製薬業界は長年、意思決定の推進と患者アウトカムの改善におけるリアルワールドデータ（RWD）の価値を認識してきました。しかし、患者レベルのデータの複雑さは、汎用の分析ツールでは対処が難しい独自の課題を提示します。患者インサイトを最大限に活用するためには、製薬会社は自社のニーズに特化して設計された専門的なインテリジェンスプラットフォームを取り入れる必要があります。
製薬業界における患者データの複雑さ
製薬業界の患者データは、その多様性、断片化、そして本質的な複雑さによって特徴付けられます。電子カルテ（EHR）、保険請求データベース、患者レジストリ、その他のソースは膨大な情報を提供しますが、それぞれに独自の特性と限界があります。さらに、データには一貫性のない用語、コーディングシステム、データ構造など、ソース間で標準化が不足しています。
RWDだけでは患者中心のインテリジェンス（PCI）と同等ではありません。PCIは、生データを超えて製薬業界特有のニュアンスや複雑さに対処する上で、汎用の分析ツールでは不十分である高度な分析、ドメイン知識、文脈理解を網羅しています。
汎用的な分析ツールの限界
汎用的な分析ツールの主な限界の一つは、組み込みのドメイン知識が不足していることです。これらのツールは業界全体に広く適用できるように設計されているため、患者データを効果的に解釈・分析するために必要な文脈を持っていない可能性があります。医学用語、疾患状態、治療経路、治療ライン、レジメンについての深い理解がなければ、汎用の分析ツールでは企業の意思決定に必要なレベルのインサイトを提供することは困難です。
さらに、汎用ツールには、製薬環境で遭遇する患者データの規模と多様性を処理する能力が不足しています。EHRや請求書、その他のソースから生成される膨大なデータ量は、従来の分析プラットフォームを圧倒し、パフォーマンスの問題やインサイト生成の遅延につながる可能性があります。さらに、異種データソースからのデータを統合・調和させる必要性は、大規模なデータの前処理・変換作業を必要とする重大な課題を提示します。
学用語、疾患状態、治療経路、治療ライン、レジメンについての深い理解がなければ、汎用の分析ツールでは企業の意思決定に必要なレベルのインサイトを提供することは困難です。
分析チームが直面する下流の課題
汎用分析ツールの限界により、製薬会社内の分析チームには問題の連鎖が発生します。適切なツールがないため、これらのチームは、データの準備やクリーニングからダッシュボードのカスタマイズやロジックの更新まで、時間のかかる作業に追われがちです。貴重なインサイトの生成に注力する代わりに、分析に適したデータを取得し、意思決定に適したビジュアライゼーションを取得するのに多くの時間を費やしています。
課題に加えて、汎用ツールに組み込みのドメイン知識が不足しているため、分析チームは医学的概念やビジネスルールをツールの言語に翻訳する際の追加作業が必要になります。このことは、インサイト生成のプロセスを長引かせるだけでなく、分析におけるエラーや不整合のリスクも高めてしまいます。
これらの課題の結果、分析チームは薄く引き伸ばされ、ビジネスの要求に追いつくのに苦労します。広範で影響力のあるインサイトを明らかにするための専門知識を活用する代わりに、狭く特定の要求に対処することに専念する可能性があります。このような受動的なアプローチは、戦略的ガイダンスを提供し、患者ケアとビジネス的パフォーマンスの改善の機会を積極的に特定する能力を妨げます。
専門的インテリジェンスプラットフォームの価値
こうした限界を克服するために、製薬会社は自社の業界とユースケースのために特別に構築された専門的なインテリジェンスプラットフォームに注目しています。これらのプラットフォームは、製薬企業における患者データ分析の独自の課題に対処する幅広い機能と能力を提供します。
何よりもまず、専門的プラットフォームには、製薬の状況に合わせた組み込みのドメイン知識とデータモデルが装備されています。疾患オントロジー、治療プロトコル、ペイシェントジャーニーのダイナミクスなど、医療データの複雑さを理解しています。これにより、手作業での介入やデータの前処理の必要性を減らしながら、患者データをより正確かつ効率的に処理・解釈することができるのです。
これらのプラットフォームはまた、製薬業界独特の患者データの規模と複雑さを処理するように設計されています。自然言語処理（NLP）や機械学習などの高度なデータ統合技術を採用し、多様なソースからのデータを調和させ、構造化するプロセスを自動化し、治療ラインやレジメンなどの追加の臨床・薬剤情報でデータを豊富にします。これにより、時間と資源を節約できるだけでなく、より包括的で信頼性の高い分析基盤を確保できます。
