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.