一款新藥從開始研發到投入市場，至少需要10—15年！從目前來看，藥物研發普遍面臨著成功率低、研發生產周期長等瓶頸。筆者獲悉，如今隨著大數據和數字技術的滲透，醫藥研發或將大大加速。
近日，有媒體報道，德國默克公司與專注于醫藥研發的大數據信息平臺中國藥渡簽署戰略合作協議，旨在為藥物研發人員提供更便捷的“一站式信息解決方案”。媒體稱，大數據解決方案將在縮短研發周期、降低研發成本、處理患者數據、模擬疾病模式等方面給醫藥行業帶來革命性變化。大數據的分析與應用，將為醫藥企業決策提供一種很好的輔助工具。”
業內表示，大數據可以收集和解讀非結構化數據，優化生產流程；可幫助研究人員從海量臨床記錄和醫學期刊中，發現創新的機會，提高成功率。另外，面對一些突發、傳染性強、死亡率高的疾病，需要迅速找到有效抑制藥物時，大數據分析可以在范圍內更快地檢測疾病模式，加速新藥的出現。
近期，國內影片《我不是藥神》的火爆，揭示了現在消費者對癌癥日益高發、藥天價，以及如何讓普通人享受前沿醫療服務的焦慮。大數據，則在輔助診療、新藥研發評價、藥物篩選等領域中，發揮著重要作用。大數據將讓藥品研發和評價階段更、安全。
如在數據應用過程中，可以發現藥品上市后，無論在安全性評價、在更廣泛的運用上，數據已經起到非常好的、關鍵性的作用，從而使藥物研發能夠得到新的提升，不斷會有波峰出現。
對于藥企來說，來自患者的大量數據可以推動真實世界研究，解決藥企剛需。藥企在藥物上市后必須提交藥物安全性檢測數據，否則將會面臨退市風險。而真實世界研究可以滿足藥企的合規性要求。擴展藥物的可及性和市場容量。
對于新藥研發來說，醫療大數據可以為新藥研發提供方向。其通過對真實世界數據的觀察性研究，可了解疾病的發病率、患病率、疾病負擔、并發癥、診治情況等，從而獲知目前亟待解決的重要臨床問題。
據了解，藥品研發是非常花錢的，新藥的產生往往需要十年甚至更長時間，投入的資金也是以億為單位，所以如何用大數據來提升這一塊，降低研發費用，是今天整個產業所面臨的很大的一個機會。
另外有專家表示，我國仿制藥質量和療效一致性評價工作投入大、周期長，選對和選準品種至關重要。而藥企在規劃布局研發品種之前，借力大數據分析做好市場調研，從市場規模、競爭分析、臨床需求和劑型技術壁壘4個方面，評估預選品種是否適合開展一致性評價工作則顯具有較多優勢。
業內認為大數據技術在重塑制藥行業主要表現有以下幾個特點：以ai為代表的新技術提高了藥物發現的效率，能夠將過去耗時數年的藥物篩選縮減到幾周；以電子數據采集、電子健康記錄為代表的數據獲取和挖掘技術能夠增強藥企對臨床研究和藥品上市后數據的利用，為相關環節提供數據洞察；醫生社區、醫生工具的流行讓藥企找到了低成本、率、廣覆蓋觸達醫生的方式，進而影響他們的處方；患者通過互聯網平臺參與診療過程，在治療中發揮了更大的積極性，這是藥企需要面對的新課題。
當下正是制藥企業進行大數據轉型的集中爆發期，大數據將大有可為。但是也值得注意的是大數據不會因其數據量多就更可靠，與經過嚴謹科學試驗獲得的“小數據”相比，大數據可以是有力的補充，但不能替代“小數據”。

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