Big Data na Indústria Farmacêutica

Big Data

O advento de Big Data na indústria farmacêutica aumentará o processo de P&D, melhorará os ensaios clínicos e também a descoberta de medicamentos. A utilização dessa tecnologia revolucionou setores como telecomunicações, propaganda, assistência médica e finanças. Da mesma forma, a indústria farmacêutica também está evoluindo com sua crescente utilização. 

O surgimento de Big Data na indústria farmacêutica está ajudando a simplificar vários procedimentos comerciais e a melhorar a eficiência em geral. Com investimentos contínuos, as empresas farmacêuticas visam desenvolver várias aplicações inovadoras.

A tecnologia permite que as empresas obtenham informações de fontes de dados históricos e em tempo real, como mídia social, sensores de IoT, arquivos de log e dados do paciente. A análise de Big Data pode ajudar a encontrar padrões ocultos nesses dados, que podem ser usados ​​para gerar análises informativas. As farmacêuticas podem adotar uma abordagem orientada a dados para vários procedimentos de negócios. 

Pesquisa e desenvolvimento

As empresas farmacêuticas podem coletar grandes volumes de dados gerados nos diferentes estágios da cadeia de valor, desde a descoberta de medicamentos até o uso no mundo real. Para esse fim, elas devem identificar fontes adequadas de dados clínicos e integrar esses dados em sua infraestrutura de Big Data. Isso ajudará líderes a obter ideias sobre vários medicamentos e seu uso. Com a ajuda desses insights, as empresas podem tomar decisões embasadas durante a pesquisa e o desenvolvimento. Portanto, as empresas farmacêuticas podem desenvolver medicamentos mais eficazes e reduzir seus efeitos colaterais.

Testes clínicos

Os ensaios clínicos são usados ​​para testar se um tratamento específico é eficaz e seguro para seres humanos. Este procedimento envolve vários estágios antes de uma revisão final da FDA. Todo o processo de ensaios clínicos é imensamente complicado e cheio de grandes atrasos. As empresas farmacêuticas perdem milhões de dólares em receita devido a esses atrasos. Além disso, vários ensaios clínicos falham, pois o recrutamento de pacientes para o estudo é bastante difícil. Para o recrutamento, os médicos precisam revisar manualmente uma lista de elegíveis, o que pode ser caro e demorado.

Big Data pode ajudar a recrutar pacientes usando dados como informações genéticas, traços de personalidade e status da doença. Com essa abordagem, os médicos podem entender vários detalhes médicos de cada paciente e analisar se um deles seria elegível para um ensaio clínico. Portanto, as empresas farmacêuticas podem realizar ensaios clínicos mais curtos e mais baratos. Além disso, com a ajuda de Big Data, os médicos podem usar os registros médicos eletrônicos como sua principal fonte de dados para ensaios clínicos, reduzindo erros de entrada de dados e agilizando os procedimentos médicos.

Descoberta de medicamentos

Tradicionalmente, pesquisadores implementavam um processo iterativo de testar fisicamente vários compostos vegetais e animais para descobrir novos medicamentos. Portanto, a descoberta de medicamentos pode exigir uma quantidade imensa de tempo e recursos, o que pode ser inconveniente para pacientes com doenças como Ebola, gripe suína e febre tifóide, especialmente durante epidemias. 

Por exemplo, os medicamentos necessários para a esclerose lateral amiotrófica (ELA) levaram anos para serem desenvolvidos e aprovados. O custo do desenvolvimento desses medicamentos também pode ser cada vez mais caro. As empresas farmacêuticas podem investir em compostos com maior probabilidade de serem aprovados em ensaios clínicos e com baixo custo de produção.

Com Big Data, os pesquisadores podem utilizar a modelagem preditiva para a descoberta de medicamentos e permitir que os pesquisadores prevejam interações medicamentosas, toxicidade e inibição. Para esse fim, os modelos preditivos usam modelos matemáticos avançados e simulações que ajudam a prever como um determinado composto reagirá com o corpo humano. Modelos preditivos também podem usar dados históricos coletados de estudos clínicos anteriores, ensaios médicos e vigilância pós-comercialização. Juntos, todos esses dados podem ajudar a prever a aprovação da FDA e os resultados dos pacientes.

Em alguns cenários, os medicamentos podem levar a efeitos prejudiciais à saúde de um paciente, conhecidos como reações adversas a medicamentos (RAMs). As RAMs podem ser o resultado da incapacidade de replicar com precisão os cenários do mundo real durante os ensaios clínicos. Os sistemas de notificação de RAMs geralmente dependem de relatórios regulatórios divulgados por advogados, farmacêuticos e clínicos. No entanto, as informações nos relatórios ADR podem ser mal interpretadas ou perdidas. Portanto, vários pacientes reclamam de RAMs ou efeitos colaterais em redes sociais como Facebook e Twitter ou fóruns médicos online.

As empresas farmacêuticas podem explorar plataformas de mídia social e fóruns médicos para encontrar RAMs e análises de pacientes. Para esse fim, as empresas farmacêuticas podem usar a análise de sentimentos e o processamento de linguagem natural. Os dados coletados podem ser analisados ​​com a ajuda da análise de Big Data. Com essa abordagem, as empresas farmacêuticas podem obter informações sobre reações adversas a medicamentos. Portanto, o processo de revisão das reações aos medicamentos pode ser simplificado.

Medicina de precisão

Big Data pode ser o principal facilitador da medicina de precisão, onde o diagnóstico e o tratamento dos distúrbios são realizados usando dados relevantes sobre a composição genética de um paciente, fatores ambientais e padrões de comportamento. Com essa abordagem, as empresas farmacêuticas podem desenvolver medicamentos personalizados adequados aos genes de um paciente individual e ao estilo de vida atual. 

Além disso, a medicina de precisão pode prever a suscetibilidade a certos distúrbios e melhorar a detecção desses. Com essa abordagem, a medicina de precisão tem uma maior probabilidade de fornecer tratamento bem-sucedido em comparação aos medicamentos convencionais. Medicamentos de precisão também podem economizar custos que ocorrem em medicamentos convencionais.

Vendas e Marketing

A utilização de Big Data na indústria farmacêutica pode aumentar seus esforços de vendas e marketing. Com a ajuda da tecnologia, líderes empresariais podem analisar quais locais geográficos vendem o maior número de medicamentos promovidos. Da mesma forma, as empresas podem obter dados críticos de várias fontes, ajudando-as a tomar decisões importantes em suas estratégias divulgação.

O conceito permitirá que players analisem grandes volumes de dados sobre o comportamento do público, o impacto de campanhas publicitárias e a retenção de clientes. Usando esses dados e Machine Learning, as empresas podem executar análises preditivas para encontrar padrões nos dados adquiridos e fazer previsões precisas sobre as tendências do setor.

Colaboração

As empresas podem tornar os tratamentos mais eficazes com a ajuda de Big Data. Ao aproveitar os dados do laboratório, os representantes farmacêuticos podem identificar medicamentos que seriam apropriados para certos pacientes. Com essa abordagem, eles podem aconselhar os médicos sobre certos medicamentos e explicar por que esses medicamentos devem fazer parte do tratamento de um paciente.

Os médicos também podem coletar dados do paciente em tempo real com a ajuda de Internet das Coisas na área da saúde. Com dispositivos de IoT, os médicos podem entender se a terapia está funcionando ou não. No caso de uma terapia falhar, os médicos podem receber sugestões de empresas farmacêuticas com base nos dados dos pacientes e nos medicamentos disponíveis. Dessa maneira, a assistência médica pode se tornar um esforço colaborativo e orientado a dados.