Updesh Dosanjh, Technology Solutions Uygulama Lideri, IQVIA – Röportaj Serisi

IQVIA’ (IQV ) da Technology Solutions Uygulama Lideri olan Updesh Dosanjh, bir dünya lideri olan IQVIA, verilerin, teknolojinin, gelişmiş analitiklerin ve uzmanlığın, müşterilerin sağlık hizmetlerini ve insan sağlığını ilerletmesine yardımcı olmak için kullanıyor.

İlaç bilimleri alanına ilk olarak neler sizi çekti?

Son 30 yıl içinde birden fazla endüstride çalıştım, kariyerimin başlangıcında ilaç bilimleri endüstrisinde çalıştım. 15 yıl önce ilaç bilimleri endüstrisine geri dönmeye karar verdiğimde, üç hedefi gerçekleştirmek istedim: insanların refahına katkıda bulunacak bir endüstride çalışmak, teknolojinin önemli bir şekilde yardımcı olabileceği bir alanda çalışmak ve güzel insanlarla çalışmak. İlaç bilimleri alanında bir farmakovijilans ekibinde çalışmak, bu üç hedefi gerçekleştirmemi sağladı.

İnsan veri bilimi nedir ve IQVIA için neden önemlidir?

İnsan sağlığı verilerinin hacmi hızla artıyor – 2016’dan bu yana %878’den fazla. Gerekli içgörülerı ortaya çıkarmak için gelişmiş analitiklere ihtiyaç duyuluyor. Veri bilimi ve teknoloji hızla ilerlemesine rağmen, özellikle dağınık ve ayrılmış veri kaynaklarından gelen yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin toplanması ve analizi ile ilgili zorluklar devam ediyor.

İnsan veri bilimi disiplini, insan bilimini veri teknolojisi ile birleştirerek büyük verilerin insan sağlığı anlayışını ilerletmede sağlayabileceği potansiyel değere ulaşmayı hedefliyor. Aslında, insan veri bilimcisi, klinisyenlerin dünyası ile veri uzmanlarının dünyası arasında bir çevirmen gibi davranıyor. Bu yeni paradigm, 21. yüzyıl sağlık hizmetlerine karşı çıkan zorlukları ele almaya yardımcı oluyor.

IQVIA, insan sağlığı hakkında soruları cevaplamak için yardımcı olan verileri toplamak, korumak, sınıflandırmak ve incelemek için benzersiz bir konumda bulunuyor. İnsan veri bilimi lideri olarak IQVIA, ilaç bilimleri uzmanlığına ve sofistike analitik yeteneklerine sahip, böylece ilaç şirketlerinin yeni ilaçları daha hızlı piyasaya sürmesine ve daha iyi sağlık sonuçlarına ulaşmasına yardımcı olmak için çok çeşitli veri noktalarından içgörüler elde edebilir. Bugün karşılaşılan zorlukları anlama ve yeni yeniliklerin nasıl daha hızlı cevaplar sağlayabileceğini hayal etme yoluyla, IQVIA insan veri bilimi kavramına odaklandı – ilaç endüstrisinin hastaları bulma, hastalıkları teşhis etme ve koşulları tedavi etme şeklini dönüştürüyor.

AI, ilaç araştırmacılarına hangi ilaçların daha fazla endüstri kaynağına layık olduğunu belirlemede nasıl yardımcı olabilir?

Yeni ilaçları piyasaya sürmek inanılmaz derecede pahalı ve zaman alıcı – ortalama olarak 10 yıl ve 2.6 milyar dolar gerekiyor. İlaç geliştiricileri bir molekülün bir hastalığın tedavisi veya önlenmesi için potansiyelini araştırdıklarında, ilgili tüm verileri analiz ediyorlar, bu da önemli zaman ve kaynak gerektiriyor. Ayrıca, bir ilaç piyasaya sürüldüğünde ve piyasaya sürüldüğünde, şirketler farmakovijilans için teknolojiyi kullanarak advers olayları (AE) izlemekle sorumludurlar – bu da hasta güvenliğini sağlamak için yardımcı oluyor.

Yapay zeka (AI) araçları, ilaç şirketlerinin büyük miktarda veri işleme görevlerini otomatikleştirmelerine ve veri içinde desenleri takip etmelerine yardımcı olabilir. Bir tedavi ile ilgili en ilgili içgörülerı ortaya çıkarmak için yüzlerce veya binlerce veri noktasını manuel olarak araştırmak yerine, AI ilaç şirketlerine en önemli bilgileri ortaya çıkarmalarına ve bunları daha fazla araştırma ve eyleme geçirilebilir içgörüler için öne çıkarmalarına yardımcı olabilir. Bu, ilaç şirketlerinin daha fazla zaman ve kaynağını stratejik analiz ve karar vermeye ayırmasına yardımcı olur, değil de veri raporlamasına.

Son olarak, biyofarmasötik şirketlerin doğal dil işleme kullanmasıyla ilgili bir makale yazdınız. Neden bunu önemli olduğunu düşünüyorsunuz?

İlaç şirketleri, küresel sağlığı ilerletmek ve doygun bir pazarda rekabetçi olmak için her zamankinden daha fazla baskı altına girmiş durumdadır. Doğal dil işleme (NLP), ilaç şirketleri tarafından metin tabanlı belgeleri madenlemek ve “okumak” için kullanılıyor. Ancak, farmakovijilansda hasta güvenliğini korumak ve düzenleyici uyumu sağlamak için NLP’yi kullanma konusunda hala önemli bir potansiyel var. NLP, değişen uyumluluk gereksinimlerini karşılamak, yeni veri kaynaklarını anlamak ve inovasyonu sürmek için yeni fırsatlar sunabilir. Bu, istatistiksel miras verilerini ve yeni gelen hasta verilerini birleştirerek ve karşılaştırarak, kritik veri kaynaklarından çıkarılan bilgilerin etrafında hiç görülmemiş bir görünüm ve açıklık sağlar.

İlaçların advers etkilerini tespit etme, toplama, değerlendirme, izleme ve önleme ile ilgili farmakovijilans, AI’ye giderek daha fazla bağımlı hale geliyor. IQVIA’nın bu konudaki bazı çabalarını tartışabilir misiniz?

Önceden de bahsedildiği gibi, farmakovijilans (PV) departmanlarının birincil rollerinden biri, advers olaylar (AE) hakkında bilgi toplamak ve analiz etmektir. Bugün, yaklaşık %80’lik sağlık verisi yapılandırılmamış formatlarda, örneğin e-posta ve kağıt belgelerde yer alıyor ve AE’ler, sosyal medya, online topluluklar ve diğer dijital formatlar da dahil olmak üzere çeşitli ve geniş veri kaynaklarından toplanmalı ve ilişkilendirilmelidir. Daha da önemlisi, dil öznel ve tanımlar değişken. Aynı ilacı alan iki hasta benzer AE reaksiyonları tanımlayabilir, ancak her hasta farklı faktörler nedeniyle ağrı veya rahatsızlık seviyelerini farklı şekilde deneyimleyebilir, ölçebilir ve tanımlayabilir. PV ve güvenlik profesyonelleri, masih veri raporlama ve işleme süreçlerine güvenen ilaç şirketlerinde, bu geniş ve karmaşık veri kümelerini verimsiz süreçler aracılığıyla incelemelidir. Bu, sadece klinik çalışmaların yavaşlamasına neden olmakla kalmaz, aynı zamanda yeni ilaçların piyasaya sürülmesini de geciktirebilir ve hastaların potansiyel olarak yaşamsal ilaçlara erişmesini engelleyebilir.

İlaç endüstrisi yüksek oranda veri odaklı ve veri analizi ve desen tespit için AI’den daha iyi bir müttefik yoktur. Bu araçlar, özellikle büyük ve karmaşık PV veri kümelerini işleyerek ve insan güvenlik ekiplerinin en iyi şekilde kullanılması için manuel iş yüklerini otomatikleştirmeye yardımcı olarak çok faydalıdır. Gerçekten de, AI ve NLP araçlarının ilaç endüstrisinde benimsenmesi, bu büyük yapılandırılmamış veri kümelerini önceden görülmemiş bir hızda eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmeyi mümkün kılıyor. İşte IQVIA’nın müşterilerine bugün aktif olarak sunduğu AI’nin PV ekipleri için operasyonel verimliliği artırabileceği beberapa yol:

1. İlgili bilgiler için literatür aramalarını hızlandırın
2. Dünya çapında sosyal medyayı tarayarak AE’leri belirleyin
3. Sesli aramaları dinleyin (örneğin, bir çağrı merkezine) şirket veya ilaç hakkında bahsedilenleri dinleyin
4. Büyük miktarda bilgiyi bir dilden diğerine çevirin
5. AE’ler hakkında taranmış belgeleri eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürün
6. Minimum insan rehberliği ile vaka anlatılarını okuyun ve yorumlayın
7. Advers reaksiyon verilerinin yeni, daha önce gerçekleştiremediğiniz bilgileri sağlayıp sağlamadığını belirleyin
8. Bilgiyi doğrulamak ve eksik verileri toplamak için vaka takiplerini otomatikleştirin

IQVIA hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

IQVIA, büyük veri kümeleri, gelişmiş teknoloji ve derin alan uzmanlığını, özellikle ilaç endüstrisi için tasarlanan ve eğitilen AI araçları sağlamak için birleştiriyor. Bu benzersiz özellikler kombinasyonu, IQVIA teknolojisini geniş bir endüstri oyuncusu yelpazesi boyunca başarılı bir şekilde uygulamaya katkıda bulunmuştur. Bu, endüstri için entegre küresel uyumluluk çabalarını destekler ve hasta güvenliğini iyileştirir.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular IQVIA’yı ziyaret edebilir.