BLOG

    artigo

    Big Data: Inovação na Indústria Farma

    Publicado em 03/10/2018

    A ciência de dados, fortalecida pelas novas tecnologias, via mudar o cenário da indústria farmacêutica. Fabricantes, centros de pesquisa, varejistas farmacêuticos, hospitais e outras partes interessadas estão coletando dados como nunca antes. A Internet das coisas industrial (IoT) está facilitando essa coleta e análise de dados que estão sendo gerados em frações de segundo. As oportunidades para usar esta enorme quantidade de dados são imensas e os fabricantes estão lentamente começando a implementar e perceber os benefícios da IoT. Em um cenário de fabricação que avança rapidamente, a produção de drogas está se tornando cada vez mais personalizada, levando-se em consideração as diferenças individuais de composição genética, meio ambiente e estilo de vida. A medicina de precisão está emergindo como uma alternativa importante e personalizada para o desenvolvimento de remédios.

    Medicina de precisão:

    A medicina de precisão é um processo moderno e altamente eficaz de diagnóstico médico e tratamento de doenças, usando dados relevantes sobre a composição genética de um paciente, com base em informações ambientais e comportamentais. O principal objetivo é desenvolver medicamentos eficazes e seguros em dosagens personalizadas para os genes e condições de vida de uma pessoa. Atualmente, a maioria dos tratamentos médicos foi estruturada para um paciente médio No entanto, isso só é possível com o super poder dos dados que a indústria farmacêutica está sendo capaz de gerar com a ajuda da IoT.

    Nos últimos 5 anos, as principais empresas farmacêuticas dobraram seus investimentos em medicina de precisão.

    Mais dados: menos custo

    Há uma pressão contínua e crescente para diminuir os custos globais da indústria farmacêutica que está caminhando para uma abordagem mais digitalizada. Os efeitos colaterais causados ​​por medicamentos imprecisos irão acelerar ainda mais a demanda por medicamentos de precisão.

    As estratégias de tratamento baseadas em dados demográficos generalizados serão em breve substituídas por abordagens de medicina de precisão com base em dados que proporcionam um tratamento mais personalizado e apoiado em resultados para pacientes individuais. O uso de dados, portanto, não está restrito apenas a vendas e marketing. A indústria farmacêutica está se destacando neste cenário como uma indústria onde um grande volume de dados é gerado a partir de fontes como pacientes, varejistas e processos de P & D. Esses dados permitem que os fabricantes entendam seus processos de negócios complexos de maneira muito melhor, o que resulta em melhor gerenciamento de risco pelas empresas farmacêuticas, maior segurança dos pacientes e maior colaboração entre as diferentes partes interessadas do ecossistema farmacêutico.

    Os aplicativos e benefícios emergentes do Big Data, bem como os avanços tecnológicos na análise de dados, estão equipando as empresas de manufatura farmacêutica com uma oportunidade de obter acesso a insights críticos e comerciais exclusivos que podem aprimorar e acelerar ainda mais o processo de desenvolvimento de medicamentos. Por um lado, esses avanços estão gerando várias novas oportunidades. Por outro lado, no entanto, eles também enfrentam desafios como a falta de recursos e o desenvolvimento de capacidades. Um dos maiores desafios está em descobrir como fazer a transição de sistemas legados e mecanismos analíticos herdados para ferramentas e mecanismos analíticos mais poderosos.

    Os dados vêm ainda em uma variedade de formatos diferentes que frequentemente não estão estruturados para uso. Como resultado, existe uma necessidade muito importante de que os cientistas de dados possam “sanear” os ruído dos dados do seu valor real. Além disso, isso exige um profundo conhecimento do setor, incluindo suas práticas padrão, regulamentos e assim por diante, e um claro entendimento de como os dados foram originalmente coletados e como eles podem ser melhor utilizados para entregar os resultados pretendidos.