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Potenziale ausschöpfen Big Data weist der Pharmaindustrie den Weg in die Zukunft

Autor / Redakteur: Otto Neuer* / Dr. Ilka Ottleben

Big Data ist in den unterschiedlichsten Branchen und Industriezweigen seit einigen Jahren in aller Munde. Auch die Pharmaindustrie kann von der strukturierten Auf- bereitung, Analyse und Auswertung großer Datensätze profitieren, z.B. um aus früheren Forschungsergebnissen neue Resultate zu generieren.

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Abb. 1: In Zeiten von Big Data sind Daten für Unternehmen zu einem eigenständigen Vermögenswert geworden. Daten- und Cloud-Integrationslösungen sind auch in vielen Pharmaunternehmen gefragt.
Abb. 1: In Zeiten von Big Data sind Daten für Unternehmen zu einem eigenständigen Vermögenswert geworden. Daten- und Cloud-Integrationslösungen sind auch in vielen Pharmaunternehmen gefragt.
(Bild: Talend)

Big Data ist bei vielen Unternehmen branchenübergreifend auf die Agenda gerückt. Auch Firmen aus der Pharmazie können sich durch die Auswertung der Datenflut Vorteile sichern. Beispielsweise lassen sich individuelle Patientenakten anlegen oder alte Datensätze neu auswerten. Dabei ist es wichtig, Big Data richtig zu nutzen, um zum einen wettbewerbsfähig zu bleiben und zum anderen die Forschung voranzubringen.

Die ersten Schritte für Pharmaunternehmen

Es ist nachvollziehbar, dass Big Data in seiner Komplexität für viele Firmenchefs ein heikles und schwer zu fassendes Thema ist. Doch um sich langsam der Thematik und letztlich der Software anzunähern und sie in der Praxis zu erproben, kann beispielsweise zunächst mit einer „Sand Box“ gearbeitet werden. Diese bietet die Möglichkeit, einen ersten Überblick zu erhalten und mit großen Datenmengen zu experimentieren. So lässt sich herausfinden, welches Potenzial in den Daten steckt und welche überhaupt relevant für das Unternehmen sind. Danach können die Daten aufbereitet und auf ihre Qualität hin geprüft sowie entsprechend weiterverarbeitet werden.

Wie gehen Pharmaunternehmen mit den Daten richtig um?

Pharmaunternehmen verfolgen das Ziel, das beste Präparat zu finden und neue Meilensteine in der Forschungsgeschichte zu setzen. Damit ein Medikament auf den Markt kommen kann, muss es besser sein, als das davor entwickelte. Aber um zu beweisen, dass das neue Präparat wirksamer ist sowie weniger Nebenwirkungen aufweist als das Vorgängerprodukt, führen Pharmaunternehmen bisher klinische Studien durch. Solche Versuchsreihen sind zwar die bisher effektivste und sicherste Methode, neue Therapieformen zu finden, aber neue Technologien schaffen noch effektivere Möglichkeiten. Während der Studien fallen zahlreiche Daten an, die optimal verwaltet und ausgewertet werden müssen, um letztlich aussagekräftige Ergebnisse zu bekommen.

In Zeiten von Big Data sind Daten für Unternehmen zu einem eigenständigen Vermögenswert geworden. Damit das Potenzial voll ausgeschöpft wird, sind Daten- und Cloud-Integrationslösungen in vielen Pharmaunternehmen bereits etabliert und bieten die geeigneten Anwendungen dafür, Informationen bestmöglich aufzubereiten. Denn derzeit besteht die Gefahr, die Menge an Informationen nicht mehr stemmen zu können und den Überblick zu verlieren. Viele Unternehmen sind mit einem so genannten „Information-Hairball“ konfrontiert. Die Datenmassen liegen unstrukturiert und unsortiert in Speichersystemen, ein Informationswert kann nicht aus ihnen gewonnen werden. Komplettlösungen sind häufig das geeignete Werkzeug, um Daten optimal aufzubereiten. Integrationssoftware hilft nicht nur, effektiver als bisher qualifizierte Forschungsergebnisse zu generieren, sondern vor allem wettbewerbsfähig zu bleiben und bereits erhobene Datensätze nochmal auszuwerten.

Abb. 2: Im Rahmen von klinischen Studien fallen zahlreiche Daten an, die optimal verwaltet und ausgewertet werden müssen, um letztlich aussagekräftige Ergebnisse zu liefern.
Abb. 2: Im Rahmen von klinischen Studien fallen zahlreiche Daten an, die optimal verwaltet und ausgewertet werden müssen, um letztlich aussagekräftige Ergebnisse zu liefern.
(Bild: ©malkovkosta - stock.adobe.com / Fotolia.com)

Entscheider profitieren von Self-Service-Funktionen

Unternehmen müssen ihre Daten strukturieren, auswerten und optimal nutzen, damit sie alle Möglichkeiten ausschöpfen, die besten Ergebnisse bekommen und die Forschung voranbringen können. Ein wesentlicher Punkt ist, dass nicht nur die Datenmenge die Unternehmen vor Herausforderungen stellt, sondern auch ihre Komplexität. Die Informationen, die zusammengeführt und in eine neue Umgebung geladen werden müssen, stammen aus verschiedenen Quellen. Hinzu kommt, dass sie zu einem Großteil unstrukturiert vorliegen. Es gibt Lösungen, die Entscheidern Self-Service-Tools zur Verfügung stellen, mit denen sie Daten aus beliebigen Quellen für die eigene Nutzung katalogisieren und bereinigen können.

