文/Otto Neuer

充分挖掘大數(shù)據(jù)潛力大數(shù)據(jù)指出了醫(yī)藥工業(yè)未來(lái)發(fā)展的方向

文/Otto Neuer

圖1 在大數(shù)據(jù)的時(shí)代里，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的獨(dú)有資產(chǎn)，數(shù)據(jù)集成解決方案和云集成解決方案已成為許多制藥企業(yè)急需的解決方案

近些年，在不同領(lǐng)域與工業(yè)分支之中，大數(shù)據(jù)幾乎已成為人們的口頭禪。制藥工業(yè)領(lǐng)域同樣可以從數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、分析和大量數(shù)據(jù)的評(píng)判中獲益，例如，從以往研究中獲得新成果。

制藥領(lǐng)域企業(yè)能夠從數(shù)據(jù)流的分析評(píng)判中保障自己的利益，例如，建立個(gè)人健康檔案或重新評(píng)估舊數(shù)據(jù)記錄。在這些工作中，重要的是正確使用大數(shù)據(jù)。一方面保證了自己的競(jìng)爭(zhēng)力，另一方面，推動(dòng)企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)。

制藥企業(yè)的第一步

對(duì)于許多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人來(lái)講，大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性非常微妙又難以捉摸，例如，大數(shù)據(jù)首先可以應(yīng)用于“玩具沙箱”。該種嘗試首先會(huì)幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人獲取大數(shù)據(jù)總體概念和大量數(shù)據(jù)體驗(yàn)，讓他能夠發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)里都蘊(yùn)藏著什么？哪些數(shù)據(jù)與企業(yè)相關(guān)，然后，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，以便進(jìn)一步處理數(shù)據(jù)。

制藥企業(yè)如何正確處理數(shù)據(jù)？

制藥企業(yè)的目標(biāo)是：尋找到最佳的藥，在藥品研發(fā)過(guò)程中樹立新的里程碑。為使研發(fā)生產(chǎn)藥品能夠順利上市，必須發(fā)明較以往更好的藥品。為證明新藥品相較于原藥品更有效，副作用更低，藥品生產(chǎn)企業(yè)必須一直采用臨床試驗(yàn)的方法驗(yàn)證新藥藥效。該系列試驗(yàn)驗(yàn)證雖是迄今為止最有效和最安全的尋找新治療方法途徑，但新技術(shù)提供了更高效的可能性。在藥品研發(fā)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)；應(yīng)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行最佳的管理和評(píng)估，以便最終得出具有說(shuō)服力的結(jié)論。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代里，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的獨(dú)有資產(chǎn)。為充分利用該種資產(chǎn)，許多制藥企業(yè)已采用數(shù)據(jù)集成解決方案和云集成解決方案，提供最準(zhǔn)確有用的信息方法，但目前存在不能提取信息和不能跟蹤信息的風(fēng)險(xiǎn)。許多企業(yè)得到的是所謂的“信息亂麻”。大量數(shù)據(jù)沒(méi)有結(jié)構(gòu)化、沒(méi)有分類保存在存儲(chǔ)系統(tǒng)之中，無(wú)法從中獲取有價(jià)值信息，而成套解決方案往往能夠成為最佳處理數(shù)據(jù)的有效工具。集成軟件不僅能夠比過(guò)去更高效獲取高質(zhì)量研究成果，而且也可以為保持企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力重新評(píng)估已收集起來(lái)的數(shù)據(jù)和記錄。

決策者從自助服務(wù)功能中獲益

企業(yè)應(yīng)該能夠?qū)λ@得數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分類、評(píng)估和最佳利用；充分挖掘一切潛力獲得最好結(jié)果、推動(dòng)企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)。關(guān)鍵是：數(shù)據(jù)量與復(fù)雜程度都是企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。必須匯總起來(lái)并傳送至新環(huán)境中，信息可來(lái)自不同信息源。目前，已具備可供企業(yè)決策者使用的自助服務(wù)工具。利用具有自主服務(wù)功能的解決方案，企業(yè)決策者可以將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)按照自己使用需要編入目錄，整理校勘。根據(jù)這些處理過(guò)的數(shù)據(jù)可進(jìn)行實(shí)時(shí)決策。只需幾分鐘可以完成不同數(shù)據(jù)源相關(guān)數(shù)據(jù)檢索。由于文件格式變化極快，總是不斷會(huì)有新文件格式出現(xiàn)。因此，獨(dú)立于各種數(shù)據(jù)源的集成平臺(tái)對(duì)制藥企業(yè)意義非凡。在集成平臺(tái)幫助下，用戶始終能夠獲取最新第一手?jǐn)?shù)據(jù)信息，而數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換則是在后臺(tái)進(jìn)行并且可以靈活根據(jù)新市場(chǎng)需求進(jìn)行調(diào)整。

