de la retail la Finanțe, multe industrii au îmbrățișat deja beneficiile utilizării datelor mari. De la încercarea de a prezice achizițiile viitoare până la optimizarea mixului de produse, companiile folosesc analiza datelor pentru a îmbunătăți vânzările prin publicitate direcționată sau prețuri dinamice. Industria medicală nu este străină de seturile de date mari. Companiile farmaceutice au devenit experți în colectarea unor cantități masive de date prin studii clinice pentru a dovedi eficacitatea medicamentelor lor la Food and Drug Administration (FDA). În plus față de datele clinice, aceste companii urmăresc, de asemenea, datele de prescripție din farmacii pentru a afla modelele de prescripție ale medicului sau preferințele pacientului. Spitalele colectează, de asemenea, date extinse prin fișe medicale electronice (EMR).
IMS Health este o companie care furnizează informații, servicii și tehnologie pentru industria medicală. A fost fondată în 1954 de Bill Frohlich și David Dubow și este cel mai mare furnizor de date de prescriere a Medicilor din SUA. Inițial, produsele și serviciile IMS Health au fost utilizate de companiile farmaceutice pentru a dezvolta planuri de comercializare, pentru a selecta populațiile de pacienți și medici pentru terapii specifice și pentru a măsura eficacitatea campaniilor de marketing și a resurselor de vânzare. Cu toate acestea, recent, IMS Health și –a extins atenția-dincolo de analizarea tendințelor de vânzări pentru îmbunătățirea rezultatelor pacienților și a datelor privind eficacitatea.
Un exemplu de captare a valorii: Latusul lui Sanofi vs.payor German
payor German, G-BA, a respins acoperirea pentru Lantusul lui Sanofi (glargin), o formă de insulină, datorită prețului mai mare al medicamentului. IMS Health, folosind „analizorul de boli”, a valorificat cercetarea din lumea reală pentru a contracara excluderea sa din formulă. Analizorul bolii asamblează prescripții de droguri, diagnostice și date medicale și demografice de bază obținute din sistemele informatice ale practicii. Obiectivul studiului a fost de a descrie predictorii (caracteristicile clinice, medicația) controlului glicemic (criteriu strict: HbA1c <6,5%) în primul an după inițierea terapiei cu insulină în practicile de îngrijire primară
metodologie: Studiul a aplicat o abordare retrospectivă folosind o bază de date la nivel național în Germania (Disease Analyzer, IMS Health, ianuarie 2008-decembrie 2011, incluzând 1.024 de practici de medicină generală și internă). Predictorii potențiali ai controlului glicemic luați în considerare au fost vârsta, sexul, durata diabetului, tipul de insulină bazală, comedierea cu insulină cu acțiune scurtă, HbA1c inițial, medicamente antidiabetice orale anterioare etc. Modelele de regresie logistică multivariabile au fost echipate cu control glicemic ca variabilă dependentă.
rezultate: Studiul a demonstrat că tipul de insulină bazală (insulina glargin) a fost legat de atingerea cu succes a țintei. Utilizarea în primul an a Lantus (glargin) a fost un predictor semnificativ statistic al controlului glicemic de succes și are ca rezultat o persistență cu 17% mai mare a HbA1a < 6,5% și poate întârzia necesitatea unei terapii convenționale intensive la prețuri mai mari. Alți predictori semnificativi statistic au fost sexul, îngrijirea diabetologului, insulinele suplimentare cu acțiune scurtă, medicamentele antidiabetice anterioare și alte comedii, de exemplu, diuretice sau medicamente care scad lipidele
folosind dovezile din lumea reală furnizate prin IMS Health, payor German g-BA și-a inversat poziția. Sanofi a obținut acum contracte cu peste 150 de plătitori individuali din Germania, acoperind aproximativ 90% din populația germană.
deci, ce urmează?
IMS Health schimbă strategiile, de la a fi principalul furnizor de date pe bază de rețetă, acestea „valorifică date anonime la nivel de pacient pentru o mai bună luare a deciziilor”, servind nu numai companiilor farmaceutice, ci și ajutând spitalele și furnizorii de îngrijire a pacienților să ia decizii mai bine informate cu privire la includerea formulară și gestionarea cheltuielilor.
—
controlul glicemic după inițierea terapiei cu insulină bazală la pacienții cu diabet zaharat de tip 2: o analiză a bazei de date de îngrijire primară http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4298311/pdf/dmso-8-045.pdf
Revoluția „big data” în domeniul asistenței medicale: 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