小売から金融まで、多くの業界はすでにビッグデータを使用する利点を受け入れています。 将来の購入の予測から製品ミックスの最適化まで、企業はデータ分析を使用して、ターゲットを絞った広告や動的な価格設定を通じて販売を改善します。 医療業界は、ビッグデータセットに見知らぬ人ではありません。 製薬会社は、食品医薬品局（FDA）への薬の有効性を証明するために、臨床試験を通じて膨大な量のデータを収集する専門家になっています。 臨床データに加えて、これらの企業はまた、医師の処方パターンや患者の好みを把握するために薬局からの処方データを追跡します。 病院はまた、電子医療記録（EMR）を介して広範なデータを収集します。
IMS Healthは、医療業界に情報、サービス、技術を提供する会社です。 1954年にBill FrohlichとDavid Dubowによって設立され、米国の医師処方データの最大のベンダーです。 当初、IMS Healthの製品とサービスは、製薬会社によって商品化計画の策定、特定の治療法のための患者と医師の集団の選択、マーケティングキャンペーンと販売 しかし、最近、IMS Healthは、販売動向の分析を超えて、患者の転帰と有効性データの改善に焦点を当てています。
値キャプチャの例：サノフィのLatus対ドイツのpayor
ドイツのpayor、G-BAは、薬の高い価格のために、サノフィのLantus（glargine）、インスリンの一形態のカバレッジを拒否し IMS Healthは、”Disease Analyzer”を使用して、処方からの除外に対抗するために現実世界の研究を活用しました。 病気の検光子は練習の計算機システムから得られる薬剤の規定、診断および基本的な医学および人口統計学データを組み立てる。 研究の目的は、プライマリケアプラクティスでインスリン療法を開始した後の最初の年の間に血糖コントロール（厳格な基準：Hba1C<6.5％）の予: この研究では、ドイツの全国的なデータベース（Disease Analyzer、IMS Health、January2008to December2011、1,024の一般および内科診療を含む）を使用してレトロスペクティブアプローチを適用しました。 考慮される血糖コントロールの潜在的な予測因子は、年齢、性別、糖尿病の持続時間、基礎インスリンの種類、短時間作用型インスリンとのコメディケーション、ベースラインHba1C、以前の経口抗糖尿病薬などであった。 多変数ロジスティック回帰モデルを従属変数として血糖コントロールを適合させた。
結果
結果: 研究は、基礎インスリン（インスリンglargine）のタイプが正常に目標を達成することに関連していることを証明した。 ランタス（glargine）の最初の年の使用は成功した血糖コントロールの統計的に有意な予測因子であり、Hba1Aの17％高い持続性の結果<6.5％であり、より高価格の集中的な従来の治療の必要性を遅らせる可能性がある。 その他の統計的に有意な予測因子は、性別、糖尿病専門医のケア、追加の短時間作用型インスリン、以前の抗糖尿病薬、および他のコメディケーション、例えば、利尿薬または脂質低下薬
IMS Healthを通じて提供された現実世界の証拠を使用して、ドイツのpayor G-BAはその位置を逆転させた。 サノフィは現在、ドイツの150人以上の個人支払者との契約を確保しており、ドイツの人口の約90％をカバーしています。だから次は何ですか？
IMS Healthは、処方データのリードプロバイダであることから、製薬会社だけでなく、病院や患者ケアプロバイダーが処方包摂と費用管理に関するより良い情報に2型糖尿病患者における基礎インスリン療法を開始した後の血糖コントロール：プライマリケアデータベース分析http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4298311/pdf/dmso-8-045.pdf
ヘルスケアにおける”ビッグデー: 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