8 sätt läkemedelsföretag säkerställer framgång med analys

Varför behöver läkemedelsföretag avancerad analys och strategisk innovation idag?

Den nuvarande läkemedelsindustrin befinner sig i en "trippel press": förvärrade ekonomiska utmaningar på grund av ihållande hög inflation, en stram arbetsmarknad och globala utbudsstörningar. Lägg till detta befintliga marknadsförhållanden som design och tillverkning som tar flera år, en lång klinisk process och mindre tid att realisera avkastning på investeringen – vilket skapar ett behov av värderealisering utan att öka den totala driftskostnaden.

För att göra detta behöver läkemedelsföretag hög digital fingerfärdighet, dvs. att anamma innovativa tekniker som artificiell intelligens, robotisk processautomation och stordataanalys för att snabbt kunna förnya sig och utnyttja möjligheter på marknaden för att få en konkurrensfördel.

Den globala läkemedelsindustrins intäkter förväntas nå 1 233 biljoner dollar år 2025, med en årlig tillväxttakt (CAGR) på 5,8 %. Dessa trender gäller i de flesta geografiska områden som EMEA, APAC, LATAM och andra regioner (Asien och Stillahavsområdet visar starka tillväxtbanor med en läkemedelsförsäljning i Asien och Stillahavsområdet som växer med 8,4 % under 2021, medan Indien och Kina förväntas växa med 10 %).

Vad innebär detta för läkemedelsföretag? Det betyder att tillväxten inom läkemedelsindustrin är här för att stanna och att de som går framåt är de som utnyttjar sina data väl. Här är beviset:

Driftseffektiviteten som kan uppnås genom att skala upp effekten av avancerad analys inom läkemedelsindustrin varierar från 15 till 30 procent av EBITDA under fem år, och en acceleration till 45 till 70 procent under ett decennium ger den potentiella effekten av prediktiv modellering på att upptäcka och optimera nya blockbuster-terapier.

Hur förbättrar dataanalys läkemedelsverksamhet och beslutsfattande?

Läkemedelsanalys och dess stödjande infrastrukturer – framsteg inom molntjänster, maskininlärning etc. – lovar flera banbrytande innovationer som ska ge insikter inom läkemedelsindustrin för att formulera en faktabaserad strategi på den globala marknaden med hjälp av stordataanalys för läkemedelsindustrin. Några av de vanligaste användningsområdena för analys och AI inom läkemedelsindustrin inkluderar:

• AI-assisterad klinisk hantering
• Beslutsstöd för försäljning
• Läkemedelsåteranvändning
• Minskning av materialavfall
• Medicinsk avbildning
• Molekylär design
• Patientidentifiering
• Förebyggande underhåll
• Processintelligens
• Säkerhetssignaldetektering
• Analys av sociala medier
• Logistik i leveranskedjan
• Toxicitetsförutsägelse

Detta är bara toppen av isberget. Om man tar dem genom hela värdekedjan kan effekten av dataanalys inom läkemedelsindustrin märkas i alla noder: forskning och utveckling, reglering och säkerhet, tillverkning och leveranskedja, marknadstillträde och andra funktioner.

Läkemedelsdataanalys erbjuder flera fördelar för läkemedelsföretag, såsom möjligheten att förbättra interna processer med databaserade insikter och utföra djupgående konkurrentanalyser. Vi kommer att djupdyka i de åtta vanligaste användningsfallen för läkemedelsanalys om en stund, men innan dess låt oss förstå de viktigaste utmaningarna som begränsar företag från att realisera denna fördel.

Vilka är de största utmaningarna med att framgångsrikt implementera läkemedelsanalys?

För att dataanalys inom läkemedelsindustrin ska bli framgångsrik måste läkemedelsföretag vara innovatörer och tidigt anamma teknik för att dra nytta av fördelarna. Men IT-chefer upplever att det finns vissa utmaningar med denna resa av digital transformation med dataanalys inom läkemedelsindustrin.

De flesta utmaningar uppstår när företag börjar titta på affärsfunktioner som följer sina egna digitala agendor istället för att se hur de alla skulle passa ihop. Framgångsrika IT-chefer etablerar en mätbar, tidsbunden vision för att förhindra fragmentering och hjälpa till att välja rätt delar för att uppnå en vision som är i linje med den övergripande företagsvisionen. Hur kan de göra det?

• Bryta ner processsilos och integrera silobaserad data för att få tvärfunktionella insikter.
• Att etablera infrastrukturen för att omvandla stordata till smart data.
• Insamling och användning av ostrukturerad klinisk data och läkemedelsdistributionsdata.
• Hämta insikter från data från kliniska prövningar för att skapa prognoser och rapporter i enlighet med investerarnas finansieringskrav.
• Definiera regler för dataskydd och engagemang gällande kunddata.

Även om det kan vara en avsevärd utmaning för många företag att bevisa avkastningen på investeringen, är de flesta chefer med på idén, dess omfattning och fördelarna med läkemedelsföretags affärsintelligens (BI) och analys. Men alla har inte en tydlig plan för hur man ska nå dit.

Låt oss hjälpa till!

