Inhalt
- Aktuelle Datengenerierung
- Medikamentendaten als Big Data
- Quellen für Medikamentendaten
- Erkenntnisse aus Medikamentendaten
- Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
- Besseres Patientenprofil erstellen
- Große Dateneinflüsse in der Medizin
- Einige praktische Anwendungsfälle
- Fazit
Quelle: Nikolais / Dreamstime.com
Wegbringen:
Big Data bringt radikale Veränderungen im Pharmabereich mit sich und führt zu einer besseren Gesundheitsversorgung.
In der heutigen Welt sind riesige Mengen an Informationen über Medikamente verfügbar. Diese Medikamentendaten können verwendet werden, um verbesserte und effiziente Wohlfühlprofile einzelner Patienten zu erstellen. Dieses organisierte Patientenprofil kann verwendet werden, um eine bessere Behandlung und geeignete Medikamente bereitzustellen. Hier werde ich diskutieren, wie die Medikamentendaten (die Big Data sind) in der Medizin und der pharmazeutischen Industrie verwendet werden, um eine bessere Behandlung bereitzustellen. (Lesen Sie mehr in Kann Big Data das Gesundheitswesen retten?)
Aktuelle Datengenerierung
Die Menge an Big Data, die jeden Tag generiert wird, wächst exponentiell. Dies bedeutet, dass für jeden Bereich des menschlichen Wissens, einschließlich des pharmazeutischen und medizinischen Bereichs, neue Arten von Daten generiert werden. Viele Unternehmen haben jedoch immer noch Schwierigkeiten, alle Daten zu verarbeiten und in nutzbare Informationen umzuwandeln. Daher ist es wichtig, dass immer mehr Unternehmen über die Vorteile von Big Data im Gesundheitswesen, in der Medizin und in der Pharmazie Bescheid wissen, um bessere Big-Data-Partnerschaften einzugehen und der Masse mehr Vorteile zu bieten.
Medikamentendaten als Big Data
Das Aufkommen neuer Tools für die Big-Data-Generierung hat dazu geführt, dass jede Sekunde eine Explosion neuer Daten generiert wird. Dies liegt insbesondere daran, dass große Organisationen große Mengen an Forschungsdaten erstellen. Diese Daten kommen in verschiedenen Typen und Formaten.
Im Bereich Gesundheitswesen und Pharma werden diese Daten aus verschiedenen Quellen erstellt. Wenn die Daten korrekt verwendet werden, kann eine große Menge an Einnahmen erzielt und auch neuere Medikamente entwickelt werden. Das McKinsey Global Institute hat eine Studie durchgeführt, in der geschätzt wird, dass Big-Data-Strategien bei ordnungsgemäßer Anwendung einen jährlichen Umsatz von bis zu 100 Milliarden US-Dollar erzielen können. Die von der Pharmaindustrie bereitgestellten Daten, d. H. Die medizinischen Daten, werden von Tag zu Tag größer und müssen für eine bessere Entscheidungsfindung und Gesundheitsfürsorge angemessen genutzt werden.
Quellen für Medikamentendaten
Im Bereich Medizin und Pharma stammen Big Data aus vielen verschiedenen Quellen. Zu den primären Quellen für diese Art von Daten zählen der F & E-Prozess, die Pflege der Patienten, die Patienten selbst und die Einzelhändler des Arzneimittels. Einige andere Quellen umfassen Daten über auftretende Krankheitsausbrüche, Daten aus früheren klinischen Studien, Aufzeichnungen über Volkszählungen, Behandlungs- und Therapiemuster, Krankheitsmuster, Krankenhaus- und klinische Aufzeichnungen usw.
Da so unterschiedliche Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen eingehen, muss das Datenerfassungs- und -verarbeitungssystem genau und schnell genug sein, um eine derart große Datenmenge zu erfassen. Diese Daten müssen so zeitnah wie möglich verarbeitet werden, damit die Pharmaunternehmen schnell reagieren und Entscheidungen treffen können.
Eine große Hürde ist jedoch, dass etwa 80% der gesamten Big Data, die aus diesen Quellen gesammelt werden, in Form von unstrukturierten Daten ankommen. Diese Datenquellen umfassen Pathologieberichte, klinische Notizen, Notizen von Beratern, Notizen von Ärzten und Krankenhausdaten. Diese müssen also auch so schnell wie möglich bearbeitet werden.
