The post has been translated automatically. Original language: Russian
Continuation of the topic “Big Data in medicine: potential directions of development (part 1). Support for clinical (medical) decision-making. Making a diagnosis”
The second important area where big medical data can (should!) play a key role is the pharmaceutical industry.
The pharmaceutical sector worldwide is one of the most high-budget and knowledge-intensive. And today, its main “fuel” is not chemical elements, but large amounts of data.
Let's analyze in which areas of pharmacy working with big medical data is not only beneficial, but simply vital.
Development of new drugs, research.
The ability to analyze large amounts of real medical data related to research allows the pharmaceutical R&D field to work much faster, more accurately and more efficiently.
The standard, classical way of creating new drugs usually takes many years and requires billions of dollars in research costs (investments). IT systems that work with large amounts of data can significantly speed up information analysis processes. Ultimately, this saves not only time, but also significant financial resources, making the field more efficient and dynamic.
Analysis of real clinical practice.
Clinical trials are conducted on limited groups of people in ideal conditions. But how does the drug behave in real life? Without analyzing large amounts of real medical data (collected from medical information systems “in the field”), it is impossible to assess the actual effectiveness of medicines, identify side effects, and aggregate drug-related information.
Strong marketing and predictive distribution
Pharmaceutical marketing is strictly limited by the “regulatory framework” (i.e., it is almost impossible to enter a doctor's office and receive real data from him), so the value of Big Medical Data increases many times here. Data access allows you to:
- To carry out the analysis of prescribed medicines (INN analysis), to build statistics in the plane of nosological units, based on real data., to develop the analysis of competitors
- To predict seasonal outbreaks of morbidity in the context of specific regions and cities.
- Through data analysis tools, optimize supply chains, minimizing shortages of critical medicines, warehouse overstocking, and much, much more.
A short summary for the IT community: Working with data in pharma is not just about building beautiful sales charts. This is a complex multi-level engineering and a huge (almost unlimited) field for the development of many areas in the pharmaceutical industry.
Products that can collect, refine and correctly interpret medical data are now becoming not only in demand, but are being transformed into strategically valuable resources and assets.
Continuation of the topic of medical big date in the following publications
Good luck in business and don't get sick!
PS: The picture was made using AI
Продолжение темы “Big Data в медицине: потенциальные направления развития (часть 1). Поддержка принятия клинических (врачебных) решений. Постановка диагноза”
Вторым важным направлением, где большие медицинские данные могут (должны!) играть ключевую роль - сфера фармацевтики.
Фармацевтический сектор во всем мире - один из самых высокобюджетных и наукоемких. И сегодня его главным “топливом” становятся не химические элементы, а большие массивы данных.
Давайте проанализируем, в каких направлениях фармацевтики работа с большими медицинскими данными не только приносит пользу, а просто жизненно необходима.
Разработка новых лекарств, исследования.
Возможность анализа больших массивов реальных медицинских данных, связанных с исследованиями, позволяет R&D направлению в фармацевтике работать намного быстрее, точнее и эффективнее.
Стандартный, классический путь создания новых препаратов обычно занимает многие годы и требует миллиардных затрат (инвестиций) на исследования. ИТ-системы, работающие с большими массивами данных позволяют кратно ускорить процессы анализа информации. В конечном итоге, это позволяет экономить не только время, но и значительные финансовые ресурсы, делает сферу более эффективной и динамичной.
Анализ реальной клинической практики.
Клинические исследования проводятся на ограниченных группах людей в идеальных условиях. Но как препарат ведет себя в реальной жизни? Без анализа больших массивов реальных медицинских данных (собранных из медицинских информационных систем “в поле”) невозможно оценить реальную эффективность лекарственных средств, выявлять побочные эффекты, агрегировать связанную с препаратами информацию.
Сильный маркетинг и предиктивная дистрибуция
Фармацевтический маркетинг жестко ограничен “регуляторкой” (т.е зайти в кабинет к врачу и получать от него реальные данные сейчас практически невозможно), поэтому ценность Big Medical Data здесь возрастает многократно. Доступ к данным позволяет:
- Проводить анализ назначаемых лекарственных средств (анализ МНН), строить статистику в плоскости нозологических единиц, опираясь на реальные данные., развивать анализ конкурентов
- Прогнозировать сезонные всплески заболеваемости в разрезе конкретных регионов и городов.
- За счет инструментов анализа данных, оптимизировать цепочки поставок, сводя к минимуму как дефицит критически важных лекарств, так и затоваривание складов и многое, многое другое
Краткое резюме для ИТ-сообщества: Работа с данными в фарме - это не просто построение красивых графиков продаж. Это сложнейший многоуровневый инжиниринг и огромная (практически неограниченная) сфера для развития многих направлений в фармацевтике.
Продукты, которые умеют собирать, очищать и правильно интерпретировать медицинские данные, сейчас становятся не просто востребованными, но трансформируются в стратегически ценные ресурсы и активы.
Продолжение темы медицинской биг даты в следующих публикациях
Всем успехов в делах и не болеть!
ПС: картинка сделана с использованием ИИ
Share
