleri bulmayı içerir.

Araştırmacılar farmasötik büyük verilere yönelerek bu sorunları çözebilir ve ilaç keşfinin hızını ve etkinliğini artırabilir.

Hedef TANIMI VE doğrulama

Farklı kaynaklardan gelen veri kümeleri, büyük veriler kullanılarak entegre edilebilir. Araştırmacılar, bu çok boyutlu veri setlerini analiz ederek yeni hedefleri, ilaç endikasyonlarını ve ilaç yanıtı biyobelirteçlerini daha hızlı ve daha az riskle belirleyebilir.

Klinik öncesi ilaç keşfi için birçok referans farmasötik büyük veri seti yakın zamanda oluşturuldu ve halka açıldı:

dbSNP: 150 milyondan fazla insan referans SNP'si dahil olmak üzere çok çeşitli organizmalar için tek nükleotid polimorfizmleri (SNP'ler).
dbVar: Çoğunlukla 2,1 milyondan fazla insan CNV'si dahil olmak üzere çeşitli organizmaların yayınlanmış çalışmalarından kaynaklanan genomik yapısal varyasyonlar.
COSMIC: 3,5 milyondan fazla kodlama mutasyonu dahil olmak üzere, uzman kürasyonu ve genom çapında taramadan elde edilen öncelikle somatik mutasyonlar.
1000 Genom Projesi: İnsan genetik çeşitliliği konusunda kapsamlı bir kaynak sağlayan çok sayıda insanın genomları; bu veri seti 2.500'den fazla örneği kapsar.
TCGA: 10.000 numunede 30'dan fazla kanser için genomik ve fonksiyonel genomik veri deposu. Birincil veri türleri arasında mutasyon, kopya numarası, mRNA ve protein ifadesi bulunur.
GEO: 1,6 milyondan fazla örnek içeren, NCBI tarafından barındırılan fonksiyonel genomik veri deposu.
ArrayExpress: EBI tarafından barındırılan, 1,8 milyondan fazla örnek içeren fonksiyonel genomik veri deposu.
GTEx: 45 doku tipinde 7.000'den fazla numune dahil olmak üzere normal dokuların transkriptomik profilleri.
CCLE: 1.000'den fazla kanser hücre hattının genetik ve farmakolojik karakterizasyonu.

Bu farmasötik büyük veri setleri, hedef molekülleri tanımlamak için yaygın olarak kullanılmaktadır.

Örneğin, ilaç keşfinde gen ifadesi, hedef seçimini bilgilendirmek için kullanılan en yaygın kullanılan moleküler özelliklerden biridir.

Bir grup araştırmacı, öne çıkan 844 meme kanseri örneğinin mRNA ifadesini incelemek ve bunları normal meme dokularıyla karşılaştırmak için halka açık farmasötik büyük veri setlerinden birine döndü. Veri setinde yer alan büyük verilerin analiz edilmesi sonucunda, kanserli örneklerde MTBP geninin önemli ölçüde yüksek olduğunu bulmuşlardır. Bulguların sağkalım verileriyle çapraz referanslanması, artan MTBP'nin kötü hasta sağkalımıyla önemli ölçüde bağlantılı olduğunu da ortaya çıkardı.

Yukarıdaki örnekte, hedef araştırmacılar tarafından önerilmiştir. İlaç endüstrisindeki büyük verilerle, kamuya açık büyük veriler analiz edilerek hedefler de doğrudan keşfedilebilir. Bu şekilde, bir grup araştırmacı, akıllarında belirli bir hedef olmaksızın meme kanserinde onkojenik olan, uyuşturulabilir kinazları aradılar. Kanser hücre dizilerinde daha yüksek mRNA ifadesine sahip 13 kinaz bulmak için halka açık farmasötik büyük veri kümelerinden gen ifade verilerini ve meme tümörü başlatan hücrelerin gen ifade profillerini analiz ettiler. Sonraki doğrulama, aday listesini üçü terapötik hedef olarak seçilen sekiz kinaza indirdi.

