{ Indústria farmacêutica: previsões, decisões e estratégias baseadas em dados }

Tomar decisões e traçar estratégias baseadas em dados é algo essencial para o crescimento e a estabilidade de uma empresa, e na indústria farmacêutica isso não é diferente.

Soluções tecnológicas como Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning, entre outras, são muito eficazes nas mais diversas áreas e processos do segmento farmacêutico.

Em uma gestão orientada por dados, a indústria farmacêutica simplifica operações e garante mais eficiência em P&D (Pesquisa e Desenvolvimento), ensaios clínicos, descoberta de novos ativos e previsões de melhores tratamentos.

Na era da indústria farmacêutica 4.0, as empresas do setor que não souberem extrair o máximo potencial dos dados tendem a ficar para trás, daí a importância de contarem com ferramentas que facilitem a coleta, cruzamento e análise de informações.

Cenário atual da indústria farmacêutica

Atualmente, a maior parte da indústria farmacêutica a nível mundial opera seus negócios com base na produção de medicamentos em massa, os quais normalmente são direcionados à grande parte da população com foco em patologias comuns e de fácil tratamento.

No entanto, esse modelo de negócio tende a se tornar cada vez mais inviável com o passar dos anos.

A primeira razão para isso tem a ver com o aumento dos custos em toda a cadeia de valor de um medicamento, tendo em vista a redução de patentes, o aumento da produção de genéricos e o crescimento das reimportações.

Além disso, existe um gargalo referente a novos alvos viáveis de fármacos, uma questão que pressiona a indústria a desenvolver novas modalidades de tratamento.

Paralelamente, há uma demanda crescente por medicamentos personalizados de acordo com as necessidades de uma parcela da população, ou dos pacientes de uma patologia específica.

Diante desse cenário, é importante que a indústria farmacêutica passe a olhar com mais atenção para os dados e entenda como as informações relevantes podem beneficiar as decisões estratégias e as operações.

Previsões para o futuro da indústria farmacêutica

O uso de dados já é uma realidade na indústria farmacêutica, mas tem o potencial de evoluir ainda mais, contribuindo para tratar doenças crônicas, combater novas patologias e encontrar correlações entre estruturas moleculares e funções químicas de ativos, como mostram as previsões para o setor.

Genética como base para o desenvolvimento de medicamentos de precisão 

Há expectativa de encontrar os genes que controlam o envelhecimento em menos de 10 anos e espera-se que até 2040 a medicina de precisão seja capaz de detectar patologias antes de os sintomas aparecerem.

Outra previsão importante nesse sentido é que está próxima à aprovação de medicamentos de precisão baseados na genética para combater a diabete e a hipertensão.

Vacinas e medicamentos mais eficazes

Durante a pandemia de Covid-19, a computação cognitiva presente em empresas de biotecnologia contribuiu para que vacinas fossem desenvolvidas em tempo recorde.

Nesse sentido, a previsão é de que soluções como IA e Machine Learning contribuam ainda mais para o desenvolvimento de novos medicamentos e vacinas com base nos dados de grupos de pesquisa.

Com isso, a tendência é que seja possível antever se subgrupos de pacientes ou pessoas com condições de saúde preexistentes responderiam melhor a uma mistura diferente de ativos ou a doses diferentes de um medicamento.

Encontrar correlações e semelhanças

Algoritmos específicos são capazes de encontrar correlações entre a estrutura molecular e a função química de um ativo ou proteína, assim como verificar a existência de mutações em patologias como o câncer.

Para os próximos anos, a tendência é uma evolução ainda maior nesse tipo de análise, trazendo mais inovação para a P&D da indústria farmacêutica.

Estratégias baseadas em dados

Considerando que o futuro da indústria farmacêutica está na medicina de precisão e nos medicamentos personalizados, as estratégias guiadas por dados podem ser extremamente úteis nesse sentido, mas não somente.

Os dados também podem contribuir para obter melhores resultados em ensaios clínicos e até mesmo para tornar mais eficazes as estratégias de marketing e vendas.

Desenvolvimento de medicamentos de precisão

Inteligência artificial, Big Data e biotecnologia combinadas podem ser eficazes no desenvolvimento de medicamentos de precisão. Isso é possível por meio de dados referentes às características genéticas de um paciente, além de informações sobre fatores sociais e ambientais e padrões de comportamento.

Ensaios clínicos mais eficazes

O uso de dados pode beneficiar a indústria farmacêutica na construção de ensaios clínicos mais baratos e de menor duração, possibilitando o recrutamento de pacientes de forma mais assertiva.

Essa estratégia pode ter como base a composição genética, os padrões de comportamento e o status da doença em que um paciente se encontra.

Melhores resultados em marketing e vendas

A interpretação e o cruzamento de dados permitem que as indústrias farmacêuticas tracem estratégias mais eficazes de marketing e vendas.

As empresas podem identificar quais medicamentos se saem melhor de acordo com a sazonalidade, a região ou o ponto de vendas, bem como entender qual seria a melhor abordagem a ser adotada por um representante comercial no contato com os médicos.

Redução de efeitos colaterais e reações adversas

A jornada de um paciente na adesão a um medicamento pode ser impactada diante de efeitos colaterais e reações adversas. Nesse sentido, a modelagem preditiva pode ser usada para prever interações medicamentosas ou a toxicidade de ativos no organismo dos pacientes.

Não há dúvidas de que o futuro da indústria farmacêutica está no uso de dados para tornar os processos mais ágeis, garantir decisões mais bem embasadas e desenvolver soluções que beneficiem a população.

Ferramentas baseadas em IA, Machine Learning, Big Data, computação cognitiva, entre outras, já são capazes de guiar estratégias em medicina de precisão e tendem a evoluir mais ainda nesse sentido.

Ainda que a gestão farmacêutica orientada por dados seja uma necessidade, o fato é que o mercado farma carece de informações relevantes, especialmente daquelas relacionadas à jornada do paciente no mercado suplementar/privado de saúde.

Por isso, mais do que colocar os dados no centro de seus modelos de negócio, é importante que a indústria farmacêutica tenha à disposição as ferramentas certas para guiar a tomada de decisões e a elaboração de estratégias.

Entre elas, destaque para a Web Pharma Analytics, que disponibiliza informações no conceito Real World Data, garantindo um atendimento mais assertivo e crescimento nas vendas.

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