数据结构：释放大数据价值，安全成为战略中心

数据结构可以打破数据孤岛，帮助改进安全分析，实现更精确的信号检测、收益风险分析和风险管理行动计划。对于有能力利用大数据的生物科技公司来说，大数据的价值正在改变游戏规则。生物科技公司可以访问比以往更多的数据，包括内部和外部数据源以及真实世界的数据。对于他们来说，将跨非结构化格式的医疗保健数据和多个数据源整合在一起、对数据进行管理，以便挖掘数据以获得见解，并使用户能够实时获取见解并采取行动，数据结构可以提供帮助。然而，克服这些潜在障碍的公司可以获得巨大的收益。通过将数据无缝地拼接在一起，根据他们的需求进行管理，并使数据顺利地流向可采取行动的情报，将安全转变为战略价值中心成为可能。获得的见解可以帮助多个领域的安全团队，包括推动更有效的案例处理，改进利益风险分析以及确保更高的患者安全。

企业实现这种大数据潜力的一个主要方式是建立数据结构。数据结构是一种底层架构，可以帮助企业更无缝地将数据源拼接在一起，支持其整合和分析，并使这些见解实时可操作和可访问。通过利用这种方法，公司可以克服孤岛、噪音和摩擦，以确保他们最大限度地利用所有可用的数据。下面，我们将深入探讨大数据领域的变化，以及数据和分析技术的进步如何将这些趋势转化为机遇。管理更多的案件数量和监管复杂性由于人口老龄化、日益复杂的产品和疗法、慢性病的增加以及现实数据在内的更多可用资源等因素，安全案例数量继续以每年30%至50%的速度增长。如果没有办法最大限度地提高处理效率，安全团队就会增加时间和资源成本，并更难利用不断增长的数据进行战略洞察力。此外，随着时间的推移，合规性法规只会变得越来越复杂，其驱动因素包括新数据源的兴起，日益复杂、有针对性和创新性的个性化治疗，以及全球监管机构之间缺乏协调性。缺乏可靠地标准化和确保在案件受理、处理和报告方面保持最新合规性的能力，可能会导致保持合规性所需的额外时间和成本增加。利用数据结构架构可以帮助打破孤岛，并在整个运营中实现案例处理和合规效率的标准化。这包括通过预先验证和测试的AI、RPA和基于规则的自动化来简化关键案例的接收、处理和报告工作流程，不仅可以减少PV成本负担并释放资源来执行活动，还可以以更有战略意义的方式利用数据，提高运营效率和患者安全。更好地利用现实数据现实数据是企业可以利用的一个特别关键的数据来源。RWD从常规患者医疗状况，比如电子健康记录中收集，并进行研究，以确保患者安全。对这些大量信息进行筛选可以帮助企业识别新出现的风险和好处，并增加治疗的安全性。某研究机构表示，大约80%的顶级生物科技公司使用RWD来支持研发活动。因此，对研究和指导RWD的兴趣越来越大。例如，EMA大数据特别工作组和药品机构负责人特别指出，跨多个数据源使用RWD分析的能力有助于证据的稳健性。建立一个数据结构体系不仅可以确保公司将真实数据纳入安全分析，而且可以通过一种方式对其进行处理，使其能够为更精细的信号检测、收益风险概况和风险管理行动计划提供信息。实现互联操作为了实现互操作性，打破孤岛的需求越来越大。通常情况下，有大量分散的解决方案组成了一个安全的生态系统。随着新的数据源的引入，以及技术堆栈变得更加复杂，这个数字只会不断增长，这不仅使高效光伏运营和降低成本变得困难，而且还妨碍了安全数据的可操作性。打破这些孤岛的关键是建立端到端的光伏工作流程。人员、流程和数据都应该相互连接，并且需要能够彼此交谈。像数据结构这样的架构确保了这一点，它将整个安全生态系统拼接在一起，并通过跨不同领域无缝集成和管理数据，使其更有价值，并便于利益相关者采取行动。

确保患者安全随着病例数量的增加，法规变得更加复杂，以及数据源、团队和流程的生态系统的增长，对类似数据结构的需求使公司不仅能够在这些趋势中保持高效的合规性，而且可以解锁患者安全的下一个级别。通过对数据进行无缝拼接、整理和分析，并促进可操作的见解，可以在安全生命周期的更早阶段检测到更深层次的信号，利用这些信号提供更可靠的利益风险分析，并超越合规需求，主动确保患者安全。通过利用新的数据源，如真实世界的数据，更先进的自动化/人工智能来分析数据，并打破摩擦来加速洞察到可操作的步骤，这是一个令人兴奋的新机会，可以让患者更安全。企业、监管机构和提供者应该团结起来进行合作，技术应该有助于最大限度地提高患者的治疗效果。随着技术的不断发展和推动疗法的安全发展，生命科学的影响只会越来越大。

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