京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据合作将成未来制药业战争制高点
随着市场力量对制药行业的推动、生命科学公司对患者的愈加贴近,新技术的兴起、更多可获得的消费者数据正在催化着各个领域的合作。
在过去,卫生部门的不同工作组织仅根据自己业务的优先级作出决定。但随着医药和生命科学领域产品线的再次繁荣,消费者的选择和提供成本节约的激励措施正在改变着行业的商业模式。随着美国专业药品支出达到历史新高,购买者、医生和患者都在将价格作为药物预期健康效益的一个重要组成部分。
2014年,美国在医学上花费了3739亿美元,单单是能够统计到的购买者就比2013年增加了13.1%。同时,美国降低了药物成本,通过使用价格保护条款规定的药品费用和强制性的价格保护。
患者正在支付更多的药物费用,因为他们在转向高额的自付卫生保健体系,购买一些专业药品时有很大一部分比例是自费。医生团体和政府越来越关注昂贵的新疗法对财政的副作用。卫生保健系统正在发生变化,从根据覆盖服务人群的数量转变为以健康结果为依据的新支付模式。
同时,患者倡导组织公开评估药物的有效性,并提供资金和数据,以帮助药物开发人员发现和开发未来的新疗法。公共和私人买家正在为合作和研究开放他们的数据集。国会正在考虑立法,允许商业团队推销新产品的成本效益。技术正在提高临床护理的连续性。
因此,生物制药研发、美国食品和药品管理局(FDA)的批准和商业化之间的分歧正在逐渐模糊。病人才是决定哪些药物是有价值的。研究者正在考虑治疗决策对于护理总成本的影响。而病人的数据,从总体上来说,是由保险公司来决定何时、如何以及在何种价格点来使用新的药物。
生物制药公司不能对病人和健康计划通过谈判获得他们的产品而冷眼旁观。而是要通过访问病人的数据、依据连接药物干预与患者的健康结果来把关药品费用的来龙去脉。在一个奖励成果且注重质量的制度中,合作是各方实现价值和最终提高收入的关键,这就是新健康经济。
普华永道卫生研究院(HRI)的调查结果显示:
1.买家团体和生物制药公司通过联系行政索赔数据与电子健康记录进行人口研究——为了更好地理解他们的重要目标群体,比如那些患有不止一种慢性疾病的患者。
2.医疗服务提供者正在推行新的支付激励,并通过与该药物产业协作来衡量他们治疗患者的疗法的有效性。处方行为越来越多地反映复杂的成本/效益分析。
3.新进入者正带来生物传感器技术和数字工具医疗,以帮助生物制药公司更好地了解病人的生活,以及他们如何改变以应对药物干预。
4.为了进行研究,患者倡导组织正在创建特定疾病的登记制度,并与临床试验的方案设计者做相关咨询。
生物制药公司不能对病人和健康计划通过谈判获得他们的产品而冷眼旁观。而是要通过访问病人的数据、依据连接药物干预与患者的健康结果来把关药品费用的来龙去脉。在一个奖励成果且注重质量的制度中,合作是各方实现价值和最终提高收入的关键,这就是新健康经济。
制药公司的业务变革
1.将病人的健康结果与新疗法的成本和价值联系起来,生物制药企业必须超越药物的研发和商业化之间的传统界限。在获得FDA的批准之后,药物疗效方面的资料应该继续收集。患者最终的治疗效果比究竟采取怎样的临床试验方法更重要。
2.新投资试点项目。新的竞争者正在涌入医疗保健行业。数字监控和生物传感器技术的进步可以配合病人的经验判断潜在未满足的需求。
3.站在支付方的立场上。保险集团和卫生系统合作,通过卫生系统提供的患者数据,保险集团可做出更保险的决策。
4.拥抱患者并作为合作伙伴。当涉及到数据所有权时,消费者将坚决捍卫自己的权益。但如果让他们了解到研究数据信息的益处,将会有人愿意共享这些数据。美国国立卫生研究院(NIH)目前已列出了39种疾病的病人记录对研究者开放。
5.预期监管变革。监管机构正在探索新的方法来将病人的病例融入药品审查决定。让患者数据作为规范发展,将比等待依据法律来发展提供具有竞争力的优势。
合作是为了更好地服务患者
传统药品生产商与保险公司,医疗卫生系统,病人组织和技术公司新的合作配对正在重新配置三个关键业务运营:药品研发、药品审批和产品商业化。
所有这些合作都具有一个共同点:他们的目标是利用新获得的消费者的健康数据,发现有关药物价值和其对健康状况关系的真相。越来越多的人意识到,药物开发并没有充分解决患者的需求和临床用药依从性,这是各方合作的根本性原因。
随着新药物进入市场及与老年药物的竞争,疗效区分和价值将越来越取决于患者和购买者。可用的结果数据将对逐步决策提供帮助。想了解患者随着时间的推移,对药物的反应需要新能力和新证据。基于稳健的证据,对个别患者能够开出正确的药物是至关重要的,因为消费者可能会面临较大的自费费用。
增加专业药品的价格也正在加剧购买者在决定哪些药物使用的成本效益计算。新的支付模式,如以降低医疗服务成本为目标的ACO 使得医生也开始考虑自己的收入状况。
但是医生也会考虑他们病人的经济状况。在如癌症、多发性硬化和关节炎方面,患者的成本负担正在上升。据2014年进行的一项HRI调查显示,92%的医生说他们先考虑成本再决定是否开处方。
合作将数据价值最大化
HRI对于100家保险公司的管理人员、董事和高管的调查发现,购买者希望制药公司能够证明药品的价值,即使围绕数据的怀疑仍然存在。
5% ——对制药业提供的经济数据非常有信心。
60%——对制药公司必须展示出一种显著的临床益处表示同意。
45%——一致认为,达成明确节省成本的共识是必要的。
虽然目前没有什么方法可以一站式购齐患者数据和信息,但各种各样的组织已经成功地拼凑不同的数据。生动的且具有代表性的模型结果正在逐步建立,因为人们需要管理自己的健康,获得医疗资源。
生物制药公司不能对病人和健康计划通过谈判获得他们的产品而冷眼旁观。而是要通过访问病人的数据、依据连接药物干预与患者的健康结果来把关药品费用的来龙去脉。在一个奖励成果且注重质量的制度中,合作是各方实现价值和最终提高收入的关键,这就是新健康经济。
战略性合作可以使投在药物开发方面的资金最大限度地利用,填补特定患者群体和证明药物的成本和比较有效性证据缺口。
在药物研发方面,公司需要首先了解他们已经有了什么信息,哪些信息是必需的,哪些服务合作伙伴可以提供补充内部知识和能力。这种理解是在决定如何最好地向买家和供应商提供证据的第一步。
利用患者倡导组织和网络的优势可以加快招聘和促进临床研究。围绕特定疾病领域形成的患者组织对关键问题拥有深刻理解,并能提供有价值的见解告知临床试验设计和协议。
生物制药企业还应该考虑新进入者所扮演的各种不同角色,以支持患者组织和推动消费者参与。在开始III期临床试验之前,药品生产商也应该明白从健康保险公司的角度来看竞争格局。
总结:新药物价值将取决于消费者
合作是接触和分析日益个性化的产品组合和价格标签所需要数据的关键。现在的不同之处在于,可访问大量的消费者和质量数据,从而构成新的伙伴关系并且帮助医药公司捕获并解释产品的价值。新技术在生物制药方面正通过对数据大众化的访问和赋予消费者管理自己的健康的权限等方法正在加快创新的步伐。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09