Pharmaceutical and Life Sciences Real World Evidence Market Tendances

Le moteur du marché - l'adoption accrue de preuves réelles dans le monde dans les décisions réglementaires

L'utilisation de données factuelles dans la prise de décisions réglementaires est de plus en plus courante. Les organismes de réglementation du monde entier se montrent plus ouverts à l'utilisation des données du monde réel produites en dehors des essais cliniques traditionnels. Ils reconnaissent que les preuves du monde réel peuvent aider à corriger certaines limites clés des essais contrôlés randomisés comme la taille limitée des échantillons, les populations restreintes de patients et les environnements contrôlés. Il offre une vision plus pragmatique de la façon dont les produits et les interventions médicaux fonctionnent pendant l'utilisation clinique courante.

Aux États-Unis, la FDA a publié plusieurs lignes directrices au cours des dernières années pour clarifier leur point de vue sur l'utilisation des données factuelles à des fins réglementaires. Cela comprend des conseils sur l'utilisation des données du monde réel pour appuyer les changements dans l'étiquetage et l'approbation des médicaments. La FDA considère que les preuves du monde réel complètent d'autres sources de preuves comme les essais randomisés. Il estime que les données du monde réel générées à l'aide de méthodologies robustes peuvent aider à appuyer diverses décisions tout au long du cycle de vie du produit, y compris l'identification de nouvelles cibles, la surveillance de l'innocuité et l'utilisation clinique. Dans l'UE, les autorités de réglementation ont également reconnu que des données factuelles peuvent soutenir une autorisation de mise sur le marché dans des circonstances exceptionnelles lorsque les données des essais cliniques sont difficiles à obtenir.

L'adoption croissante par les organismes de réglementation découle de la reconnaissance que les études factuelles sur le monde réel peuvent combler certaines lacunes et limitations des méthodes traditionnelles de recherche clinique. Il fournit des renseignements sur les schémas de traitement, les événements indésirables, l'efficacité et d'autres résultats au cours de la pratique médicale courante.

Conducteur du marché - L'augmentation des dépenses de santé sur le monde réel Analyse des données

Les coûts des soins de santé continuent d'augmenter considérablement tant dans les pays développés que dans les pays en développement. Cela exerce une pression financière énorme sur les gouvernements et les assureurs privés pour réduire les dépenses et optimiser les ressources disponibles. Parallèlement, on s'efforce de plus en plus de mettre en place des pratiques de soins de santé fondées sur des données probantes et d'évaluer les performances de diverses options de traitement. Cela a permis de mettre davantage l'accent sur l'évaluation des technologies de la santé et l'analyse du rendement réel ou des interventions médicales, des médicaments et des appareils.

Les payeurs de soins de santé et les assureurs manifestent un intérêt accru pour les études factuelles réelles afin d'évaluer la valeur et les résultats économiques de divers traitements. Les données sur le monde réel générées au cours de la pratique clinique courante fournissent des renseignements sur l'efficacité, l'innocuité, les résultats en matière de qualité de vie et les répercussions économiques comme les coûts des hospitalisations connexes, la productivité du travail perdue, etc. pendant l'utilisation naturaliste. Ces données aident les payeurs et les assureurs à prendre des décisions plus éclairées concernant l'inclusion des formules, les taux de remboursement et les prestations couvertes pour différentes options de traitement. Il leur permet de négocier efficacement avec les entreprises des sciences de la vie et d'assurer l'optimisation des ressources pour les services de santé financés.

Compte tenu de l'augmentation du coût des soins de santé, les gouvernements et les assureurs privés veulent également améliorer la rentabilité et l'analyse comparative des performances entre les fournisseurs de soins de santé. L'analyse des données probantes dans le monde réel permet de surveiller les paramètres de coût et de qualité pendant les opérations courantes. Il aide à identifier les variations injustifiées, à évaluer différents modèles de prestation de soins et à accroître l'efficacité des pratiques. Cela appuie à son tour le remboursement axé sur le rendement et le financement des soins de santé davantage axé sur les résultats. Dans l'ensemble, pour limiter l'augmentation des coûts et optimiser l'allocation des ressources, on s'attend à ce que l'analyse des données dans le monde réel bénéficie d'un soutien accru de la part des gouvernements, des assureurs privés et des payeurs de soins de santé.

Défi du marché - Coût élevé associé à la collecte et à l'analyse des données

L'un des principaux défis auxquels est confronté le secteur pharmaceutique et des sciences de la vie en ce qui concerne les données factuelles est le coût élevé associé à la collecte et à l'analyse des données. La collecte de données sur le monde réel à partir des dossiers de santé électroniques, des bases de données sur les demandes de remboursement, des registres et d'autres sources est un processus coûteux, car il faut créer l'infrastructure et les partenariats nécessaires pour accéder à ces ensembles de données. Il s'agit également de surmonter divers obstacles réglementaires et de protection de la vie privée concernant l'utilisation de l'information sur la santé des patients. De plus, l'analyse efficace des quantités considérables de données recueillies à partir de sources multiples exige de gros investissements dans les outils de gestion et d'analyse des données, ainsi que l'embauche de chercheurs et de chercheurs compétents en matière de données pour en tirer des enseignements utiles. Le fait de relier des sources de données disparates entre différentes organisations et géographies ajoute à la complexité et au coût de la collecte et de l'analyse de données dans le monde réel pour l'industrie des sciences de la vie. Les coûts encourus ne garantissent pas toujours la réussite des études factuelles, ce qui rend difficile la détermination du rendement des investissements pour les entreprises pharmaceutiques. Dans l'ensemble, les dépenses nécessaires pour produire des données sur les patients dans le monde réel posent des contraintes budgétaires importantes aux organismes des sciences de la vie, en particulier aux petites et moyennes entreprises.

Opportunité de marché : Utilisation croissante de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans l'analyse des données

L'une des grandes opportunités pour le marché des preuves du monde réel des sciences pharmaceutiques et de la vie réside dans l'application croissante de l'intelligence artificielle et des techniques d'apprentissage automatique pour l'analyse des données. Alors que les ensembles de données du monde réel continuent d'augmenter en taille et en complexité, les méthodes statistiques traditionnelles atteignent leurs limites pour étudier efficacement ces bases de données massives du monde réel. Les technologies de pointe comme l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel et l'analyse prédictive offrent de nouvelles façons d'extraire de précieuses idées de la mer d'informations non structurées et multidimensionnelles sur les patients. Les capacités d'IA comme la reconnaissance automatisée des modèles, la segmentation et la prédiction des résultats peuvent aider à analyser les données du monde réel à des vitesses plus rapides et à des échelles plus grandes que les approches traditionnelles axées sur l'homme. Cela permettra d'obtenir des résultats cliniquement pertinents de façon plus efficiente et rentable à l'appui de la recherche sur le développement et les résultats des médicaments. À mesure que les entreprises des sciences de la vie investissent de plus en plus dans l'IA pour optimiser leurs pipelines de R-D, elles explorent également des moyens de tirer parti de ces technologies pour produire des données probantes dans le monde réel. L'intégration de l'IA va transformer la façon dont les données des patients du monde réel sont étudiées pour accélérer le progrès médical.