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

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?

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.

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.

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.