Dalla vendita al dettaglio alla finanza, molte industrie hanno già abbracciato i vantaggi dell’utilizzo dei big data. Dal tentativo di prevedere gli acquisti futuri all’ottimizzazione del mix di prodotti, le aziende utilizzano l’analisi dei dati per migliorare le vendite attraverso pubblicità mirata o prezzi dinamici. Il settore sanitario non è estraneo ai grandi set di dati. Le aziende farmaceutiche sono diventate esperti nel raccogliere enormi quantità di dati attraverso studi clinici per dimostrare l’efficacia dei loro farmaci alla Food and Drug Administration (FDA). Oltre ai dati clinici, queste aziende tengono traccia anche dei dati di prescrizione delle farmacie per capire i modelli di prescrizione di un medico o le preferenze di un paziente. Gli ospedali raccolgono anche dati estesi attraverso cartelle cliniche elettroniche (EMR).
IMS Health è un’azienda che fornisce informazioni, servizi e tecnologie per il settore sanitario. È stata fondata nel 1954 da Bill Frohlich e David Dubow ed è il più grande fornitore di dati medici di prescrizione degli Stati Uniti. Inizialmente, i prodotti e i servizi di IMS Health sono stati utilizzati dalle aziende farmaceutiche per sviluppare piani di commercializzazione, selezionare popolazioni di pazienti e medici per terapie specifiche e misurare l’efficacia delle campagne di marketing e delle risorse di vendita. Tuttavia, recentemente IMS Health ha ampliato la propria attenzione, andando oltre l’analisi delle tendenze di vendita per migliorare i risultati dei pazienti e i dati sull’efficacia.
Un esempio di cattura del valore: il Latus di Sanofi contro il payor tedesco
Il payor tedesco, G-BA, aveva rifiutato la copertura per il Lantus di Sanofi (glargine), una forma di insulina, a causa del prezzo più alto del farmaco. IMS Health utilizzando il loro “Disease Analyzer” ha sfruttato la ricerca del mondo reale per contrastare la sua esclusione dal formulario. L’analizzatore di malattia assembla prescrizioni di farmaci, diagnosi e dati medici e demografici di base ottenuti dai sistemi informatici dello studio. L’obiettivo dello studio era quello di descrivere i predittori (caratteristiche cliniche, farmaci) del controllo glicemico (criterio rigoroso: HbA1c <6,5%) durante il primo anno dopo l’inizio della terapia insulinica nelle pratiche di assistenza primaria
Metodologia: Lo studio ha applicato un approccio retrospettivo utilizzando un database nazionale in Germania (Disease Analyzer, IMS Health, gennaio 2008-dicembre 2011, tra cui 1.024 pratiche di medicina generale e interna). I potenziali predittori del controllo glicemico considerati erano età, sesso, durata del diabete, tipo di insulina basale, comedicazione con insulina a breve durata d’azione, HbA1c basale, precedenti farmaci antidiabetici orali, ecc. I modelli di regressione logistica multivariabile sono stati dotati di controllo glicemico come variabile dipendente.
Risultati: Lo studio ha dimostrato che il tipo di insulina basale (insulina glargine) era correlato al raggiungimento con successo dell’obiettivo. L’uso del primo anno di Lantus (glargine) è stato un predittore statisticamente significativo del successo del controllo glicemico e si traduce in una persistenza di HbA1a del 17% superiore < del 6,5% e può ritardare la necessità di una terapia convenzionale intensiva a prezzi più elevati. Altre statisticamente significativi predittori sono stati il sesso, diabetologo cura, a breve agire insuline, precedente farmaco antidiabetico, e altri comedication, ad esempio, diuretici o farmaci ipolipemizzanti
con il mondo reale elementi di prova forniti attraverso IMS Health, il tedesco pagante G-BA invertito la sua posizione. Sanofi ha ora assicurato contratti con più di 150 singoli contribuenti in Germania, che coprono circa il 90 per cento della popolazione tedesca.
Allora, qual è il prossimo?
IMS Health sta spostando le strategie, dall’essere il fornitore principale di dati di prescrizione, stanno “sfruttando i dati anonimi a livello di paziente per un migliore processo decisionale” al servizio non solo delle aziende farmaceutiche, ma anche aiutando gli ospedali e i fornitori di assistenza ai pazienti a prendere decisioni più informate riguardo all’inclusione formularia e alla gestione delle spese.
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Controllo glicemico dopo l’inizio della terapia insulinica basale in pazienti con diabete di tipo 2: analisi del database di cure primarie http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4298311/pdf/dmso-8-045.pdf
La rivoluzione dei ‘big data’ nel settore sanitario: Accelerating value and innovation http://www.pharmatalents.es/assets/files/Big_Data_Revolution.pdf
IMS Health http://www.imshealth.com/en/solution-areas/real-world-evidence