Data Analytics Membantu Memprediksi Khasiat Obat

Perubahan jadwal dan dosis obat sementara pengadministrasian pengobatan untuk penyakit seperti kanker dapat memiliki efek yang signifikan terhadap khasiat obat. Dokter / dokter yang merawat pasien dan perusahaan farmasi yang memproduksi obat tersebut memahami pentingnya proses ini. Seringkali, tergantung bagaimana pasien merespons obat, obat perlu ditingkatkan atau dikurangi dan jumlah dosisnya berubah. Apakah menurut Anda data Bi & analytics dapat membantu di sini? Apakah ini terdengar sangat subjektif bagi pasien dan respons reaksi metabolik pasien? Apakah ini tidak terdengar seperti mekanisme uji coba dan uji coba untuk memecahkan masalah serius seperti kanker dan meminta pendekatan yang lebih terstruktur mungkin menggunakan analisis data? Bagaimana jika jadwal tetap dan jumlah dosis bisa tercapai yang akan membawa perubahan yang tepat pada sel kanker pada pasien? Bagaimana bisa perusahaan farmasi menggunakan data dan bisa memprediksi hasil yang ajaib?

Prediktif Data Analytics
Semua ini mungkin tidak mungkin dilakukan sebelumnya, namun dengan munculnya model analisis prediktif yang sedang dibangun untuk proses pembuatan obat farmasi, ini mungkin sekarang. Ada Pharma Data Analytics yang ekstensif yang dilakukan untuk menghasilkan model prediksi yang telah dikembangkan dan digunakan oleh perusahaan farmasi untuk membantu mensimulasikan dan memprediksi hasil yang mungkin dari jadwal dan tingkat dosis yang berbeda. Farmakokinetik, juga disebut PK di dunia farmasi, model membantu memprediksi dosis obat dengan memahami serapannya pada pasien.

Ini harus diikuti oleh analisis kompleks reaksi yang akan dihasilkannya saat berinteraksi dengan protein, enzim, dan berbagai reaksi kimia yang berbeda dalam merutekan penyerapan dan asimilasinya di dalam tubuh. Ada beberapa kombinasi dari reaksi kimia yang berbeda yang dapat terjadi di dalam tubuh dan ini diprediksi oleh Farmakodinamik, juga disebut PD di dunia farmasi, model sel matematis dan untuk dapat bekerja pada tingkat tumor.

Industri farmasi berada pada asal mula penggunaan analisis data semacam itu dan menerapkannya untuk menghasilkan hasil yang sukses. Ada banyak faktor yang harus dipertimbangkan saat membangun dan menjalankan model matematis ini, termasuk komposisi kimia tumor, tingkat penyebaran obat di tempat yang ditentukan, reaksi komposisi kimia obat dan tumor dll. Pada kami percaya bahwa sepenting memahami signifikansi dari model ini, sangat penting untuk memvisualisasikan bahwa model sama baiknya dengan data pada yang mereka jalankan Data untuk analisis data seperti oksigen untuk kehidupan.

Tidak ada analisis data yang dapat memberi Anda hasil dan jumlah positif palsu akan bergantung pada kualitas data yang disertakan untuk melakukan analisis tersebut. Perusahaan farmasi di seluruh dunia mengumpulkan data dari rumah sakit, resep medis, diagnosis pasien, riwayat perawatan pasien, catatan medis pasien, resep obat, klaim perusahaan asuransi, penghitung distribusi obat dll dan mencoba untuk mengerjakan model terbaik. Hal ini juga ditambah dengan penggunaan program gen manusia yang juga dimasukkan ke dalam ini untuk menguji analisis prediktif yang tepat untuk perusahaan farmasi.