제약 산업의 데이터 분석을 위한 5가지 사용 사례
소개
제약 회사는 전반적인 운영 비용을 인상하지 않고 성과를 개선함으로써 오늘날의 역동적이고 빠르게 변화하는 경쟁의 장에서 승리를 위해 싸우고 있습니다. 제약 회사는 인공지능, 로봇 프로세스 자동화, 빅데이터 분석과 같은 획기적인 기술의 성장으로 인해 경쟁 우위를 확보하고 시장 기회를 활용하기 위해 신속하게 혁신해야 합니다.
인도는 세계 최고의 제네릭 의약품 공급국입니다. 다양한 백신에 대한 세계 수요의 50% 이상이 인도 제약 산업에서 충족되며, 미국 제네릭 의약품 시장의 40%와 영국 모든 의약품 시장의 25%가 충족됩니다. 인도는 양적으로 세계에서 세 번째로 큰 제약 생산국이며 가치로는 열네 번째로 큰 제약 생산국입니다. 10,000개의 제조 시설과 3,000개의 의료 사업체가 국내 제약 산업을 구성합니다 재택부업.
인도 경제 조사 2021에 따르면 국내 시장은 향후 10년 동안 3배로 증가할 것으로 예상됩니다. 결과적으로 인도의 국내 제약 시장은 2021년 현재 420억 달러에서 2024년까지 650억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2030년까지는 1,200~1,300억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.
하지만 진정한 혜택을 거두려면 데이터를 다르게 보아야 합니다. 제약 회사가 데이터 분석을 활용하여 혁신을 촉진하고 재정적 가치를 창출할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
1) 약물 발견 및 개발 가속화
블록버스터 의약품의 특허가 만료됨에 따라, 제약 산업에서는 약물을 시장에 출시하는 과정을 서두르려고 노력하고 있습니다. 이는 출시 비용이 급증하기 때문입니다.
제약 분석은 과학 저널, 학술 연구 논문, 대조군 데이터, 그리고 이러한 방대한 데이터에서 예측 알고리즘의 방대한 데이터 세트를 걸러내어 데이터 발견 과정을 가속화하기 위해 회사가 보다 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 재정적 성공을 개선하기 위한 중요한 전략은 약물 연구의 혁신이 될 것입니다.
2) 임상시험의 효율성을 최적화하고 개선합니다.
제약 회사는 임상 연구가 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리기 때문에 주어진 시험에 적합한 환자 조합을 확보하고 싶어합니다. 빅 데이터는 시험에 적합한 환자를 선택하는 것(인구 통계 및 과거 데이터 분석을 통해), 원격 환자 모니터링, 과거 임상 시험 결과 검토, 심지어 부작용이 나타나기 전에 확인하는 것 등 다양한 작업에 도움이 될 수 있습니다. 또한 국제 경영 컨설팅 회사인 맥킨지에 따르면 제약 회사는 빅 환자 데이터를 사용하여 유전 데이터와 같은 다른 요소를 고려하여 틈새 환자 집단을 발견하고 임상 연구 비용을 신속히 처리하고 낮출 수 있습니다.
자세히 알아보려면 데이터 과학 과정을 방문하여 산업 데이터 과학 및 분석 지식을 습득하세요.
3) 개인화 및 타겟 약물 생성
모든 사람은 고유한 유전체 구성을 가지고 있으며, 완벽한 세상에서는 모든 사람이 맞춤형 의료를 받을 것입니다. 그러나 복잡한 데이터를 처리하고 현명한 결론을 내리려면 기존의 생물학과 기술을 사용하기 쉽지 않습니다.
제약 산업에서는 유전체 시퀀싱 데이터, 환자 의료 센서 데이터(치료 중 환자의 신체적 변화를 모니터링하는 데 착용할 수 있는 장치), 전자 의료 기록을 결합하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.
제약 회사는 빅데이터 기술을 사용하여 구조화되지 않은 유전체 데이터를 성공적으로 걸러냄으로써 환자에게 더 효과적이고 개인화된 약물을 제공하는 데 도움이 되는 추세를 찾을 수 있습니다.