Φαρμακευτικές επιχειρήσεις: Η επιλογή των σωστών στοιχημάτων για μελλοντική επένδυση είναι κρίσιμη σε έναν κόσμο όπου η πίστη των πελατών και οι παραδοσιακές συμπεριφορές δεν μπορούν πλέον να βασίζονται. Δεν προκαλεί έκπληξη το γεγονός ότι οι επιχειρήσεις σε αυτόν τον τομέα αγκαλιάζουν τη δυνατότητα χρήσης δεδομένων με ευέλικτο τρόπο για την επιτάχυνση της καινοτομίας και των κλινικών δοκιμών. Η πανδημία COVID-19 προσθέτει μια περαιτέρω διάσταση σε αυτό. Υπάρχει πλέον επείγον για την ανάπτυξη ενός εμβολίου και να ελεγχθεί η αποτελεσματικότητα των αντιικών. Οι ανταγωνιστικές επιχειρήσεις πρέπει να μοιράζονται πληροφορίες, έρευνα και, κυρίως, δεδομένα με τρόπο που θα ήταν αδιανόητο πριν από λίγους μήνες.
Η αξία της συνεργασίας δεδομένων
Οι φαρμακευτικές εταιρείες έχουν βασιστεί εδώ και πολύ καιρό σε εμπειρικά δεδομένα για να οδηγήσουν την έρευνα, να εντοπίσουν πρότυπα, να δοκιμάσουν τις θεωρίες και να κατανοήσουν την αποτελεσματικότητα των θεραπειών. Η εφαρμογή προηγμένων αναλυτικών στοιχείων με ομάδες επιστημόνων δεδομένων, καθώς και επαναληπτικές προσεγγίσεις, έχει ήδη μειώσει το χρόνο για δοκιμές φαρμάκων. Μια στροφή προς κοινή χρήση δεδομένων και συνεργασία με άλλους μπορεί να προσφέρει μια περαιτέρω αλλαγή βήμα στον χρόνο παράδοσης στην αγορά.
Η ανάλυση δεδομένων φαίνεται να αυξάνει τη σημασία και την αποτελεσματικότητά της κατά τη διάρκεια αυτής της εκδήλωσης και οι οργανισμοί πρέπει να είναι βέβαιοι ότι η μέγιστη αξία γίνεται. Νέες πηγές δεδομένων ξεκινούν για να βοηθήσουν στις προσπάθειες καταπολέμησης του COVID-19, όπως η εφαρμογή Kings College London για αυτοαναφορές, η οποία ερωτά τους πολίτες για την κατάσταση της υγείας τους. Η διαθεσιμότητα των δυνατοτήτων ανάλυσης αναδυόμενων δεδομένων, από κοινού σε ολόκληρη τη χώρα, ακόμη και παγκοσμίως, για τον εντοπισμό των πιο σημαντικών παραγόντων που μπορούν να βοηθήσουν στην επιβράδυνση της εξάπλωσης του ιού και να βοηθήσουν στην εξεύρεση μακροπρόθεσμων λύσεων στην πανδημία είναι κρίσιμη.
Χρήση συνόλων δεδομένων
Η απουσία μιας σαφούς παράδοσης / κόστους μπορεί να δει τους ακριβούς πόρους να καταναλώνονται ως θέμα πίστης και όχι βεβαιότητα στο τελικό αποτέλεσμα. Αντίθετα, μια στενή εστίαση σε υποθέσεις line-of-business μπορεί να λείπει δια-οργανωτική αξία στα τεράστια σύνολα δεδομένων που διατηρούνται, τα οποία θα μπορούσαν να αξιοποιηθούν ευρύτερα για να επιταχύνουν την καινοτομία σε μια ευρύτερη πεδιάδα.
