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의료 빅 데이터는 제약 산업에 어떤 영향을 미칩니까?
지금은 빅 데이터 시대입니다. 우리는 매일 대량의 데이터를 생산하고 있다. 이러한 데이터를 잘 활용하면 사람들의 업무 생활에 편리할 뿐만 아니라, 생산 과정을 촉진하여 자원을 보다 효율적으로 할당하고, 효율성을 높이고, 산업 업그레이드를 촉진할 수 있다. 제약 산업도 빅 데이터 시대에 두드러졌다. 생물의약 분야에서, 큰 데이터는 인류가 질병에 도전하는 중요한 무기이다.

빅 데이터 기술이 성숙 하기 전에, 약물 개발과 약물 테스트는 복잡 하 고 거 대 한 프로젝트, 시간이 오래 걸리고, 반환이 느리고 위험이 높습니다. 어떤 제약 회사라도 의약품 제품을 시장에 내놓기 전에 수천 번이나 수만 번의 실험과 대량의 후보 약품을 거쳐야 한다고 할 수 있다.

약물 개발은 화학, 생물학, 약리, 임상 등 10 여 개 학과 지식의 종합 응용이기 때문에 각 약물 뒤에는 수천 페이지, 심지어 수만 페이지의 연구 개발 데이터가 있다. 대량의 정보를 빠르고 효율적으로 검색하고 정리하여 안개 속에서 진정한 가치를 찾는 방법은 모든 혁신적인 제약 회사와 관련 기관의 현실적인 요구입니다.

대용량 데이터 기술을 통해 제약 회사 /R&D 단위는 시장 정보 파악의 속도와 무결성을 높이고, 프로젝트 설립 과정을 돕고, 약물 개발 진도를 가속화할 수 있습니다. 제한된 시간 내에 인류에게 더 의미 있는 약물/치료법을 개발하다. 빅데이터는 약물 선별 과정을 더 간단하고 빠르고 안전하게 만들어 주며, 효율적이고 경제적인 약물 분석 기술 수단이다.

동시에, 중앙 집중식 구매 정상화, 신약 승인 가속화, 의료 보험 협상 가격 인하의 대세에 따라 시장은 진정한 임상 응용가치를 지닌 약품을 위한 공간을 마련하고 있으며, 세계 각국의 과학자들은 신약 연구 개발의 성공률을 높이기 위해 부단히 노력하고 있다. 어떻게 하면 임상 요구에 부합하고, 최소한의 투자가 필요하며, 시장 수익이 더 좋고, 성공률이 더 높은 약을 개발할 수 있을까요?

융운.

현재 비교적 전문적인 의료 빅데이터는 약지망, 영광운, 의약품 큐브, 두요 등이다. 프로젝트 개발에서 출시에 이르는 데이터 지원을 제공하고 다음과 같은 의료 데이터베이스를 간략하게 소개합니다.

의료 정보 의학 데이터베이스

추천 지수는 4.5 별이다

약물 정보 데이터의 온라인 날짜는 2009 년입니다. 국내 등록, 글로벌 약물 개발, 중국 임상, 글로벌 임상, 의약품 처방, 신약, 목표, 기업 보고서, 일관성 평가, 참고제, 보조제 데이터, 중국 오렌지 책, 미국 오렌지 책, 일본 오렌지 책, 의약품 설명서, 국내외 문헌 검색, 상장 의약품 목록,

약물 정보 데이터베이스

기능: 약지의 데이터는 일반적인 내보내기, 시각화, 등록 일정 외에도 등록 수락 데이터베이스의 평가 결론 예측과 같은 큰 데이터 탐구를 수행했습니다. 종합 지도, 클래식 처방, 지역 보충 카탈로그를 포함한 대규모 데이터 마이닝 분석 시스템 정밀/퍼지 검색, 핫스폿 검색 등을 포함한 다차원 검색 방법

개방의 측면에서: 반 개방.

전반적으로 약지의 데이터베이스는 잘 해냈고, 지금까지 의약업계에 어느 정도 기여했지만 병원 판매 데이터는 없었다.

약물 융운 데이터베이스

추천 지수: 별 5 개

융운의약 데이터베이스는 2020 년에 온라인상에 올랐기 때문에 융운은 전 세계 생물의약업계의 원스톱 서비스 플랫폼이다. 융운은 글로벌 생물의약 데이터, 정보 및 자원을 심도 있게 통합하여 생물의약 산업이 고도의 정보화와 디지털화를 실현할 수 있도록 돕고, 생물의약 산업을 위한 디지털 경제를 구축하도록 설계되었습니다.

글로벌 약물 개발 (8W+ 신약 개발 프로젝트, 임상 특허, 국내 심사, 목표, 약효학, 약대역학 등) 을 보유하고 있습니다. ), 글로벌 상장 (40 여개 국가의 비준서, 설명서, 심사 서류 등 자료), 전국 판매 (전국 병원, 소매 약국, 샘플 병원 3 대 판매 데이터베이스) 및 글로벌 문헌을 중심으로 약물 개발, 글로벌 상장, 국내 시장 정보를 형성했다.

약물 융운 데이터베이스

기능: 다차원 지능형 검색, 지능형 데이터 연결, 등록 타임라인, 시각화 데이터, 다중 데이터 통합, 지능형 빠른 필터링, es 검색 엔진 아키텍처, 원스톱 내보내기, 다양한 브라우징 모드, R&D 데이터에 대한 판매 데이터 예측 등 , 내용이 풍부하고 포괄적입니다.

개방성: 데이터베이스가 완전히 개방되었습니다.

전반적으로, 융운은 새로 출시된 의료 데이터베이스이지만, 데이터 및 기능면에서 오래된 데이터베이스를 약간 능가하고, 인터페이스가 참신하며, 약품 판매 데이터는 미네의 데이터베이스와 견줄 수 있고, 미네는 종합적인 의료 데이터베이스이다.

두요의학 데이터베이스

추천 지수: 별 4 개

두요 데이터 20 13 온라인, 현재 충실한 고객이 있습니다.

약물 교차 데이터는 글로벌 약물 개발 데이터를 중심으로 합니다. 데이터베이스 그룹에는 임상 실험, 주류 국가 승인, 국내 등록 심사, 일관성 평가, 의료 필수 의약품 등을 포함한 54 개의 데이터베이스가 포함되어 있습니다. 약물 교차 데이터는 더 많은 R&D 데이터를 겨냥하고 있으며, 약물 보고 데이터베이스는 더욱 특색이 있다. 동시에, 목표 정보에 대해 대량의 표준화 작업을 했다.

두요데이터베이스

기능상: 등록 일정, 풍부한 검색 기능, 가입 감사 지원, 데이터 다차원 연결 개발

개방성: 폐쇄.

전반적으로, 두요약의 데이터는 혁신적인 약품을 겨냥한 연구개발이며, R&D 데이터베이스이다. 현재 낙찰된 데이터와 시장 데이터는 없다.

문제는 여전히 비교적 광범위합니다. 주요 해결책은 시장 데이터, R&D 데이터, 판매 데이터 등을 이해하는 것입니다.