El desafío del big data en la industria farmacéutica: descubre cómo resolverlo
El big data en la industria farmacéutica va del desarrollo de nuevos fármacos a las ventas más inteligentes y personalizadas. Además, la integración de diferentes plataformas de datos, como la de los planes de salud, es fundamental en el sector
Además, una investigación realizada por la consultora Research and Markets trajo un dato relevante. En 2018, el big data movió US$ 4,7 mil millones en hardware, software y servicios profesionales en la industria farmacéutica. Desde entonces, la inversión siguió creciendo a dos dígitos por año. Por lo tanto, el sector consolidó el dato como activo estratégico.
En la práctica, la investigación es anterior a la pandemia. En el período posterior a 2020, la transformación digital se aceleró en la mayoría de las organizaciones. De acuerdo con aquel estudio, el big data en la industria farmacéutica trae ventajas como:
– Reducción de costos del 20% al 30% en toda la cadena productiva;
– Aumento de los servicios a los pacientes del 35%;
– Crecimiento de la facturación de hasta el 30%;
– Reducción de emergencias médicas del 10%;
– Caída del tiempo de espera de pacientes entre el 30% y el 60%.
Por eso, como se puede percibir, el big data presenta un potencial enorme para todas las industrias. Sin embargo, la farmacéutica enfrenta un desafío específico. Se trata de integrar la industria con los puntos de venta, es decir, las farmacias. Además, hay que reunir datos de los consumidores y de los planes de salud. Estos son un intermediario importante y aportan muchos insights.
La necesidad de integración
Del mismo modo, la información de consumidores y de los planes de salud agrega una capa de dificultad. Muchas compañías del rubro ya sufren con las barreras para integrar y operar los servicios en el día a día. No es raro que las empresas posean un gran volumen de datos y no logren usarlo. Además, muchas reciben información imprecisa por cuestiones técnicas.
Como resultado, las fallas pueden darse por innumerables razones. Una de ellas es la dificultad de conocer todos los dispositivos de TI en un negocio. Otra está en la modernización de procesos e integraciones. Es el caso de la arquitectura orientada a servicios, un concepto que facilita la conexión entre aplicaciones. Puedes entender más sobre esa forma de operación en este artículo.
Mientras tanto, sin importar el camino elegido, la etapa de integración es decisiva. Sin ella, no hay cómo dar el paso siguiente. Hablamos de inteligencia artificial y de machine learning. Son tecnologías que dependen de grandes volúmenes de datos, como explicamos en este artículo.
Además, la IA generativa entró en esa cuenta. Ayuda a leer literatura científica, resumir protocolos y apoyar el cribado de moléculas. Por lo tanto, una base de datos bien organizada se volvió un requisito, no un diferencial.
¿Cuál es el impacto del big data en la industria farmacéutica?
Hay diferentes enfoques relacionados con el tema. Por ejemplo, investigación & desarrollo (I+D), desarrollo de nuevos productos, realización de estudios y descubrimiento de patrones. Básicamente, el análisis del historial de datos permite obtener insights sobre el consumo de medicamentos y su estacionalidad. Como resultado, eso influye en varios procedimientos del negocio.
Ahora bien, mira algunas posibilidades:
– Medicina de precisión – El cruce de diferentes fuentes de información puede traer diferentes insights. Por ejemplo, la relación del uso de un medicamento con un tipo de clima o patrón de comportamiento. Esto permite a la empresa mejorar su previsibilidad. Además, apoya la detección anticipada de enfermedades, evitando riesgos a los pacientes e impidiendo internaciones.
– Ajustes en ventas y marketing – Es posible proyectar las ventas de un medicamento en particular, tomando en cuenta diversos factores. Además, la creación de ese historial permite a la empresa entender el comportamiento del consumidor. Como resultado, podrá alcanzarlo en campañas de marketing o incluso con descuentos en el punto de venta.
Estacionalidad y comportamiento en foco
Además, otro punto importante es la percepción de esa estacionalidad y tendencia. Con ella, la empresa ajusta el funcionamiento de la manufactura. Así mantiene el inventario del producto siempre abastecido, incluidas las épocas de mayor demanda. Para eso, es importante combinar datos de los puntos de venta y de los propios planes de salud. Por lo tanto, se abre espacio para un enfoque activo de las farmacéuticas.
En la práctica, imagina una persona que tome medicamentos controlados. La propia fábrica conoce la ventana en la que necesitará reposición. Por lo tanto, la farmacia puede hacer una venta activa, incluso con descuento, en la relación con el consumidor.
– Personalización – Una de las tendencias duraderas del sector es la customización. Esto ocurre también en la industria farmacéutica a partir de la percepción de patrones. En general, las formulaciones ya se adaptan de acuerdo con el perfil de los pacientes y sus necesidades.
De la personalización al costo de los medicamentos
Sin embargo, una mirada más atenta y la colaboración de diversos sectores pueden traer perspectivas diferentes. Como resultado, surgen nuevos medicamentos y formas de uso. Además, el medicamento llega más rápido a los consumidores.
– Mejora del costo de desarrollo de medicamentos – Hay investigaciones que indican un costo elevado para un único fármaco nuevo. Un estudio de 2014 apuntó hasta US$ 2,6 mil millones en un período de hasta 10 años. Por eso, la industria se enfoca en medicamentos que alcancen públicos más extensos. Como resultado, reduce las investigaciones de enfermedades con un número limitado de pacientes.
El big data en la industria farmacéutica ayuda a reducir ese tiempo y el costo. Al fin y al cabo, optimiza las pruebas y la realización de los ensayos clínicos. Además, la simulación computacional aumenta el potencial de anticipar escenarios. Por lo tanto, la investigación se redirige antes de llegar a un callejón sin salida.
De los ensayos clínicos al paciente
– Ensayos clínicos – El big data puede aplicarse desde la selección de los participantes, según filtros y reglas específicas. También sirve para el diseño de los modelos predictivos y el análisis de resultados. Además, se vuelve más simple controlar la reacción a los fármacos y descubrir sus efectos secundarios. Todo depende del perfil del paciente, las interacciones y otros puntos evaluados.
Del mismo modo, un estudio de la consultora McKinsey hizo una estimación relevante. La aplicación de estrategias y modelos de big data podría aportar US$ 100 mil millones en valor anual. Ese beneficio iría al sistema de salud de los Estados Unidos. ¿De qué manera? Optimizando la innovación, ampliando la eficiencia de los ensayos clínicos y creando nuevas herramientas.
Como resultado, se trata de un beneficio para la sociedad. Puede traducirse en un menor volumen de internaciones y en evitar procedimientos más graves. Sin embargo, el dato sensible exige gobernanza y cumplimiento de las normas de privacidad. Por lo tanto, tecnología y privacidad caminan juntas en este proyecto.