제약 및 생명 과학 Real World Evidence Market은 가치있는 것으로 추정됩니다. 2024년 USD 2.0 억 견적 요청 2031년 USD 5.3 억화합물 연례 성장률에서 성장하는 (CAGR) 2024에서 2031로 15 %의.

시장은 실제 데이터의 사용으로 인해 긍정적 인 추세를 목격하고 치료 옵션의 상대적 효과 및 안전성을 평가합니다. 제약 회사는 점점 임상 발달, 더 나은 표적 환자 인구를 expedite에 진짜 세계 증거를 레버리고, 건강 결과를 개량합니다.

Market Driver - Regulationy Decisions의 Real-World Evidence의 채택

규제 결정에 대한 실제 증거의 사용은 점점 채택되고있다. 전 세계의 규제는 전통적인 임상 시험 밖에 생성 된 실제 세계 데이터를 사용하여 더 개방성을 보여줍니다. 그들은 진짜 세계 증거가 제한된 표본 크기, 한정된 환자 인구 및 통제한 환경 같이 무작위로 통제된 예심의 몇몇 중요한 한계를 해결할 수 있다는 것을 인식합니다. 그것은 의학 제품 및 개입이 일상적인 임상 사용 중에 수행되는 방법에 대한 더 많은 pragmatic보기를 제공합니다.

미국에서 FDA는 규제 목적에 대한 실제 세계 증거를 사용하여 과거 몇 년 동안 여러 지침을 발표했습니다. 이것은 실제 세계 데이터를 사용하여 라벨링 변경 및 약물 승인을 지원합니다. FDA는 무작위 시험과 같은 증거의 다른 소스를 보완하는 실제 세계 증거를 참조하십시오. 강력한 방법론을 사용하여 생성될 때 실제 세계 자료는 새로운 표적 ID, 안전 감시 및 임상 사용을 포함하여 제품 수명 주기의 주위에 각종 결정을 지원할 수 있습니다. 유럽 연합 (EU)에서 규제 기관은 임상 시험 데이터가 얻기 어려울 때 탁월한 상황에서도 실제 세계 증거를 인정했습니다.

실제 세계 증거 연구가 전통적인 임상 연구 방법의 특정 간격과 한계를 해결할 수 있다는 인식에서 규제 기관 줄기에 의한 성장 채택. 치료 패턴, 불리한 사건, 효과 및 기타 결과에 대한 통찰력을 제공합니다.

시장 드라이버 - Real World의 Rising Healthcare Expenditure 데이터 분석

의료비는 개발 및 개발 국가에서 크게 상승합니다. 이 경고는 정부 및 민간 보험에 엄청난 금융 압력으로 지출 및 사용 가능한 리소스를 최적화합니다. 동시에, 다양한 치료 옵션의 더 많은 증거 기반 의료 관행 및 성능 벤치마킹에 대한 성장 추진이 있습니다. 이것은 건강 기술 평가에 더 중대한 초점에 지도하고 진짜 세계적인 성과 또는 의학 개입, 약 및 장치 분석했습니다.

건강 관리 급여 및 보험은 다양한 치료의 가치와 경제적인 결과를 평가하기 위해 실제 세계 증거 학문에 있는 증가한 관심사를 보여주고 있습니다. 일상적인 임상실에서 생성된 실제 세계 자료는 자연적 사용 중에는 효과, 안전, 삶의 질 및 경제적 영향에 대한 통찰력을 제공합니다. 이러한 데이터는 payers와 insurers에 대한 더 많은 정보를 제공합니다 공식 포함, reimbursement 비율 및 다른 치료 옵션에 대 한 혜택. 그것은 생명 과학 회사와 효과적으로 협상하고 기금 의료 서비스에 대한 비용을 보장 할 수 있습니다.

