Блог

Повернутися до всіх статей

Бізнес-аналітика у сфері охорони здоров’я та фармацевтики

||

https://pixabay.com/photos/laboratory-test-tubes-563423/

Бізнес-аналітика має велике значення у процесі життєдіяльності бізнесу, допомагаючи компаніям приймати обґрунтовані та ефективні рішення. Незалежно від сфери діяльності компанії, бізнес-аналітика є її невід’ємною складовою. У сфері охорони здоров’я та фармацевтики аналітика має вирішальне значення для збереження конкурентних позицій компанії на ринку. Медичні та фармацевтичні компанії мають велику кількість даних, які вимагають грамотного зберігання, обробки та аналізу. Це, зі свого боку, дозволяє бачити реальну інформацію від пацієнтів, регулюючих органів, конкурентів тощо. Основна мета бізнес-аналітики у цій сфері – розширити можливості у процесі прийняття рішень, розробляти і впроваджувати інновації, призначені рятувати життя людей.

Як саме бізнес-аналітика допомагає компаніям у сфері фармацевтики та охорони здоров’я:

На даний момент спостерігається стрімке збільшення вартості запуску нових ліків. Також, термін дії патентів на ліки, що вже існують і користуються попитом, спливає. У зв’язку з цим актуальним стає прискорення процесу розробки нових ліків. У цьому випадку аналітика дозволить отримати максимум користі з великих наборів даних, публікацій, наукової інформації, а також дозволить скласти прогнози та ухвалити рішення;

Використання технології великих даних у сфері охорони здоров’я та фармацевтики сприяє зниженню витрат та підвищенню ефективності. Це можливо завдяки збільшенню швидкості проведення клінічних випробувань, аналізу та визначення великої кількості точок даних (історичні дані, дані моніторингу пацієнтів, демографічні дані тощо). Якісне вивчення результатів клінічних випробувань надає можливість підвищити ефективність діагностики захворювань;

Сучасний світ складається із даних. Це призводить до складнощів процесу їхньої обробки. Аналітика великих даних допомагає вирішити цю проблему шляхом об’єднання даних із різних джерел (медичні записи, медичні датчики, геномне секвенування тощо). Це дозволяє виявити закономірності та створювати ліки для пацієнта на основі його індивідуальних потреб;

Якісна робота з даними сприяє кращому розумінню ринку, проаналізувати роботу торгових представників, провести аналіз маркетингових каналів і на основі цих даних приймати рішення. Дані у сфері охорони здоров’я та фармацевтики зростають у геометричній прогресії. У цій ситуації важливо мати сучасні технології для обробки та аналізу даних, а також прогнозування майбутніх тенденцій, використовуючи історичні тенденції та дані.

Кожна компанія має свої власні запити та потреби, які необхідно закрити за допомогою даних. Однак, існують основні вимоги для ефективного результату роботи з даними:

  1. Структурування даних

Підвищення ефективності можливе за допомогою коректної організації, управління та зберігання даних. У сфері охорони здоров’я та фармацевтики вони використовуються з будь-якою метою: оцінка ліків, їхнє майбутнє використання, їхній потенціал на ринку, фінансування клінічних досліджень тощо. Структурування даних забезпечує якісний процес організації, обробки, вилучення та зберігання даних для ефективної роботи з ними.

  1. Збір даних

Алгоритми та методи моделювання допомагають виявляти закономірності та взаємозв’язки даних. Це, зі свого боку, дозволяє складати більш точні прогнози у дослідженнях, розробці, маркетингу, клінічних випробуваннях тощо. Використання інструментів кластеризації, асоціативної сегментації та класифікації даних сприяє покращенню якості методів розробки та доставки ліків.

  1. Штучний інтелект та машинне навчання

Ці інструменти застосовуються з метою керування великим обсягом даних. Компанії у сфері фармацевтики та охорони здоров’я використовують ШІ та машинне навчання для більш легкого пошуку ліків.

  1. Візуалізація

Для простоти сприйняття та розуміння даних, тенденцій та закономірностей інформація подається у графічному форматі. Візуалізація даних допомагає аналітикам та клініцистам виявляти закономірності та взаємозв’язки та оперативно приймати обґрунтовані рішення.

Безумовно робота з даними потребує певних навичок та підготовки. На даний момент існує безліч онлайн-порталів, які пропонують навчальні програми. Однак, для вибору програми важливо розуміти дані, якими володіє компанія, потреби та цілі компанії, а також завдання, які мають вирішити співробітники за допомогою даних.

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat