Análise preditiva: antecipe tendências no setor varejista
A análise preditiva é uma técnica poderosa que utiliza dados para prever tendências e antecipar problemas. No setor varejista, isso…
Análise estatística: o que é e quais são as contribuições dela para a indústria farmacêutica? A análise estatística, segundo a SAS, é a ciência que se encarrega de coletar e explorar grandes dados para encontrar neles padrões e tendências que fortaleçam a tomada de decisão em múltiplas áreas dos negócios.
Esse tipo de análise pode ter muitos objetivos diferentes, mas no artigo de hoje falaremos sobre como ele beneficia a indústria farmacêutica. Quer entender mais sobre o assunto? Continue a leitura e tire todas as suas dúvidas!
Análise estatística é um dos vários tipos de inteligência de negócios que podem ajudar uma empresa a sair na frente. Ela é especialmente útil na indústria farmacêutica não só porque ajuda as empresas a pouparem, mas também porque reduz o risco na testagem e distribuição de um dado medicamento.
São características das análises estatísticas:
As análises estatísticas, em geral, são feitas por software de ponta, customizado para identificar e apontar os dados mais relevantes para um determinado negócio e um tipo de análise.
Esses softwares não se limitam a análises estatísticas; podem oferecer também dados como estimativas, intervalos de predição e intervalos de confiança para que empresas entendam melhor como seus processos e operações podem ser otimizados e o quão confiáveis são os dados de que dispõem.
Ao longo dos anos, a indústria farmacêutica sempre foi uma das maiores beneficiadas pelo uso de dados na pesquisa e desenvolvimento de produto. Ferramentas como os testes clínicos, por exemplo, só existem porque é possível analisá-las e comprovar a eficiência ou não de um produto por meio delas.
Com o advento do Business Intelligence e os avanços na indústria, não é estranho que empresas do setor estejam na frente quando o assunto é análise de dados.
O recurso é muitas vezes aplicado na redução dos custos de produção de medicamentos, na previsão da eficácia deles e nos esforços de marketing das indústrias do setor, um dos mais competitivos do mundo.
Agora que você já sabe tudo sobre análise estatística e como ela é feita na indústria farmacêutica, que tal conferir alguns dos benefícios que insights valiosos podem trazer para um negócio neste setor? Veja como a indústria ao redor do mundo utiliza análise estatística e a análise preditiva para ganhar competitividade e produtividade.
Uma das principais maneiras que a indústria farmacêutica pode gerar valor é por meio da criação, desenvolvimento e otimização de drogas.
Embora milhões de dólares tenham sido investidos nesses processos, hoje apenas 14% das pesquisas clínicas com medicamentos são bem-sucedidas. Uma taxa muito baixa para uma indústria que chega a investir bilhões no lançamento de um único medicamento.
A análise estatística surge como uma alternativa para superar esse desafio. Soluções de análise de dados podem unificar as informações de vários silos de teste de produto e, com o auxílio de ferramentas de machine learning, prever como será o comportamento da droga em cada situação.
Isso traz muitas vantagens para as indústrias que podem obter resultados mais precisos em seus testes, sem colocar populações em risco ou afetar a efetividade de uma droga, nem sua produção e distribuição.
Você sabia que a cada cinco medicamentos que são colocados no mercado, pelo menos um tem altas chances de causar reações graves nos consumidores, mesmo após testes e a aprovação por órgãos de regulamentação?
Esse é um dado muito importante para a indústria farmacêutica ao redor do mundo, afinal, ele mostra que há vários erros nos processos de testagem que reduzem a eficiência de medicações.
Softwares de análise estatística são grandes aliados no combate a problemas como este. Eles podem identificar a eficiência de um determinado tratamento utilizando machine learning e algoritmos para analisar o perfil do paciente e as prováveis interações medicamentosas comuns para aquele usuário.
Com essas informações, softwares se tornam capazes de prever não apenas que medicamento tem menores chances de colocar a vida do paciente em risco, mas também quando e porque esses riscos acontecem.
Esses insights valiosos podem ser utilizados pela organização em outros testes e desenvolvimentos de medicamentos, resultando em remédios menos arriscados e mais eficientes.
Outro grande desafio para a indústria farmacêutica é garantir que os bilhões investidos no desenvolvimento de uma droga resultem em novos negócios para as organizações. Identificar médicos que lidem com pacientes que podem ser beneficiados por um novo medicamento, por exemplo, faz com que essa tarefa seja mais complexa do que muitos imaginam.
Ferramentas de análise estatística podem ajudar a fazer mais vendas se baseando nas informações relevantes sobre convênios de saúde, profissionais da área em uma determinada região e perfil demográfico.
Tudo isso ajudará o seu negócio a encontrar segmentos populacionais que podem se beneficiar mais de uma medicação, bem como que médicos devem ser abordados para que aquela droga ganhe espaço no mercado.
Segundo os dados da PEX (Process Excellence Network), a indústria farmacêutica tende a se beneficiar do uso de análise estatística tanto quando o assunto é gerar valor para o consumidor, quanto quando falamos de inovação. Por isso, softwares capazes de analisar dados com proficiência são alguns dos mais disputados por esse mercado.
A organização estima que, para a indústria farmacêutica lançar um novo produto no mercado — entre gastos com patente, pesquisa, manufatura e distribuição —, uma empresa pode ter que investir até cinco bilhões de dólares. O ideal é que todo esse trabalho seja feito com decisões baseadas em dados, menos propensa a erros e mais próximas da realidade dos consumidores para evitar que dinheiro seja jogado fora.
Por isso é tão importante para a indústria farmacêutica desenvolver mecanismos de análise capazes de alavancar o setor, otimizar a eficácia de testes clínicos e criar produtos personalizados, que atendam populações específicas de pacientes de maneira mais eficaz.
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