Большая фарма будет снижать затраты на разработку препаратов за счет Big Data

09.12.2018
Факты
Большая фарма будет снижать затраты на разработку препаратов за счет Big Data

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», «АстраЗенека» (AstraZeneca) и Novartis.

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 директор по научной работе Novartis Владимир Булатов. 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.

Источник