Tahmine dayalı modelleme

Geleneksel olarak, araştırmacılar aday ilaçları test etmek için bitki veya hayvan bileşiklerini kullandılar. Eylül 2022'de ABD Senatosu, bilgisayar modelleri de dahil olmak üzere hayvan testlerine alternatiflerin kullanılmasına izin veren FDA Modernizasyon Yasası 2.0'ı kabul etti.

Bilgisayar modellerine dayalı yaklaşım, hayvan deneyleriyle ilgili yanlışlıkları ve etik sorunları atlamayı sağlar. Ayrıca, sektörü insan biyolojik aktivitesinin gerçek bir temsiline yaklaştırma potansiyeline de sahiptir.

Eczacılıkta kullanılan kestirimci modelleme tekniklerinden biri de farmakokinetik modellemedir. Düşünün: ilaçların bir insan vücudunda nasıl "davrandığını" anlamak için farmasötik büyük verileri, matematiksel denklemleri ve bilgisayar simülasyonlarını kullanmak. Yöntem, nasıl emildiği, dağıtıldığı, metabolize edildiği ve ortadan kaldırıldığı da dahil olmak üzere, bir kez alındığında bir ilaca ne olacağını tahmin etmeye yardımcı olur.

Eczacılıkta büyük veriye dayanan bir başka umut verici teknik, organ-on-chip teknolojisidir. Çiplerdeki organlar, in vitro hastalık modelleme, ilaç testi ve hassas tıp için insan organı işlevselliğini ve fizyolojik ortamı taklit etmek için mikroakışkan hücre yapılarını kullanan polimer çiplerdir. ITRex olarak biz, hayvan deneyleriyle ilgili sorunların ele alınmasında etkinliğini gösteren bir çip üzerinde organ platformunun oluşturulmasına yardımcı olduk. 100'den fazla laboratuvar tarafından benimsenen platform, ilaç geliştirmenin hızlandırılmasına ve bununla ilişkili maliyetlerin düşürülmesine yardımcı oldu.

Hassas tıp

Hassas tıp, doğru kişiye, doğru zamanda, doğru tedaviyi sağlamayı amaçlayan bir yaklaşım olarak tanımlanabilir. Geleneksel olarak, kesinlik stratejileri çoğu klinik problem için çoğunlukla istek uyandırıcı olmaya devam etti. Bugün, büyük verinin ilaç sektöründe artan kullanımı, bu ilham verici hedefe ulaşma vaadini taşıyor.

Önceki bilgilere daha az bağımlı olan büyük veriye dayalı ilaç geliştirme, bir hastalıkla ilgili beklenmedik yolları ortaya çıkarma potansiyeline sahiptir ve daha yüksek derecede kesinlik ve kişiselleştirmeye yol açar. Bazı kurumlar yeni yaklaşımı şimdiden kullanıyor.

Örneğin, benzer bir kanser alt tipine sahip hastalar, aynı kemoterapötikleri aldıklarında genellikle farklı tepkiler verirler. İlaç yanıtlarının genomik kararsızlıktan etkilendiğine inanılmaktadır. Büyük verileri kullanmak, genomik ile kemoterapötik direnç, toksisite ve duyarlılık arasındaki karmaşık ilişkiyi incelemenin popüler bir yolu haline geliyor.

Örneğin bilim insanları, Cancer Genome Atlas araştırma ağı tarafından başlatılan Pan-Cancer projesi aracılığıyla yeni kanser anormalliklerini keşfedebilirler. Cancer Cell Line Encyclopedia ve the Genomics of Drug Sensitivity in Cancer gibi diğer birkaç proje de genomik biyobelirteçler ile ilaç duyarlılığı arasındaki bağlantıları araştıran farmasötik büyük veriler üretiyor.

Klinik denemeler

Bir klinik araştırmanın amacı, bir tedavinin insanlar için güvenli ve etkili olup olmadığını söylemektir.

Genellikle, bir ilacın sağlıklı bireylerden oluşan küçük bir grup üzerinde test edildiği aşama I'den başlayarak, ilacın belirli bir koşulun hedeflendiğini gösteren daha büyük bir grup insan üzerinde test edildiği aşama II aracılığıyla birbirini takip eden üç aşamadan oluşur. daha fazla sayıda hastayı içeren faz III'e giden yol.