専門的インテリジェンスプラットフォームは、製薬のユースケースに特化した高度な分析機能を提供します。患者コホート分析、治療パターンマイニング、アウトカム予測などが含まれます。機械学習や人工知能などの技術を活用することで、これらのプラットフォームは隠れたパターンを明らかにし、リスク要因を特定し、戦略的意思決定に役立つ予測的インサイトを生成することができます。
患者中心のインテリジェンス（PCI）のためにProspection AIを採用する
Ipsen ANZでビジネスインサイト戦略・ビジネスエクセレンスを率いるNicholas (Nic) Phillips氏は、最近の記事で、専門的インテリジェンスプラットフォームであるProspection AIの経験について語っています。
Prospection AIをPCIプラットフォームとして選択した際、Ipsenは使いやすさと、インサイトを直接ブランドチームの目の前に置ける点を評価しました。Nic氏は、売上数字の背後にある「理由」を理解することの重要性を強調し、次のように述べています。「重要なのは、私たちが最も気にかけている点が患者アウトカムだということです。Prospection AIのようなツールを使わなければ、患者への集団レベルでの影響、患者の治療の旅、患者のケアについて明確な全体像を得ることはできません。」
Nic氏は、より良い患者アウトカムとより良いビジネス的成果は密接に関連しており、患者レベルの分析とAIの組み合わせがこれらの改善を達成する上で重要な要素であると確信しています。AIドリブンツールの導入を検討している他のビジネスリーダーに対しては、できるだけ早く最初の一歩を踏み出すことを勧めています。ブランドチームに対して、治療中の臨床医や患者の行動について客観的かつ定量的なインサイトを提供するデータ分析ツールを提供することの重要性を強調しています。
「重要なのは、私たちが最も気にかけている点が患者アウトカムだということです。Prospection AIのようなツールを使わなければ、患者への集団レベルでの影響、患者の治療の旅、患者のケアについて明確な全体像を得ることはできません。」
適切な結果を得るためのカスタマイズされたソリューションの採用
製薬業界における患者データの複雑さは、この複雑さをナビゲートし、実行可能なインサイトを提供する専門的なインテリジェンスプラットフォームを必要としています。汎用の分析ツールは、多くの場合、フ製薬企業が直面するユニークな課題に対処することができず、効率の低下や機会の逸失を招きます。
IpsenのProspection AIの採用は、患者中心のインテリジェンスプラットフォームを導入することの変革的な可能性を強調しています。AIと高度な分析を活用することで、Ipsenはブランドチームにデータ駆動の意思決定を行い、ビジネス戦略を最適化し、最終的には患者アウトカムを改善する力を与えます。
製薬業界の状況がますます複雑化する中、専門的なインテリジェンスプラットフォームの採用はますます重要になっています。これらのカスタマイズされたソリューションを取り入れる企業は、患者データの力を最大限に活用し、より良い意思決定を行い、データ駆動の業界で成功するために、より良い立場に立つことができるでしょう。
Prospectionでは、製薬会社が患者データから意味のあるインサイトを引き出す際に直面する独自の課題を理解しています。私たちの患者中心のインテリジェンスプラットフォームは、ドメインの専門知識、高度な分析、直感的なビジュアライゼーションを組み合わせ、これらの課題に真正面から取り組む包括的なソリューションを提供します。
今こそ行動を起こす時です。製薬業界におけるデータ分析の未来は、業界の独自のニーズに対応するために設計された専門的なプラットフォームにあります。Prospectionと提携することで、製薬会社は患者データの可能性を最大限に引き出し、ビジネスの成功を促進し、最終的には患者の生活を改善することができます。
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私たちの患者中心のインテリジェンスプラットフォームが、製薬会社のビジネスおよび分析チームが正確なインサイトを生成し、患者アウトカムを改善し、ブランドパフォーマンスを向上させる方法について詳しく知りたい場合は、ぜひお問い合わせください。