Om du letar efter ett sätt att förstå läkemedelsindustrins dashboards och viktiga KPI:er, då är det här något för dig.

Vilka är de mest effektfulla användningsfallen för dataanalys inom läkemedelsindustrin och hur tillämpas de?

1. Påskynda läkemedelsutvecklingen

Den långa och kostsamma processen för läkemedelsdesign kan påskyndas genom att använda datavetenskapliga metoder för målidentifiering, de novo molekylär design, läkemedelsåteranvändning, retrosyntes, förutsägelse av reaktivitet och bioaktivitet samt analys efter marknaden. Grafiska neurala nätverk (GNN) kan också användas för molekylgenerering inom läkemedelsutveckling.

Denna trend kan ses växa i takt med ökningen av AI-startups för läkemedelsutveckling.

Företag som Novartis utnyttjar sina data för att undersöka och utveckla nya behandlingar efter att ha byggt upp en stark databas med datasjöar med domänspecifik åtkomst. Med hjälp av dataanalys kan läkemedelsföretag analysera stora datamängder av vetenskapliga publikationer, forskningsartiklar och kontrollgruppsdata, och använda prediktiva algoritmer, för att fatta mer välgrundade beslut.

2. Accelerera läkemedelsutveckling och tillverkning

Med miljontals kronor som spenderar på varje produktion kan optimering av tillverkningsoperationer och minimering av fel resultera i besparingar i slutändan. Med kontinuerlig övervakning och sensoranalys kan du optimera processer och upptäcka eventuella små avvikelser under produktionen. Läkemedelsföretag kan analysera hur maskininställningar, operatörers utbildningsnivåer eller råvaruinsatser kommer att påverka produktionskvaliteten. Med tillkomsten av tekniker som generativ AI blir processen från upptäckt till prövning kortare: Generativ AI gjorde det möjligt för Insilico Medicine att gå från ny målupptäckt till preklinisk kandidat på bara 18 månader, och spendera endast 2,6 miljoner dollar.

Till exempel går Pfizers samarbete med AWS ut på att utveckla en prototyplösning för att upptäcka avvikande datapunkter i deras kontinuerliga kliniska tillverkningsplattform för läkemedelsprodukter i fast form. Byggt på Amazon SageMaker utnyttjar den AI- och maskininlärningsmodeller för att upptäcka avvikelser samtidigt som deras bakomliggande orsaker identifieras.

3. Optimering av leveranskedjan

Eftersom läkemedelsindustrin i första hand är prisoelastisk har den en sådan fördel som endast kan uppnås genom deras data. Med rätt efterfrågeprognoser och lagerhantering kan läkemedelsmärken förutse efterfrågesvängningar i kombination med säsongsdata för att optimera sina lagernivåer och planera för snabb leverans av läkemedel. Detta kan säkerställa minskning av både svinn och förändringar i lagerbrist. Företag som Merck har börjat förbättra sin leveranskedja med analyser (95 % OTIF) och för att anpassa sig till framtida störningar. Med avancerad analys av läkemedelsdata kan du få heltäckande insyn i leveranskedjans aktiviteter som: förbättrad leverantörsanslutning, spårbarhet i realtid över tillverkning, lager och distributionscentraler samt identifiera sårbarheter för framtiden.

4. Anpassa och skapa riktade läkemedel

Att anpassa medicin kan vara särskilt effektivt för behandlingar som cancer, hepatit etc. där personliga behandlingar kan tillhandahållas baserat på deras specifika mutationer och profiler. Farmakogenomik/farmakogenetik, som studerar interaktionen mellan genom och läkemedelsrespons, kan utnyttja prediktiv analys för att prognostisera typen av interaktioner baserat på data. Stordataanalys inom läkemedelsindustrin kan lösa sådana problem genom att kombinera data från genomsekvensering, patientens medicinska sensordata (den enhet som kan bäras för att spåra fysiska förändringar hos en individ under behandling) och elektroniska patientjournaler. Ett bra exempel på detta initiativ är GSK, som använder AI-system för att bygga verktyg som stödjer kliniskt beslutsfattande inom personlig medicin för cancerpatienter.

5. Försäljning och marknadsföring

Genom att samla in viktiga datapunkter kan läkemedelsbaserad affärsinformation och analys hjälpa till att identifiera nya marknader – både för mikromarknader och geografisk expansion. Det kommer att bidra till att förbättra säljkårens effektivitet genom att förstå och optimera implementeringen av säljrepresentationer och skapa bättre vägar som säkerställer att de riktar sig till rätt vårdpersonal, vilket hjälper dem att fatta bättre och snabbare beslut. Till exempel har Pfizer anlitat en digital representantrådgivare, driven av AI och maskininlärning, för att ge säljteam riktat beslutsstöd när de interagerar med läkare.

Dessutom kan effektiviteten hos de olika marknadsföringskanalerna analyseras för att prioritera insatser och få en konkurrensfördel. Detta hjälper dig att fatta effektiva beslut om kapital- och resursallokering, implementera innovativ teknik och överlag öka den farmaceutiska verksamhetens effektivitet.