Auf Grundlage der aufbereiteten Daten ist es heutzutage möglich, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Es dauert nur wenige Minuten, um Daten abzufragen, die relevanten herauszusuchen und aus unterschiedlichen Quellen zu kombinieren. Da Dateiformate sehr schnelllebig sind, sich immer wieder verändern und neue dazukommen, ist für die Pharmaindustrie eine Integrationsplattform sinnvoll, die unabhängig von jedem Quellenformat ist. So sind Anwender stets auf dem aktuellen Stand, was Datenformate anbelangt, und sie können flexibel auf neue Marktanforderungen reagieren.

Big Data spart Zeit, Geld und Arbeit

Big-Data-Software erkennt wiederkehrende Muster zwischen unterschiedlichen Datensätzen und kann so einen Mehrwert für Unternehmen aus allen Branchen schaffen. Auch Pharmazieunternehmen können sich durch die Nutzung von Big Data Vorteile sichern und beispielsweise aus früheren Forschungsergebnissen neue Resultate gewinnen. Das bedeutet, dass ursprünglich entwickelte Medikamente mehrere Zwecke verfolgen und auch bei anderen Beschwerden helfen können. Durch die neue Datenanalyse von bereits erhobenen Datensätzen können Pharmaunternehmen mit der passenden Technologie schneller und eindeutiger erkennen, welche Krankheiten sich mit welchen Wirkstoffen zusätzlich erfolgreich behandeln lassen.

Der Wirkstoff Sildenafil, der beispielsweise in Viagra enthalten ist, war zunächst als blutdrucksenkendes Mittel eingesetzt worden, konnte aber durch neue Auswertungen auch bei Erektionsstörungen eingesetzt werden. Viagra ist vielleicht das überzeugendste Beispiel für eine erfolgreiche Wiederverwendung eines Arzneimittels. Denn heute ist es sowohl als potenzsteigerndes Mittel als auch bei der Diagnose „Pulmonale Hypertonie“, einem Anstieg des arteriellen Blutdrucks im Lungenkreislauf, wirksam. Die Pharmaindustrie hat also schon 1998, als Viagra auf den Markt kam, den Beweis erbracht, wie wichtig es ist, Wirkstoffe auf alle Möglichkeiten hin zu prüfen. Das Verfahren, alte Forschungsergebnisse erneut auszuwerten, ist bewährt und wird in der digitalen Welt als Data Mining bezeichnet. Es hat den Vorteil, dass Unternehmen nicht das komplette Budget in neue Forschungsprojekte investieren müssen. Allein durch den Aspekt, dass sie Querverbindungen zwischen Datensätzen schneller und effektiver aufdecken können, lässt sich Zeit und Geld sparen.

Des Weiteren können Patientenakten mit mehr Informationen angereichert werden, um einen „360-Grad-Patienten“ zu kreieren. Das führt dazu, dass ein viel umfassenderes Bild von Patienten und deren Beschwerden gewonnen werden kann. Werden die Portfolios mittels Datenanalyse verglichen, können ähnliche Krankheitsverläufe von Patienten im besten Falle vorhergesagt und mit Therapien, die sich in der Vergangenheit bewährt haben, frühzeitig behandelt werden. Der Faktor Zeit spielt in der Medizin eine große Rolle und sollte deswegen so optimal wie möglich genutzt werden. Damit die Auswertung von großen Datenmengen auch in der Pharmaindustrie optimal gelingt, muss sie in neue Technologien investieren.

Big Data – Transparenz ist das Zauberwort

In der Vergangenheit scheiterte die Arzneimittelforschung häufig daran, dass sie aus zu kleinen Datenauszügen Aussagen ableiteten, die nicht belastbar genug waren. Die US-Wahlen 2016/2017 haben nur allzu deutlich gezeigt, dass die Auswertung von unvollständigen Datensätzen unzuverlässige Ergebnisse generiert. Die Prognosen haben einen klaren Sieg von Hillary Clinton vorhergesagt, letztendlich hat aber Donald Trump die Wahl für sich entschieden.

Auch in der Pharmaindustrie ist es wichtig, sämtliche Daten aus erfolgreichen sowie gescheiterten Studien und weiteren Quellen wie Patientenportfolios zu erfassen und zu analysieren. Datenintegrationssoftware gibt Entscheidern die Möglichkeit an die Hand, plattformübergreifend Metadaten zu synchronisieren. Big-Data-Technologien haben das Potenzial, diese Art von Transparenz zu liefern, indem sie komplette Datensätze bereinigen, sortieren, vereinheitlichen und für die weitere Auswertung verfügbar machen und dementsprechend aufbereiten. Nur so können Nutzer ein umfassendes Bild der Informationen und einen schnellen Einblick in die Querverbindungen zwischen Datensätzen in Echtzeit bekommen.

* O. Neuer: Talend Germany GmbH, 53175 Bonn

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