Большие данные
Чтобы провести клинические испытания и проверить эффективность и безопасность нового лекарства, нужно определенное количество пациентов. Но собрать большую группу чаще всего не удается, ведь к состоянию здоровья испытуемых предъявляются специфические требования.
Во избежание такой проблемы фармкомпании стараются получать максимум сведений о пациентах до начала исследования. Это возможно сделать, если привлечь большие данные. Новыми источниками информации становятся записи в электронных медкартах, сведения с датчиков на смартфонах и социальные сети. Оттуда фармацевтические компании с разрешения пациентов получают сведения, обрабатывают их и формируют более релевантные группы для клинических испытаний.
Работа с большими данными также помогает анализировать текущее состояние пациента между визитами к докторам и фармацевтам. Получая сведения из разных источников, система проводит комплексный мониторинг состояния здоровья. Если какие-то показатели находятся за пределами нормы, специалист может оперативно скорректировать лечение.
Задействуя большие данные, компания может работать в русле прецизионной (адресной) медицины. Фармацевты разрабатывают препараты для определенной группы лиц с учетом их генов, микробиомов, образа жизни и других критериев. Такой подход повышает шансы на успешное лечение.
3D-печать
С помощью этой технологии можно производить высокоэффективные лекарства. Например, некоторым пациентам важно принимать быстродействующие препараты. Фармацевты могут задать такую форму таблетке, что активные вещества из нее будут поглощаться и усваиваться быстрее. Фармкомпании уже сейчас печатают некоторые лекарства, учитывая индивидуальные особенности организма человека.
Более того, производство препаратов на 3D-принтерах обходится дешевле стандартного цикла. Все потому, что один универсальный принтер заменяет целый комплект устройств и станков.
Телефармация
Возможности телефармации позволяют пациентам получать комплексную медицинскую помощь, находясь вдали от лечащего врача. На практике это работает так: получая данные с беспроводных датчиков, приложений и других источников, специалист следит за приемом лекарств, удаленно консультирует пациента и корректирует курс лечения.
Таким образом, работа с больным не ограничивается подбором персонализированных лекарств. Она входит в состав целой экосистемы, которая охватывает пациента, врача, фармацевтов, технологов и других специалистов. Единое решение с общением в режиме «одного окна» гораздо удобнее для пациента.
Искусственный интеллект
Крупные фармацевтические компании уже инвестируют в искусственный интеллект и применяют его при разработке препаратов. Технология помогает принимать сложные решения с использованием больших данных и аналитики.
«Умная» система может предсказать тенденции по заболеваемости и потребностям в лекарстве в конкретном регионе. А также — спрогнозировать спрос на препараты без вмешательства менеджеров.
Искусственный интеллект упрощает тестирование новых молекул и статистический перебор формул. По оценкам экспертов, это в несколько раз сокращает инвестиции в создание лекарств и время их разработки. Пока ИИ используют как вспомогательный инструмент, но в будущем ему могут поручить все стадии разработки и клинических испытаний.
За производство и логистику тоже отвечает искусственный интеллект. С его помощью компании в режиме реального времени уравновешивают спрос и предложение и эффективно планируют производство, чтобы избежать перепроизводства и дефицита лекарств. Готовые препараты отправляются в пункты назначения по наиболее оптимальным маршрутам, это уменьшает время и цену складирования и доставки.