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视点 | 医药行业:数据驱动型领导力的下一个前沿

临床医学

1970-01-01      

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来源:药明康德

没有哪个行业,在利用数据和分析的强大能力方面,具有比生命科学和医疗保健行业的更多、更大的机会。建立数据驱动型领导力,有助于牢牢抓住医药行业数据驱动转型的机会。

在数据分析和数据管理能力方面,金融服务行业有着悠久的历史。由于争取客户、留住客户和发展金融服务客户的平均成本极高,因此,对于相关行业来讲,认真了解客户信息至关重要。金融服务公司还涉及信贷管理、流动性和金融工具风险,这些业务都需要复杂的数据分析。

图片来源:Pixabay

在金融服务公司发展出强大的数据管理能力的同时,其它几个行业也积累了可观的“数据富矿”。这些行业,具备了非常强大的数据发现(data discovery)优势;但在数据管理能力方面,还停留在初级层面。尽管面临数据管理方面的挑战,但没有哪个行业,在利用数据和分析的强大能力方面,有能够与生命科学和医疗保健行业相比的更多、更大的机会。

Jonathan White先生曾经在辉瑞、Haemonetics、IQVIA和iCarbonX(碳云智能)公司担任负责研发、技术和数据职能部门的高管,在数据和生命科学交叉领域有丰富经验,他在接受媒体采访时,阐述了生命科学中数据驱动型转型的潜力。

White先生认为,医药行业已进入研发产出率的黄金时代,近年来,FDA每年批准的新药数之多,是上世纪90年代中期以来从未有过的。但即便是圈内人士,也可能没有完全认识到,产出率的大幅提高,是得益于“大数据”在生命科学领域崛起,以及积极开发利用的结果。

以PDUFA队列计的获批新分子实体占比(%)(图片来源:参考资料[1])

以财年计和截止于2019年9月30日,FDA药品审评与研究中心的立卷数和获批新药与生物制品数(*截止于2019年9月30日)(图片来源:参考资料[1])

知情领导力驱动,提高研发产出率

医药行业的不少高管们,对理论上的大数据战略优势存在模糊认识,也很少有采取具体步骤,确保在整个企业层面,甚至在部门层面采取数据管理。但是,随着医药行业的研发绩效,越来越多地受到以数据为中心的专业知识与知情领导力(informed leadership)的驱动,这种状况正在改变。White先生指出,“通过瞄准表征程度更好的分子靶点,使得早期研发产出率得到持续提高。”生物医药研究的最初转型,是由专注于罕见病治疗药物的公司带头发起的;罕见病治疗,往往需要分离出一个致病基因突变。稳健可靠的数据与分析能力,为有效确定靶标提供了基础。目前全球最畅销的药物中,有一半涉及与免疫或肿瘤相关的治疗领域。因此,对于医药公司,具备适用的丰富数据和分析方法学,至关重要。

数据知情领导力要素(数据来源:参考资料[3],药明康德内容团队制图)

助力真实世界证据(RWE)

White先生重点介绍了真实世界证据(real world evidence,RWE)用例,RWE是从真实世界数据(RWD)中获取的证据,其中包括通过电子病历(EHR)、医疗保险索赔、计费活动,以及其它来自于患者生成的数据。White先生认为,由于数字处方的扩展运用,电子病历投入运用,可穿戴设备使用不断增加,使得RWE数据激增。虽然大多数电子病历的数据质量参差不齐,但采用来自于电子病历数据,成功设计临床试验,经过了充分证明。

目前,在设计临床试验方面,研究人员通过查询数据,更为深入地了解每个患者的体验。这样做,是为了确保药物反映患者的实际体验,在日常环境中,患者能够承受。在批准后临床登记中,已经采用这些数据来监测患者的健康和体验。

知情领导力带来的变化(数据来源:参考资料[5],药明康德内容团队制图)

随着对数据质量的信心增强,这些努力正在扩大。从长期来看,药物开发的一个重要目标,是通过使用RWD来减少临床试验控制臂。尽管距离完全实现,还有很长的路要走,但很多领先学术中心,已将良好的过程控制与严格的数据整理置于优先位置。很有可能会看到,由领先的医院推出高质量的匿名患者数据,供医药行业使用,在未来十年,这样的做法,会成为重要的创新中心。然而,White先生也指出,这些现在还是孤例。还没有谁能够做到解码,做到去标识(de-identification),消除对患者的身份识别。

医药行业充满了数据驱动转型的机会。例如,Paul Hudson先生最近执掌赛诺菲公司(Sanofi),以其在数字策略和基于机制的肿瘤用药方面的经验,为力图实现内部研发产出率的公司,提供了非传统的首席执行官背景。上任伊始,Hudson先生就表达了自己的愿望:真正建立一个数据驱动的数字组织。赛诺菲公司是否可以成为首家完全拥抱并应用数据驱动,面向未来的大型医药公司,将会是一个备受关注的案例。

免责声明:本文仅作信息交流之目的,文中观点不代表药明康德立场,亦不代表药明康德支持或反对文中观点。
参考文献

[1] Khushboo Sharma. CDER New Drugs Program: 2019 Update. Dec 3, 2019. Retrieved Dec 5, 2019 from https://www.fda.gov/media/133187/download

[2] Nick Petrie.领导力发展的未来趋势. Dec, 2011. Retrieved Dec 11, 2019 from https://www.ccl.org/wp-content/uploads/2016/09/FutureTrendsChinese.pdf

[3] Michael S. Knapp, Juli A. Swinnerton, Michael A. Copland, et al. Data-Informed Leadership in Education. Oct, 2006. Retrieved Dec 11. 2019 from https://www.wallacefoundation.org/knowledge-center/Documents/1-Data-Informed-Leadership.pdf

[4] Randy Bean. Pharmaceutical Industry as the Next Frontier For Data-Driven Leadership. Dec 9, 2019. Retrieved Dec 10, 2019 from https://www.forbes.com/sites/ciocentral/2019/12/09/pharmaceutical-industry-as-the-next-frontier-for-data-driven-leadership/#6b926f1e485b

[5] Judy K. Sargent, Mary Ann Hudziak. Self-Assessment of Data-Informed Leadership. Feb 12, 2016. Retrieved Dec 12, 2019 from https://cdn.ymaws.com/www.wasda.org/resource/resmgr/Data_Summit_2016/Handout_Slides_Self-Assessme.pdf

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