ソリューション
ビッグデータサイエンス
ビッグデータサイエンスにおける量、速度、多様性のバランス
あなたの組織は、ビッグデータの罠にはまっていませんか？ 製薬業界のビッグデータは、研究開発に革命を起こすと言われていますが、それは量、速度、多様性のバランスが取れている場合に限られます。 当社は、患者、医師、臨床試験、販売、流通システムなど、様々なソースから生成された構造化データを扱うことが多いため、豊富な情報を効果的に活用することが非常に重要です。 組織によっては、異種・異質なデータを保持するレガシーシステムに苦労しているところもあります。
そこで、プロスペクションのデータ分析能力が違いを生み出します。 データサイエンスの専門知識と機械学習、そして豊富なデータの可視化により、データ量の品質と関連性を評価し、分析スピードを上げ、意思決定を促進するためのインサイトを提供することが可能です。
以下のことに ビッグデータサイエンス を活用します。
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アクセス計画や製品発売準備に費やすコストと時間を劇的に削減します。 機械学習は膨大なデータを処理して、患者、支払者、そして貴社のビジネスに最大の効果をもたらす患者コホートや機会を特定することができます。
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政府機関や医療従事者が医薬品の承認において重要な決定を下す際の指針となる、根拠あるインサイトを提供します。
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構造化された公共の情報源や健康データベースなどを利用することで、リアルワールドのエビデンスをよりスマートに、より速く、より効果的に利用できるようになり、適切な治療を受けるべき患者をより的確に特定し、ターゲットにすることが可能になります。
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例えば、患者がいつどこで病気が進行するかをより正確に予測するなど、データのパターンを理解することで、病気の予測や管理を改善することができます。
当社のプラットフォームPharmDashは、量や複雑さに関係なく、縦断的なデータを統合することができます。
- ペイシェントジャーニー：人口統計、地理的位置、処方者のタイプ、性別、患者のセグメンテーションを組み込んだヘアパスの包括的な理解があります。
- 市場ダイナミクス：どのような治療がいつ行われているか、どのように処方され、どのように併用されているかを分析し、新しい市場トレンドを把握しています。
- リアルワールドエビデンス：製品のライフサイクルと実際の患者データを結びつけることで、実用的なインサイトを得ることができます。
