Es hora de pensar más allá de los "grandes datos" en el cuidado de la salud: la transformación debe centrarse en la calidad frente a la calidad. Cantidad

Por Cory Wiegert, director de operaciones de Integra Connect, LLC.

A partir de 2015, algunas de las organizaciones de inversión y tecnología más grandes de la industria se propusieron transformar la atención médica, comprometiendo recursos para mejorar los resultados de los pacientes, acelerar el desarrollo de medicamentos y reducir la carga de enfermedades en las poblaciones de todo el mundo. Sin embargo, estos titanes de la industria lucharon para resolver los desafíos fundamentales de la atención médica con datos, y mucho menos para eliminar enfermedades.

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Pero, ¿eso significa que los datos y la tecnología no tienen cabida en el cuidado de la salud? Absolutamente no. ¿Significa que su enfoque fue incorrecto o, más aún, que sus datos fueron incorrectos? Quizás.

En el mundo de los "grandes datos", hay gorilas de 800 libras y unicornios de especialidad específica. Puede ser tentador calificar a estos unicornios como empresas emergentes rudimentarias, pero eso subestimaría enormemente el valor y el poder que pueden aportar a las organizaciones que abordan los grandes problemas de la atención médica.

Tomemos la oncología, una de las enfermedades más prevalentes, complejas y costosas de los EE. UU.

Las áreas de especialidad exigen conocimientos específicos de la enfermedad

La demanda de datos del mundo real está aumentando exponencialmente, impulsada por:

Adopción de medicamentos personalizados Solicitudes de la FDA para datos del mundo real (RWD) Modelos de reembolso de atención basados en el valor Experiencias mejoradas de pacientes y proveedores Resultados clínicos mejorados

La medicina de precisión y la atención basada en el valor son dos de los temas más discutidos en el cuidado de la salud. Para tener éxito en estas áreas, las organizaciones deben pensar más allá de los grandes datos: adoptar conjuntos de datos completos y de alta calidad que aprovechen la experiencia específica de la enfermedad. Estos conjuntos de RWD pueden permitir que una empresa de ciencias de la vida o una organización de investigación obtenga los conocimientos que necesita y la evidencia del mundo real (RWE) basada en una comprensión profunda que es exclusiva de esa área.

“Tomar una decisión basada en un solo punto de datos aparentemente obvio puede ser costoso e ineficiente. Esta visión más completa nos permite comprender el verdadero valor de un tratamiento, cambiar las conversaciones del costo de un medicamento a los costos totales de la atención y centrarnos en brindar atención y tratamientos que mejoren los resultados del paciente”, mi colega, el Dr. Jeffrey Scott, Director Médico de Integra Connect, recientemente compartido. "Obtener los conocimientos más valiosos de los datos requiere hacer preguntas específicas de oncología que los proveedores de datos especializados están especialmente calificados para hacer y entregar".

Para comprender mejor la aceptación, tenga en cuenta que se espera que el mercado de análisis de ciencias de la vida alcance los 16.300 millones de dólares (EE. UU.) para 2030, una asombrosa CAGR del 7,7 %, según predicciones recientes. Nunca antes RWD ha sido más importante en cada etapa de I+D, comercialización y control de seguridad posterior a la comercialización.

Los beneficios de la experiencia profunda

No es ningún secreto que los proveedores de datos tienen un papel en ayudar a las empresas a resolver problemas. Sin embargo, dadas las complejidades de la atención médica, los socios de datos específicos de la especialidad tendrán una "ventaja" para permitir que las organizaciones conviertan los datos en acción. En las ciencias de la vida, esto significa acelerar el tiempo de prueba, el tiempo de comercialización y el tiempo de generación de ingresos. Pero esto solo sucede cuando:

Los datos específicos de la enfermedad son oportunos, precisos y predecibles. El RWD se deriva de recorridos longitudinales completos del paciente que reflejan datos de reclamos y datos clínicos de diversas fuentes, incluida la información genómica. Los datos son accesibles, o estructurados, para que puedan analizarse utilizando IA (inteligencia artificial) y NLP (procesamiento del lenguaje natural)

Unicornios > gorila

En las ciencias de la vida, la gestión de un fármaco a lo largo de su ciclo de vida exige conjuntos de datos especializados que puedan respaldar las diferentes palancas dentro de la oncología de precisión y garantizar que el fármaco adecuado llegue al paciente adecuado, en el momento adecuado, con la dosis y la duración adecuadas, al coste adecuado. . Estos unicornios, incluidos los proveedores de datos específicos de oncología, existen únicamente para satisfacer las necesidades de su especialidad. No se centran en todo el ecosistema de las ciencias de la vida como los gorilas de 800 libras.

Por supuesto, un unicornio de datos de especialidad específica no va a resolver todos los problemas en el cuidado de la salud. Sin embargo, cuando una organización de ciencias biológicas opta por centrarse en la calidad frente a la cantidad, también opta por utilizar pruebas científicas para comprender los resultados de los pacientes y el comportamiento de los proveedores. Sé de primera mano que la evidencia está ayudando a los líderes a acelerar el desarrollo de fármacos, mejorar los lanzamientos comerciales, administrar los costos y, lo que es más importante, mejorar el proceso de atención del paciente. Esa realidad es la razón por la que me levanto por la mañana.

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