업데시 도산지, 기술 솔루션 실무 리더, IQVIA – 인터뷰 시리즈

IQVIA의 기술 솔루션 실무 리더인 업데시 도산지(Updesh Dosanjh)는 데이터, 기술, 고급 분석 및 전문 지식을 활용하여 고객이 건강 관리와 인간 건강을 앞으로 나아가도록 도와주는 세계적인 리더입니다.

초기에는 생명 과학에 관심을 갖게 된 계기가 무엇인가요?

저는 지난 30년 동안 여러 산업에서 일했으며, 경력 초기에는 생명 과학 산업에서 일했습니다. 15년 전 생명 과학 산업으로 다시 돌아온 이유는 세 가지 목표를 달성하기 위해서였습니다. 첫째, 사람들의 복지를 위한 산업에서 일하고 싶었습니다. 둘째, 기술이 크게 도움이 될 수 있는 산업에서 일하고 싶었습니다. 셋째, 좋은 사람들과 일하고 싶었습니다. 생명 과학에서 약물 안전성 팀과 일하면서 이 세 가지 목표를 모두 달성할 수 있었습니다.

인간 데이터 과학이 무엇인지及其 중요성을 설명해 주시겠습니까?

인간 건강 데이터의 양은 2016년 이후 878% 이상으로 급격히 증가하고 있습니다. 이러한 데이터에서 필요한 통찰력을 얻기 위해 고급 분석이 필요합니다. 데이터 과학 및 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 수집 및 분석에는 여전히 많은 도전이 있습니다. 특히, 데이터가 서로 다른 출처에서 오고 분리되어 있을 때 더욱 그렇습니다.

인간 데이터 과학은 인간 과학을 데이터 기술의 발전과 결합하여 빅데이터의 잠재적인 가치를 실현하는 새로운 학문입니다. 인간 데이터 과학자는 임상의 세계와 데이터 전문가의 세계 사이에서 통역者的 역할을 합니다. 이 새로운 패러다임은 21세기 건강 관리의 도전을 해결하는 데 도움이 됩니다.

IQVIA는 인간 건강에 대한 질문에 답하기 위해 데이터를 수집, 보호, 분류 및 연구하는 데 유일하게 위치하고 있습니다. 인간 데이터 과학의 리더로서, IQVIA는 생명 과학 전문 지식과 고급 분석 능력을 갖추고 있습니다. 이는 생명 과학 고객이 새로운 약을 시장에 더 빠르게 출시하고, 더好的 건강 결과를 달성하는 데 도움이 됩니다. 오늘날의 도전을 이해하고, 새로운 혁신을 통해 새로운答案을 찾는 데 창의적으로 접근함으로써, IQVIA는 인간 데이터 과학의 개념을 받아들여, 생명 과학 산업이 환자를 찾고, 질병을 진단하고, 질병을 치료하는 방식을 변革하고 있습니다.

인공 지능(AI)이 약물 연구자에게 특정 약물에 대한 자원을 집중시키는 데 어떻게 도움이 될 수 있나요?

새로운 약을 시장에 출시하는 것은 매우 비용이 많이 들고 시간이 걸리는 과정입니다. 평균적으로, 약 10년이 걸리고, 26억 달러의 비용이 듭니다. 약물 개발자들은 분자에 대한 데이터를 분석하여, 그 분자가 질병을 치료하거나 예방하는 데 потен적으로 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴봅니다. 이는 많은 시간과 자원을 필요로 합니다. 또한, 약물이 시장에 출시되면, 회사들은 약물 안전성 모니터링을 위해 기술을 활용하여, 부작용(Adverse Events, AEs)을 모니터링해야 합니다. 이는 환자 안전을 보장하는 데 도움이 됩니다.

인공 지능(AI) 도구는 생명 과학 조직이 데이터 처리 작업을 자동화하여, 데이터에서 패턴을 찾고 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특정 치료와 관련된 가장 관련된 정보를 찾기 위해 수백 또는 수천 개의 데이터 포인트를 수동으로 분석하는 대신, AI는 생명 과학 팀이 가장 중요한 정보를 효과적으로 찾고, 행동할 수 있는 통찰력을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 생명 과학 팀이 전략적 분석과 의사 결정에 더 많은 시간과 자원을 할애할 수 있도록 합니다.

최근에 자연어 처리(NLP)가 생명 과학 회사에 경쟁 우위를 제공한다는 내용의 기사를 작성했습니다. 왜 vậy일까요?

