Будущее ИИ и Big Data в фармотрасли

Большие данные и искусственный интеллект сыграют ведущую роль в повышении эффективности процесса проектирования и разработки лекарственных препаратов, считают соответственно 25% и 24% мировых специалистов из сферы здравоохранения.

В последнем отчете GlobalData «Smart Pharma», 23% участников опроса из числа фармацевтических специалистов подтвердили, что их компания в настоящее время использует ИИ для улучшения процесса проектирования и разработки лекарств, а еще больше респондентов (28%) сообщило, что в ближайшие два года они планируют продолжить/начать использовать эту технологию.

27% опрошенных считают, что Big Data, как инструмент аналитики, будет играть ключевую роль в оптимизации их систем маркетинга и продаж.

Более 30% специалистов, работающих в области здравоохранения, уже сейчас используют большие данные для маркетинга и продаж и планируют сделать это в ближайшие два года.

Ожидается, что в ближайшие несколько лет использование ИИ в продажах и маркетинге станет еще более распространенным, увеличившись на 4% по сравнению с нынешним уровнем, достигшем 18%.

У авторов исследования есть многолетний опыт работы в качестве надежного поставщика аналитических данных, являющегося золотым стандартом для ведущих фармацевтических брендов, производителей и поставщиков, который помогает им принимать более быстрые и обоснованные решения.

По мнению аналитиков GlobalData, пандемия коронавирусной инфекции предоставила компаниям беспрецедентную возможность внести технологические изменения в свою деятельность. По данным опроса, игроки отрасли назвали ИИ и Big Data в качестве ключевых технологий, которые должны изменить процессы открытия и разработки фармсредств, а также маркетинг и продажи.

По данным экспертов, 32% компаний используют Big Data для оптимизации продаж и маркетинга.

Урте Якимавичюте, старший директор по исследованиям рынка GlobalData, убежден в том, что «фармацевтическая промышленность сталкивается с растущими объемами и сложностью получения данных из различных источников, поэтому необходимость организовывать и классифицировать информацию является постоянной проблемой».

Аналитический центр мирового уровня GlobalData специализируется на предоставлении фармпроизводителям полностью интегрированного доступ к глубоким отраслевым аналитическим данным, подробным рыночным отчетам и прогнозам, эксклюзивным журналистским расследованиям, новостям в реальном времени, мощным аналитическим средствам и инструментам для экономии времени и средствам совместной работы, поэтому их экспертным заключениям доверяют все ведущие игроки рынка.

Большие данные и искусственный интеллект в здравоохранении идут рука об руку, и GlobalData отмечает, что использование первых продолжает расти быстрыми темпами. Не в последнюю очередь это связано с возможностью извлечения данных из историй болезни и реестров, фактических данных, продаж и маркетинга, а также подключенных устройств. Их также можно использовать для планирования лечения, разработки лекарств и улучшения результатов клинических испытаний.

«В области открытия и разработки лекарств эффективная аналитика больших данных может помочь повысить производительность и эффективность исследований и разработок (R&D) за счет более быстрого и целенаправленного решения проблем и принятия решений. Поддерживая аналитику больших данных, ИИ способен ускорить сроки НИОКР и сделать разработку лекарств дешевле и быстрее», — объясняет эксперт.

Пандемия COVID-19 оказала большое влияние на сектор здравоохранения, основанный на данных, включая электронные медкарты, носимые устройства, удаленный мониторинг состояния пациента и мобильные приложения. Кроме того, растущее использование социальных и цифровых медиа врачами и пациентами увеличивает объем и тип информации, к которой компании могут получить доступ, которую могут самостоятельно собирать и анализировать.

Урте Якимавичюте добавляет: «Получая и анализируя данные из различных источников, фаркомпании смогут лучше понять поведение конечных пользователей, реакцию на маркетинговые кампании, эффективность продукции и будущие отраслевые тенденции, которые затем можно глубоко изучить и интерпретировать для улучшения маркетинга и продаж».

В то время как большие данные и ИИ преподносятся как инновационные технологии, способные улучшить практически каждый элемент фармацевтической цепочки создания стоимости, интеграция и качество данных остаются ключевыми областями. Искусственный интеллект требует высококачественную информацию, и чем больше сведений может собрать ИИ, тем более точным и эффективным он может быть. Однако пока у компаний нет полного представления о качестве своих данных, они не смогут с доверием относиться к результатам, которые дает ИИ.