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陆惠莉:以“医疗大数据多维回归分析法”破解医药市场趋势关键密码
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2024 年 2 月 1 日,全球一药企公布了其 2023 年的财报,其中制药业务总收入达到了令人瞩目的成绩。在这一辉煌的成绩中,中国区就占据了其总体份额的 10% 以上,同比去年更是实现了惊人增长。这家药企耀眼的成绩单使其成为了在中国市场业绩表现最为出色的制药企业。深入探寻其成功背后的深层原因,这家药企的数字化转型无疑发挥了举足轻重的关键作用。而医药数据分析,作为数字化转型中最为核心的一环,有力地帮助这家药企在药物研发和市场策略等众多方面做出了更为明智、精准的决策,从而持续推动公司稳健发展。通过对海量医疗数据的精细、准确分析,使得这家药企能够深度洞悉中国患者的疾病谱、用药习惯以及市场需求的微妙变化及发展趋势,进而提前精心布局研发和生产相关药物。在市场推广领域,基于多维度的全面数据分析,这家药企能够精确无误地定位目标群体,制定出更加个性化且高效的市场策略,不仅极大地提高了产品的知名度,还大幅提升了市场占有率。可以说,这家药企在 2023 年所取得的巨大成功,充分地证明了医疗数据分析在现代制药发展中的决定性关键作用,也为整个行业成功树立了创新典范。今天,本报记者有幸采访到了这家药企的医药信息经理陆惠莉,共同探讨如何利用数据分析技术破解医药市场趋势关键密码。

以创新为导向,独创 " 医疗大数据多维回归分析法 "

陆惠莉在医药行业深耕超过 14 年,先后在多家医药企业任职,拥有丰富的市场分析经验。多年的工作履历,让她深切地意识到医药数据信息的关键意义,并致力于采用更为先进的技术手段对医疗信息展开多维度的专业分析,从而形成更加精准的分析报告和指导建议。在持续的实践优化进程中,陆惠莉开创性地提出了 " 医疗大数据多维回归分析法 ",为中国医药行业带来了创新性的变革。

长期以来,医药数据在收集方面的欠缺、分析技术的不完备以及结果转化和利用的局限性,被一致视为医药行业的三大痼疾。陆惠莉所提出的 " 医疗大数据多维回归分析法 ",不但成功破解了上述难题,还成为引领中国医药市场迈向精准化发展的关键手段。该分析方法融合了医学、统计学、计算机科学等跨学科的知识,并且严格遵循医疗数据的隐私和安全法规,从数据收集、数据清理、数据整合、数据分析以及结果解读这五大核心环节入手,逐一攻克技术难题,打破技术壁垒,实现了医药数据的最大化挖掘、最全面分析和最清晰解读。

在数据收集阶段,陆惠莉持续拓展数据收集的渠道。除了获取传统医疗机构的数据外,她还通过开展患者问卷调查和随访,或者从患者的健康管理应用等途径获取更多维度的公开披露数据,有效地解决了数据单一的问题。并且,她借助实时数据采集技术以及建立自动化的数据更新系统,每小时能够采集并更新 1000 条新数据,有力地确保了数据的实效性。此外,她通过数据接口技术以及建立统一的数据共享平台,实现了不同系统之间每天超过 5000 条数据的对接和传输,促进了不同平台之间的数据交流与整合,成功地解决了医药信息孤岛这一行业难题;在数据分析阶段,为了提升数据的准确性,陆惠莉借助建立的医疗大数据多维回归分析模型,对所收集的数据展开系统、多维、细致且高效的分析。其中,她创新性地设定了五大 " 回归维度 ",分别是多元线性回归、多元逻辑回归、多项式回归、岭回归以及 Lasso 回归。例如,在分析某种疾病的发病因素时,她依据数据的特点以及研究的目的,拣选适宜的回归维度,发现多元逻辑回归能够准确预测该疾病发病的概率。数据经过交叉维度的验证,以此保障分析的准确性和深度。另外,为了加快数据分析的速度,陆惠莉采用分布式计算框架,并对算法和模型结构加以优化,减少计算量,将原本需要 10 小时才能完成的分析缩短至 2 小时,效率提升 80%,极大程度上加速了分析进程;在数据解读阶段,为了以易于理解和接受的方式呈现复杂的数据分析结果,陆惠莉不仅运用多种图表类型,依据数据特点和展示目的拣选最适宜的形式,清晰直观地展现数据,而且特别增添了交互可视化功能,允许与图表进行交互,诸如缩放、筛选、下钻等操作,以便更深入地探究数据细节。例如,在展示某药物临床试验效果时,通过缩放功能可以清晰看到不同剂量下的效果差异。值得一提的是,为解决报告的即时性问题,陆惠莉还极具创新性地设置了动态更新功能。当数据实时更新或产生新的分析结果时,可视化报告能够在 3 分钟内自动刷新,保证展示的信息始终保持最新和准确。