의료, 정부 및 민간 보험 업체의 비용 절감, 의료 제공 업체의 성능 벤치마킹 향상을 원합니다. 실제 세계 증거 분석은 일상적인 작업 중에 비용 및 품질 지표를 모니터링 할 수 있습니다. 그것은 unwarranted 변이를 식별하고, 다른 배려 납품 모형을 평가하고, 더 능률적인 연습을 확장하는 것을 돕습니다. 이 차례는 성능 중심의 재투자 및 더 많은 결과 기반 의료 기금을 지원합니다. 전반적으로 비용 상승 및 자원 할당을 최적화하기 위해 실제 세계 데이터 분석은 정부, 민간 보험 및 의료 지불 업체의 지출 지원 증가를 기대할 것으로 예상됩니다.

Market Challenge - 데이터 수집 및 분석과 관련된 높은 비용

실제 세계 증거에 관한 제약 및 생명 과학 부문에 직면 한 주요 과제 중 하나는 데이터 수집 및 분석과 관련된 높은 비용입니다. 전자 보건 기록에서 실제 세계 데이터를 수집, 데이터베이스 주장, 등록 및 기타 소스는 필요한 인프라를 구축하고 이러한 데이터셋에 액세스하기 위해 파트너십을 구축하는 데 필요한 비싼 프로세스입니다. 또한 환자 건강 정보의 사용에 관한 다양한 규제 및 개인 정보 취급에 관한 상담도 포함됩니다. 또한, 효과적인 방법으로 여러 소스에서 수집 된 실제 데이터의 광대 한 양을 분석하는 것은 데이터 관리 및 분석 도구의 무거운 투자뿐만 아니라 숙련 된 데이터 과학자와 연구원을 강화 의미있는 통찰력을 고용해야합니다. 다른 조직과 geographies의 데이터 소스를 연결하면 생명 과학 산업에 대한 실제 데이터 수집 및 분석의 복잡성과 비용에 더 추가됩니다. 치료 비용은 항상 실제 세계 증거 연구에서 성공적인 결과를 보장하지 않습니다, 제약 회사에 대한 ascertain에 투자에 수익을 창출. 전반적으로, 실제 세계 환자 데이터의 실제 세계 증거를 생성해야 하는 지출은 생명 과학 조직에 상당한 예산 제약, 특히 중소 규모의 회사에 더 작습니다.

Market Opportunity: 데이터 분석에서 인공 지능 및 기계 학습의 활용

제약 및 생명 과학을위한 주요 기회 실제 세계 증거 시장은 데이터 분석을위한 인공 지능 및 기계 학습 기술의 성장 응용 프로그램에 속합니다. 실제 데이터 세트는 크기와 복잡성을 지속적으로 확장하고, 전통적인 통계 방법은 이러한 대규모 실제 데이터베이스를 효과적으로 공부하는 데 그들의 한계에 도달합니다. 깊은 학습, 자연 언어 처리 및 예측 분석과 같은 첨단 기술은 구조화, 다차원 환자 정보의 바다에서 귀중한 통찰력을 추출하는 새로운 방법을 제공합니다. 자동화된 패턴 인식, 세그먼트 및 결과 예측과 같은 AI 기능은 기존의 인간 중심 접근 방식보다 빠른 속도와 더 큰 규모에서 실제 세계 데이터를 분석할 수 있습니다. 이 약물 개발 및 결과를 지원하기 위해 더 효율적이고 비용 효율적인 방법으로 임상 관련 결과를 얻게됩니다. 생명 과학 회사는 점점 AI에 투자하여 R & D 파이프라인을 최적화하고 있으며, 실제 세계 증거 세대에 대한 이러한 기술을 활용하는 방법을 탐구하고 있습니다. AI의 통합은 실제 환자 데이터가 의료 진도를 가속화하기 위해 연구하는 방법을 의미한다.

제약 및 생명 과학 Real World Evidence 시장에서 운영되는 주요 플레이어는 Clinerion, Clinigen Group, Cognizant Analytics, Evidera, HealthCore, IBM, ICON, IQVIA, Medpace, NorthWest EHealth, Optum Insight, Oracle, PAREXEL, Perkin Elmer, SAS, Syneos Health 및 TriNetX를 포함합니다.