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

Hintergrund

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?

Datasets verwendet

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.

Advaneo Data Marketplace

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.

Wirkung

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.