Erkenntnisse aus Medikamentendaten
Da Big Data die aus den Massen gesammelten Informationen enthält, können sie ordnungsgemäß verarbeitet werden, um viele medizinische Erkenntnisse zu erhalten. Diese Erkenntnisse umfassen Informationen über den Ausbruch einer Krankheit, Informationen darüber, wie mit dieser Krankheit derzeit umgegangen wird, und Informationen über bestimmte medizinische Probleme, mit denen die Massen konfrontiert sind, beispielsweise Adipositas.
Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
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Besseres Patientenprofil erstellen
Die großen Datenmengen, die von den verschiedenen medizinischen Quellen generiert werden, können bei richtiger Verwendung die Erstellung von Patientenprofilen wirklich neu definieren. Ein spezieller Zweig von Big Data, der als Predictive Analysis bezeichnet wird, kann dabei helfen. Predictive Analytics kombiniert die Technologie des maschinellen Lernens mit den medizinischen Daten eines Patienten, um ein genaues Patientenprofil zu erstellen, mit dem die Ursachen der Symptome des Patienten vorhergesagt und auf der Grundlage der historischen Daten auf einfache Weise behoben werden können.
Zu diesem Zweck werden die großen Datenspeicher gründlich nach medizinischen Informationen über einen bestimmten Patienten oder die gesamte Bevölkerung durchsucht. Einige zusätzliche Daten werden aus den externen Datenbanken gesammelt, um die Qualität des medizinischen Patientenprofils zu verbessern. Mithilfe der prädiktiven Analyse können alle gesammelten Daten zu einer einzigen Datenbank zusammengefasst werden, die alle Daten enthält, die zur Erstellung eines äußerst genauen Patientenprofils erforderlich sind. Dieses Profil kann nun verwendet werden, um Patienten den Umgang mit ihren Beschwerden zu erleichtern. Auf diese Weise wird das System zur Erstellung von Patientenprofilen mithilfe von Big-Data-Vorhersageanalysen und maschinellen Lerntechniken immer genauer. (Weitere Informationen finden Sie unter Wie Predictive Analytics die medizinische Versorgung verbessern kann.)
Große Dateneinflüsse in der Medizin
Big Data hat einen enormen Einfluss auf die Medizin und die Pharmaindustrie. Es hilft der Medizinindustrie bei der Bewältigung zahlreicher Probleme der realen Welt. Zu diesen Problemen gehört die Analyse der Krankheitsbilder in verschiedenen Ländern, für die bestimmte Notfallmedikamente im Voraus für die Krankheitsvorbeugung vorbereitet werden müssen.
Big Data beeinflusst auch das Gebiet der Arzneimittelforschung. Die ordnungsgemäße Analyse von Big Data aus Ressourcen wie medizinischen Fachzeitschriften und Krankenakten hilft einem Pharmaunternehmen, die spezifischen Beschwerden gezielt zu behandeln oder Bereiche zu finden, in denen die neu entwickelten Medikamente verwendet werden können. Auch diese Arbeit ist sehr kostengünstig. Es hilft auch bei der ordnungsgemäßen Verwaltung der durchgeführten klinischen Studien, so dass die Nebenwirkungen neuer Medikamente gemeldet werden.
Einige praktische Anwendungsfälle
Viele medizinische und pharmazeutische Unternehmen nutzen derzeit Big Data für verschiedene Zwecke. Ein solches Unternehmen ist Explorys, das über eine große Datenbank für das Gesundheitswesen verfügt, die auf der Erfassung und Verarbeitung von Big Data basiert.Diese Datenbank hilft anderen Biowissenschaftlern, mehr über eine Krankheit zu erfahren und das beste Medikament zu bestimmen, um deren Auswirkungen entgegenzuwirken.
Eine andere Firma, die als Propeller Health bekannt ist, verwendet Big Data für ein korrektes Asthma-Management. Diese Firma verwendet Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren in Asthmainhalatoren und Smartphone-Apps, um den Zustand des Patienten zu erkennen und einen Asthmaanfall basierend auf dem Datenmuster zu verhindern.
Fazit
Es wird erwartet, dass Big Data in naher Zukunft noch stärker als heute mit der Pharmaindustrie kombiniert wird. Mit besseren Big-Data-Mining- und Verarbeitungstechniken wird es noch umfassender eingesetzt, und die Pharmaindustrie wird in der Lage sein, den Massen bessere Lösungen anzubieten.