Ενώ η επείγουσα ανάγκη θα μειωθεί, αναγνωρίζοντας την αξία των διαθέσιμων συνόλων δεδομένων και πώς να χρησιμοποιήσουμε τις πληροφορίες που κατέχουν, παράλληλα με τις αλλαγές στην προσέγγιση που οφείλονται στην αναγκαιότητα συνεργασίας και την ταχύτητα και την ευελιξία που απαιτείται για την επίτευξη μιας λύσης, μπορεί μαζί να δημιουργήσετε μετασχηματιστικές αλλαγές κατά τη διάρκεια αυτής της περιόδου που θα πρέπει να διατηρηθούν πέρα από την τρέχουσα κατάσταση έκτακτης ανάγκης. H νόσος COVID-19 απέδειξε ότι οι τρόποι εργασίας που φαινόταν αδύνατοι γίνονται οι νέοι φυσιολογικοί. Οι αλλαγές στα κανονιστικά χρονοδιαγράμματα για την έγκριση ναρκωτικών κατά τη διάρκεια της πανδημίας, για παράδειγμα, έχουν δει μια δραματική συρρίκνωση. Τόσο οι ασθενείς όσο και οι φαρμακευτικές εταιρείες θα αμφισβητήσουν τώρα εάν η προληπτική ισορροπία θα πρέπει να επαναρυθμιστεί μόνιμα.
Η δυνατότητα επεξεργασίας και κατανόησης ευρύτερων συνόλων δεδομένων και εφαρμογής προηγμένης τεχνολογίας αναλυτικών στοιχείων σε συνδυασμό με διαφορετική νοοτροπία για συνεργασία δημιουργεί μια μεγάλη ευκαιρία για επιστήμονες και φαρμακευτικές εταιρείες να επιταχύνουν την ανακάλυψη φαρμάκων και τον έλεγχο αποτελεσματικότητας, μειώνοντας παράλληλα τον χρόνο και το κόστος στην αγορά.
Χρόνος και κόστος στην αγορά
Μέσω της συνεργασίας, οι φαρμακευτικές εταιρείες μπορούν να αποκομίσουν τα οφέλη χρόνου και κόστους της ανταλλαγής πληροφοριών. Ενώ η φαρμακευτική εταιρεία έχει φημιστεί για την ανταλλαγή πληροφοριών σε μια προσπάθεια να είναι η «πρώτη» όταν πρόκειται για την ανακάλυψη ναρκωτικών, για παράδειγμα, οι εταιρείες τώρα αναγνωρίζουν ότι η επεξεργασία δεδομένων σε σιλό είναι μια χαμένη ευκαιρία.
Η κοινή χρήση συστημάτων παλαιού τύπου που περιέχουν διαφορετικά δεδομένα και η παροχή πρόσβασης σε ιστορικά δεδομένα με τρόπους που δεν ήταν δυνατόν στο παρελθόν, συμπεριλαμβανομένης της χρήσης μηχανικής εκμάθησης για την ανάκριση αρχείων ή δημοσιευμένων εγγράφων για σχετικά δεδομένα, επιτρέπει στις εταιρείες να ενοποιήσουν αποτελεσματικά και γρήγορα κλασικά δεδομένα δοκιμών ή κλινικών δεδομένων για να δημιουργήσουν κοινά σύνολα δεδομένων ή πλατφόρμες από τις οποίες μπορούν να λειτουργήσουν.
Τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία μπορούν επίσης να βοηθήσουν στη μείωση της ανάγκης για φυσικές δοκιμές προκειμένου να αυξηθεί η αποδοτικότητα και ο χρόνος στην αγορά χρησιμοποιώντας τα υπάρχοντα σύνολα δεδομένων, παρέχοντας τις παρεχόμενες πληροφορίες και κάνοντας προβλέψεις για μελλοντικά αποτελέσματα και τάσεις. Οι φαρμακευτικοί οργανισμοί πρέπει να αξιοποιήσουν αυτά τα δεδομένα για να λάβουν έξυπνες αποφάσεις, να βελτιώσουν την επιχειρησιακή αποτελεσματικότητα, να βρουν μοτίβα και τάσεις στα δεδομένα και να αποφασίσουν πώς μπορούν να χρησιμοποιηθούν στο μέλλον.
Διαβάστε όλες τις τελευταίες Ειδήσεις για την υγεία από την Ελλάδα και τον Κόσμο
Ακολουθήστε το healthweb.gr στο Google News και μάθετε πρώτοι όλες τις ειδήσεις
Ακολουθήστε το healthweb.gr στο κανάλι μας στο YouTube