与传统方法相比,陆惠莉独创的 " 医疗大数据多维回归分析法 " 展现出了准确、高效、多维度、即时性等多方面优点,不仅能够精准地挖掘数据中的关键信息,从多个角度全面剖析数据,还极大地提高了分析效率,并且实时反映数据变化。正因如此,它有效解决了中国医药行业面临的痛点问题,彻底革新了传统的医药数据分析方法和手段,为医药领域带来了全新的突破。也正因如此,它受到各大药企、医疗机构、业内专家学者的高度赞扬,被视为推动行业发展的重要力量。

多维度分析建议,为药企的市场战略发展提供方向

在实际应用里,陆惠莉的创新数据分析方法收获了显著的实践成果。近期,在中国胃癌治疗药物市场中,陆惠莉通过深入开展适应症需求与市场同类型药品数据的详细比对,为公司给予了关键的数据支撑和市场洞察力,加速了公司一项创新药品新适应症在中国药品监督管理局的申请及审理进程,推动了批准进程。运用 " 医疗大数据多维回归分析法 ",陆惠莉不但全面搜集了有关适应症需求的各类数据,涵盖患者的症状表现、疾病进展规律、治疗效果反馈等,同时获取了市场上同类型药品的详尽信息,例如疗效数据、副作用状况、适用人群特征等。通过对海量数据深度挖掘与整合,构建复杂的数学模型,剖析不同变量之间的关联,探寻出影响药物疗效和市场需求的关键要素,最终精准评估了可瑞达在特定适应症上的优势与潜力,使监管部门能够清晰地洞察到其独特价值和市场竞争力。此次药品成功上市不仅为药企带来巨大收获,还为整个制药行业提供了珍贵的借鉴和启发,推动了医药审批流程的科学化与规范化,为行业树立了数据分析助力药物获批的典范样本。

除了创新药物获批上市,不同维度的精准数据分析还对药企的市场战略发展、商业合作动向以及营销建议都有至关重要的作用。在市场战略发展方面,精准数据分析能够帮助药企清晰地了解市场的需求和趋势。通过对不同地区、不同人群的疾病发病率、治疗需求以及医疗资源分布等数据的分析,药企可以精准地定位目标市场,确定研发重点,从而有针对性地投入资源,提高研发成功率和市场回报率。例如,通过分析发现某些地区特定疾病的发病率呈上升趋势,药企就可以提前布局,加大在该地区针对该疾病药品的研发和推广力度;对于商业合作动向,数据分析能够评估潜在合作伙伴的实力和价值。通过对合作方的财务状况、研发能力、市场份额等数据的深度挖掘,药企可以判断合作的可行性和潜在风险,制定合理的合作策略,实现优势互补,共同开拓市场。例如,在考虑与一家小型生物技术公司合作时,数据分析可以揭示其在某一特定领域的创新技术优势,以及可能存在的资金和市场渠道短板,从而帮助药企决定是否合作以及合作的具体方式;在营销建议方面,不同维度的数据分析可以精确识别目标客户群体,了解她们的消费习惯、信息获取渠道、对药品价格的敏感度等,从而制定个性化的药品推广策略。同时,还能对营销活动的效果进行实时监测和评估,及时调整策略,提高营销效率和回报率。

科技赋能,引领医药行业数据应用新趋势

为了进一步提升医药数据分析的精确性和高效性,陆惠莉积极投身科技研发工作,作为唯一发明人先后获得 4 项软件著作,分别是医药数据收集与管理系统 V1.0、智能医药数据处理平台 V1.0、多维度医药市场数据分析与策略制定系统 V1.0 和医药数据可视化报告系统 V1.0。这些软件全面覆盖了数据采集、处理、分析和可视化报告的各个环节,为医药数据分析提供了全方位且强劲有力的技术支撑。相对于传统的医疗数据分析方法及工具,陆惠莉研发的专业工具具有巨大的优势,是常规软件很难企及的。例如,医药数据收集与管理系统 V1.0 能够在每日采集超过 10 万条医药数据的同时,确保数据准确率达到 98% 以上。智能医药数据处理平台 V1.0 可在 2 小时内处理 50 万条复杂数据,处理效率较以往提升了 70%。多维度医药市场数据分析与策略制定系统 V1.0 能在一周内为企业生成 10 份精准的市场分析报告,为决策提供可靠依据。医药数据可视化报告系统 V1.0 能够将海量数据以直观清晰的图表形式呈现,使复杂数据的理解和解读时间缩短 80%。陆惠莉的这些成果不仅助力药企将医药数据分析的准确率提升至 95%,效率提高 60%,还在全行业收获了高度评价。已有超过 100 家公司购买了这些软件,其中 90% 的公司反馈获得了超出预期的应用效果。

专注于一个领域,矢志力求做到极致。陆惠莉正是凭借自身在医疗数据分析领域的精湛方法和技术,颠覆性地革新了中国传统的分析方式,成功地打开了多维度、全方面、系统分析的全新格局。医疗数据分析不再是一个辅助性的工作,而是支撑市场战略发展方向的关键因素。在采访的最后,陆惠莉表示,在未来她将持续优化 " 医疗大数据多维回归分析法 ",探索和融入更多先进的数据分析技术,以推动医药行业的数字化转型和创新发展。(文:阮沅沅)

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