Содержание |
Задачи и эффект
Задачи | Эффект |
---|---|
Анализ (в т.ч. перекрестный) популяционных данных, данных ЕГИСЗ, омиксных данных, социальных сетей | Новые корреляции для дальнейшего научного исследования и применения в медицине |
Повышение скорости и качества принятия врачебных решений | |
Контроль отдаленных последствий оказания медицинской помощи | Изменение системы оценки и анализа оказания медицинской помощи |
Моделирование деятельности медицинской организации | Повышение качества управления, оптимизация затрат |
Умные учебные медицинские тренажеры | Повышение качества подготовки медицинских работников |
2018: Зачем фармгигантам большие данные о здоровье пациентов
Фармпроизводители стремятся получить доступ к медицинским данным пациентов и наперегонки заключают сделки с технологическими компаниями, сведущими в области анализа больших данных (Big Data) - инструмента, который открывает новые возможности для понимания того, как работают лекарства в реальной жизни, говорится в публикации Reuters от 1 марта 2018 года.
Один из свежих примеров - объявленная в феврале 2018 года сделка Roche, в рамках которой компания за $2 млрд приобретает все акции стартапа Flatiron Health, специализирующегося на сборе клинических данных онкологических пациентов.
Изучение реальных свидетельств позволяет фармпроизводителям доказывать полезность и ценности своих лекарств. Наиболее активно подобные исследования ведутся в области онкологии, заболеваний сердца и респираторных расстройств.
Данные о реальной практике применения препаратов собираются вне рамок традиционных рандомизированных клинических испытаний, которые сегодня являются золотым стандартом оценки лекарств, и интерес к этой сфере стремительно растет.Рынок IIoT в РФ: рост или тупик?
Половина из проведенных с 2006 года 1800 клинических исследований с использованием данных из реальной жизни была начата в последние три года, а в 2017-м их число достигло рекордных 300, сообщило агентство Reuters со ссылкой на данные с сайта clinicaltrials.gov, где размещена информация о международных клинических исследованиях.
Отследить, как действуют лекарства в повседневной клинической практике, всегда было непросто, но с цифровизацией медицины, внедрением носимой электроники и социальных сетей появляются новые возможности для сбора данных. Медицина становится более персонализированной, поэтому информация об опыте реальных пациентов, которые представляют собой более широкую выборку, чем достаточно узкий круг людей, участвующих в традиционных клинических испытаниях, приобретает особенную важность.
По состоянию на март 2018 года у всех крупнейших фармацевтических компаний мира имеются подразделения, которые занимаются сбором и использованием реальных данных о различных заболеваниях, а некоторые производители уже провели научные исследования с использованием полученной информации для более глубокого понимания механизмов действия своих лекарств. Среди таковых - исследования в области диабета компаний AstraZeneca и Sanofi, совместные изыскания Pfizer и Bristol-Myers Squibb в сфере профилактики инсульта, а также проект Takeda Pharmaceutical, посвященный заболеваниям кишечника.
Традиционные клинические испытания становятся все более дорогостоящими, поэтому фармацевтическая отрасль ищет возможности достигнуть тех же результатов с помощью данных, которые собираются в плановом порядке, — комментирует Пол Тейлор (Paul Taylor), эксперт по применению компьютерных наук в сфере здравоохранения Университетского колледжа Лондона (University College London). |
Специалист добавил, что все это стало возможным благодаря растущей цифровизации медицинских данных пациентов. Важно, что и регуляторы приветствуют этот тренд.
Глава американского Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) Скотт Готтлиб (Scott Gottlieb) считает, что более широкое использование реальных свидетельств способно сократить расходы на разработку лекарств и помочь врачам принимать лучшие решения в сфере медицины.
