Die Bedeu­tung von Daten für die Phar­ma­zeu­ti­sche Indus­trie und für klini­sche Studien

Hinter­grund

Nicht alle Pati­en­tin­nen, bei denen Auto­an­ti­kör­per in der Brust­krebs­er­ken­nung (ABCD) diagnos­ti­ziert werden, können auf die heute erhält­li­chen Behand­lungs­me­tho­den und Medi­ka­mente anspre­chen. Ihre letzte Alter­na­tive ist die Erfor­schung von Arznei­mit­teln und Thera­pien in klini­schen Studien. Unglück­li­cher­weise ist die Verfüg­bar­keit solcher Infor­ma­tio­nen in einer zusam­men­hän­gen­den, einfach zu verste­hen­den Platt­form ein Luxus. Klini­sche Studien werden durch­ge­führt, wenn sich alle verfüg­ba­ren Behand­lun­gen als erfolg­los erwie­sen haben, doch der Prozess der Aufnahme in eine klini­sche Studie kann für die Pati­en­ten teuer, zeit­auf­wän­dig und kompli­ziert sein. Hohe Kosten für Forschung und Entwick­lung im Bereich des Wirk­stoff­ent­wurfs führen zu höhe­ren Arznei­mit­tel­prei­sen und höhe­ren Versi­che­rungs­prä­mien. Die US-Regie­­rung geht davon aus, dass bis Mai 2018 nur 3% der Krebs­pa­ti­en­ten für klini­sche Studien einge­schrie­ben sind. Wie können klini­sche Studien für die Pati­en­ten kosten­güns­ti­ger, effi­zi­en­ter und zugäng­li­cher gemacht werden?

Data­sets verwen­det

Einer der Gründe für das Schei­tern klini­scher Studien liegt in der Daten­er­he­bung. Ein erster Schritt ist der Zugang zu einer kura­tier­ten Daten­bank mit klini­schen Studien, in der die Pati­en­ten direkt nach Kate­go­rien und Stand­or­ten suchen können. Darüber hinaus können auf dem Daten­markt­platz anony­mi­sierte Pati­en­ten­in­for­ma­tio­nen und Analy­se­be­richte über Arznei­mit­tel einge­se­hen werden. Die Verfüg­bar­keit dieser Infor­ma­tio­nen und nicht die münd­li­che Empfeh­lung des Gesund­heits­per­so­nals wird den Prozent­satz der Pati­en­ten, die an solchen klini­schen Studien betei­ligt sind, erhö­hen. Der Prozess wird sogar noch effi­zi­en­ter, wenn das Forschungs­team digi­tale Kopien (nicht als pdf oder Fax) von Pati­en­ten­ak­ten und frühe­ren Behand­lungs­be­rich­ten zur Verfü­gung hat. Der Adva­neo Daten­markt­platz wurde entwi­ckelt, um diesem Umstand Rech­nung zu tragen.

Adva­neo Data Market­place

Zu den zahl­rei­chen Merk­ma­len des für den Gesund­heits­sek­tor rele­van­ten Daten­markt­plat­zes gehö­ren insbe­son­dere klini­sche Studien zur Gewähr­leis­tung von Sicher­heit und Daten­schutz bei gleich­zei­ti­ger Ermög­li­chung eines naht­lo­sen Daten­aus­tau­sches mit ausge­wähl­ten medi­zi­ni­schen Einrich­tun­gen. Der Adva­neo Daten­markt­platz bietet:



Sicher­heit und Privat­sphäre: Es wird kein Daten­satz auf dem Markt­platz gespei­chert, sondern es werden veri­fi­zierte Daten­end­punkte, an denen solche Infor­ma­tio­nen abge­ru­fen werden können, zusätz­lich zu einer stan­dar­di­sier­ten Beschrei­bung des Daten­sat­zes (Meta­da­ten) zur Verfü­gung gestellt. Der Daten­pro­vi­der (Patient/Krankenhaus) pflegt den Daten­satz mit 100%iger Data Gover­nance.



Makler­ser­vice: Ergän­zende Infor­ma­tio­nen wie Ernäh­rungs­ge­wohn­hei­ten, Akti­vi­tät und Schlaf­zy­klus können vom Pati­en­ten selbst­stän­dig mit Hilfe einer Viel­zahl von Smar­t­­phone-Apps und Weara­bles erfasst werden. Diese dem Pati­en­ten gehö­ren­den Daten können frei zugäng­lich gemacht oder vom Pati­en­ten gehan­delt werden. Unser Broker-Service stellt sicher, dass dies ohne kompli­zier­ten Over­head für den Daten­an­bie­ter geschieht. Solche Daten­sätze verhin­dern die Abhän­gig­keit von der subjek­ti­ven Reak­tion während der klini­schen Studien.



Geschlos­sene Benut­zer­grup­pen: Der Fort­schritt und die Endergeb­nisse klini­scher Studien können zu Geschäfts­ge­heim­nis­sen werden, die für die am Prozess betei­lig­ten Parteien geheim gehal­ten werden soll­ten. Der Daten­markt­platz bietet die Möglich­keit, geschlos­sene Benut­zer­grup­pen anzu­le­gen. Die Exis­tenz solcher Grup­pen und Mitglie­der bleibt unbe­merkt. Wich­ti­ger noch, die Meta­da­ten sind nur für die Grup­pen­mit­glie­der sicht­bar und der Daten­satz wird direkt zwischen den Pärchen ausge­tauscht.

Wirkung

Die Suche nach geeig­ne­ten Medi­ka­men­ten zur Behand­lung von Krebs mittels klini­scher Studi­en­ana­lyse ist derzeit ein lang­wie­ri­ger und kost­spie­li­ger Prozess. Die Zusam­men­stel­lung und Verfüg­bar­keit von quali­ta­tiv hoch­wer­ti­gen Daten­sät­zen wird ein wich­ti­ger Schritt zur Prozess­trans­for­ma­tion sein. Darüber hinaus werden die Möglich­kei­ten endlos, wenn maschi­nelle Lern­werk­zeuge auf diese Daten­sätze ange­wen­det werden, um den Abgleich von Pati­ent zu klini­scher Studie, die Früh­erken­nung von Anoma­lien und den daten­ge­steu­er­ten Arznei­mit­tel­de­sign­pro­zess zu ermög­li­chen. Die Verfüg­bar­keit von Daten wird auch maschi­nelle Lern­an­wen­dun­gen bei der Präven­tion und Früh­dia­gnose von Gesund­heits­pan­de­mien unter­stüt­zen. Tatsäch­lich wird Deep Lear­­ning-Anwen­­dun­­­gen bis 2025 3 Milli­ar­den Dollar zum Gesund­heits­we­sen beitra­gen. Dies wird zu einer deut­li­chen Senkung der Gesund­heits­kos­ten führen und gleich­zei­tig neue Geschäfts­chan­cen im Gesund­heits­sek­tor erschlie­ßen.

Email: hello@advaneo.de
Tel.: 0211 876691–0
Ihr Anprech­part­ner: Jürgen Bret­feld

Verwendung von Cookies
Um die Webseite optimal gestalten und fortlaufend verbessern zu können, verwendet ADVANEO Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie der Verwendung von Cookies zu. Weitere Informationen finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.
-Von Google Analytics austragen.