Résoudre les problèmes de recherche et de réglementation des données pharmaceutiques grâce à l'analytique

NAujourd'hui, chaque organisation est axée sur les données, et industrie pharmaceutique ne fait pas exception — cependant, les technologies et méthodes de données traditionnelles ont échoué dans l’industrie, entraînant une faible efficacité et une faible optimisation, entraînant souvent des coûts élevés.

Les chercheurs paralysés par la fragmentation des données

Prenons l’exemple de la recherche pharmaceutique. L’un des principaux objectifs des chercheurs est de déterminer quels traitements sont efficaces et lesquels ne le sont pas. Aujourd’hui, une grande partie des données de recherche qu’ils collectent sont extrêmement fragmentées et stockées dans plusieurs bases de données, souvent difficiles à consulter. Par conséquent, les chercheurs sont obligés de tester à nouveau en permanence des médicaments qui ont échoué lors de recherches précédentes, et ils sont constamment confrontés au danger de suivre une voie de recherche qui mène à des impasses, alors que les chercheurs précédents ont déjà constaté leur inefficacité.

Lac de données + IA pour une recherche interactive et prédictive

Technologies modernes de Big Data présenter une nouvelle opportunité pour les chercheurs pharmaceutiques : rassembler toutes les données de recherche pertinentes, passées et actuelles, en une seule « lac de données »Cela inclut non seulement les données structurées alphanumériques dans les bases de données relationnelles, mais également tout ce qui peut être numérisé : des rapports libres aux vidéos, images fixes et enregistrements audio.

Une fois que toutes ces données sont disponibles dans le lac de données, elles peuvent être analysées par la dernière génération d’outils d’IA et d’apprentissage automatique. Et contrairement aux anciens outils de bases de données relationnelles, cette analyse ne se limite pas à quelques questions prédéterminées. Grâce aux interfaces en langage naturel, les chercheurs peuvent poser n’importe quelle question et obtenir une réponse étayée par des données en quelques minutes. Il est conçu pour la recherche interactive, où chaque nouveau résultat conduit à de nouvelles questions qui peuvent aller dans des directions inattendues, aboutissant souvent à de nouvelles conclusions surprenantes. Grâce à cet ensemble d’outils, l’étape initiale de la recherche sur un nouveau médicament sort entièrement du laboratoire et devient un exercice d’analyse de données qui prend une fraction du temps. analyse prédictive, le chercheur peut affiner sa concentration sur les quelques traitements les plus prometteurs et utiliser son temps le plus efficacement possible sur ceux-ci.

La réglementation pharmaceutique également entravée par les approches traditionnelles en matière de données

L’autre domaine dans lequel le big data peut simplifier le processus de recherche est la fin du processus, lorsque le nouveau traitement est présenté aux régulateurs. Traditionnellement, cela impliquait un travail manuel considérable, consistant à rassembler des informations provenant de nombreuses études stockées dans plusieurs bases de données avec différentes architectures de données, et à y ajouter des recherches juridiques. À l’avenir, toutes ces données seront disponibles dans le lac de données, ce qui rendra la création du rapport final relativement simple, consistant simplement à exécuter une analyse standard pour générer le rapport dans un format prédéterminé.

Une plateforme de données commune pour toutes les données pharmaceutiques

L’industrie pharmaceutique expérimente déjà des technologies de big data comme Hadoop. Le problème est que ces technologies n’offrent pas les capacités de gestion des données nécessaires pour soutenir des recherches de données sophistiquées. Par exemple, elles ne permettent pas de savoir quand les données ont été créées, qui y a accédé, qui les a modifiées et de quelle manière. Résultat : les lacs de données Hadoop se transforment trop souvent en marécages de données, où les données importantes se perdent dans le bourbier.

Heureusement, le Plateforme de données commune Solix (CDP) apporte de l'ordre au chaos. Il comprend la meilleure suite d'outils de gestion de données du marché, avec des fonctionnalités de lac de données, d'archivage d'entreprise et de retrait d'applications. Solix, une solution de soins de santé axée sur les données est une solution verticale spécifique construite sur le CDP Solix, conçue pour les organisations axées sur les données pharmaceutiques, en plus des payeurs de soins de santé, des prestataires et des fournisseurs d'équipements médicaux.

Le CDP de Solix propose également une hiérarchisation automatisée des données, le déplacement des données inactives vers un stockage moins cher (comme AWS) pour économiser de l'argent, la suppression automatique des données qui ont perdu leur pertinence et la conservation légale des données qui pourraient être importantes dans le cadre d'une action en justice. Une fois que toutes les données sont regroupées au même endroit et correctement gérées, tout devient beaucoup plus simple, plus rapide et moins coûteux.

Pour une discussion plus détaillée sur la manière dont le CDP Solix exécuté sur Hadoop peut rationaliser la recherche et les opérations commerciales des sociétés pharmaceutiques, veuillez Cliquez ici pour télécharger le livre blanc sur les soins de santé axés sur les données pour les produits pharmaceutiques.