Коллеги из Европейского агентства по лекарственным средствам (European Medicines Agency, EMA) также изучают возможности использования реальных свидетельств в процессе принятия решений.[1]
Новые технологии в здравоохранении
- Здравоохранение в России
- Единая государственная информационная система в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ)
- Единый цифровой контур в здравоохранении на основе ЕГИСЗ
- Обязательное медицинское страхование (ОМС)
- Национальный проект Здравоохранение
- ИТ в здравоохранении РФ
- HealthNet Национальная технологическая инициатива (НТИ)
- Приоритетный проект Электронное здравоохранение
- Обзор перспектив создания единого пространства электронного здравоохранения в России
- Единая цифровая система диагностики онкологических заболеваний
- Требования к ГИС в сфере здравоохранения субъектов РФ, МИС и информсистемам фармацевтических организаций
- Стандарты электронного здравоохранения (ГОСТ) в России
- TAdviser: полный каталог проектов в области автоматизации медицины, фармацевтики и здавоохранения
- Медицинская информационная система - Каталог систем и проектов
- Медицинские информационные системы (МИС) рынок России
- Медицинское программное обеспечение в России
- Электронные медицинские карты (ЭМК)
- Электронный больничный лист
- Электронный рецепт
- Информатизация аптечных сетей
- Информатизация поликлиник и больниц Москвы
- Лабораторные информационные системы - Каталог систем и проекто
- Лабораторные информационные системы (ЛИС, LIS)
- Лабораторная диагностика (рынок России)
- Как системы компьютерного зрения меняют логистику и медицину
- Системы передачи и архивации изображений (PACS)
- Системы передачи и архивации изображений - Каталог продуктов и проектов
- Системы поддержки принятия врачебных решений (СППР, CDS)
- Блокчейн в медицине
- Большие данные (Big Data) в медицине
- Виртуальная реальность в медицине
- Искусственный интеллект в медицине, Стандарты в области искусственного интеллекта в здравоохранении
- Интернет вещей в медицине
- Информационная безопасность в медицине
- Беспилотники в медицине
- Визуализация в медицине
- 5G в медицине
- Чат-боты в медицине
- Телемедицина
- Телемедицина: будущее здравоохранения
- Телемедицина (российский рынок)
- Телемедицинский сервис - Каталог продуктов и проектов
- Телемедицина (мировой рынок)
- Дистанционный мониторинг здоровья пациентов
- Преимущества видеоконференцсвязи для здравоохранения
- Мобильная медицина (m-Health)
- Смартфоны в медицине, Вред от мобильного телефона
- Фармацевтический рынок России
- Регистрация лекарств в России
- Регистрация медизделий в России
- Рынок медицинских изделий в России
- Ценовое регулирование медицинских изделий в России
- Медицинское оборудование (рынок России)
- Цифровое здравоохранение (консорциум)
- Национальная база генетической информации
- Геномика и биоинформатика (рынок Россия)
- Генетические банки данных (биобанки, биорепозитории, хранящие биологические образцы)
- Генетическая инженерия (генная инженерия)
- Биоинформатика (главные тренды)
- Биохакинг
- Генетика, Геном, Хромосома, Секвенирование ДНК, Метилирование ДНК
- Ядерная медицина
- Телерадиология
- Трансляционная медицина
- Тепловизор и медицина
- Экзоскелеты
- 3D-печать в медицине, 3D-печать в медицине (мировой рынок)
- Роботы в медицине, Роботы-хируги, Роботы-хирурги (мировой рынок)
- Искусственная кожа в медицине
- ИТ в здравоохранении (мировой рынок)
- Медтех (мировой рынок)
- Облачные сервисы в медицине (мировой рынок)
- ИТ-консалтинг в медицине (мировой рынок)
- Медицинское оборудование (мировой рынок)
- Нейрохирургическое оборудование (мировой рынок)
- Онкологические ИТ-системы (мировой рынок)
- ПО для анализа данных в медицине (мировой рынок)
- ПО для анализа медицинских изображений (мировой рынок)
- Приложения mHealth (мировой рынок)
- Регулирование рынка медицинского оборудования в Европе
- Системы радиотерапии (мировой рынок)
- Смарт-пластыри (мировой рынок)
- Медицинская носимая электроника (мировой рынок)
- Фармацевтический мировой рынок
Смотрите также
- Обзор BI и Big Data
- Business Intelligence (рынок России)
- Главные тенденции рынка BI в России
- Большие данные Big Data (рынок России)
- Большие данные (Big Data)
- Большие данные (Big Data) мировой рынок
- Большие данные в электронной коммерции
- Специалист по работе с большими данными (big data)
- Business Intelligence (мировой рынок)
- География BI-проектов
- Российский BI: отраслевая специфика
- Внедрения BI в России: типичные ошибки
- Self-Service BI
- Визуализация данных
- Предикативная аналитика (предиктивная, прогнозная, прогностическая) Predictive analytics
- Cloud/SaaS BI