How Can Pharma Benefit from Big Data?

制药行业收集和保留着大量的数据。由于如今几乎到处都在收集数据,因此这并不足为奇。由于许多创新技术可帮助随时随地记录数据,因此更重要的问题是:制药行业如何通过它获益?

在一段期间内,营养、生活方式与药品对人们的生活产生怎样的影响? 这道问题的答案不仅可帮助制药行业开发新药,还会对我们这些通过临床研究获益的人们产生重要影响。一个名为 UK Biobank 的国际健康资源计划通过一个长期的数据分析项目解决此问题。此项研究吸引到了 500000 多名参与者,他们不仅回答了关于生活方式与健康史的问题,而且提交了血样、唾液标本与尿样。在未来 30 年内, 他们将定期接受医学检验。根据通过此项研究获得的数据,将有可能了解自然环境对健康的影响。这些知识将有助于以更加高效的方式开发药品。不过制药行业能够使用大数据做更多的事情。

数据数字化对于制药行业意味着什么?

在最近几年,制药企业更加容易以匿名方式相互交换数据。这样,他们可以存取到大量的信息,并可将其用于研究当中,从而开发出药物与治疗方案。据悉,使用大数据将会加快药物开发进程。

进行药物试验时,对照组始终重要。由于大数据的缘故,这些对照组现在可以虚拟方式显示。通常总是有一个对照组在临床试验中服用一种安慰剂。对于虚拟对照组则不必如此,这意味着所有研究参与者都可以服用真正的药物。

更大的数据库还可帮助降低研究成本和提高研究效率。机器学习可存取高质量数据,帮助进一步优化药物开发。另外,还可使用由彼此居住很远的受试组提供的数据。人工智能也会使调查罕见疾病变得更加容易。

是否可确保数据隐私?

一般性的数据保护法规 (GDPR) 旨在更好地保护个人数据。因此在共享数据时,通常将信息匿名化。不过,制药行业正在扮演一种特殊角色。由于对于研究来说确定所有数据的出处很重要,因此并非所有的信息均以匿名方式共享。另外,研究参与者还表示自己的数据不可删除。

大数据抑或智能数据?

大量数据并非总是能够提供最佳结果。许多参与长期研究的人员比普通人拥有着更加健康的生活方式。其中许多人饮酒较少、不吸烟并且一般注重饮食。尽管这并非最佳的先决条件,但是只要在分析中考虑到这一情况,对于长期研究是没有影响的。因此,重要的不是“大数据”而是“智能数据”。

现在比以往任何时候都更容易存取数据。难点在于如何有针对性地使用这种数据,从而取得最理想的学习效果。

更多参考资料:

https://healthitanalytics.com/news/pharma-life-science-leaders-face-big-data-analytics-challenges

https://www.smartdatacollective.com/growing-importance-big-data-pharmaceutical-industry/