圖2 在臨床研究框架內(nèi)，會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)；在最佳的管理和分析評(píng)估這些數(shù)據(jù)后可以得到最有說(shuō)服力的結(jié)論

大數(shù)據(jù)節(jié)約了時(shí)間、資金，減少了工作量

大數(shù)據(jù)軟件能夠識(shí)別不同數(shù)據(jù)組中重復(fù)出現(xiàn)的模板，為不同領(lǐng)域企業(yè)提供更多附加值。藥品生產(chǎn)企業(yè)同樣能夠通過(guò)利用大數(shù)據(jù)保障優(yōu)勢(shì)，例如，從原有研究成果中得出新的有用結(jié)果。意味著：原來(lái)開發(fā)的藥品具有更多用途并幫助解決其他不適與痛苦。通過(guò)對(duì)以往收集數(shù)據(jù)的重新分析，制藥企業(yè)能夠利用現(xiàn)有技術(shù)快速、明確判斷出利用哪些藥物成分能夠成功輔助治療何種疾病。

對(duì)以往藥物研究成果進(jìn)行重新評(píng)估的方法經(jīng)得起考驗(yàn)，并且，在數(shù)字化世界里被稱為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。好處是：制藥企業(yè)無(wú)需將全部資金預(yù)算投入到新藥研發(fā)項(xiàng)目中。僅通過(guò)數(shù)據(jù)記錄相互連接便能夠快捷、高效發(fā)現(xiàn)新成果從而節(jié)約時(shí)間與資金。

另外，病歷同樣記錄了許多信息，創(chuàng)建“360度”全方位患者信息庫(kù)。建立該種信息庫(kù)能更加全面了解患者情況和痛苦。利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)產(chǎn)品組合進(jìn)行比較后，可以更好預(yù)測(cè)類似患者的病情進(jìn)展，按照過(guò)去已被證明有效的治療措施及早進(jìn)行治療。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，時(shí)間因素非常重要；因此，要盡可能最佳利用時(shí)間因素。為在制藥工業(yè)領(lǐng)域中成功完成大量數(shù)據(jù)分析評(píng)判，需要在新技術(shù)領(lǐng)域中投資。

大數(shù)據(jù)——極大提高透明度

過(guò)去，藥物研究往往在小數(shù)據(jù)量基礎(chǔ)上得出結(jié)論，缺乏強(qiáng)大數(shù)據(jù)支撐。美國(guó)2016/2017年度大選清楚表明：在不完整數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上分析產(chǎn)生的結(jié)果往往并不可靠。在醫(yī)藥工業(yè)行業(yè)中，從成功與不成功的研究中獲取數(shù)據(jù)并通過(guò)其他渠道，例如，通過(guò)患者的病歷匯總數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)非常重要。數(shù)據(jù)集成軟件為制藥企業(yè)決策者提供跨平臺(tái)元數(shù)據(jù)同步可能性。大數(shù)據(jù)技術(shù)具有提供該種透明度的潛力并完成所有數(shù)據(jù)記錄的整理、分類、規(guī)范化，供進(jìn)一步評(píng)估使用并完成相應(yīng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。只有這樣，數(shù)據(jù)用戶才能夠得到豐富信息，快速一覽所有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)記錄的綜合匯報(bào)。 LP

實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)分析為市場(chǎng)分析家和制藥企業(yè)提供許多商機(jī)，數(shù)據(jù)集成平臺(tái)能夠在制藥企業(yè)中更加高效并有效利用其數(shù)據(jù)，從而為改善全民健康方提供決定性幫助，做到這一切的基本前提是要對(duì)數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分類、分析及進(jìn)行最佳評(píng)估。不僅能夠帶來(lái)更高質(zhì)量的藥品研發(fā)成果，而且可以提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

本文作者系Bonn市Talend德國(guó)有限責(zé)任公司職工。