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  最近,德国默克公司与专注于医药研发的大数据信息平台中国药渡签署战略合作协议,旨在为全球药物研发人员提供更便捷高效的“一站式信息解决方案”。德国媒体称,虽然还处于起步阶段,但大数据解决方案将给医药行业带来革命性的变化,尤其是在缩短研发周期、降低研发成本、处理患者数据、模拟疾病模式等方面。

  目前,全球药物研发普遍面临着成功率低、研发生产周期长的瓶颈。一款新药从开始研发到投入市场,至少需要10—15年。许多正在研发的抗癌靶向药虽已取得一定疗效,但仍需数年才能上市,因为还要进行大量临床试验来验证其安全性和有效性,并进一步优化。漫长的研发周期导致抗癌靶向药价格不菲。据《福布斯》杂志的一项研究显示,单一药物的开发和营销成本有时高达3.5亿美元。

  随着大数据和数字技术渗透到生产制造的各个环节,医药行业也开始借助这一技术,力图更经济、更有针对性地开发药物。过去,制药公司主要对临床试验数据进行系统分析,这类“纯数据”能以一套标准化的方式解读。而医疗记录等非结构化数据产生于医药生产的各个流程,一些关键数据甚至只能在研究人员手写的实验室记录中找到。大数据则可以收集和解读非结构化数据,从而优化生产流程。比如,拜耳公司依靠数据分析,在去年底推出了既重点突出又多样化的开发战略,将50多个项目几乎同期投入临床开发,最大限度地利用了研发潜力。

  新药研发的相关数据量庞大,每一个成功上市的药物背后都有上百万页的文献资料。大数据技术有助于从海量临床记录和医学期刊中,帮助研究人员“站在巨人的肩膀上”发现创新的机会,提高成功率。而对一些突发、传染性强、死亡率高的疾病,更是需要迅速找到有效抑制药物。大数据分析可以在全球范围内更快地检测疾病模式,加速新药的出现。

  在大数据时代,患者数据比以往更有价值。在2017年德国杜塞尔多夫国际医疗器械展览会上,结合大数据迈入“医生4.0”“病患4.0”时代成为主题。研究人员通过移动终端从病患处实时提取药物测试数据,进行数据共享、协作开发。未来,这种打破数据孤岛的研发理念,将进一步推动医疗行业朝着以病患为本的方向发展。正如德国联邦医学协会信息通信委员会主席弗兰茨·巴特曼所畅想的那样,“患者的智能手机将是21世纪的听诊器。”

  需要指出的是,虽然大数据大有可为,但大数据不会因其数据量多就更可靠,与经过严谨科学试验获得的“小数据”相比,大数据可以是有力的补充,但不能替代“小数据”。否则,就像流感趋势系统一样,人们如果仅凭关键词搜索数据来预测流感趋势,完全绕过以往的就医统计数据和病理研究,最终只能是贻误病情。

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