Süreç her zaman uzun ve yorucu olmuştur. Neyse ki, büyük verilerin ilaç sektöründe daha geniş çapta benimsenmesiyle klinik deneyler de değişiyor.

Daha hızlı işe alma

Dünya çapındaki on denemeden dokuzu, hedeflenen zaman dilimleri içinde yeterli sayıda insanı işe alamıyor. Bazı denemeler - özellikle nadir veya yaşamı tehdit eden hastalıklara yönelik tedavileri test edenler - toplamda yeterli sayıda insanı işe almakta zorlanıyor. Tipik olarak, klinik deneyler iki grup içerir: test edilen yeni bir tedavi alan bir test grubu ve hiçbir tedavi, plasebo veya mevcut tedavi standardı almayan bir kontrol grubu.

Hayatı tehdit eden durumları olan hastaların hızlı yardıma ihtiyacı olduğu akılda tutularak, bir kontrol grubuna randomize edilmek istemiyorlar. Nispeten nadir durumları olan hastaları işe alma ihtiyacını ekleyin ve işe alma süresi aylarca uzar.

Büyük veriler, bir kontrol grubu kiralama ihtiyacını tamamen ortadan kaldırmaya yardımcı olabilir. Buradaki fikir, geçmiş denemelerde üretilen farmasötik büyük verilere dayalı olarak oluşturulan "sanal kontrol gruplarını" kullanmaktır.

Muhtemel kontrol grubu adaylarını bulmak için araştırmacılar, örneğin hastalığın temel özellikleri ve ne kadar ilerlemiş olduğu gibi bir araştırma çalışmasından elde edilen temel uygunluk kriterlerini kullanır. Standart bir klinik araştırma, kontrol hastalarını benzer şekilde seçer. Aradaki fark, mevcut deneme sırasında toplanan verilere güvenmek yerine geçmiş verilerin kullanılmasıdır. Ancak şimdilik, sanal bir kontrol grubu, geleneksel bir klinik deneyin yerine geçmiyor, bunun yerine yeni bir tedavinin uygulanmaya değer olup olmadığını değerlendirmenin hızlı bir yolu.

Farmasötik klinik deneylerinde büyük verilerin bir başka yönü de hedeflenen işe alıma izin vermesidir. Araştırmacılar yeni teknolojilerle, örneğin sosyal medya gibi yeni veri kaynaklarına dayalı olarak hastaları kaydedebilirler. Genetik bilgi, hastalık durumu, bireysel özellikler gibi kriterleri tartmak kolaylaşıyor.

Verimli deneme yönetimi

İlaç sektöründe büyük verilerin kullanılması, klinik araştırmaların tasarlanma ve yönetilme şeklini değiştirebilir. Artık araştırmacılar ilaca maruz kalma düzeylerini, ilacın sağladığı bağışıklığı, tedavinin tolere edilebilirliğini ve güvenliğini ve acemilerin güvenliği için çok önemli olan diğer faktörleri denemeler tamamlandıktan sonra değil, gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve tespit edebilir.

Araştırmacıların farmasötik büyük veri kapsamına yönelerek elde ettiği kazanımlar:

Optimal örneklem büyüklüğü hesaplaması : geçmiş deneme verilerinin analizi, örneklem büyüklüğü hesaplamalarında bilgi sağlamaya yardımcı olabilir.
Tabakalaştırma ve alt grup analizi : büyük veriler, tedavi yanıtlarını etkileyen hasta özelliklerini, biyobelirteçleri veya genetik faktörleri belirlemeye yardımcı olabilir. Bu, araştırmacıların belirli popülasyonlardaki tedavi etkilerini analiz etmek için hastaları alt gruplara ayırmasına yardımcı olabilir.
Uyarlanabilir deneme tasarımı : farmasötik büyük verilerinin analizi, uyarlanabilir deneme tasarımını kolaylaştırabilir ve araştırmacıların ara sonuçlara göre deneme parametrelerini değiştirmesine izin verebilir. Araştırmacılar artık numune boyutları veya kayıt kriterleri gibi deneme parametrelerini değiştirme hakkında bilinçli kararlar vermek için trendleri, tedavi yanıtlarını veya güvenlik sinyallerini inceleyebilir.