생명 과학 회사들은 글로벌 건강을 발전시키고, 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 혁신을 강요받고 있습니다. 자연어 처리(NLP)는 현재 생명 과학 회사에서 비구조화된 텍스트 문서를 분석하여, 통찰력을 얻는 데 사용되고 있습니다. 그러나 약물 안전성 모니터링에서 NLP를 활용하여, 환자 안전을 보호하고, 규제 준수를 보장하는 데 여전히 잠재력이 있습니다. NLP는 규제 요구 사항을 충족하고, 새로운 데이터 소스를 이해하며, 혁신을 주도하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 통계적 유산 데이터와 새로운 환자 데이터를 결합하여, 임상 데이터에서 패턴을 찾는 데 도움이 됩니다.

약물 안전성 모니터링(Pharmacovigilance)은 인공 지능(AI)에越来越 많이 의존하고 있습니다. IQVIA는 이에 대해 어떤 노력을 하고 있나요?

약물 안전성 모니터링(PV) 부서는 주로 부작용(Adverse Events, AEs)에 대한 정보를 수집하고 분석하는 역할을 합니다. 현재 약 80%의 의료 데이터가 비구조화된 형식으로 존재하며, AEs는 다양한 데이터 소스에서 수집되어야 합니다. 이는 소셜 미디어, 온라인 커뮤니티 및 기타 디지털 형식에서 데이터를 수집하는 것을 포함합니다. 또한, 언어는 주관적이며, 정의는 유동적입니다. 동일한 약물을 복용하는 두 명의 환자는 유사한 부작용 반응을 경험할 수 있지만, 각 환자는 다양한 요인에 따라 통증이나 불편함 수준을 다르게 경험하고, 측정하고, 설명할 수 있습니다. 아직 수동 데이터 보고와 처리에 의존하는 생명 과학 조직의 약물 안전성 및 안전 전문가들은 이러한 광범위하고 복잡한 데이터 세트를 비효율적인 프로세스를 통해 검토해야 합니다. 이는 임상 시험을 지연시키고, 새로운 약물의 시장 출시를 지연시킬 수 있으며, 환자가 생명을 위협하는 약물에 접근하지 못하도록 할 수 있습니다.

생명 과학 산업은 데이터 驅動 산업입니다. 데이터 분석과 패턴 감지를 위한 최고의 동료는 인공 지능(AI)입니다. 이러한 도구는 특히 약물 안전성 데이터 세트를 처리하고, 패턴을 감지하는 데 유용합니다. 이는 수동 작업을 자동화하고, 안전 팀의 인적 자원을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. 실제로, 생명 과학 산업에서 인공 지능(AI)와 자연어 처리(NLP) 도구의採用은 이러한 큰 비구조화된 데이터 세트를 이전에 없던 속도로 행동할 수 있는 통찰력으로 변환하는 데 도움이 됩니다. IQVIA는 다음 몇 가지 방법으로 약물 안전성 팀의 운영 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

1. 관련 정보를 찾기 위한 문헌 검색을 가속화합니다.
2. 전 세계적으로 소셜 미디어를 검색하여 부작용을 찾습니다.
3. 회사나 약물에 대한 언급이 있는 오디오 콜(예: 콜 센터)을 청취하고 흡수합니다.
4. 대량의 정보를 한 언어에서 다른 언어로 번역합니다.
5. 부작용에 대한 스캔된 문서를 행동할 수 있는 정보로 변환합니다.
6. 최소한의 인간 지시에 따라 사례 내러티브를 읽고 해석합니다.
7. 부작용 데이터에서 패턴이 새로운, 이전에 실현되지 않은 정보를 제공하는지 여부를 결정합니다.
8. 사례 추적을 자동화하여 정보를 확인하고, 누락된 데이터를 캡처합니다.

IQVIA에 대해 더 공유하고 싶은 내용이 있나요?

IQVIA는 대규모 데이터 세트, 고급 기술 및 심층 도메인 전문 지식을 활용하여, 생명 과학 산업을 위한 인공 지능 도구를 제공하는 데 차별화를 두고 있습니다. 이러한 고유한 속성의 조합은 IQVIA (IQV ) 기술의 성공적인 구현에 기여했습니다. 이는 산업의 통합된 글로벌 규제 준수 노력과 환자 안전을 개선하는 데 도움이 됩니다.

이번 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 IQVIA를 방문하십시오.