Risolvere i problemi di regolamentazione e ricerca sui dati farmaceutici con l'analisi

Nall'inizio ogni organizzazione oggi è basata sui dati e industria farmaceutica non fa eccezione, tuttavia le tecnologie e i metodi tradizionali di elaborazione dei dati hanno deluso il settore, portando a scarsa efficienza e ottimizzazione, spesso con conseguenti costi elevati.

I ricercatori ostacolati dalla frammentazione dei dati

Diamo un'occhiata alla ricerca farmaceutica, per esempio. Uno degli obiettivi principali dei ricercatori è determinare quali trattamenti potrebbero funzionare e quali no. Oggi, gran parte dei dati di ricerca che raccolgono è altamente frammentata e archiviata in più database, spesso non prontamente disponibili. Di conseguenza, i ricercatori sono costretti a testare nuovamente costantemente farmaci che hanno fallito in ricerche precedenti e affrontano costantemente il pericolo di seguire una linea di ricerca verso vicoli ciechi, che i ricercatori precedenti hanno già scoperto essere inefficaci.

Data lake + AI per la ricerca interattiva e predittiva

Moderne tecnologie big data presentano una nuova opportunità per i ricercatori farmaceutici: riunire tutti i dati di ricerca rilevanti, passati e attuali, in un unico “lago di dati”Ciò include non solo i dati strutturati alfanumerici nei database relazionali, ma anche tutto ciò che può essere digitalizzato, dai report in formato libero ai video, alle immagini fisse e alle registrazioni audio.

Una volta che tutti questi dati sono disponibili nel data lake, possono essere analizzati dall'ultima generazione di strumenti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. E a differenza dei vecchi strumenti di database relazionali, questa analisi non si limita a poche domande predeterminate. Con le interfacce in linguaggio naturale, possono consentire ai ricercatori di porre qualsiasi domanda e ottenere una risposta supportata dai dati in pochi minuti. È progettato per la ricerca interattiva, in cui ogni nuovo risultato porta a nuove domande che possono andare in direzioni inaspettate, spesso arrivando a nuove conclusioni sorprendenti. Con questo set di strumenti, la fase iniziale della ricerca su nuovi farmaci esce completamente dal laboratorio e diventa un esercizio di analisi dei dati che richiede una frazione del tempo. Con analisi predittiva, il ricercatore può concentrare la propria attenzione sui pochi trattamenti più promettenti e impiegare il proprio tempo in modo più efficace su quelli.

Anche la regolamentazione farmaceutica ostacolata dagli approcci tradizionali ai dati

L'altro punto in cui i big data possono semplificare il processo di ricerca è alla fine, quando il nuovo trattamento viene presentato agli enti regolatori. Tradizionalmente, ciò ha comportato un'enorme quantità di lavoro manuale, raccogliendo informazioni da numerosi studi sequestrati in più database con diverse architetture di dati insieme all'aggiunta di ricerche legali. In futuro, tutti questi dati saranno disponibili nel data lake, rendendo la creazione del report finale una questione relativamente semplice, ovvero semplicemente eseguendo un'analisi standard per generare il report in un formato predeterminato.

Una piattaforma dati comune per tutti i dati farmaceutici

Pharma sta già sperimentando tecnologie big data come Hadoop. Il problema è che queste tecnologie non forniscono le capacità di gestione dei dati necessarie per supportare una ricerca sofisticata sui dati. Ad esempio, non tengono traccia di quando sono stati creati i dati, chi vi ha avuto accesso, chi li ha modificati e in che modo. Il risultato è che i data lake Hadoop troppo spesso si trasformano in paludi di dati, dove i dati importanti vengono persi nel pantano.

Fortunatamente la documentazione dedicata a Piattaforma dati comune Solix (CDP) porta ordine nel caos. Include la migliore suite di strumenti di gestione dati sul mercato, con funzionalità di data lake, archiviazione aziendale e ritiro delle applicazioni. Assistenza sanitaria basata sui dati Solix è una soluzione verticale specifica basata su Solix CDP, progettata per le organizzazioni basate sui dati farmaceutici, oltre che per i pagatori, i fornitori di servizi sanitari e i fornitori di apparecchiature mediche.

Solix CDP offre anche un data tiering automatizzato, spostando i dati inattivi su storage più economici (come AWS) per risparmiare denaro, eliminando automaticamente i dati che hanno perso la loro rilevanza e conservando legalmente i dati che potrebbero essere importanti in un'azione legale. Una volta che tutti i dati sono in un unico posto e gestiti correttamente, tutto diventa molto più semplice, veloce e meno costoso.

Per una discussione più dettagliata su come il CDP Solix in esecuzione su Hadoop può semplificare la ricerca e le operazioni commerciali per le aziende farmaceutiche, si prega di clicca qui per scaricare il whitepaper sulla sanità basata sui dati per i prodotti farmaceutici.