Perubahan jadwal dan dosis obat sementara pengadministrasian pengobatan untuk penyakit seperti kanker dapat memiliki dampak yang signifikan terhadap khasiat obat. Dokter / dokter yang merawat pasien dan perusahaan farmasi yang memproduksi obat tersebut memahami pentingnya proses ini. Sering, tergantung pada bagaimana pasien merespon obat, obat perlu ditambah atau dikurangi dan kuantitas dosis diubah. Apakah Anda berpikir data () Bi & analisis dapat membantu di sini? Apakah ini terdengar seperti menjadi sangat subjektif untuk pasien dan respon dari reaksi metabolisme pasien? Apakah ini tidak terdengar seperti hit dan mekanisme persidangan pendekatan untuk memecahkan suatu masalah serius seperti kanker dan panggilan untuk pendekatan yang lebih terstruktur mungkin menggunakan analisis data? Bagaimana jika jadwal dan dosis jumlah tetap dapat dicapai yang akan membawa perubahan yang tepat dalam sel-sel kanker pada pasien? Bagaimana hal itu akan menjadi bagi perusahaan farmasi untuk menggunakan data dan dapat memprediksi hasil ajaib?
Predictive data Analytics:
Semua ini tidak mungkin terjadi sebelumnya, tetapi dengan munculnya model analisis prediktif yang dibangun untuk proses pembuatan obat farmasi, ini mungkin sekarang. Ada luas Pharma data Analytics yang dilakukan untuk menghasilkan model prediksi yang telah dikembangkan dan sedang digunakan oleh perusahaan farmasi untuk membantu mensimulasikan dan memprediksi hasil yang mungkin dari jadwal yang berbeda dan tingkat dosis. Farmakokinetik, juga disebut sebagai PK di dunia farmasi, model membantu dalam memprediksi dosis obat dengan memahami penyerapan dalam pasien. Ini harus diikuti dengan analisis kompleks dari reaksi itu akan menghasilkan saat berinteraksi dengan protein yang berbeda, enzim dan berbagai reaksi kimia en-route penyerapan dan asimilasi dalam tubuh. Ada dapat beberapa kombinasi dari reaksi kimia yang berbeda yang dapat terjadi dalam tubuh dan ini sedang diprediksi oleh farmakodinamik, juga disebut sebagai PD dalam dunia farmasi, sel model matematika dan untuk dapat bekerja di tingkat tumor.
Industri farmasi adalah pada asal-usul mampu menggunakan analisis data tersebut dan menerapkannya untuk menghasilkan hasil yang sukses. Ada banyak faktor yang harus dipertimbangkan saat membangun dan menjalankan model-model matematika, termasuk komposisi kimia dari tumor, tingkat penyebaran obat di tempat tertentu, reaksi dari komposisi kimia dari obat dan tumor dll
Pada () Incedo Inc, kami percaya bahwa sama pentingnya dengan itu adalah untuk memahami makna dari model ini, adalah sama penting untuk memvisualisasikan bahwa model adalah sebagai baik sebagai data yang mereka dijalankan. Data untuk analisis data seperti oksigen untuk hidup. Tidak ada analisis data dapat memberikan hasil apapun dan jumlah positif palsu akan tergantung pada kualitas data yang disediakan untuk melakukan mereka analytics. perusahaan farmasi di seluruh dunia sedang mengumpulkan data dari rumah sakit, resep medis, diagnosis pasien, riwayat pengobatan pasien, catatan medis pasien, resep obat, klaim perusahaan asuransi, counter distribusi obat dll dan mencoba untuk bekerja di luar model terbaik. Ini juga ditambah dengan penggunaan program gen manusia yang juga diberi makan ke dalam untuk menguji analisis prediktif tepat untuk perusahaan farmasi. Tantangan lain yang terkait dengan ini sementara membangun model data yang analitik untuk perusahaan farmasi adalah jumlah parameter variabel yang kami memiliki informasi yang terbatas (atau mengatakan sedikit data seperti apa yang akan diharapkan).
Ide menggunakan model untuk memprediksi hasil adalah semua tentang mampu menjadi lebih efisien dan hemat biaya. Incedo Inc, dengan tim yang ahli domain di ruang Biologi, telah secara konsisten bermitra dengan klien secara global untuk membangun solusi dan layanan data Analytics kuat dan terukur.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar