Updesh Dosanjh，IQVIA 技术解决方案实践领袖 – 采访系列

Updesh Dosanjh 是 IQVIA (IQV ) 的技术解决方案实践领袖，IQVIA 是一家世界领先的公司，利用数据、技术、先进分析和专业知识帮助客户推动医疗保健和人类健康的发展。

是什么吸引你最初进入生命科学领域？

我在过去的 30 年里曾在多个行业工作，包括生命科学行业。我 15 年前选择回到生命科学行业，是因为我有三个目标：在一个对人类健康有贡献的行业工作；在一个可以被技术大大帮助的行业工作；以及在一个可以让我与好人合作的行业工作。 在生命科学行业的药物安全团队工作帮助我实现了这三个目标。

你能讨论一下什么是人类数据科学及其对 IQVIA 的重要性吗？

人类健康数据的数量正在迅速增长——自 2016 年以来增长了超过 878%。越来越多的高级分析被需要来揭示必要的见解。数据科学和技术正在迅速发展，但是收集和分析结构化和非结构化数据，尤其是来自不同的和孤立的数据源，仍然存在挑战。

人类数据科学这一新兴学科将人类科学的研究与数据技术的突破结合起来，来利用大数据在推进人类健康理解方面的潜在价值。在本质上，人类数据科学家是临床医生和数据专家的翻译者。这一新范式正在帮助解决 21 世纪医疗保健面临的挑战。

IQVIA 独特地具备收集、保护、分类和研究数据的能力，以帮助我们回答关于人类健康的问题。作为人类数据科学的领导者，IQVIA 具有深厚的生命科学专业知识和先进的分析能力，以从大量数据点中获取见解，这些见解可以帮助生命科学客户更快地将新药推向市场，并推动更好的健康结果。通过了解今天的挑战和创造性地思考新的创新如何加速新的答案，IQVIA 倾注于人类数据科学的概念——改变生命科学行业找到患者、诊断疾病和治疗疾病的方式。

AI 如何最好地帮助药物研究人员缩小特定药物的范围，以便行业资源可以更好地分配？

将新药推向市场的成本和时间非常高——平均需要 10 年和 26 亿美元。当药物开发人员探索一种分子的潜力来治疗或预防一种疾病时，他们会分析与该分子相关的所有可用数据，这需要大量时间和资源。此外，一旦药物被引入和推向市场，公司必须利用技术来监测不良事件（AEs），以确保患者安全。

人工智能（AI）工具可以帮助生命科学组织自动执行手动数据处理任务，以查找和跟踪数据中的模式。与其手动筛选数百或数千个数据点来揭示与特定治疗相关的最相关见解，AI 可以帮助生命科学团队有效地揭示最重要的信息，并将其带到前台进行进一步探索和可行的见解。这确保了生命科学团队的更多时间和资源被保留用于战略分析和决策，而不是用于数据报告。

你最近写了一篇文章，讨论了生物制药公司如何使用自然语言处理来获得竞争优势。你为什么认为这是如此重要？

生命科学公司比以往任何时候都面临着更大的压力，需要创新，以推动全球健康并在竞争激烈的市场中保持竞争力。自然语言处理（NLP）目前被生命科学公司用于帮助挖掘和“阅读”非结构化的基于文本的文档。然而，在药物安全领域中，还有大量未被开发的潜力，用于进一步保护患者安全和确保法规遵守。NLP 有潜力满足不断演变的合规要求，理解新的数据源，并提高创新机会。它通过结合和比较几十年来的统计遗产数据和新的传入患者数据（可以实时处理）来实现这一点，为从关键数据源中提取的信息提供了前所未有的可见性和清晰度。

药物安全（药物不良反应的检测、收集、评估、监测和预防）越来越依赖于 AI。你能讨论一下 IQVIA 在此方面的努力吗？

如前所述，药物安全部门的主要职责之一是收集和分析不良事件（AEs）的信息。今天，约 80% 的医疗保健数据以非结构化格式存在，例如电子邮件和纸质文档，AEs 需要从不同的和孤立的数据源中聚合和关联，包括社交媒体、在线社区和其他数字格式。此外，语言是主观的，定义是流动的。两个服用相同药物的患者可能会描述类似的 AE 反应，但每个患者可能会根据各种因素以动态的比例体验、衡量和描述痛苦或不适的水平。仍然依赖手动数据报告和处理的生命科学组织的药物安全和安全专业人员需要通过低效的流程审查这些广泛、多样和复杂的数据集。这不仅会减慢临床试验的速度，还可能延迟新药进入市场的时间，阻止患者获得可能挽救生命的药物。

生命科学行业是数据驱动的，对于数据分析和模式检测，没有比人工智能更好的盟友。这些工具在处理和提取大型、复杂的药物安全数据集方面尤其有用，以帮助自动化手动工作量并充分利用安全团队的人力资源。确实，人工智能和 NLP 工具在生命科学行业的采用使得这些大型、非结构化数据集可以转化为前所未有的速度的可行见解。以下是 IQVIA 如何为客户提供 AI 改进药物安全团队的运营效率的几种方式：

1. 加速文献搜索以获取相关信息
2. 扫描全球社交媒体以确定 AE
3. 监听和吸收音频呼叫（例如呼入呼叫中心）以提及公司或药物
4. 翻译大量信息从一种语言到另一种语言
5. 将扫描的 AE 文档转化为可行的信息
6. 阅读和解释案例叙述，需要最少的人类指导
7. 确定不良反应数据中的模式是否提供新的、以前未实现的信息以提高患者安全
8. 自动化案例后续跟进以验证信息和捕获任何缺失数据

您是否还有其他关于 IQVIA 的信息想要分享？

IQVIA 利用其大型数据集、先进技术和深厚的领域专业知识，提供了生命科学行业中特定于 AI 工具的关键差异化。这种独特的属性组合是 IQVIA 技术在广泛的行业参与者中成功实施的原因。这支持了行业的整合全球合规努力，以及改善患者安全。

感谢您这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 IQVIA。