6. Kvalitetskontroll och efterlevnad

Med stränga statliga regler som ökar för varje dag, kan underlåtenhet att följa reglerna öppna upp för civilrättsliga och straffrättsliga stämningar som inte bara kan skada läkemedelstillverkarens rykte utan också resultera i enorma utbetalningar för att reglera anklagelserna. Därför kan dessa regler integreras med kvalitetskontroller för att säkerställa att läkemedelsverksamheten alltid följer reglerna. Till exempel använder Sanofi naturligt språk (NLG) för att konvertera sina datatabeller till skriftligt innehåll som kan skickas in till US Food and Drug Administration och andra tillsynsmyndigheter. Detta säkerställer snabbare slutförande av uppgifter – det som tidigare tog ett team av kliniska skribenter veckor att utföra kan nu slutföras på några minuter.

7. Förbättrad effektivitet av kliniska prövningar

Big data-analys inom läkemedelsindustrin kan hjälpa läkemedelsföretag genom att utnyttja prediktiv modellering för att minska kostnader och påskynda kliniska prövningar. Detta kan ske genom att optimera kliniska prövningsdesigner, patientstratifiering, val av plats, identifiera och analysera olika datapunkter, såsom deltagarnas demografiska och historiska data, data från fjärrövervakning av patienter och genom att undersöka data från tidigare kliniska prövningar. Dessutom valideras utvecklingen av digitala modeller av kliniska prövningar, inklusive syntetiska kontrollgruppsdata. Genom att optimera hela denna process och identifiera testplatser med hög patienttillgänglighet kan läkemedelsföretag använda läkemedelsanalys för att påskynda sjukdomsdiagnos och utforma mer effektiva kontrollgrupper och kliniska prövningar. Analys kan också hjälpa till att justera prövningsdesigner i realtid baserat på inkommande data, vilket optimerar studieresultaten.

8. Övervakning efter lansering och lyssnande på sociala medier

Förutom att utnyttja data för att optimera leveranskedjan till konsumentcykeln, kan säkerheten och effekten av läkemedel och medicinska produkter övervakas med datavetenskap inom läkemedelsindustrin efter att de har godkänts. Analys av läkemedelsföretag kan hjälpa till att samla in feedback från konsumenter och vårdpersonal via olika kanaler, inklusive sociala medier, från tidig upptäckt av potentiella säkerhetsproblem till krishantering.

Genom att skrapa igenom internetdata kan företag ta reda på vilka samtal folk har online, till exempel kring sin produktlansering och liknande kring sina konkurrenter. Naturlig språkbehandling (NLP) och sentimentanalys kan användas för att kategorisera och prioritera rapporter.

Bonusinnehåll: Hur generativ AI omvandlar läkemedelsanalys och beslutsfattande

Med generativ AI nu i analysmixen för läkemedelsföretag har det blivit viktigare än någonsin att tänka på rätt användningsfall till att börja med, eftersom det har utrymme för att fundamentalt ompröva alla datastrategier.

Från innehållsstöd till säljstöd finns det många användningsområden för generativ AI inom läkemedelsindustrin. Några av dem listas nedan:

Vilka bästa praxis hjälper läkemedelsföretag att lyckas med implementering av analys?

För att uppnå optimala fördelar behövs en företagsomfattande strategi för att mobilisera analyser. Avancerad analys ger en betydande och verklig fördel för läkemedelsföretag att samla in data och bygga modeller för att omvandla insikter till effekt i stor skala. Men först måste de identifiera och prioritera hur de ska investera sin tid, sina pengar och sin ansträngning.

Hitta rätt användningsfall, börja i liten skala och få in dem som tror på din process. Få en chef att backa upp ditt projekt. Visa din avkastning på investeringen i tidiga skeden genom att välja rätt användningsfall att rikta in sig på i början. Du kommer att märka att det sedan blir bekvämare med tiden att samla fler anhängare för ditt initiativ och förvandla tvivlare till anhängare.

Men var ska man börja?

Genom att etablera tydliga rutiner för datahantering.

För att förstå detta, låt oss titta på data och insikter med hjälp av Gartners data- och analysinfrastrukturmodell. När vi försöker generera okända insikter i realtid är det viktigt att ha en datasjö, och när vi försöker generera insikter från känd data för operativa ändamål är ett datalager avgörande.

När du väl har solida grundläggande metoder, bryt ner data- och processsilos, vilket kan bli dödsstöten för affärsintelligens och big data-analys inom läkemedelsindustrin. Implementering av agila use-case-sprintar med effektiv styrning och förändringsledningsinitiativ är nyckeln till framgång. Att ha ledarskapet som driver handlingen kommer att bidra till att effektivt bryta ner fördomar och förutfattade uppfattningar om analysernas omfattning och roll och ta itu med kritikerna.

Polestar Analytics kan hjälpa dig att implementera rätt lösningar för att lyckas med analys. Våra data science-experter förstår de typiska problem som läkemedelsföretag står inför och har implementerat lämpliga analyssystem som hjälper dig att få effekt av dina data och leverera framgångsrika användningsområden för läkemedelsdataanalys.

Några vanliga frågor om hur ledare använder analyser i läkemedelsföretag