Kalite kontrol ve uyum

İlaç sektöründeki büyük veriler, farmasötik kalite kontrolüne yönelik geleneksel yaklaşımlarda devrim yaratarak ilaç şirketlerinin daha iyi kalite kontrol süreçleri uygulamasına, uygunluk çabalarını kolaylaştırmasına ve daha güvenli ve daha etkili ilaçlar sunmasına olanak tanıyor. Farmasötik büyük verinin önemli etki sağlayabileceği alanlar şunları içerir:

#Geliştirilmiş farmakovijilans ve yan etki izleme

Pek çok yan etki, özellikle nadir görülenler, klinik deneylerde sınırlı sayıda örnek alınan kişi nedeniyle tespit edilememektedir. Bu nedenle, ilaçları serbest bırakıldıktan sonra bile izlemek gereklidir.

Sosyal medyanın müşterilerin endişelerini dile getirme ve yan etkileri bildirme platformu haline geldiğini göz önünde bulunduran ilaç şirketleri, bu paha biçilmez bilgileri kullanmak için büyük veri araçlarından yararlanmaya başladı.

Sosyal medyadan derlenen hasta tarafından bildirilen advers ilaç reaksiyonları, tıp uzmanları tarafından kaydedilenlerden bile daha doğru olabilir. FDA ve Epidemico tarafından yapılan bir araştırma, 6,9 milyon tweet'i inceledi ve bunların 4.401'inin olumsuz olay raporuna benzediğini buldu. Bulguların FDA tarafından tutulan verilerle daha fazla karşılaştırılması, resmi olmayan sosyal medya raporları ile klinik deneylerde belgelenenler arasında yüksek bir ilişki olduğunu ortaya çıkardı.

Gelişmiş uyum yönetimi

Eczacılıkta büyük veri, mevzuata uyumu kolaylaştırmada önemli bir rol oynar. İlaç endüstrisindeki şirketler, katı veri gizliliği yasalarının yanı sıra GMP (İyi Üretim Uygulamaları) ve GCP (İyi Klinik Uygulamaları) dahil olmak üzere karmaşık bir düzenlemeler ağına tabidir. İlaç sektöründeki büyük veriler, şirketlerin temel performans göstergelerini izlemesine, uyum boşluklarını belirlemesine ve potansiyel sorunları proaktif bir şekilde ele almasına yardımcı olabilir.

İlaç şirketleri, otomatik izleme sistemlerini ve büyük veri analitiği çözümlerini kullanarak anormallikleri, sapmaları ve uyumlu olmayan faaliyetleri erkenden tespit ederek yasal riskleri en aza indirebilir. Ayrıca ilaç şirketleri, tarihsel verileri, makine öğrenimi algoritmalarını ve gelişmiş istatistiksel teknikleri birleştirerek potansiyel kalite risklerini önceden tahmin eden, önleyici bakım programlarını optimize eden ve veriye dayalı karar almayı kolaylaştıran tahmine dayalı modeller geliştirebilir.

Satış ve Pazarlama

Şirketler farmasötik büyük verilerini kullanarak endüstri trendlerini tahmin edebilir ve demografik faktörlere dayalı olarak belirli ilaçların satışını tahmin edebilir. Bu, ilaç pazarlama kampanyalarının müşteri davranışına göre uyarlanmasına yardımcı olabilir.

Yukarıda açıklanan kullanım örneğine benzer şekilde, sosyal medya verileri de dahil olmak üzere internette mevcut olan verileri taramak, ilaç şirketlerinin ürünleriyle ilgili müşteri duyarlılığını ölçmesine yardımcı olabilir. Bu, ilaç şirketlerinin ürünlerinin nasıl alındığını anlamalarına yardımcı olabilir.

Eczacılıkta büyük veriyi benimsemenin zorlukları

Büyük verinin ilaç endüstrisinde sağladığı faydalara rağmen, şirketler veri yönetimi süreçlerini elden geçirme konusunda hala bilinçlidir. Uygulama sürecinizi daha az riskli hale getirmek için şirketlerin ilaç sektöründe büyük verileri benimserken karşılaşabilecekleri zorlukların bir listesini bir araya getirdik.

