Международные производители признают, что сегодня недостаточно эффективно идет коммерциализация разрабатываемых препаратов. Производители считают, что снижать затраты и создавать препараты для орфанных заболеваний помогут Большие данные (Big Data). Об этом заявили на проходящей 7 декабря конференции «Большие данные и искусственный интеллект в фарме» топ-менеджеры «Р-Фарм» и «АстраЗенека» (AstraZeneca).
Подробнее: https://pharmvestnik.ru/content/news/Bolshaya-farma-budet-snijat-zatraty-na-razrabotku-preparatov-za-schet-Big-Data.html» data-thanx=»true»>
При росте стоимости клинических исследований с 1 до 2,5 млрд долл. падает доля успешного вывода молекул на рынок.
«Парадокс – чем больше молекул в портфеле компании, тем ниже показатель успешного вывода на рынок», – говорит руководитель ИТ и digital направлений в AstraZeneca Александр Самородов. Не панацею, но шанс видят компании в использовании Больших данных для повышения эффективности сбора данных и снижения затрат.
Директор медицинского департамента «Р-Фарм» Михаил Самсонов отметил, что во второй половине 2018 г. резко возрос интерес фармы к Большим данным: «Уже сегодня есть кейсы успешного взаимодействия крупнейших мировых фармкомпаний с ИТ-компаниями по сбору и анализу данных. И можно утверждать, что цифровая инфраструктура в клинических исследованиях – это уже не космос, а реальность».
Директор Semantic Hub Ирина Ефименко привела интересные данные, демонстрирующие динамику проникновения цифры в отрасли. Если ИТ-технологии заходили в авиацию 68 лет, то в последние годы цифровые инструменты охватили Фейсбук за три года. Безусловно, клинические исследования ближе по циклу вывода продукта к авиации, но эффект сингулярности позволит сокращать эти сроки. Александр Самородов признается, что работа с данными позволяет детально работать с конечным потребителем, понимая его запросы, потребности в использовании препарата. Эти маркетинговые данные, собираемые из различных источников при помощи программных решений, не только снижают затраты, но и дают более детальную информацию. В частности, удается узнать, за сколько дней до окончания упаковки лекарств пациент идет в аптеку за покупкой следующей упаковки.
Посмотреть онлайн-трансляцию можно по ссылке организаторов Semantic Hub.
Международные производители признают, что сегодня недостаточно эффективно идет коммерциализация разрабатываемых препаратов. Производители считают, что снижать затраты и создавать препараты для орфанных заболеваний помогут Большие данные (Big Data). Об этом заявили на проходящей 7 декабря конференции «Большие данные и искусственный интеллект в фарме» топ-менеджеры «Р-Фарм» и «АстраЗенека» (AstraZeneca).
Подробнее: https://pharmvestnik.ru/content/news/Bolshaya-farma-budet-snijat-zatraty-na-razrabotku-preparatov-za-schet-Big-Data.html» data-thanx=»true»>
При росте стоимости клинических исследований с 1 до 2,5 млрд долл. падает доля успешного вывода молекул на рынок.
«Парадокс – чем больше молекул в портфеле компании, тем ниже показатель успешного вывода на рынок», – говорит руководитель ИТ и digital направлений в AstraZeneca Александр Самородов. Не панацею, но шанс видят компании в использовании Больших данных для повышения эффективности сбора данных и снижения затрат.
Директор медицинского департамента «Р-Фарм» Михаил Самсонов отметил, что во второй половине 2018 г. резко возрос интерес фармы к Большим данным: «Уже сегодня есть кейсы успешного взаимодействия крупнейших мировых фармкомпаний с ИТ-компаниями по сбору и анализу данных. И можно утверждать, что цифровая инфраструктура в клинических исследованиях – это уже не космос, а реальность».
Директор Semantic Hub Ирина Ефименко привела интересные данные, демонстрирующие динамику проникновения цифры в отрасли. Если ИТ-технологии заходили в авиацию 68 лет, то в последние годы цифровые инструменты охватили Фейсбук за три года. Безусловно, клинические исследования ближе по циклу вывода продукта к авиации, но эффект сингулярности позволит сокращать эти сроки. Александр Самородов признается, что работа с данными позволяет детально работать с конечным потребителем, понимая его запросы, потребности в использовании препарата. Эти маркетинговые данные, собираемые из различных источников при помощи программных решений, не только снижают затраты, но и дают более детальную информацию. В частности, удается узнать, за сколько дней до окончания упаковки лекарств пациент идет в аптеку за покупкой следующей упаковки.
Посмотреть онлайн-трансляцию можно по ссылке организаторов Semantic Hub.