Zorluk 1. Veri kaynaklarını entegre etme

Tüm veri kaynaklarının iyi bir şekilde birbirine bağlanması, ilaç sektörünün büyük verinin faydalarından yararlanmak için üstesinden gelmesi gereken temel zorluklardan biridir. Farmasötik sektöründe büyük verileri etkin bir şekilde kullanmak, keşiften yasal onaya ve gerçek dünya uygulamasına kadar ilaç geliştirme sürecinin tüm aşamalarında üretilen verilerin entegre edilmesini gerektirir.

Uçtan uca veri entegrasyonu, güvenilir veri toplama, bu kaynakları bağlama, sağlam kalite güvencesi yürütme, iş akışlarını yönetme ve daha pek çok yetenek gerektirir.

Genel olarak, ilgili riskler ve maliyetler nedeniyle veri altyapılarınızı bir kerede elden geçirmekten kaçınmanızı öneririz. Daha güvenli bir yaklaşım, ilk olarak ele alınması gereken belirli veri türlerini belirleyerek ve gerektiğinde ek depolama yetenekleri oluşturarak veri kaynaklarınızı adım adım entegre etmektir. Amaç, mümkün olan en kısa sürede yatırım getirisi elde etmek için önce kritik verileri ele almaktır. Buna paralel olarak, daha düşük önceliğe sahip veri kaynaklarını entegre etmek için senaryolar geliştirebilirsiniz.

Zorluk 2. Kurumsal siloların üstesinden gelmek

Uçtan uca veri entegrasyonu, bir kuruluş içindeki siloları aşmadan neredeyse imkansızdır. Geleneksel olarak ilaç sektöründe farklı ekipler, sistemleri ve verileri için sorumluluk sahibiydi. İşlevsel silolar genelinde ve veri hattı aracılığıyla her veri türü için net bir sahibi olan veri merkezli bir yaklaşıma geçiş, ilaç sektöründe büyük verilerden değer üretme becerisini kolaylaştıracaktır.

Zorluk 3. Yasal uyumluluk

Eczacılıkta büyük verileri benimseyerek ve merkezi veri yönetim sistemlerini devreye alarak, verilerin güvenli ve emniyetli bir şekilde ele alındığından emin olmalısınız. FDA, erişim kontrol prosedürleri, kullanıcı kimlik doğrulaması, gerçekleştirilen eylemlerin izlenmesi ve daha fazlası dahil olmak üzere bir dizi gereksinimi karşılamak için sektörde kullanılan yazılımlara (örn. elektronik sağlık kayıtlarını işlemek veya klinik deneyleri yönetmek için kullanılan sistemler) ihtiyaç duyar. Projenizi planlarken, ilgili uyumluluk gereksinimlerini dikkatle incelediğinizden ve bunları veri yönetimi çözümünüzün tasarımına dahil ettiğinizden emin olun.

Zorluk 4. Büyük verileri işlemek için yetenek eksikliği

İlaç sektörü geleneksel olarak teknolojiyi yavaş benimsemiştir, bu nedenle birçok şirket iddialı planlarını gerçekleştirmek için gerekli yeteneklere sahip değildir. İlaç endüstrisi oyuncuları, bilgi açığını kapatmak için uygun bir yol bulmalıdır - ister şirket içi yetenekler geliştirin, ister harici ekiplere yönelin.

Bir sonuç yerine

İlaç sektöründeki büyük veriler, yenilik, verimlilik ve iyileştirilmiş hasta sonuçları için geniş fırsatlar sunar. Farmasötik büyük veri pazarı büyümeye devam ederken, şirketler rekabet gücünü korumak için bu dönüştürücü teknolojiyi benimsiyor.

Büyük verinin gerçek gücünü ortaya çıkarmak ve ilaç geliştirmede atılımlar yapmak istiyorsanız, uzmanlarımızla iletişime geçin ve yanıtsız kalan tüm soruları yanıtlayalım.

İlk olarak 22 Haziran 2023'te https://itrexgroup.com adresinde yayınlandı .